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).
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.