Batting Average berechnen und was .300 bedeutet
Veröffentlicht am 29.1.2026 · 3 Min. Lesezeit · Sport-Rechner
Der Batting Average ist eine Baseball-Statistik: Treffer geteilt durch At-Bats: AVG = Treffer ÷ At-Bats. Er wird mit drei Nachkommastellen geschrieben, 60 Treffer in 200 At-Bats sind also 60 ÷ 200 = 0,300, ausgesprochen „dreihundert“. Ein .300-Schnitt ist die traditionelle Marke eines exzellenten Schlägers: Der Batter trifft in etwa 30 % der At-Bats. Walks, Hit-by-Pitches und Sacrifices zählen nicht als At-Bats und senken den Schnitt daher nicht.

Der Batting Average ist Treffer geteilt durch At-Bats. Lerne, wie man ihn berechnet, warum ein .300-Schläger exzellent ist und was als At-Bat zählt.
Die Formel und wie man sie liest
Der Batting Average teilt die Treffer eines Schlägers durch seine At-Bats und rundet auf drei Nachkommastellen. Da das Ergebnis fast immer zwischen null und eins liegt, lässt man die führende Null im Gespräch weg: 0,275 heißt „zwei fünfundsiebzig“ und 0,300 „dreihundert“. Ein Single, Double, Triple und Homerun zählen alle gleich als ein Treffer.
Ein Spieler mit 150 Treffern in 500 At-Bats hat zum Beispiel einen Schnitt von 150 ÷ 500 = 0,300. Einer mit 45 Treffern in 180 At-Bats hat 45 ÷ 180 = 0,250. Je mehr At-Bats, desto stabiler und aussagekräftiger der Schnitt, weshalb Werte zu Saisonbeginn stark schwanken.
Was als At-Bat zählt
Ein At-Bat ist ein Auftritt an der Platte, der mit Treffer oder Out endet — doch mehrere Ausgänge werden bewusst ausgenommen. Walks, das Getroffenwerden vom Wurf, Sacrifice Bunts und Sacrifice Flies sind keine At-Bats und helfen dem Schnitt weder noch schaden sie ihm. Deshalb kann ein geduldiger Schläger mit vielen Walks einen hohen Schnitt halten.
Diese Unterscheidung erklärt, warum Plate Appearances und At-Bats sich unterscheiden. Plate Appearances zählen jeden Gang zur Platte, während At-Bats Walks, Hit-by-Pitches und Sacrifices abziehen. Die On-Base Percentage nutzt Plate Appearances, um Walks zu belohnen, der Batting Average bewusst nicht — ein Grund, warum Analysten beide betrachten.
Warum .300 der Maßstab ist
In der Major League Baseball markiert ein .300-Schnitt seit Langem einen exzellenten Schläger über eine volle Saison, während der ligaweite Schnitt eher bei .245 bis .260 liegt. In drei von zehn At-Bats zu treffen klingt bescheiden, ist gegen Elite-Pitching aber über eine ganze Saison sehr schwer zu halten.
Der Batting Average hat Grenzen: Er behandelt einen Homerun wie einen Single und ignoriert Walks. Die moderne Analyse ergänzt Statistiken wie On-Base Percentage und Slugging Percentage für ein volleres Bild. Dennoch bleibt der Batting Average die vertrauteste Schlagzahl und ein guter Ausgangspunkt.
Mit unserem eigenen Rechner durchgerechnet
Batting-Average-Rechner
Eingaben
- Hits
- 50
- At-Bats
- 160
Ergebnis
- Batting Average
- 0,313
Diese Zahlen stammen aus dem Rechner unten, sie sind nicht von Hand eingetragen — sie werden bei jeder Änderung des Tools neu berechnet.
Mit eigenen Zahlen nachrechnen →Häufige Fragen
- Was ist ein guter Batting Average?
- Ein .300-Schnitt kennzeichnet einen exzellenten Schläger, .250 ist in den Major Leagues etwa Durchschnitt. Über .320 über eine ganze Saison ist Elite, unter .200 sehr schwach, spöttisch „Mendoza-Linie“ genannt.
- Senken Walks den Batting Average?
- Nein. Ein Walk zählt nicht als At-Bat und taucht daher in der Batting-Average-Formel gar nicht auf — er hebt oder senkt sie nicht. Walks verbessern jedoch die On-Base Percentage, eine eigene Statistik.
- Warum wird der Schnitt mit drei Nachkommastellen geschrieben?
- Drei Nachkommastellen geben genug Präzision, um nah beieinanderliegende Spieler zu trennen, da Schläger sich in einem engen Band ballen. Es ist eine alte Konvention: 0,300, 0,301 und 0,299 unterscheiden sich über eine Saison mit Hunderten At-Bats spürbar.
- Ist ein höherer Batting Average immer besser?
- Höher heißt meist mehr Treffer, doch die Statistik ignoriert Walks und behandelt jeden Treffer gleich. Ein Power-Schläger mit niedrigerem Schnitt, aber vielen Homeruns und Walks kann dem Team mehr helfen, weshalb Teams mehrere Statistiken zusammen gewichten.
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