去年賽季，當今聯盟最強打者的平均擊球初速，在全MLB僅排名第……101，是的你沒看錯 — 101名。即便如此，人們還是對於「擊球速度」這個東西深愛不已，並且對於洋基同時擁有當今把球打得最強勁的兩位打者恨得牙癢癢的。而今天，我們要來探討打者「保持較小的擊球角度範圍」(也就是更小的擊球角度標準差)、以及在扎實擊中球的那些揮棒中，可以製造更強大破壞力的重要性(更大的擊球噴發速度標準差)。以下我製造出了一個數據，叫做Trout值： TROUT值＝（平均擊球初速）x（擊球初速的標準差）／（擊球角度的標準差） 原則上，此公式可以讓(1)能夠把球打得更強勁、(2)擅長透過調整力道來控制擊球落點(也就是擊球的噴發速度分布的更散)、(3)擊球仰角穩定(也就是區間範圍較小)的打者，拿到更高的分數。提升擊球初速的部分相當單純 — 總之就是把球打得越強越好。然而，另外兩項相較之下就沒那麼直觀好懂，不過沒關係，我們今天會更深入的探討他們的重要性。讓我們先從一張簡單的圖表來看：以下是在2015～2017年球季間，所有被打進場內的擊球中，打者wOBA值和擊球仰角的關係圖(註：wOBA為衡量打者進攻產能的數據，數值越高代表打者的貢獻越傑出) — 
在不考慮擊球噴發速度的情況下，擊球仰角和打擊成績之間，展現出了一個很有趣的關係曲線。從最低的仰角開始起算，隨著擊球仰角的增加，打者的產能(wOBA值)會不斷提升、在12度左右的地方上升到巔峰；然後在12至24度之間，會有一個狹谷式的下跌和上升(但產能基本上都是很優秀的)。最後則是角度更大、越來越靠近「鳥飛」、「衝天炮」的擊球；隨著擊球仰角不斷的抬升，產能會越來越迅速的下跌。接下來，我們再來把另一條曲線帶進這個表裡 — 紫色線條對照右手邊的縱軸顯示，聯盟打者擊出各仰角擊球的比率：
如上所述，紫色的線條是所有被打進場內的擊球之中，對應到該角度的頻率(對照右邊縱軸線)。整體來說，從圖表中我們可以發現，聯盟打者最常擊出的擊球仰角，正是在能產生較高的wOBA值的12度左右；這顯示打者們其實是會為了更好的wOBA、而調整他們的打擊角度的。然而，值得一提的是，我們能發現紫色的頻率線條，比藍色的價值分布曲線更分散……這代表什麼？這表示，雖然打者的擊球有比較高的比例落在對他們有利的範圍，但是如果這些打者能再將擊球角度的範圍縮得更小、讓圖表兩側的擊球更靠近中間，那他們的進攻產能還有機會再進步。
換言之，理論上來說，更加集中的擊球角度應該會是比較好的。如果我們假設聯盟打者已經將他們的揮擊最佳化、平均的擊球角度有比較高的頻率落在最高產值的區域，那麼，如果他們還能將擊球角度的範圍縮小、降低仰角高低兩側的範圍，能得到的好處顯然就會越多。 因此，擁有越低的擊球角度標準差(範圍較小)的球員，理論上在同樣擊球初速的情況下，可以產出越多的打擊價值。不過在那之前，我們必須先看一張圖…… 什麼？！聯盟打者的wOBA值和擊球仰角的標準差跑不出關聯性？ 以下是過去三年，聯盟打者擊球角度標準差(左邊軸線)大小、以及整體產能(wOBA)值的關係圖：
如果我們把所有球員的wOBA、和擊球仰角標準差大小來跑關聯性的話，結果可能會嚇死人 — 上圖顯示，
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兩者之間似乎毫無關聯。那麼，這又該如何解釋我在前面的論點呢？要從兩個地方下手： 第一，並不是所有打者都對自己的擊球角度範圍有很強大的控制能力；對於這些打者來說，有些人可能還是可以在擊球仰角範圍鬆散的情況下、照樣打出好成績。舉例來說，有些強力飛球打者會連帶擊出很多鳥滾或鳥飛，但這些異類即便處於擊球角度變化甚大的環境下，依舊有能耐打出好成績。但是，我們現在講的是Mike Trout類型的好打者 — 對於像Mike Trout這種擁有良好Contact能力、擊球穩定性如機器的球員來說，縮小擊球角度的分布，
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就會提供相當大的價值。 第二，有些球員在不同的球數下會有不同的揮擊方式；比方說在剛開始打擊、或是球數領先的時候，就採用較大的揮擊角度（俗稱開強振），而在球數落後、兩好球的時候就用較平的揮擊角度。對於這些球員來說，更高的標準差反而會是好事(比方說Josh Donaldson就是這種案例)；但當然，並不是每位打者都能做到這樣的技術。大致上來說，在外部環境不變的前提下，一般的打者還是會講求穩定的擊球角度。
擊球角度範圍縮小的好處：提高打者的BABIP值 以下是過去三年，聯盟打者擊球角度標準差(下面的軸線)大小、以及BABIP值(擊球打進場中後形成安打的機率，左邊軸線)的關聯性：
從這張圖可以看出，較低的擊球角度標準差，可以提供打者更高的BABIP。從想法上來說這也相當直觀 — 當打者穩定自己的擊球角度，自然有可能比較容易穩定的擊出場內安打。講到這邊，如果你想知道的話，
