김에밀의 프로야구 이야기

저번에 쓴 RC, XR 관련 글에 이어 '타자의 생산성을 알아보자' 2탄이 되겠다.

기본설명 및 공식 출처 : http://birdsnest.tistory.com/73

wOBA는 weighted on Base Average의 약자다.

가령 2사 만루에서 득점 기대값이 0.8이라고 해보자. 즉 이런 상황이 1000번 나오면 800번 정도 득점할 수 있다는 것이다. 근데 타석에 들어선 타자가 만루 홈런을 때렸다고 해보자. 상황이 2사 주자없음으로 바뀐다. 2사 주자없음의 득점 기대값이 0.1이라고 해보자.

그럼 타자가 만루홈런을 친 '사건' 의 득점 변화 정도는 어떻게 되는 것일까? 0.8에서 0.1로 바뀌었지만 4점을 냈으니 실제로는 4.1이다. 따라서 여기서 홈런의 득점 가치는 3.3이 되는 셈이다. 이 짓을 모든 아웃카운트와 모든 '사건' (1루타, 2루타, 3루타, 볼넷, 폭투, 아웃 등등...) 에 대비하여 가중평균을 구하면 다음과 같은 값이 나온다. 링크로 들어가서 확인하시라.

http://birdsnest.tistory.com/73 (매번 이 블로그를 링크하는 걸 부끄럽게 생각한다. 하지만 스탯을 어떻게 이해했는지 그 출처를 밝혀야 할 것 아닌가. 나는 최대한 쉽게쉽게 설명하는 걸 목표로 하고 있으니 구체적인 수치가 아닌 '설명' 만이 궁금하시다면 링크로 가지 않고 계속 보셔도 될 거 같다.)

아무튼 간에 계속 설명해보자. 링크에 설명된 Tom Tango의 책 'The Book' 에 따르면 1루타의 가치는 0.475다. 하지만 타자는 직접 출루하거나 주자를 진루시키는 특정 '사건' 을 거치지 않는다면 분명히 아웃당할 것이다.  따라서 아웃으로 손실되는 가치를 빼줘야 진정한 '사건' 의 가치가 나오는 것이다. 아웃은 득점 기대값을 0.299 감소시킨다. 즉 1루타의 진정한 가치는 0.774인 것이다. 

그리고 출루율OBP의 Scale에 맞추기 위해서 각 '사건' 의 가치에 1.15를 곱해준다. 이에 따라 나온 식은 다음과 같다.

wOBA = (0.72*NIBB + 0.75*HBP + 0.90*1B + 0.92*RBOE + 1.24*2B + 1.56*3B + 1.95*HR) / (PA - IBB)

PA - 타석

IBB - 고의4구

NIBB - 고의4구 제외 볼넷

HBP - 몸에 맞는 공

RBOE - 실책으로 인한 출루

wRAA는 weighted Runs Above Average의 약자다. 한마디로 리그 평균보다 얼마나 점수를 더 올렸는지 나타내는 지표인 것이다. 계산방법은 간단하다. 특정 타자의 wOBA에서 리그 평균 wOBA를 빼준다. 그리고 이 값을 1.15로 나눈다. (아까 출루율과 비슷하게 맞춘다고 1.15를 곱했으니까) 그리고 타석 수를 곱해준다.

예를 들어 올해 556타석에 들어선 이승엽의 wOBA는 .384였다. 리그 평균 wOBA는 .315였다. (0.384 - 0.315) / 1.15 * 556 하면 이승엽의 wRAA가 나온다. (25.60) 고로 이승엽은 2012년 리그 평균 타자보다 25.6점 더 팀 득점에 기여한 것이다.

wOBA는 계산하기 쉽다는 것이 장점이다. 또한 wRAA로 변환하기도 쉽기 때문에 리그 평균에 비해 이 타자가 얼마나 잘 했는지 알 수 있다. 정확도도 우수하다. 다만 이 '정확도' 에 관한 부분은 메이저리그 실제 경기의 '사건' 을 통해 구한 것이기 때문에 MLB에서는 실제 득점과의 상관관계가 높지만, KBO에 그대로 적용시키기에는 무리가 따른다. 나중에 리그 경기 기록이 공개된다면 KBO에 알맞는 wOBA 공식을 개발해야 할 필요가 있을 것이다.

