Tamaño de la muestra en béisbol: ¿Cuántos datos son suficientes?
Una temporada de béisbol es una colección de innumerables eventos pequeños, cada lanzamiento contribuye al resultado final. Evaluar el rendimiento del jugador requiere una cantidad sustancial de datos, pero la clave es comprender qué puntos de datos son significativos. Este artículo explora el tema del tamaño de la muestra en las estadísticas de béisbol, explicando por qué una sola aparición en el bate no es suficiente para juzgar la habilidad de un jugador y por qué se necesitan más datos para cancelar la aleatoriedad. Destaca que diferentes estadísticas requieren diferentes tamaños de muestra para 'estabilizarse', por ejemplo, la tasa de ponches requiere una muestra más pequeña que el BABIP. El autor enfatiza la importancia del tamaño de la muestra para evitar sacar conclusiones apresuradas basadas en datos limitados.
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