統計検定
統計検定とは？
統計検定とは、統計データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力知識や統計の集計結果をビジネスに活用する能力を評価する試験です。級が上がるごとに難易度が増し、1級になると仕事に活かしていく部分が多く含まれてきます。
その他情報
| 難易度は？ | ： | 1級：★★★★☆（やや難しい）。 準1級：★★★★☆（やや難しい）。 2級：★★★☆☆（普通）。 3級：★★☆☆☆（やや易しい）。 4級：★★☆☆☆（やや易しい）。 統計調査士：★★☆☆☆（やや易しい）。 専門統計調査士：★★★☆☆（普通）。 統計検定データサイエンス基礎：★☆☆☆☆（やさしい）。 近年合格率は、 1級「統計数理」：22.5％ 1級「統計応用」：23.3％ 準1級：35.3％ 2級：49.1％ 3級：53.9％ 4級：81.8％ 統計調査士：64.4％ 専門統計調査士：71.7％ DS基礎：62.3％ DS発展：64.6％ DSエキスパート：30.0％ほど。 試験は2級までと、準1級および1級では、問題のレベルがかなり難化します。 準1級では2級範囲に加え、「多変量解析」「ベイズ法」「時系列解析」「モーメント母関数」などをしっかりと理解しておく必要があります。1級（数理）では、「数理統計学の検定論・推定論」、「線形代数」に加え「確率分布」「推定量」「検定」を、 1級（応用）では、「数理統計学の検定論・推定論」、「線形代数」に加え「分散分析」「最小二乗法」「生存時間解析」を習熟しておくことが重要となります。併せて時間が不足気味なので、テキスト巻末問題を90分で解けるように訓練しておくと良いかと思います。 |
| 就職は？ | ： | マーケティング業界、経営コンサルタント業、証券会社、研究所など。データサイエンティストは国内外で人材不足が懸念されている職業で、需要は非常に高い職業なので、前期業界以外でも活躍可能です。ただし、AIが台頭することでこの職業は無くなる可能性もあります。 |
| 仕事内容は？ | ： | データ抽出、分析、機械学習による分析、改善提案、効果測定、予測モデル作成、計画書等の作成などを行います。 |
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資 格 概 要
受験資格
制限なし
試験内容
●1級（統計数理）
5問出題され、受験時に3問選択／90分
- ① 確率と確率変数
- 事象と確率
- 確率分布と母関数
- 分布の特性値
- 変数変換
- 極限定理と確率分布の近似
- ② 種々の確率分布
- 離散型分布
- 連続型分布
- 標本分布
- ③ 統計的推測（推定）
- 母集団と標本・統計量
- 尤度と最尤推定
- 各種推定法
- 点推定量の性質
- モデル評価基準
- 漸近的性質など
- 区間推定
- ④ 統計的推測（検定）
- 検定の基礎
- 検定法の導出
- 正規分布に関する検定
- 種々の検定法
- ⑤ データ解析法の考え方と各種分析手法
- 分散分析
- 回帰分析
- 分割表の解析
- ノンパラメトリック法
- 不完全データ
- シミュレーション
- ベイズ法
●1級（統計応用）
PBT：
以下の4つの分野があり、申込時点で1分野を選択。
- 人文科学
- 社会科学
- 理工学
- 医薬生物学
各分野5問出題され、受験時に3問選択します。／90分
- ① 共通した事項
- 確率・統計の基礎事項（統計検定２級の範囲）に加え，各応用分野に共通した事項
- 研究の種類
- 標本調査法
- 実験計画法
- 重回帰分析
- 各種多変量解析法
- 確率過程
- 時系列解析
- ② 人文科学分野
- 想定分野：文学，心理，教育，社会，地理，言語，体育，人間科学
- データの取得法
- データの集計
- 多変量データ分析法
- 潜在構造モデル
- テストの分析
- ③ 社会科学分野
- 想定分野：経済，経営，社会，政治，金融工学，保険
- 調査の企画と実施
