統計検定とは

試験概要

「統計検定」とは、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。
従来の紙媒体方式による試験に加え、2016年8月29日より統計検定2級と3級でCBT方式による試験が始まりました。
統計検定4級　・　統計検定3級　・　統計検定2級　・　統計検定準1級　・　統計調査士　・　専門統計調査士　・　データサイエンス基礎

受験料

※学割で受験するには、試験当日に学生である必要があります。詳しくは学割についてをご覧ください。

電卓の使用について

データサイエンス基礎を除く統計検定の各試験では、ご自身の電卓を持ち込んで使用していただくことが可能です。
使用可の電卓
四則演算(＋－×÷)や百分率（％）、平方根（√）の計算ができる一般電卓又は事務用電卓を１台
 
使用不可の電卓
上記の電卓を超える計算機能を持つ関数電卓やプログラム電卓、電卓機能を持つ携帯端末（タブレットや携帯電話、スマートフォン）
※試験会場では電卓の貸出しは行っておりません。
※データサイエンス基礎試験ではEXCELを使用しますので、電卓は持ち込めません。

統計検定4級

実施趣旨

21世紀の高度情報化社会では、確かな統計データと分析に基づいて持続可能社会の発展に寄与する科学者や技術者、テレビや新聞・雑誌・インターネット等などの身の回りの表やグラフを読み取り、それらを用いて論理的な議論ができる社会人が求められています。そのため、世界中の多くの国の小中学生が、

• 身近な問題に対してデータを通して正しく理解する態度
• 得られたデータの基礎的なまとめ方および表やグラフなどの表現方法
• 適切なデータ収集方法として、実験や調査・観察に関する基礎知識
• 母集団と標本の基礎概念（標本誤差の知識など）
• 不確実な事象の起こりやすさの確率による表現

を毎学年、継続的に勉強しています。また、その到達度が、PISAやTIMMSなどの国際学習到達度調査の「数理リテラシー」、 「科学リテラシー」、「文章リテラシー」のどの領域にも関連して、評価されています。 残念ながら、日本の小中学生は、これらの領域があまり得意ではありません。
「統計検定4級」は、主に国際的通用性の視点から、統計表やグラフ、調査・実験、確率の基礎と活用の知識に関する学習の理解度を評価し、認証するための検定試験です。

試験内容

高校卒業段階までに求められる統計活用力を評価し，認証するために検定を行います。

• 基本的な用語や概念の定義を問う問題（統計リテラシー）
• 用語の基礎的な解釈や２つ以上の用語や概念の関連性を問う問題（統計的推論）
• 具体的な文脈に基づいて統計の活用を問う問題（統計的思考）

【具体的な内容】
統計検定4級では，以下の内容を含みます。

• 統計的問題解決の方法
• データの収集（データの種類、標本調査）
• 統計グラフ（基本的なグラフ[棒グラフ・折れ線グラフ・円グラフなど]の見方・読み方）
• データの集計（度数分布表、ヒストグラム[柱状グラフ]）
• データの代表値（平均値・中央値・最頻値）
• 分布の散らばりの尺度とグラフ表現（範囲、箱ひげ図）
• クロス集計表（2 次元の度数分布表、行比率、列比率）
• 時系列データの基本的な見方（指数・増減率）
• 確率の基礎（確率、樹形図）

※同一科目を複数回受験する場合には、再受験に関するルールがございます。詳しくはオデッセイ社試験の注意事項のページの再受験に関するルール>統計検定の再受験に関するルールをご覧ください。

詳しくは公式サイトをご覧ください。

統計検定3級

実施趣旨

統計学は，大学における文系・理系の双方のほとんどの学部で専門科目の基礎となる不可欠の素養であり，実験，調査，観察研究によって得られたデータに基づいて統計的に正しく推論を行う力は，すべての学問分野で必要とされています。また，企業では，データに基づいて経営戦略を決めたり，商品企画や生産管理を行うことが当たり前になっているので，企業が新入社員に学んできて欲しい数学の分野のトップは統計学になっています。
そのため，高校卒業までの段階で，必履修科目である数学Ⅰの「データの分析」相当の統計内容の知識と実際にそれらを身近な問題解決に活かすことができる統計的問題解決力を身に付けることが大切です。アメリカの高校生は既に10万人が，問題解決と活用を重視した統計学に関するAdvanced Placement検定を受験しています。またアメリカの多くの大学は，その結果を入学選抜に反映させています。
「統計検定3級」は，統計学とその応用分野を専門とする大学教員が国際的通用性を重視した問題を開発し，高校生と大学初年次生に，高校卒業段階までに求められる統計活用力を評価し，認証するための検定試験です。

