ベースラインは、通常の期待値を意味し、標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懸念から、収入や支出などの経済的な問題まで、あらゆるものに使用できます。基本的に、ベースラインは、状態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マイル走った後ではなく、安静時のベースライン心拍数を測定します。

ステップ1

可能な限り多くのデータポイントを使用して、測定の記録を維持します。ベースラインの精度は、データポイントの数が増えるにつれて向上します。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2

数を合計し、合計をエントリ数で割って、データエントリを平均します。結果の数値は、ベースライン平均です。例として、データ100、150、および200は、（100 + 150 + 200）/ 3として平均化されます。これは、150に相当します。

ステップ3

標準偏差を計算して、データ内の変動性の尺度を取得します。個々のサンプル測定値ごとに、平均からそれを差し引き、結果を2乗します。結果が負の場合、2乗すると正になります。これらすべての平方数を合計し、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、数値の平方根を計算します。前の例では、平均は150であるため、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に相当します。

ステップ4

標準誤差を決定します。標準誤差により、平均の周りの信頼区間を構築できます。信頼区間は、将来の値の一部（通常は95％）が下がる範囲を示します。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であったため、標準誤差は50 / squareroot（3）になり、28.9になります。

ステップ5

標準誤差を2倍します。この数値を平均値に加算および減算して、95％信頼区間の高値と低値を取得します。この範囲内にある将来の測定値は、ベースラインと大きく異なることはありません。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化を示します。

前の例では、平均は150で、標準誤差は28.9でした。 28.9に2を掛けると、57.8になります。ベースラインは「150プラスマイナス57.8」と表示されます。 150 + 57.8は207.8に等しく、150 + 57.8は92.2に等しいため、ベースラインは92.2〜207.8の範囲になります。したがって、範囲はデータの変動性を考慮しているため、これら2つの数値間の測定値はベースラインと大きく異なることはありません。

ヒント

Excelでは、数式を使用して計算を行うことができます。平均の場合、セルA1からA3のデータは、次の式で平均化されます。=average（A1：A3）セルA1からA3のデータの標準偏差は、式=stdev（A1：A3）で計算されます。セルB31に3つのデータポイントがある場合、標準誤差は式=B31 / sqrt（3）