【統計検定2級】試験の概要や合格率、難易度、取得するメリット

本記事では、統計検定2級について合格者が解説します。

以下のような疑問に答えることを意図しています。

1. 統計検定とは？

統計検定2級について解説する前に、簡単に統計検定全般について触れておきます。

「統計検定」は、統計に関する知識や活用力を問う資格です。

データに基づいて客観的に判断し、統計を活用する能力を測定する試験です。

統計検定の種類は次の10種類に分類されます。

大きな括りでは、次の3種類に分かれます。

1-1. 統計学全般の知識に関する資格

統計検定1級から4級は、広く統計学の知識を測る試験です。

データや表の見方といった基礎的な知識から、数学に基づいた専門的な知識まで、各級に分かれてその活用力が問われます。

検定種別	試験内容
統計検定1級	実社会の様々な分野でのデータ解析を遂行する統計専門力
統計検定準1級	統計学の活用力 ─ 実社会の課題に対する適切な手法の活用力
統計検定2級	大学基礎統計学の知識と問題解決力
統計検定3級	データの分析において重要な概念を身に付け、身近な問題に活かす力
統計検定4級	データや表・グラフ、確率に関する基本的な知識と具体的な文脈の中での活用力

※出典：「検定種別 – 統計検定」

1-2. 統計調査士に関する資格

統計調査士と専門統計調査士は、統計を活用することに主眼を置いた試験です。

実際に統計を業務に活かすスキルを習得・証明できる資格です。

検定種別	試験内容
統計検定 統計調査士	統計に関する基本的知識と利活用
統計検定 専門統計調査士	調査全般に関わる高度な専門的知識と利活用手法

※出典：「検定種別 – 統計検定」

1-3. データサイエンスに関する資格

以下の表に示すDS基礎、DS発展、DSエキスパートは、データサイエンティストの業務と結びつきがあります。

ExcelやPythonを用いたデータ分析スキルが問われるため、学習することでこれらの業務へ活用することができます。

検定種別	試験内容
統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）	具体的なデータセットをコンピュータ上に提示して、目的に応じて、解析手法を選択し、表計算ソフトExcelによるデータの前処理から解析の実践、出力から必要な情報を適切に読み取る一連の能力
統計検定 データサイエンス発展（DS発展）	数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのリテラシーレベルのモデルカリキュラムに準拠した内容
統計検定 データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）	数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの応用基礎レベルのモデルカリキュラムを含む内容

※出典：「検定種別 – 統計検定」

2. 統計検定2級について

2-1. 試験の概要

統計検定2級は、大学基礎課程レベル（1、2年相当）の統計学の知識を測る資格です。

試験の概要は次のとおりです。

試験形式	CBT方式（「2-2. CBT方式とは何か？」参照）
試験日時	通年
試験会場	全国
出題形式	4~5肢選択問題
問題数	35問程度
試験時間	90分
合格水準	60点以上（100点満点）
受験料	一般価格：7,000円 学割価格：5,000円
その他	電卓の持ち込み・使用が可能 （一般電卓が対象。関数電卓は不可）

※出典：「統計検定2級 – 統計検定」

2-2. CBT方式とは何か？

CBT (Compututer Based Testing)とは、コンピュータを用いた試験方式です。

パソコンの画面上に表示された問題を見て、解答する選択肢を番号や数値などをマウスで選択したりキーボードで入力したりします。

PBTに対し、従来の紙媒体の試験はPBT (Paper Based Testing)と呼ばれます。

統計検定2級とCBT

統計検定2級では、2016年8月からCBT方式の試験が開始されています。

※「Odessey CBT導入事例（統計検定） – Odessey CBT」より

また、紙媒体の試験（Paper Based Testing : PBT方式）は2021年をもって廃止されました。

2023年11月26日現在、1級を除く検定はすべてCBT形式となっています。

※「１級以外の種別の紙媒体を利用した従来の試験（PBT方式試験）の終了について（更新） – 統計検定」より

PC操作に慣れていない人でも試験を受けられるように、パソコンの操作は非常に単純なものとなっています。

問題の形式は次の2つです。

※「問題例（CBTスクリーンイメージ） – 統計検定」に著者加筆

※図中「3級（サンプル）」と表記されていますが、2級でも同様の出題形式があります。

私がCBT方式で受験して良いなと思ったところは、試験会場が程よくアットホームなところです。

統計検定に限らずPBT方式の試験は、どうしても受験会場ならではの張りつめた空気があり、緊張も覚えます。

しかし、CBT方式は部屋の皆が同じ試験を受けるわけではありません。

あまり周りを気にせずに受験できるのがPBT方式にはない要素です。

2-3. 試験範囲

統計質保証推進協会が公表している出題範囲表によると、統計検定2級の試験内容は次のようになっています。

項目	具体的な内容
1変数データ	中心傾向の指標、散らばりの指標、中心と散らばりの活用、時系列データの処理
2変数以上のデータ	散布図と相関、カテゴリカルデータの解析、単回帰と予測
推測のためのデータ収集法	観察研究と実験研究、各種の標本調査法、フィッシャーの3原則
確率	統計的推測の基礎となる確率、ベイズの定理
確率分布	各種の確率分布とその平均・分散
標本分布	標本平均・標本比率の分布、二項分布の正規近似、ｔ分布・カイ二乗分布、Ｆ分布
推定	推定量の一致性・不偏性、区間推定、母平均・母比率・母分散の区間推定
仮説検定	ｐ値、2種類の過誤、母平均・母比率・母分散の検定[1標本、2標本]
カイ二乗検定	適合度検定、独立性の検定
線形モデル	回帰分析、実験計画

