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现在已经可用赛博计量来数据化棒球的表现，但还是存有无法解开的谜，
“捕手领导能力”就是其中一部份。在棒球界，野村克也（南海等）、
古田敦也（养乐多）、谷繁元信（中日等）都是享有绝佳领导能力的捕手。
但是赛博计量却无法讲他们的领导能力可视化，不过在此情况下有些人
会用捕手防御率来评估捕手的能力。
前周，球评村田真一就用了捕手防御率来评论读卖巨人的捕手，他对岸田
行伦大为赞赏，认为他有抢先发的实力。
但在赛博计量学里，捕手防御率并不被重视，甚至被认为不该使用它，
为什么呢？
首先提出这概念的是1989年德州游骑兵的分析师Craig Wright，他在著作
“The Diamond Appraised”发表了捕手防御率这观点，所以这并非是新的观念。
然而赛博计量学却不重视这种评价方法，为什么？
1.投手能力
捕手防御率很大原因取决于与哪位投手搭配，如果该捕手都与王牌投手搭配
，而其他捕手却与其他轮值投手搭配，那捕手防御率自然有所不同。
若要排除这种差异，那就要以同一投手为基准点才不会有偏差。
2.捕手间的差异不明显
当然过去也有做过上述分析，2000年Keith Woolner发表过过一项分析，通过
同一投手与队内不同捕手搭配的成绩，试图发现是否有所影响。这项分析从
1981-1997年间，捕手与投手搭配超过100局的6347组数据，只检测“捕手能力”
，只专注在打席结果。
但尽管如此也没发现有显著差异，因此在赛博计量学里，捕手防御率是不受重视的。
透过分析，同一投手与不同捕手搭配，捕手防御率最多差异也只有0.01。
Woolner还指出，不同年份的捕手防御率并没有什么相关性，高三振率的投手
隔年通常也是维持了高三振率，这些指标强烈反映的投手能力。
Woolner的分析指出捕手的成绩，跨年并没有所谓的连续性。
此外也有样本数不足的问题，Woolner的分析用捕手与投手搭配100打席为基准，
这种小样本容易受许多随机因素的影响，但若增加打席数，符合条件的投补搭档
则变的有限，难以确保可用的样本数。
总结，捕手防御率受投手能力影响大、捕手间差异不明显、跨年度无连续性、
以及样本数不足问题，所以这数据在赛博计量学里不受重视。
3.防御率这个数据的盲点
不仅是“捕手防御率”，赛博计量学对“防御率”这数据本身也不甚重视。
这个指标深受球队本身守备能力影响。撇除投手解决打者，球队守备能力左右
了出局还是不出局，防御率深受影响这点也是众所周知的，捕手防御率也会
碰到这些问题，为了评测特定球员的贡献而依赖其他球员的表现，这种评价
方式并不恰当。
为了消除防御率产生的盲点，赛博计量学用了DIPS（Defense Independent
Pitching Statistics)，这指标评价了投手可以完全控制的数据，如三振、
四坏、全垒打，而非依赖守备表现。
总结来说，捕手防御率过于依赖投手与守备方的表现，这无法反映出捕手能力，
赛博计量学更重视的是DIPS，可以更客观评价投手表现。
4.配球不只是捕手的责任
在赛前，几乎所有球队都会进行投补会议，制订针对每位打者的策略。
这些策略基于事先收集的数据，由投手、捕手、分析员、计分员共同决定。
虽然比赛时是由捕手下暗号，但这一过程涉及了许多球队内部人员，当然也
包括投手，这可说是一场团体战。
以上这些非捕手因素影响了所谓捕手防御率的客观性，但即便如此赛博计量学上
仍不断针对这块研究。
DeltaGraph的分析师道作曾发表过分析，他分析了2018-2022（2020除外）日职
12支球队正捕手与其他捕手的成绩差异，他试图找出捕手领导能力的差异，
但结果显示差异极小且没有再现性。
捕手防御率不足以评估捕手的领导与配球能力，应避免使用该数据来评价捕手。