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較低的擊球角度標準差，跟較低的平均擊球角度無關；也就是說，並不是只有滾地球/平飛球型打者，才能擁有比較低的擊球角度標準差： 擊球角度標準差和擊球角度平均值毫無關聯性 — 
事實上，甚至還有那麼一點相反關係的傾向 — 更高的平均擊球角度，
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會有稍微較小的擊球角度分布。總之，一路看下來之後能確定的是，較為縮限的擊球角度分布，對一般打者而言是有利的(至少在BABIP上來說)；所以，以下就讓我們來看看，自從StatCast啟用以來，這項數據(擊球仰角的標準差大小)的前20名、和後20名長什麼樣子吧(樣本為至少有400顆場內擊球的打者)： 過去三年，擊球仰角範圍區間最小(標準差最低)的20位打者 — 
前20名有Votto、Freeman、Cabrera、Mauer、Turner、Trout，看起來蠻合理的對吧？他們一直以來都是以穩定準確的擊球著稱。
過去三年，擊球仰角範圍區間最大(標準差最高)的20位打者 — 
後20名之中，我們可以發現……Odor、Bautista、Pederson、Reynolds……就是典型的「擊球品質落差較大、比較不穩固」的打者。Josh Donaldson出現在這邊，就相當讓人意外了；我並不是十分確定這是什麼原因造成的，但也許就像是前面所說的，他就是那種會因應不同狀況、而調整打擊策略的選手。而接下來，我們會用另一種方式來評估打者。雖然說打出正確的擊球仰角很重要、也可以很顯著影響打者的進攻產值；但事實上，聯盟中其實還是有一些選手，沒有能力將擊球仰角的穩定性、和平均角度最佳化。 不過，他們可能有其他的優點，所以如果我們只專注於擊球仰角、而忽略那些優勢，就有可能低估他們。例如，有些打者就是生來要打全壘打的；他們的擊球仰角穩定性可能沒什麼效率，但就是孔武有力、可以擊出很強勁的擊球來換取打擊產能。有鑑於現在聯盟中有一堆打者沒在管什麼wOBA、純粹就是要打全壘打，所以接下來讓我們單純來看看，這些打者要如何製造全壘打吧。通常來說，這些打者會試圖將他的打擊角度設定在最容易打出全壘打的角度：28度左右、並且打得越強越好。
在不同的擊球噴發速度、不同的擊球仰角下，打者擊出全壘打的機率分布：
第一，我們可以發現打出全壘打的仰角是28度左右。再來，當打者把球打到95英哩以上的時候，形成全壘打的機率會跳得很快、呈現非線性的陡升；舉例來說，如果打者打出105英哩、仰角28度的球，會有90%的機率會變成全壘打。但如果噴發速度下降到100英哩(仰角不變)，全壘打機率會摔跌至50%、如果下降到95英哩更只會剩17%；換言之，在擊球噴發速度跨越某個門檻之後，每增加一英哩的擊球噴發速度，所帶來的額外效益是會越來越大的。 仰角固定在28度的情況下，各種擊球噴發速度可以製造全壘打的機率：
上面這張圖清楚呈現，打者的擊球越強、越能獲得好的結果。從95mph到105mph之間，全壘打機率更幾乎呈現大幅陡升的情況；而這也暗示了一項我們平常會忽略的東西。如果有打者能透過拉大擊球噴發速度的標準差、換取更高頻率的高速擊球，他的進攻產能可能會提升。舉例來說，兩位擊球平均噴發速度一模一樣的打者，
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標準差較大、擊球噴發速度比較不穩定的那一位球員，就可能會因為高速擊球的頻率更高、產能擴張速度就更快。 這表示，如果打者能經由精確計算好的擊球初速標準差、來加強部分擊球的強度，可能就是有機會獲得成功的關鍵。事實上，這並不是個新的概念 — 數據派作家Mike Podhorzer在他發明xHR/FB公式的時候，就有提過類似的觀念 — 他發現，打者擊出的飛球距離分布的越分散、越不固定，擊出的飛球翻牆的機率就會越高。畢竟同樣是10顆飛球，有4顆飛出牆、6顆留在內外野之間，比10顆飛球都打到警戒區前來的有效益。不讓人意外的，Mike Trout在這項數據上的表現一樣非常突出 — 當這類型的打者咬中擊球，擊球噴發速度就會很驚人；即使他們不像Stanton一樣每次擊球都能把棒球打碎。 現在，讓我們回到我們最前面介紹的這個公式吧。再複習一次，這是一項計算了三項要素的數據：平均擊球初速(越高越好)、擊球初速標準差(越大越好)、以及擊球角度標準差(越小越好)。很顯然，這些標準差並不是對所有的打者都適用，但我們可以很確定這項數值絕對適用於Trout、以及擅長於發掘跟他同類型的好打者。如果證明這項數據是替Trout量身打造的？在聯盟開始使用StatCast之後，Trout的這項數據在所有至少擊出400顆場內球的打者中排名第一。還記得公式嗎？這邊再複習一次！ TROUT值＝（平均擊球初速）x（擊球初速標準差）／（擊球角度標準差）
