野球におけるサンプルサイズ：必要なデータ量とは？
2025-04-04
野球のシーズンは、無数の小さな出来事の集まりであり、各投球が最終結果に影響を与えます。選手の成績を評価するには相当量のデータが必要ですが、重要なのは、どのデータポイントが意味を持つのかを理解することです。この記事では、野球統計におけるサンプルサイズの問題を考察し、単一の打席だけでは選手の能力を判断できない理由、そしてランダム性を打ち消すためにより多くのデータが必要な理由を説明しています。様々な統計指標において、「安定化」に必要なサンプルサイズは異なり、例えば奪三振率はBABIPよりも少ないサンプルサイズで十分であることを指摘しています。著者は、限られたデータに基づいて安易に結論を導き出すことを避けるため、サンプルサイズの重要性を強調しています。