Bill James define a la sabermetria como "la búsqueda de un conocimiento objetivo sobre el béisbol." Por lo tanto, la sabermetria intenta responder a preguntas objetivas sobre el béisbol, como "qué jugador de los Medias Rojas contribuyó más a la ofensiva del equipo?" O "¿Cuántos jonrones hará Robinson Canó el próximo año? "No puede hacer frente a los juicios subjetivos que también son importantes para el juego, tales como" ¿Quién es tu jugador favorito? "o" Ese fue un gran partido".
Dado que las estadísticas son el mejor registro objetivo del juego disponible, los sabermetricos a menudo la utilizan. Por supuesto, una estadística sólo es útil si se entiende correctamente. Por lo tanto, una gran parte de la sabermetria implica la comprensión de cómo utilizar las estadísticas correctamente, lo que las estadísticas son útiles para qué fines, y cosas similares. Esto no significa que necesitas saber mucho acerca de las matemáticas para comprender la sabermetria, sólo es necesario tener una idea de cómo se pueden utilizar y darun buen uso de estadísticas.
Las estadísticas que están disponibles en el béisbol son un registro recogido de observaciones. Un fanatico, periodista deportivo, o incluso un reproductor o gerente ver la mayoría de los equipos durante el año. Sus observaciones pueden ser de algún interés, pero son una pequeña (y, a menudo sesgada) muestra. En trece partidos, la diferencia entre un gran bateador y un mal bateador está a sólo cinco imparables; por lo tanto, si el observador pasa a ver dos mejores juegos de un jugador mediocre de la temporada, que obtendría una impresión incorrecta de la habilidad del jugador.
Por el contrario, las estadísticas de un jugador son un registro obtenido de todos sus juegos, como se observa por los anotadores oficiales de la liga. Esta es una colección mucho más grande de observaciones, y se convierte en una forma que puede ser entendida fácilmente; algunos fans podrían obtener una buena idea de promedio de bateo de un jugador con ver sus 600 apariciones en el plato.
Y puesto que la sabermetria es un estudio objetivo del juego, es necesario utilizar el razonamiento lógico en argumentos sabermetricos. Por lo tanto, una hipótesis puede ser desarrollada a partir de la información que se tiene, ya sea a partir de estadísticas o de observación; una reclamación que no se puede probar directamente puede evaluarse mediante el estudio de las conclusiones que seguirían.
Un buen ejemplo es la afirmación "Pitching es X% de béisbol", que se ha dicho con X entre 15 y 80. Supongamos que desea probar la aseveración de que el "Pitcheo es el 75% de béisbol." Si esto fuera cierto, llegaría a la conclusión que los equipos con el mejor pitcheo sería mucho más probable para ganar el banderín de los equipos con el mejor bateo. Sin embargo, este no es el caso. Los líderes de la liga en menos carreras permitidas (que es tanto pitcheo y fildeo) ganar el banderín de la mitad del tiempo; los líderes de la liga en carreras anotadas (que incluye todos los hits) ganan con la misma frecuencia. (Tenga en cuenta la definición de delito aquí: si mides golpear por una medida incompleta, como promedio de bateo, llegaría a la conclusión que el pitcheo es mucho más importante.) Otras conclusiones irrazonables también siguen; por ejemplo, un equipo con un 75% de su valor en el pitcheo nunca cambiaría una jarra regular para un bateador regular. Así, la demanda debe ser desestimada. Pero si el 75% se sustituye por un número cercano a 40%, las conclusiones se convierten en razonable. Así es como funciona un argumento sabermetrico
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