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ベースラインとは、通常の期待値を意味し、その基準からの変更を明白かつ計算可能にします。ベースラインは、心拍数、コレステロール、体重などの健康上の問題から、収入や支出などの財務上の問題まで、あらゆるものに使用できます。基本的に、ベースラインは、条件が正常で異常なイベントの影響を受けていない場合の平均として計算されます。たとえば、心拍数が異常に高いときに5マイル走行した後ではなく、安静時のベースライン心拍数を測定します。
ステップ
可能な限り多くのデータポイントで測定記録を維持します。データポイントの数が増えるにつれて、ベースラインの精度は向上します。一般に、収集するデータが多いほど、達成される精度は高くなります。
ステップ
数値を合計し、その合計を項目数で除算することによってデータ項目を平均します。結果の数値はベースラインの平均です。一例として、データ１００、１５０、および２００は、（１００ ＋ １５０ ＋ ２００）／ ３として平均され、これは１５０に等しい。
ステップ
標準偏差を計算して、データ内のばらつきの程度を求めます。個々のサンプル測定値について、平均値からそれを引き、結果を二乗します。結果が否定的であるならば、それを二乗することはそれを肯定的にするでしょう。これらの2乗した数をすべて足し合わせて、その合計をサンプル数から1を引いた数で割ります。最後に、数の平方根を計算します。前の例では、平均は150なので、標準偏差は（150-150）^ 2 +（150-100）^ 2 +（150-200）^ 2 /（）の平方根として計算されます。 3-1）、これは50に等しい。
ステップ
標準誤差を求めます。標準誤差はあなたの平均の周りに信頼区間の構築を可能にします。信頼区間は、将来の値のある割合（通常は95％）が収まる範囲を示します。標準誤差は、標準偏差を取り、それをデータポイント数の平方根で割ることによって計算されます。前の例では、標準偏差は3つのデータポイントで50でした。したがって、標準誤差は50 / squareroot（3）となり、28.9になります。
ステップ
標準誤差に2を掛けます。 95％信頼区間の最高値と最低値を取得するには、この数を平均値から加算して減算します。この範囲内にある将来の測定値は、ベースラインとそれほど違いはありません。この範囲外の将来の測定値は、ベースラインからの大幅な変更を意味します。
前の例では、平均は150、標準誤差は28.9でした。 28.9に2を掛けた値は57.8です。ベースラインは「150プラスマイナス57.8」となります。 150 + 57.8は207.8に等しく、150 - 57.8は92.2に等しいので、ベースラインは92.2から207.8の範囲になります。したがって、この2つの数値の間の測定値は、範囲がデータの変動性を考慮に入れているため、ベースラインとそれほど違いはありません。