또한 wOBA와 wRAA는 주루플레이를 감안하지 않은 지표다. 이 부분 역시 약점인데, wOBA와 wRAA가 '타석' 에서 발생하는 '사건' 들로 구한 거라는 걸 생각하면 주루플레이가 반영되지 않았다는 것은 당연한 것이다. 또한 주루플레이를 숫자로 나타내려면 많은 무리가 따르기도 한다. Fangraphs에서조차 '도루' 와 '도루자' 의 득점기대값 정도만을 구해놨는데 어쩔 수 없지 않겠는가. ('도루' 마저도 1. 아웃카운트 2. 2루인지 3루인지 홈인지 두 가지 조건을 따져야 하는데 0.175라는 기대값 하나만 떨렁 있다.) 실제 주루플레이가 득점에 얼마나 영향을 끼치는지 경기를 분석해보고자 하는 것이 필자의 마음인데, 당분간은 어려울 거 같다. 하지만 wOBA도 4년간의 시즌을 토대로 만든 기록이니 KBO판 wOBA를 만드는 것이나 주루플레이를 숫자로 나타내는 것 역시 올해 기록까지 쌓이면 못할 건 없을 거 같다. 시간이 오래 걸려서 문제겠지만...

잡설이 길었고 wRC에 대한 설명으로 넘어가겠다. wRC는 weighted RC의 약자지만 Bill James의 RC(득점 생산)와는 별 상관이 없고, wOBA에 기반해 계산되는 스탯이다. 그리고 비교대상이 0이다. 무슨 얘기인지 알겠는가?

wRAA는 비교대상이 평균이었다. 그러므로 wRAA에서 0이 나오면 그 선수는 리그 평균의 기여를 한 것이다.

WAR은 비교대상이 Replacement Level 선수였다. 그러므로 WAR이 0이면 그 선수는 Replacement Level 선수이다.

하지만 wRC는 비교대상이 0이다. 즉 타율, 출루율, 장타율이 모두 0인 선수가 있다고 가정하고 계산하는 것이다.

예를 들어 올해 박병호의 wRAA는 34.78이다. 이는 리그 평균 타자보다 34.78점 더 기여했다는 뜻이다. 고로 리그 평균 타자가 0보다 얼마나 더 기여했는지 알면 박병호의 wRC를 구할 수 있다는 것이다. 이는 간단하게 리그 득점 / 리그 타석으로 알아볼 수 있다. 올해 한 타석에서는 평균 0.11점이 나왔다. 박병호는 올해 560타석에 나왔다. 그러므로 그의 wRC는 34.78에 리그 평균 타자가 560타석에서 기록했을 득점 기여 수준을 합치면 된다. [= 34.78 + (0.11*560)]

박병호의 wRC는 96이 나왔다. 2012년 넥센 히어로즈는 박병호가 들어섬으로써, 560타석에서 움직이지 않는 마네킹이나 인형이 타석에 들어섰을 때보다 96점을 더 얻은 것이다.

wRC+에 관한 설명은 생략한다. wRC와 wRC+는 OPS와 OPS+의 관계와 유사하다고 생각하면 편할 것이다. 이것 역시 리그 평균이 100이다.

아래에는 2012 시즌 KBO 타자들의 wOBA / wRAA / wRC / wRC+가 나와있다.

이 글의 계산 방법은 선발투수 http://birdsnest.tistory.com/132 구원투수 http://birdsnest.tistory.com/162를 따랐다. 별다른 설명이 없는 것은 위 링크에 있는 얘기를 그대로 한 것에 불과하므로 그냥 저 링크를 보셔도 상관없다.

