차례:
기준선은 정상적인 기대 값을 나타내며 표준을 명백하고 계산 가능하게 변경합니다. 기준선은 심박수, 콜레스테롤 또는 체중과 같은 건강 문제에서 소득 및 지출과 같은 재정적 문제에 이르기까지 사용할 수 있습니다. 본질적으로, 기준선은 조건이 정상이고 비정상적인 사건의 영향을받지 않는 경우 평균으로 계산됩니다. 예를 들어, 심박수가 비정상적으로 높을 때 5 마일을 달리기보다는, 휴식 할 때의 기본 심박수를 측정 할 수 있습니다.
단계
가능한 많은 데이터 포인트로 측정 기록을 유지하십시오. 데이터 포인트 수가 증가하면 기준선의 정확도가 높아집니다. 일반적으로 수집하는 데이터가 많을수록 정확도가 높아집니다.
단계
숫자를 합산하고 합계를 항목 수로 나누어 데이터 항목의 평균을 구하십시오. 결과 수치가 기본 평균입니다. 예를 들어, 데이터 100, 150 및 200은 (100 + 150 + 200) / 3으로 평균화되며, 이는 150과 동일합니다.
단계
표준 편차를 계산하여 데이터 내에서 가변성 측정을 얻습니다. 각각의 개별 샘플 측정 값을 평균에서 빼고 그 결과를 제곱합니다. 결과가 음수이면 제곱하여 양수가됩니다. 모든 제곱 된 숫자를 합쳐서 합계를 샘플 수에서 1을 뺀 값으로 나눕니다. 마지막으로 숫자의 제곱근을 계산합니다. 이전 예에서 평균은 150이므로 표준 편차는 (150-150) ^ 2 + (150-100) ^ 2 + (150-200) ^ 2 / ()의 제곱근으로 계산됩니다. 3-1), 이는 50입니다.
단계
표준 오류를 판별하십시오. 표준 오차는 평균 주위의 신뢰 구간을 구성 할 수있게합니다. 신뢰 구간은 미래 가치의 일부 백분율 (보통 95 %)이 떨어지는 범위를 제공합니다. 표준 편차는 표준 편차를 취하여 데이터 수의 제곱근으로 나눔으로써 계산됩니다. 이전 예에서 표준 편차는 50이고 데이터 점수는 3 이었으므로 표준 오차는 50 / squareroot (3)로 28.9와 같습니다.
단계
표준 오류에 2를 곱하십시오. 95 퍼센트 신뢰 구간의 높고 낮은 값을 얻기 위해 평균에서이 수를 더하고 빼십시오. 이 범위에 속하는 미래의 측정치는 기준선과 크게 다르지 않습니다. 이 범위를 벗어나는 미래의 측정은 기준선에서 중요한 변화를 나타냅니다.
이전 예에서 평균은 150이었고 표준 오류는 28.9였습니다. 2를 곱한 28.9는 57.8과 같습니다. 귀하의 기준선은 "150 플러스 또는 마이너스 57.8"이라고 읽습니다. 150 plus 57.8이 207.8이고, 150 빼기 57.2가 92.2 일 때, baseline은 92.2에서 207.8의 범위를 나타냅니다. 따라서이 두 수치 사이의 측정은 기준선과 크게 다르지 않습니다. 범위는 데이터의 변동성을 고려하기 때문입니다.