Tamanho da amostra no beisebol: Quantos dados são suficientes?
Uma temporada de beisebol é uma coleção de inúmeros pequenos eventos, cada arremesso contribuindo para o resultado final. Avaliar o desempenho do jogador requer uma quantidade substancial de dados, mas a chave é entender quais pontos de dados são significativos. Este artigo explora a questão do tamanho da amostra nas estatísticas de beisebol, explicando por que uma única aparição no bastão não é suficiente para julgar a habilidade de um jogador e por que são necessários mais dados para cancelar a aleatoriedade. Ele destaca que diferentes estatísticas exigem diferentes tamanhos de amostra para 'estabilizar', por exemplo, a taxa de strikeouts requer uma amostra menor que o BABIP. O autor enfatiza a importância do tamanho da amostra para evitar tirar conclusões precipitadas com base em dados limitados.