-WAR과 Replacement Level이란 무엇인가

WAR은 Wins Above Replacement Level의 약자로, 대체 선수(Replacement Level) 가 올린 성적에 대비하여 특정 선수가 얼마나 더 우수한 성적을 올렸는지 나타내는 종합 지표다. Replacement Level에 대한 개념은 http://birdsnest.tistory.com/74 이 글을 참고하시면 더 좋을 듯 하지만, 링크조차 누르기 귀찮은 귀차니스트들을 위해 간단하게 예를 들어 설명해보도록 하겠다.

당신은 넥센 히어로즈의 감독이다. 시즌 전 선발 구상은 나이트 - 벤헤켄 - 김영민 - 강윤구 - 문성현이었다. 하지만 시즌이 임박하자 브랜든 나이트가 부상으로 1개월 정도 결장하게 되었다. 따라서 당신은 선발진의 구멍을 메울 필요가 생겼다. 하지만 1개월짜리 부상이니 트레이드 등으로 큰 출혈을 감수하기는 싫다. 그럼 선발진을 채우는 방법은 다음과 같은 수가 있을 것이다.

1. 강진 아산 2군에서 공을 던지던 심수창을 콜업하여 선발진에 투입한다.

2. 2년차까지 선발투수였지만 제대 이후 선발투수를 해본 적이 없는 오재영을 투입한다.

3. 은퇴한 김수경을 다시 선수로 복귀시켜 선발진에 투입한다.

야수로 비유하자면, 유격수 강정호가 부상당해 일시적으로 유격수 자리를 메울 필요가 생겼다고 하자. 그렇다. 바로 작년에 벌어진 상황이다. 강정호가 봉와직염으로 이탈하자 김민성이 임시로 유격수 자리를 채웠다.

이런 식으로 주전 대신 땜빵으로 자리를 채우는 선수들이 내줄 거라고 기대하는 성적의 수준이 바로 Replacement Level이다.

따라서 Replacement Level은 리그 평균이 아니다! 오히려 그보다 약간 낮은 수준이다. 연구에 따르면 모든 것이 리그 평균인 팀(1)이 선발이 Replacement Level 수준이고 나머지가 리그 평균인 팀(2)과, 구원투수가 Replacement Level 수준이고 나머지가 리그 평균인 팀(3)과 각각 대결할 경우 (2)가 (1)을 이길 확률은 .380 정도이고 (3)이 (1)을 이길 확률은 .470 정도라고 한다.

-선발투수의 WAR 계산

일단 http://birdsnest.tistory.com/132 를 다시 한 번 참고하라는 얘기를 하겠다. KBO에 따른 변동 사항에 대해서만 따로 적어놓겠다.

1. 리그 평균 RA : 올해 KBO의 리그 평균 RA는 4.15였다.

2. Adjusted RA : 구장 효과Park Factor를 감안하여 조정해주어야 한다. 이번 계산에서 쓴 Park Factor는 다음과 같다. (Park Factor는 구하기가 무지 귀찮다. 올해부터는 한밭구장 펜스를 뒤로 밀어버리니까 꼼짝없이 구할 수밖에 없게 되었지만, 나도 되도록 어느 정도의 정확성이 보장된다면 귀찮은 건 피하고 싶다.)

3. Replacement Level 선발의 승률 문제 : Replacement Level의 선발이 9이닝을 던질 경우 승률은 .380이라고 한다. 하지만 KBO에서 Replacement Level 선수의 승률은 훨씬 낮게 나온다고 하며, 과거 스탯티즈에서는 이 .380 / .470 구분에 반발해 KBO에 맞는 독자적인 계산을 한 것으로 알고 있다.  하지만 어차피 마구스탯에 2년치 스탯밖에 없는 상황에서 독자적 계산을 수행하기 어려운 관계로 그냥 저 식을 그대로 따랐다.

4. 실제 계산 : 넥센 히어로즈의 선발 브랜든 나이트의 성적으로 실제 계산을 해보자.

-1 : 리그 RA는 4.15고 브랜든 나이트의 FIP(수비무관평균자책)는 3.35다. FIP를 RA Scale로 바꿔주고 Park Factor를 감안하여 조정해준다면 브랜든 나이트의 조정 RA는 3.61이다.