試験内容

高校卒業段階までに求められる統計活用力を評価し，認証するために検定を行います。

• 基本的な用語や概念の定義を問う問題（統計リテラシー）
• 用語の基礎的な解釈や２つ以上の用語や概念の関連性を問う問題（統計的推論）
• 具体的な文脈に基づいて統計の活用を問う問題（統計的思考）

【具体的な内容】
統計検定 3 級では，統計検定 4 級の内容に加え，以下の内容を含みます。

• 標本調査(母集団，標本，全数調査，無作為抽出，標本の大きさ，乱数）
• データの散らばりの指標（四分位数，四分位範囲（四分位偏差），標準偏差，分散）
• データの散らばりのグラフ表現（箱ひげ図）
• 2 変数の相関（相関，散布図（相関図），相関係数）
• 確率（独立な試行，条件付き確率）

※同一科目を複数回受験する場合には、再受験に関するルールがございます。詳しくはオデッセイ社試験の注意事項のページの再受験に関するルール>統計検定の再受験に関するルールをご覧ください。

詳しくは公式サイトをご覧ください。

統計検定2級

実施趣旨

統計学は「科学の文法」と言われているように、自然科学、人文科学、社会科学等の学問分野で、実証分析、データに基づいた意思決定等のために用いられています。第4の科学と言われている「データ中心科学」の礎、中核となる理論、手法を提供しています。統計学の知識を利用することにより、仮説に対してデータをもとに検証するという統計的問題解決が行えます。日本においても、統計関連学会連合において、大学における「統計学分野の教育課程編成上の参照基準」が作成されました。統計検定2級は、この参照基準に示されている大学基礎科目レベルの統計学の知識の習得度と活用のための理解度を問うために実施される検定です。

試験内容

大学基礎課程（１・２年次学部共通）で習得すべきことについて検定を行います。

• 現状について問題を発見し，その解決のために収集したデータをもとに
• 仮説の構築と検証を行える統計力と，
• 新知見獲得の契機を見出すという統計的問題解決力について試験します。

 
【具体的な内容】
統計検定 3 級では、統計検定 4 級の内容に加え、以下の内容を含みます。

• 標本調査(母集団、標本、全数調査、無作為抽出、標本の大きさ、乱数）
• データの散らばりの指標（四分位数、四分位範囲（四分位偏差）、標準偏差、分散）
• データの散らばりのグラフ表現（箱ひげ図）
• 2変数の相関（相関、散布図（相関図）、相関係数）
• 確率（独立な試行、条件付き確率）

※同一科目を複数回受験する場合には、再受験に関するルールがございます。詳しくはオデッセイ社試験の注意事項のページの再受験に関するルール>統計検定の再受験に関するルールをご覧ください。

詳しくは公式サイトをご覧ください。

統計検定準1級

実施趣旨

ビッグデータ時代の到来とともに、統計的な考え方を身につけ統計学の様々な手法を正しく理解して、現実の諸問題の解決に役立てる力がますます求められる時代となりました。 自然科学や人文社会科学の学問分野にとどまらず、ビジネスでの日々の意思決定や政府の政策立案・評価においても、データに基づく客観的な判断が必要です。計算機の発達とともに統計学の諸手法を容易に使える環境が整ってきましたが、問題に応じて適切な手法を用い、結果を正しく解釈する能力をつけることによって、初めてそれらのツールを強力な武器とすることができます。統計検定準１級は、２級までの基礎知識をもとに、実社会の様々な問題に対して適切な統計学の諸手法を応用できる能力を問うものです。

試験内容

大学において統計学の基礎的講義に引き続いて学ぶ応用的な統計学の諸手法の習得について検定します。具体的には下記の1、2 を踏まえ、適切なデータ収集法を計画・立案し、問題に応じて適切な統計的手法を適用し、結果を正しく解釈する力を試験します。

1. 統計検定２級の内容をすべて含みます
2. 各種統計解析法の使い方および解析結果の正しい解釈

 

※同一科目を複数回受験する場合には、再受験に関するルールがございます。詳しくはオデッセイ社試験の注意事項のページの再受験に関するルール>統計検定の再受験に関するルールをご覧ください。

詳しくは公式サイトをご覧ください。

統計調査士

実施趣旨

1990年代以降、「証拠に基づいた政策・意思決定」（evidence based policy）が世界的な潮流となっています。証拠の中心を成すのが統計データであり、なかでも公的統計は中央・地方の行政が施策を企画立案する上で、また国民・企業などが合理的に意思決定する際に欠かせぬものです。学術研究においても広く利用されています。現代において、政府等によって作成される公的統計は社会の情報インフラとして位置付けられますが、そこから目的に沿って有効な情報を引き出し、活用できなければ宝の持ち腐れといえます。統計調査士検定は、公的統計に関する基本的な知識を正確に認識し、公的統計を適切に利用する能力を評価する検定試験です。
統計調査士に合格することは、統計の役割、統計法規、公的統計が作成される仕組み等に加えて、主要な公的統計データの利活用方法に関する正確な理解を証するものです。合格することで、
（ア）取得する過程で有用な知識を体系的に整理して獲得できる、
（イ）自信と誇りを持って統計調査業務に取り組める、
（ウ） 公的統計に係る知識と能力が客観的に評価される
ため、就業において、とりわけ民間調査機関で優先的に採用されやすくなる　等の効果が期待されます。

