Đường cơ sở biểu thị một giá trị bình thường, được mong đợi và làm cho những thay đổi so với tiêu chuẩn trở nên rõ ràng và có thể tính toán được. Đường cơ sở có thể được sử dụng cho bất cứ điều gì từ các mối quan tâm về sức khỏe như nhịp tim, cholesterol hoặc cân nặng, đến các vấn đề tài chính như thu nhập và chi phí. Về cơ bản, đường cơ sở được tính là giá trị trung bình được lấy khi các điều kiện bình thường và không bị ảnh hưởng bởi các sự kiện bất thường. Ví dụ:bạn sẽ đo nhịp tim cơ bản của mình khi nghỉ ngơi, thay vì sau khi chạy năm dặm khi nhịp tim của bạn cao bất thường.
Duy trì hồ sơ các phép đo với càng nhiều điểm dữ liệu càng tốt. Độ chính xác của đường cơ sở của bạn tăng lên khi số lượng điểm dữ liệu tăng lên. Nói chung, bạn thu thập càng nhiều dữ liệu thì độ chính xác đạt được càng cao.
Tính trung bình các mục nhập dữ liệu bằng tổng các số và chia tổng cho số mục nhập. Con số kết quả là mức trung bình cơ bản của bạn. Ví dụ:dữ liệu 100, 150 và 200 sẽ được tính trung bình là (100 + 150 + 200) / 3, bằng 150.
Có được một thước đo về sự thay đổi trong dữ liệu của bạn bằng cách tính toán độ lệch chuẩn. Đối với mỗi phép đo mẫu riêng lẻ, lấy giá trị trung bình trừ đi và bình phương kết quả. Nếu kết quả là âm, bình phương nó sẽ cho kết quả là dương. Cộng tất cả các số bình phương này với nhau và chia tổng cho số mẫu trừ đi một. Cuối cùng, tính căn bậc hai của một số. Trong ví dụ trước, giá trị trung bình là 150, vì vậy độ lệch chuẩn sẽ được tính là căn bậc hai của [[(150-150) ^ 2 + (150-100) ^ 2 + (150-200) ^ 2] / ( 3-1)], bằng 50.
Xác định sai số tiêu chuẩn. Sai số chuẩn cho phép xây dựng khoảng tin cậy xung quanh mức trung bình của bạn. Khoảng tin cậy đưa ra một phạm vi trong đó một số phần trăm - thường là 95 phần trăm - của các giá trị trong tương lai sẽ giảm xuống. Sai số chuẩn được tính bằng cách lấy độ lệch chuẩn và chia cho căn bậc hai của số điểm dữ liệu. Trong ví dụ trước, độ lệch chuẩn là 50 với 3 điểm dữ liệu, do đó, sai số chuẩn sẽ là 50 / squareroot (3), bằng 28,9.
Nhân sai số tiêu chuẩn của bạn với hai. Cộng và trừ số này với giá trị trung bình của bạn để nhận các giá trị cao và thấp của khoảng tin cậy 95 phần trăm. Các phép đo trong tương lai nằm trong phạm vi này không khác biệt đáng kể so với đường cơ sở của bạn. Các phép đo trong tương lai nằm ngoài phạm vi này biểu thị một sự thay đổi đáng kể so với đường cơ sở của bạn.
Trong ví dụ trước, mức trung bình là 150 với sai số tiêu chuẩn là 28,9. 28,9 nhân 2 bằng 57,8. Đường cơ sở của bạn sẽ là "150 cộng hoặc trừ 57,8." Vì 150 cộng với 57,8 bằng 207,8 và 150 trừ 57,8 bằng 92,2, kết quả đường cơ sở nằm trong khoảng từ 92,2 đến 207,8. Do đó, bất kỳ phép đo nào giữa hai số liệu này không khác biệt đáng kể so với đường cơ sở, vì phạm vi có tính đến sự thay đổi của dữ liệu.
Với Excel, các phép tính có thể được thực hiện với các công thức. Đối với giá trị trung bình, dữ liệu trong các ô A1 đến A3 được tính trung bình với công thức:=Average (A1:A3) Độ lệch chuẩn của dữ liệu trong các ô A1 đến A3 được tính theo công thức =stdev (A1:A3) Giả sử độ lệch chuẩn là trong ô B31 và có 3 điểm dữ liệu, sai số chuẩn được tính với công thức =B31 / sqrt (3)