-2 : 나이트는 올해 30경기에서 208.2이닝을 던졌다. 경기당 이닝 수는 약 6.96이닝 정도이다.

-3 : 브랜든 나이트가 마운드에 있을 때 1승은 몇 점 정도인가?

나이트는 평균 6.96이닝을 던질 것이기 때문에 계투진은 9이닝 경기 중 2.04이닝 정도를 던지게 된다. 따라서 넥센의 계투진과 상대 투수들이 모두 9이닝 동안 4.15점 정도를 평균적으로 실점한다고 가정하자. (리그 RA가 4.15니까)

그럼 식을 통해 계산할 경우(위 링크 참고 바람) 8.91점 = 1승이다.

-4 : -1에서 나이트의 조정 RA는 3.61점이다. 고로 경기당 리그 평균 투수에 비해 0.54점을 덜 내주는 셈이다. 8.91점이 1승이므로, 이를 환산해주면(8.91 : 1 = 0.54 : ?) 나이트는 9이닝당 0.089승을 팀 승리에 더 기여한다.

따라서 나이트 등판시 기대 승률은 (일반적인 투수가 5할이라고 하면) 0.589이다.

-5 : Replacement Level 수준의 선발투수에게서 기대할 수 있는 승률이 0.380이므로, 나이트의 기대승률은 그에 비해 0.209 더 높다. (0.589-0.380)

-6 : 따라서 이를 나이트가 실제 던진 이닝수 208.66을 곱하여 9를 나누어주면 (0.209*208.66) / 9

나이트의 WAR이 나오는 것이다. (4.86) 2012 시즌에 브랜든 나이트는 Replacement Level 투수에 비해 팀에 4.86승을 더 기여한 셈이다. 작년 넥센은 6위였고 7위 LG에게 4.5경기차로 앞서있었기 때문에, 나이트가 없었다면 LG에 뒤이어서 7위를 차지할 수도 있었던 것이다.

->수정본에서는 나이트의 WAR이 4.86이 아니라 4.20으로 나왔는데(기존 엑셀 파일 식이 잘못되어있었다) 어차피 숫자가 잘못됐을 뿐 구하는 데는 차이가 없으므로 '이런 식으로 구하는 것이구나' 만 알아두시길.

-불펜투수의 WAR 계산

http://birdsnest.tistory.com/162를 참고해보자. 필요한 것은 세 가지다. LI, ERA(평균자책), 이닝.

LI(Leverage Index)는 등판 상황 중요도를 나타내는 말이다. 9회말 1:0 무사 만루에서 등판하는 불펜투수와 9회말 3:0 2사에서 등판하는 불펜투수의 압박은 당연히 전자가 훨씬 클 것이다. 이에 관해서는 이전 포스팅을 참고하기 바란다.

여기서는 등판시 상황이 어느 정도 중요한지를 고려해서 WAR을 계산해야 한다는 얘기만 하고 넘어가겠다.

예시에 나와있는 Bullpen Chaining Model로 계산을 해보려고 했는데, 저 Model에서는 모든 불펜투수가 72이닝을 똑같이 던진다는 비현실적 가정을 하고 있다. 당연히 현실과 맞지 않으므로 Effective LI를 통해서 적당히 조정 계산만 해주려고 한다. 계산 예시로는 SK 와이번스의 박희수를 쓰도록 하겠다.

박희수의 LI는 올해 1.81로, 평균보다 1.81배 막중한 상황에 등판했다는 뜻이다. 만일 박희수가 불펜진에서 이탈했을 경우, 이만수 감독은 다른 불펜투수를 콜업해 한 자리를 채울 것이다. 당연히 그 투수가 박희수가 맡았던 위험한 상황을 대신 맡을 리가 없으므로, 위의 체인 효과를 고려하여 LI를 조정해준다. gmLI란 등판 당시 LI로, 앞으로 별 다른 설명이 없을 경우 LI는 모두 이 gmLI를 지칭한다.

effective LI : (1+gmLI) / 2

이에 따르면 박희수의 eLI는 1.405가 된다.

