はじめに
 好打者、打てる打者の特徴、共通点とは何なのか?
 打率なのか?ホームランなのか?
 本記事では、打率とホームランではなく、出塁率と長打率についての相関を元に打てる打者の特徴を見ていく。
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長打率
 打率は運に左右されやすい。ボテボテの内野安打も快心の二塁打も同じヒット1本と扱われるからだ。
 そこで、長打率を導入する。
 長打率はシングルヒットからホームランまで、4パターンのヒットを全て別々に考えて算出されるため、打率よりは運の要素が薄い。


出塁率
 そして出塁率は基本的に四球数に依存する。
 四球を選ぶことは選球眼がいい打者が行う技術的な行為である。
 これも運の要素は打率よりも薄い。


長打率と出塁率
 この2つの相関性を考えた場合、どうなるのか?
 既にサンプルのある2017年シーズンの全試合のデータを元にセリーグの個人成績から相関性を見ていく。
 まず、出塁率と長打率の相関係数はおよそ0.50であった。

相関係数とは?
 少し説明に入るが、相関係数0.00の場合は物事Aと物事Bが全く関係性がないものであり、1.00の場合は物事Aと物事Bが完璧に関係性があるものとされる。
 例えば「本を読めば読むほど、野球の打率が上がる」などということが相関係数が0.00に近い、すなわち全くと言っていいほど関係がないということである。
 逆に、相関係数が1.00の場合は、「ランニングすればするほど、カロリーを消費する」という直接関係のあるところに位置し、相関係数が1.00に近いということになる。
 つまり、
相関係数が0.00から1.00に近づくに従って、「1つの物事A」と「もう1つの物事B」の相関が出てくる、すなわちAとBが関係してくるということである。

相関が比較的強い
 出塁率と長打率の相関係数はおよそ
0.50であるため、比較的相関が強いと言える。
 2017年シーズン、セリーグ規定打席に立った選手計28名の出塁率と長打率の分布をグラフに表したのが下の図である。

出塁率と長打率1
 
 この散布図だけでは意味がよくわからないものに見える。しかし、一本の直線を引いてみると、若干ながらその様子がわかる。それが下の図である。

出塁率と長打率3

 この赤い線は傾きが1の直線である。
 散布図だけでは全く意味のないものに見えたものが、この直線を引くことによって、意味がわかるようになる。
 傾き1の直線というのは「相関係数が1.00」の分布を表すものなのだ。
 つまり、相関係数が1.00の場合は黄色のプロットは赤線の上に全て乗ることになる。
 出塁率と長打率の場合、相関係数が0.50であるためそのようなことは起きないが、散布図を見る限り、黄色のプロットは赤線同様に右上がりに増加しているのがわかる。
 これが相関係数0.00の場合は、右上がりどころか満遍なく黄色のプロットが広がるようになる。
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まとめ
 結局何が言いたいかというと「出塁率の高い打者は、長打率も高い可能性が十分にある」ということだ。
 それが右上がりのグラフの意味するところだ。
 例えば2017年の巨人のマギーは長打率が3位で出塁率は5位を記録しているため、出塁率と長打率は算出する式が各々では全く関係ないが、相関を求めると無関係ではないと言えるのだ。

 結局、「打てる打者は、出塁率がよく、なおかつ長打率も良い傾向にある」と考えられるのだ。


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