2015至2017年Trout值排行榜 打者名 Trout值 平均擊球噴發速度 擊球之間的噴發速度標準差 擊球之間的仰角標準差 打者的擊球wOBA值 Mike Trout 65.57 91.65 15.30 21.39 0.491 Brandon Belt 63.18 89.01 14.02 19.76 0.427 J.D. Martinez 61.77 91.68 14.94 22.17 0.506 Miguel Cabrera 61.53 93.59 13.73 20.88 0.425 Domingo Santana 61.04 90.35 14.25 21.09 0.475 Willson Contreras 60.53 88.64 16.41 24.03 0.428 Giancarlo Stanton 59.75 94.83 16.63 26.39 0.499 Avisail Garcia 59.50 90.12 15.34 23.24 0.388 Wilson Ramos 59.21 90.40 15.31 23.38 0.353 Starling Marte 59.03 86.95 15.94 23.47 0.387 Tommy Pham 58.77 91.21 15.27 23.70 0.464 Tim Beckham 58.56 88.78 15.64 23.70 0.428 Paulo Orlando 58.36 89.80 14.22 21.88 0.361 George Springer 58.06 89.91 15.82 24.51 0.412 Corey Seager 58.05 90.75 14.17 22.15 0.436 Carlos Correa 57.97 91.08 15.03 23.61 0.417 David Freese 57.89 89.98 14.44 22.44 0.387 Trey Mancini 57.71 89.14 15.93 24.61 0.447 Anthony Rizzo 57.63 89.35 15.05 23.33 0.398 Steven Souza Jr. 57.63 89.70 15.32 23.85 0.434 Eric Hosmer 57.52 91.59 14.78 23.53 0.390 Jorge Soler 57.48 91.80 14.32 22.87 0.390 Freddie Freeman 57.40 91.03 13.14 20.84 0.466 Nicholas Castellanos 57.33 89.10 12.88 20.01 0.404 Christian Yelich 57.29 92.11 13.81 22.21 0.398 Derek Dietrich 57.23 86.36 15.43 23.29 0.377 Joey Votto 57.21 89.18 13.17 20.53 0.455 Brandon Moss 57.14 89.68 15.26 23.94 0.405 Chris Davis 57.06 91.80 13.45 21.64 0.481 Jose Abreu 56.76 91.00 14.54 23.31 0.425 整個名單裡可以看到很多有趣的名字，
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也有一些不合常理的人，比方說Brandon Belt、Tim Beckham、Paulo Orlando。這項數據的意涵其實更像是衡量「Trout在做些什麼」、然後找出哪些打者跟他做的事情很像；而不是定義、或衡量打者的的打擊能力。下面是同樣的數據，只是以球季做分割： 2015至2017年，單一球季Trout值排行榜 打者賽季 Trout值 平均擊球噴發速度 擊球之間的噴發速度標準差 擊球之間的仰角標準差 打者的擊球wOBA值 Aaron Judge 2017 70.73 95.45 16.92 22.84 0.592 Mike Trout 2015 67.35 93.26 14.75 20.43 0.506 Giancarlo Stanton 2015 67.16 98.60 14.73 21.63 0.533 Domingo Santana 2016 66.88 93.84 14.26 20.01 0.464 Brandon Belt 2016 65.63 87.54 14.55 19.40 0.426 Ian Happ 2017 65.48 89.31 16.54 22.56 0.488 Mike Trout 2017 65.16 89.33 17.00 23.31 0.491 Jorge Soler 2015 64.29 92.65 14.39 20.74 0.424 Alex Avila 2017 64.19 91.35 13.28 18.90 0.483 J.D. Martinez 2017 63.60 91.34 16.24 23.32 0.573 Brandon Belt 2015 63.51 