그리고 박희수 대신 Replacement Level의 불펜투수가 올라와서 평균적으로 어느 정도를 실점할지를 알아봐야 한다. 그 공식은 리그 평균 RA에 1.7을 곱한 다음 2.27을 빼면 된다. 4.15에서 1.7을 곱하고 2.27을 빼면 4.785가 나온다.

ERA와 RA는 0.92 : 1의 관계가 있으므로, 4.785에서 0.92를 나눠줄 경우 5.2가 나와 Replacement Level의 불펜투수가 올라올 경우 ERA 5.2 정도를 기록할 것임을 예측할 수 있다. 박희수의 ERA는 1.32고 투구 이닝은 82이닝이다. 마저 계산해보자.

박희수가 Replacement Level 선수에 비해서 덜 실점하는 점수는 (5.2-1.32) * 82 / 9 = 35.35점이다. 여기에 박희수의 eLI인 1.405를 곱해주면 49.67이 나온다. 따라서 박희수는 Replacement Level의 불펜에 비해 49.67점을 덜 내줄 것이라는 얘기고, 10승 = 1점으로 하는 계산상 박희수의 WAR은 4.97이 된다. 즉 박희수가 SK에서 4.97승만큼의 기여를 했다는 것이다. 작년 SK는 롯데와 4.5경기 차이로 정규시즌 2위를 차지했으므로 만약 박희수가 없었다면 4위로 시즌을 끝마쳐 준플레이오프부터 포스트시즌을 시작했을 수도 있다는 얘기다.

(여담으로, 본문의 박희수 계산에서는 Park Factor를 반영하지 않아서 실제 WAR보다는 수치가 살짝 높다.)

-2012 WAR

나이트의 박희수의 공을 치하하는 건 이쯤 하도록 하고, 아래 표에서 직접 작년 프로야구 투수들이 팀에 어느 정도 공헌을 했는지 확인해보자. 중요한 것은 WAR은 상대적인 개념이기 때문에 Replacement Level을 어느 정도로 잡느냐에 따라서 수치가 달라질 수 있으므로, 상대적인 비교를 하는 것이 좋다는 것이다. 또한 선발투수와 불펜투수를 비교할 때 WAR을 쓰는 것을 추천하지 않는다.

불펜투수로서 주로 나왔는데 잠깐잠깐 선발 알바를 했을 경우에는 선발 투구이닝이 15이닝 이상인 투수에 한해 선발 WAR까지 구했다. 따라서 우규민, 박정배 등은 선발투수로 나와 던진 기여도까지 모두 포함되어있다. 하지만 박경태 등은 선발투수로 나와 던진 기여도가 포함되어있지 않다.

풀타임 선발투수가 잠시 불펜으로 뛴 경우에도 기여도를 모두 구했다. 따라서 배영수 서재응 니퍼트... 등등이 잠시 불펜 알바를 한 것은 고스란히 기여도에 반영이 되어있다.

http://peria1024.tistory.com/24 <- 수정했다. 참고하시길.

-마무리하며

계산과정에서 선발투수는 FIP에 기반해 변환한 RA를 사용하고, 구원투수는 ERA를 사용했는데 이는 형평성에 어긋나는 방법이 아닌가 싶다. 선발투수 역시 ERA에 기반해 WAR을 구하거나, 혹은 구원투수 역시 FIP를 사용해서 변환된 RA로 WAR을 구했어야 하는 것이 아닌가 하는 의문점이 남는다. 원래는 이 부분 때문에 이 글을 비공개로 돌렸다가 그냥 다시 공개로 걸어놨는데, 추후 수정이 필요할 듯 싶다.

다음 포스팅에서는 타자의 WAR을 구해보려고 했으나 주루 스탯과 수비 스탯이 부실하기 짝이 없는 국내 환경상 별 의미가 없다고 판단하여 포기하고, 대신 wOBA와 wRAA 그리고 wRC에 대해 포스팅하도록 하겠다. wOBA는 '가중 출루율' 정도 되는 개념인데, 앞서 포스팅한 RC나 XR보다도 계산하기 훨씬 간편하면서 정확성이 굉장히 높은 스탯이다. wRAA는 이에 기반하여 리그 평균 타자에 대비해 해당 타자가 어느 정도 타격 기여를 더 했는지(=타격으로 더 점수를 냈는지) 나타내는 스탯이고, wRC는 wOBA와 wRAA에 기반하여 타석에 아무 것도 없을 때 (즉 타율 출루율 장타율이 0인 상황) 보다 타자가 얼마나 더 팀에 타격으로 기여했는지 나타내는 스탯이다.