- 重回帰モデルとその周辺
- 計量モデル分析
- 時系列解析
- パネル分析
- 経済指数
- ④ 理工学分野
- 想定分野：数学，物理，化学，地学，工学，環境
- 多変量解析法
- 確率過程
- 線形推測
- 漸近理論
- 品質管理
- 実験計画
- ⑤ 医薬生物学分野
- 想定分野：医学，歯学，薬学，疫学，公衆衛生，看護学，生物学，農・林・水産学
- 研究の種類
- データ収集法
- 処置効果
- 効果の指標
- カテゴリカルデータ解析
- ノンパラメトリック法
- 交絡の調整
- 生存時間と繰り返し測定
- 検査の性能評価
●準1級
PBT：5肢選択問題（マークシート）：25〜30問／90分
- ① 確率と確率変数
- 事象と確率
- 確率分布と母関数
- 分布の特性値
- 変数変換
- 極限定理、漸近理論
- ② 種々の確率分布
- 離散型分布
- 連続型分布
- 標本分布
- ③ 統計的推測（推定）
- 統計量
- 各種推定法
- 点推定の性質
- 漸近的性質
- 区間推定
- ④ 統計定期推測（検定）
- 検定の基礎
- 検定法の導出
- 正規分布に関する推定
- 一般の分布に関するす検定法
- ノンパラメメトリック法
- ⑤ マルコフ連鎖と確定過程の基礎
- マルコフ連鎖
- 確率過程の基礎
- ⑥ 回帰分析
- 重回帰分析
- 回帰診断法
- 質的回帰
- その他
- ⑦ 分散分析と実験計画法
- ⑧ 表許雄調査法
- ⑨ 多変量解析
- 主成分分析
- 判別分析
- クラスター分析
- 共分散構造分析と因子分析
- その他の多変量解析方法
- ⑩ 時系列解析
- ⑪ 分割表
- 分割表の解析
- 分割表のモデル
- ⑫ 欠測地
- ⑬ モデル選択
- ⑭ ベイズ法
- ⑮ シミュレーション、計算多様手法
●2級（PBT、CBT：4〜5肢選択：35問程度／90分）
- ① データソース
- 身近な統計
- ② データの分布
- データの分布の記述
- ③ 1変数データ
- 中心傾向の指標
- 散らばりなどの指標
- 中心と散らばりの活用
- ④ 2変数以上のデータ
- 散布図と相関
- カテゴリカルデータ
- ⑤ データの活用
- 単回帰と予測
- 時系列データの処理
- ⑥ 推測のためのデータ収集法
- 観察研究と実験研究
- 標本調査と無作為抽出
- 実験
- ⑦ 確率モデルの導入
- 確率
- 確率変数
- 確率分布
- ⑧ 推測
- 標本分布
- 推定
- 仮説検定
- ⑨ 線形モデル
- 回帰分析
- 実験計画の概念の理解
- ⑩ 活用
- 統計ソフトウェア の活用
●3級（PBT、CBT：4〜5肢選択：30問程度／60分）
- ① データの種類
- データの基礎知識
- ② 標本調査
- 母集団と標本
- ③ 実験
- 実験の基本的な考え方
- ④ 統計グラフ
- 1変数の基本的なグラフの見方・読み方
- 2変数の基本的なグラフの見方・読み方
- ⑤ データの集計
- 1 変数データ
- 2 変数データ
- ⑥ 時系列データ
- 時系列データの基本的な見方・読み方
- ⑦ データの代表値
- 代表値とその利用法
- ⑧ データの散らばり
- 量的な1変数の散らばりの指標
- 量的な2変数の散らばりの指標
- 散らばりのグラフ表現
- ⑨ 相関と回帰
- 相関と因果
- 回帰直線
- ⑩ 確率
- 確率の基礎
- ⑪ 確率分布
- 確率変数と確率分布
- ⑫ 統計的な推測
- 母平均・母比率の標本分布・区間推定・仮説検定
●4級（PBT：4〜5肢選択：30問程度／60分）
- ① 統計的問題解決の方法
- ② データの種類
- ③ 標本調査
- ④ 統計グラフ
- 基本的なグラフの見方・読み方
- ⑤ データの集計
- 度数分布表
- ヒストグラム（柱状グラフ）
- ⑥ データの要約
- 中心の位置を示す指標（代表値）
- 分布の散らばりの尺度
- 箱ひげ図
- ⑦ クロス集計表（2次元の度数分布表）
- ⑧ 時間的・空間的データ
- 時間的・空間的データの基本的な見方・読み方
