Seguro que muchos han escuchado hablar de la sabermetría, pero como este término casi siempre viene rodeado de un montón de palabras y estadísticas complicadas -que nadie se molesta en explicar-, normalmente se hace difícil su comprensión. Vamos a intentar explicar de la forma más breve y clara posible qué es la sabermetría.

La sabermetría es el análisis objetivo y científico del béisbol, basado, fundamentalmente, en las estadísticas. Este concepto fue acuñado por Bill James, considerado por algunos como el padre de la sabermetría, y sin dudas uno de sus principales difusores. Si lo asumimos literalmente, para los hispanohablantes, saber + metría significa «Medición del saber» -por supuesto que el significado real no tiene nada que ver con esto, pues proviene del acrónimo SABR, que son las siglas de la Society for American Baseball Research, una organización dedicada a la investigación del béisbol y su historia desde muy diversas arista.

El objetivo fundamental de la sabermetría es ayudar a tomar decisiones dentro del béisbol. Los sabermétricos no son entrenadores ni preparadores físicos. Ellos pueden ayudar a identificar una deficiencia en el swing de un bateador, pero no pueden corregirla; pueden encontrar relaciones entre un sistema de entrenamiento y el rendimiento de un equipo, pero no pueden diseñarlo.

El béisbol es un sistema probabilístico y cada decisión tiene una probabilidad de éxito asociada. Por tanto, cuando se toman decisiones estratégicas dentro del terreno de béisbol, o se intenta valorar a un jugador basándose en estadísticas, se cae en el campo que los sabermétricos si dominan. Es aquí donde mayor utilidad
tiene la sabermetría.

En cada decisión que se toma en el béisbol se intenta predecir el futuro. La sabermetría lo hace aplicando herramientas científicas.

Pongamos algunos ejemplos concretos. En muchas ligas del mundo, incluida la Serie Nacional, se valora la actuación colectiva de los equipos por el promedio de bateo (AVE) y el promedio de carreras limpias (ERA). Sin embargo, esta no es la mejor forma de valorar o predecir la actuación de un equipo. La diferencia entre las carreras anotadas (CA) y las carreras permitidas (CP) es mucho más eficiente y tiene mucha mayor relación con las victorias.

Tras ver la importancia de fabricar carreras, se podría asumir que las carreras impulsadas (CI) son fundamentales para evaluar el rendimiento individual de los jugadores. Sin embargo, ahí está otro de los problemas claves de buena parte de las estadísticas tradicionales: son dependientes. Esto quiere decir que dependen, valga la redundancia, del equipo o la posición en la alineación en que se juegue. Por ejemplo, los bateadores que vienen detrás de Roel Santos o Stayler Hernández, o de otros jugadores con un alto promedio de embasado (OBP), tienen muchas más posibilidades de impulsar carreras que el resto. Se han creado estadísticas independientes, como el WoBA o el WAR, que miden la calidad potencial de los jugadores y que permiten predecir su rendimiento futuro.