세이버메트릭스의 시즌 예측 시스템으로 보여주는 결과는 정확성이 떨어진다는 평가를 받고 있으며 스포츠에는 많은 변수가 존재하므로 변수들에 대한 보정까지 고려할 수는 없다.
 세이버메트릭스가 야구팀의 운영과 각 선수에 대한 평가 지표로 유용하게 사용되고 있지만 시즌 예측 시스템으로서 보여주는 결과는 정확성이 다소 떨어진다는 평가를 받고 있다. 시스템의 정확성을 산출하는 근거 자료는 과거의 누적된 기록들과 통계 자료들이다. 기록은 그 자체로서 중립적이며 세이버메트리션들은 기존 지표에 비해 더 많은 연관성을 지니는 지표를 만들기 위해 연구한다. 스포츠에는 기록 이외에도 심리나 부상 등 수많은 변수가 존재하므로 세이버메트릭스가 그 변수(變數)들에 대한 보정(補正)까지 고려할 수는 없다. 지표의 불확실성을 극복하기 위해서 기존 지표를 뛰어넘는 새로운 지표를 만들어 내기 위한 연구를 하는데 이 과정에서 기존에 놓치고 있던 요소들에 대한 가치나 선수의 가능성에 대해 재조명하게 된다는 점이 세이버메트릭스의 매력이다.
 또한 당연한 이야기이겠지만 충분히 만족할 만한 결과를 얻기 위해서는, 즉 운이라는 요소를 배제한 결과값을 얻기 위해서는 표본의 크기가 충분히 커야만 만족스러운 결과를 얻을 수 있다. 결국 정확한 통계 분석을 위해서는 충분한 기록이 토대가 되어야 한다.
 지금까지의 세이버메트릭스가 단순한 통계 자료를 이용한 분석이었다면 현재에는 각종 최첨단 기기의 힘을 빌려 기록이 알려주지 않는 영역까지 예측할 수 있는 지표를 개발 중이다. 메이저리그에서는 Pitch F/X(투구정보추적시스템)를 이용하여 공의 움직임을 분석하고 있다. 이것은 투수가 던진 공의 속도와 움직임을 측정하는 것으로 속도와 움직임으로 구종을 분류할 수 있다. 이 기술을 기반으로 타격 이후 공의 방향까지도 추적할 수 있는 시스템이 현재 연구되고 있다고 한다. 시즌이 거듭될수록 통계 분석 자료에 기반한 야구 운영의 필요성은 더욱 주목받게 될 것이다.⊙