※出典：「統計検定2級 – 統計検定」

3. 統計検定2級の合格率・難易度

3-1. 統計検定2級の合格率

CBT試験における統計検定2級の合格率は公表されていません。

しかし、紙媒体試験では受験者数や合格者数が公開されています。

紙媒体試験とコンピュータ方式で試験内容は変わらない、と協会が明言しているため、このデータを統計検定2級の合格率と考えることができます。

統計検定2級（PBT方式試験）合格率を次のグラフ・表に示します。

年度	合格率
2011	41.3%
2012	38.0%
2013	42.1%
2014	44.9%
2015	45.0%
2016	44.3%
2017	43.7%
2018	42.6%
2019	43.4%
2020	（中止）
2021	34.1%

※グラフ・表は「受験データ – 統計検定」を基に著書作成

※2020年度は新型コロナウイルスの感染拡大に伴って中止されたため、データなし。

※2014年度から2019年度は年2回の試験の平均値を使用。その他の年度は年1回開催のため、当該試験の結果を流用。

年度による合格率のばらつきは小さいように見えます。

合格率の平均は41.9%です。

履歴書に記載できるレベルの資格としては、合格率は比較的高くなっています。

3-2. 統計検定2級の難易度

結論から言うと、統計検定2級はべらぼうに難しい試験ではありません。

そう言える理由は次の2点です。

理由①：必要となる数学のレベルが高くない

「2-1. 試験の概要」で、統計検定2級は大学基礎課程レベルであると述べましたが、恐れるに足らず。

高校数学（数学Ⅲを除く）をある程度学習していれば、文系出身者でも合格を狙えます。

統計検定2級の問題を解くうえで必要となる数学の知識は

• 場合の数・確率（数学A）
• 微分・積分（数学Ⅱ）
• 数列（数学B）

といったところです。

さらに言うと、難しい問題が解ける必要はなく、教科書レベルの簡単な問題がわかればOKです。

積分記号やシグマ記号の意味が分かれば、統計検定2級の試験範囲の内容を十分理解することができます。

理由②：標準的な問題の出題が多め

検定問題は複雑な問題が出題されるわけではありません。

基礎的な問題が多く出題され、なおかつ問題がパターン化されているため、学習の成果が出やすい試験となっています。

「3-1. 統計検定2級の合格率」で述べたように、合格率は平均40%を超えています。

それが物語っているように、多くの人が合格できるような試験になっているのです。

4. 統計検定2級取得のメリット

統計検定2級を取得すると、次の3つの利点が得られます。

4-1. データ管理・分析における業務の質が向上

統計検定2級の知識を身につけることで、普段業務で見ているいろいろなデータを、深く、瞬時に考察する能力が身につきます。

統計検定2級は統計学の知識とその活用力が問われるからです。

• 「得られたデータをどう見るべきか」
• 「得られた結果はどの程度信頼できる（≒誤差ではないと言える）か」

を試験では定量的に捉える必要があります。

業務においても、これまで「何となくこう見える」と思っていたデータに対し、根拠を持って「こういう傾向がある」と考えることができるようになります。

4-2. 就職・転職におけるアドバンテージ

統計検定は取得すると履歴書に書くことができるため、就活や転職活動時に役に立ちます。

統計検定2級の内容を扱う業務内容であれば、資格を持っていることを直接的にアピールすることができます。

そうでない職種でも、資格取得までの努力や能力は評価に値します。

私は就活時に、ほかの資格と合わせて提示することで、学習意欲の高さや要領の良さをアピールすることに成功しました。

4-3. データサイエンティストの将来性の高さ

統計学を扱うことのできる人材のニーズは年々高まっています。

その要因としては、

• ビッグデータやAIの急速な進展
• DX化を推進する企業や団体の増加
• 統計学を学ぶことができる教育機関の不足

が挙げられます。

令和4年度の全職業の平均有効求人倍率が1.31です。

これに対し、厚生労働省によると、令和4年度のデータサイエンティストの有効求人倍率は2.77となっています。

いかにデータサイエンティストが不足しているかが分かります。

※一般の職業の有効求人倍率：「一般職業紹介状況 – 厚生労働省」より（パートを含む値）

※データサイエンティストの有効求人倍率：「職業情報提供サイト – 厚生労働省」より

5. まとめ

統計検定2級について解説しました。

要点は以下の3つです。

本記事が皆様の理解に役立つものとなれば幸いです。

ありがとうございました。