야구에서의 표본 크기: 필요한 데이터 양은 얼마나 될까요?
2025-04-04
야구 시즌은 수많은 작은 사건들의 집합체이며, 각 투구는 최종 결과에 영향을 미칩니다. 선수의 성적을 평가하려면 상당한 양의 데이터가 필요하지만, 중요한 것은 어떤 데이터 포인트가 의미를 갖는지 이해하는 것입니다. 이 글에서는 야구 통계에서의 표본 크기 문제를 다루며, 단일 타석만으로는 선수의 능력을 판단할 수 없는 이유와 무작위성을 상쇄하기 위해 더 많은 데이터가 필요한 이유를 설명합니다. 다양한 통계 지표에서 '안정화'에 필요한 표본 크기는 다르며, 예를 들어 삼진율은 BABIP보다 적은 표본 크기로 충분함을 지적합니다. 저자는 제한된 데이터를 바탕으로 성급한 결론을 내리는 것을 피하기 위해 표본 크기의 중요성을 강조합니다.