- ⑨ 確率の基礎
●統計調査士（PBT、CBT：5肢選択：30問／60分）
□統計の基本
- ① 統計の役割
- 統計とは
- 統計の意義
- 統計と社会・経済
- ② 統計法規
- 統計法の基本的内容
- 統計法施行令等の内容
□公的統計調査の実務
- ① 統計調査の基本的知識
- 調査の仕組み
- 調査実務の手法 （調査企画の基本的事項）
- 統計の公表
- ② 統計調査員の役割・業務
- 調査員制度
- 調査員の業務
□統計の見方と利用
- ① 主要な公的統計とその見方・利用
- 主要な統計
- 統計データの見方
●専門統計調査士（PBT：5肢選択：40問／90分）
- ① 調査企画
- 基本設計
- 実施体制
- 費用積算
- 工程・品質・リスクの管理
- ② 調査票作成
- 調査事項
- 質問と回答
- 付随資料
- 調査票・調査用品
- ③ 標本設計と結果の推計
- 標本抽出方法
- 標本設計・結果の推計
- ④ データの整理
- 検査
- 入力
- ⑤ 調査の種類と特徴
- 収集データの種類
- 調査対象の選定
- アプローチ
- ⑥ 調査手法（訪問調査）
- 特性
- 実査と管理
- ⑦ 調査手法（郵送調査）
- 特性
- 実査と管理
- ⑧ 調査手法（電話調査）
- 特性
- 実査と管理
- ⑨ 調査手法(インターネット調査）
- 特性
- 実査と管理
- ⑩ 調査手法（装置設置型調査）視聴率調査，スキャン調査
- 特性
- 実査と管理
- ⑪ 調査手法(定点(観測)調査・パネル調査)
- 特性
- 実査と管理
- ⑫ データ利活用の手法
- データの分析
- データの評価・解釈
- 調査・統計データの実際
- 分析結果のまとめ
●データサイエンス基礎（CBT：大問8題（大問1題当たり小問5問程度）、合計小問45問程度／90分）
- ① 社会におけるデータサイエンス
- 社会におけるデータサイエンス
- ② データベース・データマネジメント
- データベースマネジメント
- データマネジメント
- ③ データの可視化
- データの可視化
●データサイエンス発展（CBT：30問程度／60分）
- ① 社会におけるデータ・AI利活用
- 社会で起きている変化
- 社会で活用されているデータ
- データ・AI の活用領域
- データ・AI 利活用のための技術
- データ・AI 利活用の現場
- データ・AI 利活用の最新動向
- ② データ・AI 利活用における留意事項
- データ・AI を扱う上での留意事項
- データを守る上での留意事項
- ③ データリテラシー
- データを読む
- データを説明する
- ③ 数理基礎
- 線形代数
- 微分積分
- 数列
- ③ デジタル情報とコンピュータの 仕組み
- デジタル情報
- コンピュータの仕組み
- ③ アルゴリズム基礎
- アルゴリズムの表現
- アルゴリズムの構造
- 基本的なアルゴリズムの例
- ③ データ構造とプログラミング基礎（主に Python）
- データ構造
- プログラミング基礎
- ③ データハンドリング
- 代表的なデータ形式
- その他のデータ形式
- データベース
- データクレンジング
- データ加工
- ③ データ取得とオープンデータ
- 日本や世界のオープンデータ
- オープンデータの取得
- 統計法
- ③ 確率と確率分布
- 順列と組合せ
- 確率分布の概念
- 主要な確率分布
- ③ 統計的推測
- 統計的モデル
- 標本分布
- 点推定
- 仮説検定の考え方
- ③ 種々のデータ解析
- 時系列データ解析
- テキスト解析
- 画像解析
- ③ データ活用実践
- 教師あり学習
- 教師なし学習
●データサイエンスデータサイエンスエキスパート（CBT：多肢選択、数値入力：40問程度／90分）
- ③ 統計基礎
- 確率と確率分布
- 推測統計
- ベイズ理論
- 計算統計
- ③ 数学基礎
- 線形代数
- 微積分
- 最適化
- ③ 計算基礎
- データ収集
- データ表現とデータ構造
