看球也是一样。你可以花一年的时间看两个游击手，两个都守了一样多的球，一样多 的助杀数，也有一样数目的失误。但是如果其中有一个人用特别的才能守备 (扑接球、 努力往前冲、和空手接球)　而另外一个人却没有的话，你可能会把耀眼的那位球员视为 守备比较好的。我们倾向记下那些特别的事件，就好像那些困难的守备动作以及那些几 乎不可能守到的球。但是观众的工作是开始看球，他们不必烦恼这些结果。 第一步是计算防守的价值来得到有意义的资讯。正如我们不能拿失误当统计标准，因 为失误不是在每个情况都一样的，所以我们也不可以拿我们所看到的当说明，因为我们所 看到的内容是太不一致的，我们会把同样效率的一个守备给予不同的比重，只因为那些守 备员玩花招的困难度不同。 在大规模的范围里(To a large extent??)，这意味着我们必须把失误从计算守备能力 的方程试丢出。Bill James同意这样的看法并且提出Range Factor以及defensive efficiency;前者是计算有一个球员能在一场比赛中守住多少球(用助杀及刺杀)，後者则是 计算有多少百分比的球打进场内形成出局数。这两种统计数字的主要概念不是防守者接到 球的表现，而是第一步要如何去接到这个球。一个球员不可能在他永远接不到的球中失误 。实际上，失误跟安打还有防守是息息相关的；那些失误只是那些守不下来的球而已。 虽然Range Factor是比守备率更有用的工具，然後RF仍然存在着一些假设；大部分的 球员在类似的守备位置里有同样多的守备机会。只要有人看了Fenway球场的Carl Yastrze- mski, Manny Ramirez或其他的左外野手，就知道这不是这麽一回事。为了修正这一项不等 的守备机会(大家都知道Yaz不可能爬上绿色怪物去接那些在其他球场很容易的球)，许多新 的守备数据被提出来，能够更有效的估计每一位野手的守备机会。 在BP网站上，Clay Davenport's Fielding Runs(FR)用五个调校因子来对每一个守位 做调整，使得守备机会能够更精确的估计： Park Factor(球场因子)、打进场内的总球数 、滚飞趋势、投手左右投、垒包上的跑者。用这些数据来微调每个守位的机会，FR避免了 处罚像Yaz跟Manny这种不可能爬到绿色怪物上，和那些因为队上投手的高三振能力而没有 那麽多守备机会的游击手。个人的防守表现就可以转化估成能够多被守下的分数，或是多 掉的分数。FR提供方便的方法去比较那些历史上球员的表现，尤其是那些在play-by-play 的资料开始记录以前的球员。 --

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