90.03 13.66 19.37 0.450 Miguel Cabrera 2016 63.41 94.56 13.42 20.01 0.453 Steven Souza Jr. 2015 63.34 89.43 17.05 24.07 0.425 Michael Morse 2015 63.02 91.35 14.43 20.91 0.360 Mike Trout 2016 62.98 91.76 14.28 20.81 0.476 Tommy Pham 2017 62.90 90.08 15.92 22.80 0.467 Nelson Cruz 2015 62.54 93.61 15.12 22.63 0.499 Jonathan Schoop 2015 62.52 90.45 15.19 21.97 0.416 David Freese 2016 62.38 91.30 13.57 19.86 0.426 Wilson Ramos 2015 62.23 91.18 14.91 21.85 0.303 Miguel Sano 2017 62.16 93.32 16.68 25.04 0.550 Willson Contreras 2017 62.12 88.94 17.52 25.08 0.426 J.D. Martinez 2015 61.91 91.82 14.81 21.96 0.475 Matt Carpenter 2015 61.84 89.35 12.97 18.75 0.425 Avisail Garcia 2016 61.65 91.08 15.46 22.84 0.360 Yasmany Tomas 2015 61.30 90.26 14.26 20.99 0.390 Joey Votto 2015 61.10 90.44 13.31 19.70 0.471 Miguel Cabrera 2015 61.04 94.45 13.45 20.82 0.454 Anthony Rizzo 2015 60.90 89.18 14.69 21.51 0.392 Rafael Devers 2017 60.87 90.27 17.95 26.61 0.415 Joey Gallo 2017 60.83 93.89 15.99 24.68 0.542 Kennys Vargas 2017 60.62 86.59 16.62 23.74 0.442 Paulo Orlando 2016 60.60 90.62 13.96 20.87 0.387 Starling Marte 2016 60.56 87.88 15.36 22.28 0.410 Jorge Bonifacio 2017 60.46 88.04 16.38 23.85 0.414 Brandon Moss 2015 60.37 89.75 15.65 23.27 0.380 George Springer 2015 60.30 90.38 15.59 23.36 0.424 Carlos Correa 2017 60.25 90.89 15.68 23.65 0.460 Robinson Cano 2015 60.20 91.57 14.58 22.18 0.370 Chad Pinder 2017 60.15 90.04 15.30 22.91 0.407 Trout明顯的稱霸這個數據 — 他三個年頭分別佔據了第二、第七、第十五名；僅僅被Aaron Judge去年的神級賽季稍微超越而已。 結論 這項Trout值可以讓我們了解，Trout到底是如何讓自己的打擊技巧效益最大化：用力打球是對的，但不會過度用力、避免影響到他的擊球角度穩定性；然後在某些可以扎實擊中球的揮棒球，讓球噴的又快又遠。雖然這並不是對所有人都適用的策略，但打擊技術可怕的Mike Trout顯然已是箇中高手。
編譯原文：Mike Trout, Statcast Darling By Eli Ben-Porat編譯作者：李宗霖 / 翻譯編輯：JK47======================================================================在這邊跟各位喜愛棒球的讀者們分享一個很讚的地方：MLB球迷交流園地！找不到朋友陪你一起討論棒球嗎？希望能夠認識更多的棒球同好嗎？想要每天都和我 們一起痛快地討論大聯盟的賽事和資訊嗎？趕快加入MLB球迷交流園地吧！討論比賽、大聯盟的聖地就是這裡！如果您是想搜尋一個能提供專業內容的優質棒球粉絲專頁，那我個人則是大力推薦MLB Corner，歡迎時常入內收看更多棒球文章！！=====================================================================圖片來源：http://www.zimbio.com、Google.com、BrooksBaseball、Fangraphs ，