- データベース
- アルゴリズムとプログラミング
- ③ モデリング・AI と評価
- モデリング・AIによる課題解決
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 時系列解析
- 生存時間解析
- 質的データ解析
- テキストデータ解析
- モデルの評価
- 因果推論
- 深層学習・ニューラルネットワーク
- AI とロボット
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合格基準
●1級
非公開ですが、おおよそ大問3問選択し、2問分（60/100点）正答で合格となります。
●準1級
100点満点中、60点以上で合格となります。
●2級
100点満点中、60点以上で合格となります。
●3級
100点満点中、65点以上で合格となります。
●統計調査士
100点満点中、70点以上で合格となります。
●専門統計調査士
100点満点中、70点以上で合格となります。
●データサイエンス基礎
100点満点中、60点以上で合格となります。
（難易度を考慮して調整されることがあります）
●データサイエンス発展
100点満点中、60点以上で合格となります。
●データサイエンス応用
100点満点中、60点以上で合格となります。
免除（科目等）について
統計検定1級合格には、「統計数理」および「統計応用（少なくとも1分野）」の合格が必要となります。
どちらか片方に合格した場合、試験合格の有効期限（10年間）は、合格した科目が免除されます。
身体上の障害等に係る特別措置について
支援サービスのうち、申請書の提出が必要なものについては、このページに記載してあるとおりに手続きを行ってください。
なお、試験当日は以下のものを持参していください。
- 写真付の身分証明書（現住所の記載があるもの）
- 受験者ID、パスワードの控え
（試験会場へ提出するものではなく、ご本人用の控えです）
願書申込み受付期間
□PBT
- ① 4月上旬〜5月上旬頃まで
- ② 9月上旬〜10月上旬頃まで
□CBT
随時
試験日程
□PBT
- ① 6月中旬頃
- ② 11月中旬頃
□CBT
随時
受験地
□PBT
札幌、東京23区内、立川、名古屋、大阪地域、福岡地域
□CBT
受験料（税込み）
□PBT
●統計検定1級 「統計数理」・・・・6,000円
●統計検定1級 「統計応用」・・・・6,000円
（統計検定1級「統計数理」と「統計応用」を同時受験の場合10,000円になります。）
●統計検定準1級（一般）・・・・8,000円（学割：6,000円）
□CBT
●2級・・・・7,000円（学割価格：5,000円）
●3級・・・・6,000円（学割価格：4,000円）
●4級・・・・5,000円（学割価格：3,500円）
●統計調査士・・・・7,000円（学割価格：5,000円）
●専門統計調査士・・・・10,000円（学割価格：8,000円）
●データサイエンス基礎・・・・7,000円（学割価格：5,000円）
●データサイエンス発展・・・・6,000円（学割価格：4,000円）
●データサイエンスエキスパート・・・・8,000円（学割価格：6,000円）
学割の対象者についてはオデッセイコミュニケーションズの試験要項「学割価格の対象となる学生」をご覧ください
合格発表日
□PBT
試験日の約1ヶ月後に統計検定センターのWebページに合格者の受験番号を掲載
□CBT
試験終了後、即時
受験申込・問合せ
一般財団法人 統計質保証推進協会 03-3221-0423
問い合わせフォーム（PBT）
株式会社オデッセイコミュニケーションズ 03-5293-5661（平日10:00〜17:30）
問い合わせフォーム（CBT）
ホームページ
一般財団法人 統計質保証推進協会
株式会社オデッセイコミュニケーションズ
参考書・問題集
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