我一直認為滾地球投手比較容易被他身後的隊友的防守失誤影響，因為大部份的守備失誤都發生在滾地球上而不是飛球。就像我高中時代的棒球教練常說的：「球在飛的時候不會有不規則彈跳。」
滾地球比較容易造成失誤有三個主要的原因：
一、和飛球比，滾地球比較不容易處理的乾淨俐落。
二、內野手在處理滾地球的時候比外野手處理飛球相比，更容易出現傳球失誤。
三、裁判組會給內野手較高的標準。
要說明一下第三點，當內野手傳球到一壘時，如果傳得太低、太高或是方向偏掉，導致打者安全上壘時，他很有可能被記上一個失誤。而另一方面，如果外野手在企圖狙殺跑者的傳球偏掉了，他只有在跑者因此多往前推進壘包時才會被記失誤。
如果我長久以來的信念是正確的話，滾地球投手應該會有比飛球投手更多的非責失分。我決定要針對去年的資料分析，看看我的猜測是不是對的。
根據 ESPN 的資料，去年投手一共被擊出 54981 個滾地球和 44528 個高飛球。平均滾飛比是 1.23。在此同時，投手一共掉了 19760 分和 18202 個責失分。失分和責失分的比例是 1.086，反過來說，自責分和失分的比例則是 0.921。也就是說，去年有 7.9% 的失分是非責失分。
非自責分與滾飛比的關係圖
Derek Lowe 在非責失分佔總失分比率這個項目領先所有其他大聯盟投手，比例高達 0.212。是的，他有超過五分之一的失分不是責失分。有一部份是因為他身為滾地球投手所導致的，另一個原因當然就是道奇隊的內野守備，根據 The Hardball Times Baseball Annual 的評比，道奇隊去年的守備是在聯盟平均之下。當然也有可能是由裁判組的偏見和許多其他不可預期的因素等等所導致，尤其是在處理樣本空間較小的時候要特別注意。
來看看這個數據排名的前二十名和最後二十名：
前二十名，投球局數最少 162 局：
Pitcher Team %UER G/F
Derek Lowe LAD .212 2.92
A.J. Burnett Fla .175 2.42
Jeff Suppan StL .172 1.43
Mark Buehrle CWS .172 1.40
Kevin Millwood Cle .153 1.34
Josh Towers Tor .149 1.23
Roger Clemens Hou .137 1.41
Jason Marquis StL .136 1.59
Scott Kazmir TB .133 1.05
Nate Robertson Det .133 1.59
Carlos Silva Min .133 1.55
Jake Westbrook Cle .132 3.13
Matt Morris StL .129 1.60
Kenny Rogers Tex .128 1.33
Do. Willis Fla .127 1.40
Jamey Wright Col .126 2.06
Br. Claussen Cin .124 0.77
Cory Lidle Phi .114 1.79
Bronson Arroyo Bos .112 0.85
Kip Wells Pit .112 1.29
前二十名的投手加權起來的滾飛比是 1.51，或者說是比聯盟平均高了 22.8%。這可能表示滾地球投手真的比較容易失掉非責失分。
最後二十名，投球局數最少 162 局：
Pitcher Team %UER G/F
Joel Pineiro Sea .000 1.29
Brian Lawrence SD .009 1.46
Pedro Martinez NYM .014 0.85
Ryan Franklin Sea .018 0.95
Esteban Loaiza Was .022 1.21
Kyle Lohse Min .024 1.25
Jeff Francis Col .025 1.00
Brad Penny LAD .026 1.32
John Patterson Was .028 0.61
Mark Redman Pit .030 1.64
Aaron Harang Cin .032 0.95
Horacio Ramirez Atl .037 1.60
Johan Santana Min .039 0.91
Freddy Garcia CWS .039 1.60
Jamie Moyer Sea .040 0.87
Brett Tomko SF .040 0.95
David Wells Bos .042 1.51
C.C. Sabathia Cle .043 1.55
Jarrod Washburn LAA .045 0.97
Jon Lieber Phi .047 1.29
最後二十名投手的加權滾飛比是 1.15，比聯盟平均少了 6.5%。這個資料再度證明了滾地球投手比較容易掉非責失分。
我也可以列出滾飛比排名前後各二十名的名單及他們的 %UER。但是為了簡潔扼要起見，我選擇不要去做這種幾乎是重複的工作。另外，球被擊出以後的型態是什麼已經被做過太多的研究。
每個人都知道 Lowe 是極端的滾地球投手。但是有多少人知道他的 %UER 也比其他投手來得高？在 Lowe 的生涯中，他的 %UER 是 13.2%，而聯盟平均則是 7.9%。
