야구에서 선수의 가치를 측정하기 위한 대표적인 스탯이 WAR이다. WAR은 선수의 기여도를 팀의 승수에 얼마나 반영했는지를 나타내는 지표로, 평균적인 ‘교체 수준’ 선수와 비교하여 얼마나 많은 승리를 팀에 가져다줄 수 있는지를 평가한다. 하지만 기존의 WAR은 모든 선수가 일관된 성과를 낸다고 가정하는 한계가 있어, 특히 선발 투수의 경우 경기별 성과를 제대로 반영하지 못하는 문제가 있다.
이를 해결하기 위해 펜실베이니아 대학교의 라이언 브릴(Ryan S. Brill)이 고안한 것이 Grid WAR이다. Grid WAR는 경기별 기여도를 평가하는 방식으로 선발 투수의 가치를 보다 정밀하게 측정하는 지표다.
전통적인 WAR 계산 방식은 시즌 전체의 평균 성적을 바탕으로 계산된다. 즉, 한 시즌의 누적 성과를 평균하여 하나의 WAR 수치로 나타내는 것이다. 이 방법은 다수의 경기에서 성적이 뛰어나도 몇 번의 ‘폭발 경기’가 전체 WAR을 낮추는 결과를 낳는다. 선발 투수의 경우, 특정 경기에서의 불안정한 성과로 인해 시즌 전체 평가가 과소평가될 수 있다.
예를 들어, 어떤 투수가 5경기 연속으로 훌륭한 성과를 내다가, 한 번의 부진한 경기로 인해 WAR이 크게 떨어지는 경우가 있다. 전통적인 WAR은 이 부진한 경기를 평균화하여 전체 WAR에 반영하기 때문에, 투수의 꾸준한 기여도가 제대로 평가되지 못한다.
Grid WAR는 이러한 한계를 보완하고자 만들어졌다. 이 지표는 경기별로 선발 투수의 기여도를 계산하며, 경기마다 얻은 WAR 수치를 합산하여 시즌 전체 Grid WAR을 산출하는 방식을 취한다. 계산 방식은 대략 다음과 같다:
1. 경기별 WAR 계산
Grid WAR는 투수의 각 경기 성적을 기반으로 승률을 계산한다. 투수가 해당 경기에서 몇 이닝을 던졌고, 몇 점을 허용했는지를 바탕으로 그 경기가 팀의 승리에 미친 영향을 평가한다. 이를 통해 한 번의 부진한 경기가 시즌 전체 WAR에 과도한 영향을 미치지 않도록 한다.
2. 교체 수준 투수와 비교
WAR의 기본 개념은 ‘교체 수준’ 선수와의 비교다. Grid WAR 역시 투수의 성과를 교체 수준 투수와 비교하여, 투수가 실제로 팀 승리에 기여한 정도를 산출한다. 이를 위해 교체 수준 투수의 경기 평균 승률을 나타내는 상수 을 사용하여, 투수의 실제 성과와 비교한다.
3. 비선형성 적용
Grid WAR는 허용된 점수가 많아질수록 WAR 감소폭이 줄어드는 볼록 함수 형태를 가진다. 즉, 허용한 첫 몇 점이 WAR에 더 큰 영향을 미치고, 이후 추가된 점수의 영향은 점점 줄어든다. 이는 야구 경기에서 한 번 지면 더 많이 지더라도 결과적으로 동일하게 패배로 처리되는 특성을 반영한 것이다.
Grid WAR는 특히 성과 변동성이 큰 투수를 평가할 때 강력한 도구가 된다. 한 시즌 동안 꾸준히 성과를 내더라도 일부 경기에서 기복이 있는 투수들은 기존 WAR 방식에서 과소평가될 수 있었다. Grid WAR는 경기별 성과를 개별적으로 평가하여 투수의 꾸준함과 폭발력을 더욱 정확히 반영한다.
2024 시즌에서 높은 Grid WAR을 기록한 투수들은 다음과 같다.
| Rank | Name | GWAR |
| 1 | Zack Wheeler | 6.46 |
| 2 | Chris Sale | 6.17 |
| 3 | Tarik Skubal | 6.11 |
| 4 | Seth Lugo | 5.6 |
| 5 | Paul Skenes | 5.28 |
| 6 | Reynaldo Lopez | 4.95 |
| 7 | Bryce Miller | 4.81 |
| 8 | Framber Valdez | 4.81 |
| 9 | Cole Ragans | 4.65 |
| 10 | Shota Imanaga | 4.58 |