EJSEAT 점수는 영역별 개별 변수 표준화를 통해 정해지고 이렇게 행하는 이유는 변수의 단위와 변동폭이 크면 전체 점수에 영향을 많이 끼치게 되기 때문이고 또한 정규분포가 불가능한 변수를 정규분포로 나타낼 수 있기 때문이다. 표준화를 한 후 4가지 부분의 평균 중 마지막 값으로 표준화를 한 것이 EJSEAT 점수이다.
EJSEAT 점수는 센서스트랙을 대상으로 산정되고 산정방법은 우선 각 영역별로 개별 변수들을 표준화하는데 그 이유는 크게 두 가지이다. 첫 번째 이유는 각 변수별로 단위가 상이하지만 표준화를 하지 않은 경우, 변수의 단위와 변동폭이 큰 변수가 단위가 작고 변동폭이 작은 변수의 것보다 전체 점수에 주는 영향력이 크기 때문이다. 예를 들어 두 센서스트랙 A와 B에 변수 C와 D가 있고, 센서스트랙 A의 변수 C와 D의 값이 50%와 6%이고 센서스트랙 B의 변수 C와 D의 값은 20%이고 12%라고 가정하자. 그러면 두 변수의 평균을 구하면 센서스트랙 A는 26%이고 센서스트랙 A는 16%이다. 위의 경우는 변수 A의 값과 변동폭이 변수 B의 값과 변동폭 보다 크기 때문에 변수 C의 전체 점수에 영향력이 더 크다고 하겠다. 두 번째 이유는 표준화를 통해 정규분포가 되지 않은 변수를 정규분포화 할 수 있기 때문이다. 표준분포가 되지 않은 변수를 통계분석에 이용할 경우 분석결과를 호도할 수 있기 때문에, 통계분석 전에는 변수들이 표준분포를 따르고 있는지를 확인하는 것이 매우 중요하다. 이러한 이유로 각각의 변수들을 표준화하는 것이다. 표준화 후 각 영역별로 그 안에 변수의 평균을 내고 이것을 또 한 번 1부터 100으로 표준화를 한다. 표준화를 거치고 나서 네 가지 영역의 평균을 구하고 평균값을 마지막으로 표준화를 한 점수가 EJSEAT의 점수인 것이다(NEJAC, 2010).