棒球統計學（sabermetrics）一詞由此領域的先驅Bill James所創造，這個詞的直

譯是軍刀（saber）和聲韻學（metrics）兩個字組成，事實上其源於美國棒球研究學會

（Society of American Baseball Research）的縮寫（SABR）和公制單位（metric）

的結合，也就是說，棒球統計學就像是棒球研究者的通用單位，提供一個量化基準以衡

量、分析關於棒球運動的種種──涵蓋球員的能力、球隊的戰力、球團的票房、球場的

良窳等範疇。

　　棒球統計學和棒球數據統計（baseball statistics）有一點不同，但彼此仍然有

密切的關係──棒球數據統計，對於有接觸過棒球運動的人來說一點也不陌生，甚至可

以輕鬆解釋出許多數據統計的專有名詞，這些名詞舉凡勝投數（Wins, W）、防禦率

（Earned Runs Average, ERA）、全壘打數（Home Runs, HR）、打點數（Runs Batted

In, RBI）。簡單地說，棒球數據統計使用的是一些歷史相當悠久，在一般棒球比賽紀

錄上大致會用到的統計概念；而棒球統計學，則是需要比較複雜的公式，和精細的運算

過程，所發展出一系列的指標性數據。

　　再進一步舉例說明，拿防禦率來講，這名詞屬於棒球數據統計的領域，看棒球的人

大概多少都能夠理解，它所呈現的是一個投手每九局的責失分平均數，其運算相當容易

，就是拿某投手的責失分（Earned Runs, ER）乘以9再除以投球局數（每個出局數計為

1/3），運算得到的數字基本上和直觀的差不了多少，和一般認知的棒球遊戲也有清楚的

關係；但是棒球統計學創造了另一個類似功能的指標，叫作純粹防禦率（Defense

Independent Component ERA, DICE），它考量的是責失分和四壞保送（Bases on Balls,

BB）、奪三振（Strikeouts, K）、全壘打間的關係，這套理論本身就一系列先行的量

化研究，支持其理論和運算公式，純粹防禦率的公式是：

DICE=3 +(3*(BB+HBP)+13*HR-2*K)/IP
（HBP：觸身球；IP：投球局數）

　　也就是說，棒球統計學是將量化的科學典範應用在棒球研究的一門學科，Bill James

開啟這一系列研究至今已半個甲子，這些技術在棒球分析專家和專業球迷間形成一鼓旋風

，這波風浪也吹向了職棒業界，並且為職業棒球的經營方法帶來改變。

　　棒球統計學也走進了學術的殿堂，這方面知名的研究者J. Albert便在其任教的保齡

綠州立大學（Bowling Green State University）開設一門課程“棒球與統計學概論”

，另外像在屠夫子大學（Tufts University）、田納西科技大學（Tennessee

Technological University）都有相關的課程。


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金城武的外型，梁朝偉的神采，王力宏的氣質，貝克漢的身價。

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