文：Xavier
有別於打擊和投球，棒球的守備數據處理始終是較困難的一環，但發展多年至今，還是衍生出DRS、UZR或Def這樣的進階數據，尤其UZR (Ultimate Zone Rating)更是現今最廣為使用、具有代表性的守備進階數據，如WAR (勝場貢獻指數)中的守備統計就是使用UZR來做計算。
說到守備數據，不少球迷會直覺想到守備率 (fielding percentage)，但要評估一位野手的守備好壞，只看守備率是萬萬不夠的，而且會出現很多問題。因為它只能從失誤的部分看出守備的基本穩定度(能力範圍內)，沒辦法把一名野手處理的Play類型、守位差異、守備範圍大小、雙殺製造能力等情況考慮進去。
有沒有數據可以解決這些問題呢？開頭提到的UZR就可以解決上述大部分的問題。UZR的概念很簡單，它能把各種守備情況統計進去後得到量化的數值，算出一名野手能比聯盟平均多替球隊守下幾分(類似打者和wRAA的概念 - 請見Xavier的打者進階數據篇)，但是計算和統計資料的過程相當繁雜，在一般的情況下並沒有辦法自己計算。
Dustin Pedroia是去年UZR/150最高的二壘手
由Mitchel Lichtman發明的的UZR，是由ZR (Zone Rating)演變而來，採用Baseball Info Solutions (BIS)的守備統計資料庫。ZR把棒球場分為78個區域 (其中64個做為UZR統計用)，計算出球進入野手守備區域後變成出局數的機率，再和聯盟平均值做比較，得到一組正或負的數值。這組數值再乘以進入野手守備區域的Play數量，就得到ZR，UZR就是以ZR為基礎，再做修正得到的守備進階數據。
UZR統計進去的守備計分主要分類如下：
Outfield Arm Runs (ARM)： 外野傳球臂力記分
Double-Play Runs (DPR)： 雙殺製造記分
Range Runs (RngR)： 守備範圍記分
Error Runs (ErrR)： 守備失誤記分
註：UZR不把投手、捕手、內野平飛球、內野高飛球和外野界外球列入統計。
把上述這些守備記分加起來，且針對壘上跑者分布(含跑壘速度)及出局數、球的飛行距離(含是否擊中全壘打牆)和球場差異等做出校正、調整後，就得到我們要的UZR。UZR大於0代表高於聯盟平均值，高於越多守備對球隊的貢獻越大；相對的UZR小於0就代表低於聯盟平均。
為了避免樣本數差異，後續還衍生出UZR/150，它能估算出一名選手出賽150場後所累積的UZR，能比較合理的讓我們針對兩名守備局數不一樣的野手做出比較。
以二壘手來說，去年大聯盟UZR/150最高的為紅襪的Dustin Pedroia，他的UZR/150高達20.4，代表他在去年1187.1局的守備中，比聯盟平均多為球隊守下20.4分。至於外野手UZR/150最高的是Juan Lagares，他的UZR/150有25.3。
Juan Lagares去年的UZR/150為25.3 位居外野手第一
不過請注意，雖然UZR/150能一定程度解決守備樣本數差異問題，但礙於守備數據先天評估的困難，要了解一名野手守備的貢獻時，最好還是從多個球季累積的UZR/ 150來檢視(比方說3年)，參考價值會較高。
即使UZR能考慮到較多的守備面向，但因為守備能力要考量的因素實在太多、以及資料庫統計等因素，UZR離所謂”接近完美的守備數據”還有一段漫漫長路要走(但至少比守備率這樣的初級數據好的太多)。
如UZR就不適合拿來對不同守位球員的守備貢獻做比較(比方一壘手和游擊手)，它只適用對相同守位的野手做評估。那有其它守備數據可以解決守位差異問題嗎？有，我們在下一篇文章要介紹的Def (Defense)，就能針對這個問題做出修正。
Xavier棒球進階數據系列：
投球篇：
【Xavier棒球教室】投手進階數據篇(一)： FIP、xFIP
【Xavier棒球教室】投手進階數據篇(二)： SIERA、tRA
打擊篇：
【Xavier棒球教室】打者進階數據篇(一)： wOBA、 wRAA
【Xavier棒球教室】打者進階數據篇(二)：wRC、wRC+
守備篇：
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