我們能從這樣的資訊裡知道什麼呢？首先我要說的是我並沒有想要建立起什麼新的理論基礎。五年前發明 DIPS 理論的 Voros McCracken；Tom Tippett 和 Mitchel Lichtman 以前就有提出過同樣的理論。
David Gassko 去年八月在 The Hardball Times 上寫過一篇叫做 Batted Balls and DIPS 的好文章，他的結論是：「投手的滾地球比率和非自責分的比例有個微弱但是不能被忽略的關連性。」
他還補充了下面這一段：
非自責分的概念，從一開始就是非常絕妙的想法，那是史上首度想要把投球與守備分開的嘗試。但是一旦我們可以把每個行為的結果和守備分離，把責失分與非責失分分離出來的必要性就消失了。
我同意 David 的看法，並認為我們應該把更多的注意力外在總失分上，而不是責失分。喔，你還是會看到我常常使用 ERA，但是要了解到我認為對衡量投手的表現來說，失分率是比責失分率還要好的工具。
另外，和 ERA 相關的一點，就是要注意到 %UER 高的投手比 %UER 低的投手有較高的可能性在之後衰退。這並不令人意外，列名在前二十名的投手他們的 DIPS ERA 與實際 ERA 的比例比列名在後二十名的投手來得高。
最後，不要因此而瞧不起滾地球投手。在其他因素都相同的條件下，擅長讓對手擊出滾地球的投手還是比較受歡迎。是的，滾地球投手比較容易被擊出安打和造成隊友失誤，但是飛球投手卻比較容易被擊出長打和全壘打。
附註一：由 sdiaa@ptt.cc 網友所提供，幾個職業聯盟去年的表現
失分 自責分 非自責 自責分/失分附註二：
誠泰COBRAS 401 310 91 0.773
統一獅 417 331 86 0.794
兄弟象 445 372 73 0.836
洛杉磯新熊 460 355 105 0.772
中信鯨 385 315 70 0.818
興農牛 437 368 69 0.842
2545 2051 494 0.806
失分 自責分 非自責 自責分/失分
阪神 533 478 55 0.897
橫濱 596 539 57 0.904
養樂多 596 575 21 0.965
中日 628 595 33 0.947
廣島 779 686 93 0.881
巨人 737 694 43 0.942
3869 3567 302 0.922
失分 自責分 非自責 自責分/失分
千葉羅德 479 439 40 0.916
軟體銀行 504 470 34 0.933
歐力士 587 518 69 0.882
日本火腿 606 540 66 0.891
西武 636 571 65 0.898
東北樂天 812 750 62 0.924
3624 3288 336 0.907
由 Debugger@ptt.cc 網友所提供，1910~1929 美職的非自責分比例及戰術比例
中間穿插了近三年的中職
戰術部份，因為 1919之前盜壘刺統計不全 所以只列 1920~1929
那年代無指定打擊 所以只算非投手的打席數
以及每一年的 (SB+CS+SH)/PA (都不含投手)
YEAR R ER non-ER% PA SB CS SH %
1910 9593 6883 28.2%
1911 11150 8245 26.1%
1912 11135 8184 26.5%
1913 9977 7506 24.8%
1914 14521 10823 25.5%
1915 14215 10744 24.4%
1916 8885 6796 23.5%
1917 8944 6705 25.0%
1918 7379 5649 23.4%
1919 8680 6854 21.0%
1920 10769 8552 20.6% 82771 1689 1537 2707 7.2%
03CPBL 2615 2093 20.0% 22901 530 281 503 5.7%
04CPBL 2497 1960 21.5% 22534 561 308 512 6.1%
05CPBL 2535 2051 19.1% 22708 402 242 431 4.7%
1921 11922 9857 17.3% 83945 1457 1283 2633 6.4%
1922 12041 9978 17.1% 84706 1435 1139 2607 6.1%
1923 11876 9791 17.6% 84811 1549 1228 2354 6.0%
1924 11686 9856 15.7% 84010 1481 1230 2343 6.0%
1925 12589 10500 16.6% 85192 1360 1078 2183 5.4%
1926 11452 9545 16.7% 83635 1259 495 2809 5.5%
1927 11751 9843 16.2% 84063 1426 505 2723 5.5%
1928 11612 9806 15.6% 84329 1260 478 2566 5.1%
1929 12754 10866 14.8% 85040 1315 488 2355 4.9%
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