看球也是一樣。你可以花一年的時間看兩個游擊手，兩個都守了一樣多的球，一樣多 的助殺數，也有一樣數目的失誤。但是如果其中有一個人用特別的才能守備 (撲接球、 努力往前衝、和空手接球)　而另外一個人卻沒有的話，你可能會把耀眼的那位球員視為 守備比較好的。我們傾向記下那些特別的事件，就好像那些困難的守備動作以及那些幾 乎不可能守到的球。但是觀眾的工作是開始看球，他們不必煩惱這些結果。 第一步是計算防守的價值來得到有意義的資訊。正如我們不能拿失誤當統計標準，因 為失誤不是在每個情況都一樣的，所以我們也不可以拿我們所看到的當說明，因為我們所 看到的內容是太不一致的，我們會把同樣效率的一個守備給予不同的比重，只因為那些守 備員玩花招的困難度不同。 在大規模的範圍裡(To a large extent??)，這意味著我們必須把失誤從計算守備能力 的方程試丟出。Bill James同意這樣的看法並且提出Range Factor以及defensive efficiency;前者是計算有一個球員能在一場比賽中守住多少球(用助殺及刺殺)，後者則是 計算有多少百分比的球打進場內形成出局數。這兩種統計數字的主要概念不是防守者接到 球的表現，而是第一步要如何去接到這個球。一個球員不可能在他永遠接不到的球中失誤 。實際上，失誤跟安打還有防守是息息相關的；那些失誤只是那些守不下來的球而已。 雖然Range Factor是比守備率更有用的工具，然後RF仍然存在著一些假設；大部分的 球員在類似的守備位置裡有同樣多的守備機會。只要有人看了Fenway球場的Carl Yastrze- mski, Manny Ramirez或其他的左外野手，就知道這不是這麼一回事。為了修正這一項不等 的守備機會(大家都知道Yaz不可能爬上綠色怪物去接那些在其他球場很容易的球)，許多新 的守備數據被提出來，能夠更有效的估計每一位野手的守備機會。 在BP網站上，Clay Davenport's Fielding Runs(FR)用五個調校因子來對每一個守位 做調整，使得守備機會能夠更精確的估計： Park Factor(球場因子)、打進場內的總球數 、滾飛趨勢、投手左右投、壘包上的跑者。用這些數據來微調每個守位的機會，FR避免了 處罰像Yaz跟Manny這種不可能爬到綠色怪物上，和那些因為隊上投手的高三振能力而沒有 那麼多守備機會的游擊手。個人的防守表現就可以轉化估成能夠多被守下的分數，或是多 掉的分數。FR提供方便的方法去比較那些歷史上球員的表現，尤其是那些在play-by-play 的資料開始記錄以前的球員。 --

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