다시 언급하겠지만 타자의 스탯을 구할 때 쓴 구장 효과Park Factor 보정 역시 위의 '야구도락' 블로그의 계산을 차용할 것이며, 앞으로 이 블로그의 큰 목표로는 1. 추적가능한 연도까지 역대 감독들의 불펜운용(=혹사 여부)이 어떠했는지 2. 주루플레이를 새롭게 나타낼 만한 스탯은 없는지 두 가지를 고민해볼 생각이다. (고민만 하고 계산은 안할지도 모르겠다만)

이번 글에서는 총 3가지의 스탯을 다룰 예정이다. RC, RC/27, XR이 그것이다. (2가지라고 봐도 되겠다.)

RC(Runs Created, 득점 생산)는 빌 제임스가 고안한 타자의 득점 생산력을 나타내기 위한 지표이다. Factor A(출루) Factor B(진루) Factor C(기회) 3가지 식에서 복잡한 계산을 거쳐 결과값이 나오게 된다. 이는 처음 개발된 이후 꾸준히 변형되어왔는데, 본 계산에서는 (위키피디아에도 있는) 2002년 버전을 사용하였다. 그 식은 다음과 같다.

A : 안타 + 볼넷 - 도루실패 + 몸에 맞는 공 - 병살타

B : (1.125 * 1루타) + (1.69 * 2루타) + (3.02 * 3루타) + (3.73 * 홈런) + 0.29 * (사사구-고의사구) + 0.492 * (희생번트+희생플라이+도루) - (0.04 * 삼진)

C : 타수 + 사사구 + 희생번트 + 희생플라이

여기에서 (2.4C+A) (3C+B)를 9C로 나눈 다음 0.9C를 뺀다.

이렇게 복잡한 과정을 거쳐서 총 결과값이 나오게 되지만, 실제로는 출루율 * 총루타만 해도 이와 비슷한 값을 얻을 수 있다. 직접 비교해보겠다.

(출루율*총루타로 구한 값 / RC)

박병호 : 103.36 / 100.02

강정호 : 100.77 / 94.82

박석민 : 100.46 / 101.64

최정 : 98.18 / 94.70

대체로 비슷비슷한 값이 나온다는 걸 알 수 있다. 기본적인 개념이 여기서 출발했기 때문이다.

RC는 기본 공식도 95% 정도의 정확성이 보장된다고 한다. 그리고 심화된 계산식은 이보다 더 높은 정확도를 보인다고 한다. 하지만 톰 탱고Tom Tango는 그 자신의 홈페이지(http://www.tangotiger.net/wiki/index.php?title=Runs_Created)에서 RC가 1. 홈런의 가치를 제대로 반영하고 있지 않으며 2. 이론적 기반이 취약하다고 지적한 바 있다.

한편 RC/27이란 무엇인가? 이는 1번부터 9번까지 똑같은 타자로 한 팀을 채웠을 경우, 27개의 아웃을 잡아 경기가 끝날 때까지 그 팀이 총 몇 점을 득점할 수 있는지를 나타낸 지표이다. 만일 강정호의 RC/27이 9.5일 경우 1번부터 9번까지 강정호로만 된 팀이 얻을 수 있는 점수는 9.5점이라는 얘기다. (물론 실제로는 그렇게 될 리가 없지만, 대략은 그렇다는 뜻으로 이해하면 되겠다.) 계산식은 다음과 같다.

27 * RC / (타수 - 안타 + 도루실패 + 병살타 + 희생번트 + 희생플라이)

희생번트와 희생플라이는 넣기도 하고 빼기도 하는 경우가 있다고 하는데, 본 계산에서는 둘 다 넣었다.

