기준선은 정상적인 예상 값을 의미하며 표준으로부터의 변경을 명확하고 계산 가능하게 만듭니다. 기준선은 심박수, 콜레스테롤 또는 체중과 같은 건강 문제에서 수입 및 지출과 같은 재정 문제에 이르기까지 모든 것에 사용할 수 있습니다. 기본적으로 기준선은 조건이 정상이고 비정상적인 이벤트의 영향을 받지 않을 때 취한 평균으로 계산합니다. 예를 들어, 심박수가 비정상적으로 높을 때 5마일을 달린 후가 아니라 휴식 시 기준 심박수를 측정합니다.
가능한 한 많은 데이터 포인트로 측정 기록을 유지하십시오. 데이터 포인트 수가 증가하면 기준선의 정확도가 높아집니다. 일반적으로 수집하는 데이터가 많을수록 정확도가 높아집니다.
숫자를 합산하고 합계를 항목 수로 나누어 데이터 항목의 평균을 구합니다. 결과 수치는 기준선 평균입니다. 예를 들어 데이터 100, 150 및 200은 (100+150+200) / 3으로 평균화되며 이는 150과 같습니다.
표준 편차를 계산하여 데이터 내 변동성의 측정값을 얻습니다. 각 개별 샘플 측정에 대해 평균에서 이를 빼고 결과를 제곱합니다. 결과가 음수이면 제곱하면 양수가 됩니다. 이 모든 제곱수를 더하고 합계를 샘플 수에서 1을 뺀 값으로 나눕니다. 마지막으로 숫자의 제곱근을 계산합니다. 앞의 예에서 평균은 150이므로 표준 편차는 [[(150-150)^2+(150-100)^2+(150-200)^2]/( 3-1)], 50과 같습니다.
표준 오차를 결정하십시오. 표준 오차를 사용하면 평균을 중심으로 신뢰 구간을 구성할 수 있습니다. 신뢰 구간은 미래 값의 일정 비율(보통 95%)이 떨어지는 범위를 제공합니다. 표준 오차는 표준 편차를 취하여 데이터 포인트 수의 제곱근으로 나누어 계산합니다. 앞의 예에서 표준 편차는 50이고 3개의 데이터 포인트가 있으므로 표준 오차는 50 / squareroot(3), 즉 28.9가 됩니다.
표준 오차를 2로 곱하십시오. 평균에서 이 숫자를 더하거나 빼면 95% 신뢰 구간의 높은 값과 낮은 값을 얻을 수 있습니다. 이 범위에 속하는 향후 측정값은 기준선과 크게 다르지 않습니다. 이 범위를 벗어나는 향후 측정은 기준선에서 상당한 변화가 있음을 나타냅니다.
이전 예에서 평균은 150이었고 표준 오차는 28.9였습니다. 28.9 곱하기 2는 57.8입니다. 기준선은 "150 플러스 또는 마이너스 57.8"로 표시됩니다. 150 더하기 57.8은 207.8과 같고 150 빼기 57.8은 92.2와 같기 때문에 기준선은 92.2에서 207.8의 범위가 됩니다. 따라서 범위는 데이터의 변동성을 고려하기 때문에 이 두 수치 사이의 측정값은 기준선과 크게 다르지 않습니다.
Excel에서는 수식을 사용하여 계산을 수행할 수 있습니다. 평균의 경우 셀 A1에서 A3까지의 데이터는 다음 공식으로 평균을 냅니다. =average(A1:A3) 셀 A1에서 A3까지의 데이터 표준 편차는 공식으로 계산됩니다. =stdev(A1:A3) 표준 편차가 다음과 같다고 가정합니다. 셀 B31에 3개의 데이터 포인트가 있는 경우 표준 오차는 공식으로 계산됩니다. =B31/sqrt(3)