XR(eXtrapolated Runs)은 '추정 득점' 정도로 번역하면 될 듯 하다. 이는 Jim Furtado가 고안한 지표인데, RC와 마찬가지로 타자의 득점 생산력을 계산하기 위한 것이다. RC와의 차이점이 있다면 이것은 1955년부터 1997년까지의 메이저리그 시즌에서 회귀분석을 통해 도출한 선형공식이라는 것이다. 또한 득점 생산력을 나타내는 식 중에서는 가장 정확한 편이라고 하며, RC에서 발생할 수 있는 인플레이션 역시 없다고 한다.^[각주:1] 식은 다음과 같다.

(0.5 * 1루타) + (0.72 * 2루타) + (1.04 * 3루타) + (1.44 * 홈런) + 0.34 * (사사구-고의사구) + (0.25 * 고의사구) + (0.18 * 도루) - (0.32 * 도루실패) - 0.09 * (타수 - 안타 - 삼진) - (0.098 * 삼진) - (0.37 * 병살타) + (0.37 * 희생플라이) + (0.04 * 희생번트)

아래에서는 위 3가지 스탯을 모두 정리해놓았으니 참고하기 바란다. 기준은 20경기 이상, 50타석 이상을 채운 타자.

※글을 수정하면서 한가지 스탯을 추가했는데, 조정OPS(OPS+)가 그것이다. 조정OPS는 그 해 리그 평균에 대비해 타자가 얼마나 훌륭한 타격을 펼쳤는지 나타내는 스탯이다. OPS와 마찬가지로 타자의 출루율/장타율과 리그 출루율/장타율에 기반하여 계산하며, 100이 딱 평균이다. 숫자가 100 아래면 평균보다 못 친 것이고 100 위면 평균보다 잘 친 것이다. 가령 OPS+가 170인 박석민은 2012년 리그 평균에 대비해 1.7배 잘 친 것이지만, OPS+가 98인 김상수는 리그 평균보다 아주 조금 못 쳤다고 할 수 있다.

RC top 10

1. 김태균 105.08

2. 박석민 101.64

3. 박병호 100.02

4. 강정호 94.82

5. 최정 94.70

6. 이승엽 92.42

7. 이호준 83.07

8. 박용택 82.97

9. 손아섭 76.69

10. 이용규 74.07

XR top 10

1. 박병호 103.14

2. 김태균 99.98

3. 박석민 99.89

4. 최정 96.17

5. 강정호 95.12

6. 이승엽 90.71

7. 박용택 82.39

8. 이호준 81.08

9. 손아섭 72.53

10. 이용규 71.66

RC/27 top 5 (규정타석)

1. 김태균 10.06

2. 박석민 8.50

3. 강정호 7.85

4. 박병호 7.61

5. 이호준 7.19

OPS+ top 5 (규정타석)

1. 김태균 185

2. 강정호 176

3. 박석민, 박병호 170

5. 최정 166

6. 정성훈 163

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RC와 XR 순위를 비교해보면 알 수 있겠지만 김태균과 박석민이 RC에서 굉장히 높은 수치를 보이는데, 이것은 두 선수의 출루율이 높고 (규정타석 1,2위) 볼넷이 많은 데서 기인하는 듯 하다. 작은 이병규가 RC/27에서 리그 최상급 수치를 보이는 것도 그의 출루율이 높은 것이 (.435) 원인일 것이다.

아까 잘 이해가 되지 않는다고 적었던 'RC의 인플레이션 현상' 이라는 것은 바로 이런 현상이 아닐까. 출루율이 과대평가되는 것 말이다. 물론 이것이 실제 가치인지 실제 가치보다 더한 평가인지 구별할 능력이 필자에게는 없으므로 어느 것이 정답인지는 확실히 단언하기 힘들다. 개인적으로는 XR을 더 선호하는 관계로^[각주:2] 앞으로 타자의 득점생산력을 얘기할 때는 주로 XR을 이용하되, 필요할 때마다 RC/27을 인용할 계획이다.