試験内容

統計検定３級合格程度の基礎知識に加えて、社会人に求められる公的統計の理解とその活用力の修得を評価します。

• 統計の基礎
  ・統計の役割
  ・統計法規
• 統計調査の実際
  ・統計と統計調査の基本的知識
• 公的統計の見方と利用

※同一科目を複数回受験する場合には、再受験に関するルールがございます。詳しくはオデッセイ社試験の注意事項のページの再受験に関するルール>統計検定の再受験に関するルールをご覧ください。

詳しくは公式サイトをご覧ください。

専門統計調査士

実施趣旨

近年、官民を問わず合理的な証拠（evidence）が重要視される時代となってきました。政府では政策の決定や施策の評価に、民間では経営戦略の立案や商品の企画・開発に多くのデータが活用されています。政府等によって作成される公的統計は政策運営や意思決定に重要な統計ですが、企業等が自らの費用で市場調査、世論調査等によりデータを入手する動きがこれまで以上に活発化しています。さらに、情報技術の進展とともにビッグデータの有用な活用に取り組む動きが加速しています。
公的統計の作成においても大きな変化があります。「競争の導入による公共サービスの改革に関する法律」（公共サービス改革法）が統計作成にも適用され、拡大しています。以前から公的統計の作成において部分的に民間委託が行われていましたが、今後はさらに、民間調査機関に求められる役割は大きくなると見込まれます。
また、多様で大量のデータをいかに効果的に解析し企業経営に活かすかが、企業活動の成否を大きく左右するポイントであると強く認識されるようになってきました。データ・サイエンティスト（Data Scientist）は今世紀で最も魅力的な（sexy）職業とさえ言われています。
統計・データから有効な情報を引き出すためには、質の高い統計・データをいかに入手できるかが決め手です。 統計・データの品質は、（１）調査を適切に企画・設計し、運営体制を整える、（２）調査の工程を的確に管理・実行する、（３）優秀な調査員を確保・指導・監督する、（４）調査結果の取りまとめに専門的知識を持つ、ことによって担保されます。こうした能力を適切に評価するための基準は、正確な統計の作成・データの入手において欠かせぬものといえます。
専門統計調査士検定は、調査の企画・管理、ならびにデータの高度利用の業務に携わる上で必要とされる、調査企画、調査票作成、標本設計、調査の指導、調査結果の集計・分析、データの利活用の手法等に関する基本的知識と能力を評価する検定試験です。
専門統計調査士検定の合格者は、広く調査の品質の維持・向上に貢献できるのみならず、個人にとって、

• （ア）学習の過程で有用な知識を整理して獲得できる
• （イ）調査プロジェクトの実務上の能力を有すると社内外から客観的に評価される
• （ウ）獲得した専門的知見と能力は調査にとどまることなく、データ解析等の関連する幅広い分野で高く評価され活用される

こととなり、社会人としての高度な専門知識・能力を有していることが認定されます。また、合格者を抱える組織にとっても、調査を実施する組織能力および調査データの解析力が評価され、調査受託の際のアピールポイントになる、等の効果が期待されます。

試験内容

統計検定２級合格程度の専門知識に加えて、社会・経済で広く利用される統計や各種の調査データの作成過程、および利用上の留意点などに関する総合的な知識水準を評価します。

• 調査の企画・運営
• 調査の実施と指導
• 調査データの利活用の手法

※同一科目を複数回受験する場合には、再受験に関するルールがございます。詳しくはオデッセイ社試験の注意事項のページの再受験に関するルール>統計検定の再受験に関するルールをご覧ください。

詳しくは公式サイトをご覧ください。

データサイエンス基礎

実施趣旨

急速に進展したデジタル社会では、規模の大小に係わらず多種多様なデータを処理し、目的に応じた問題解決的思考に基づくデータアナリティクス能力が要求されます。「統計検定」では問題解決に資する統計思考力と活用力を評価する各級として確立してきました。この試験ではCBT方式である機能を活かし、具体的なデータセットをコンピュータ上に提示して、分析目的に応じて、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り、当初の問題の解決のための解釈を行う一連の能力を「データサイエンス基礎」として評価・認証します。既に学校教育では、プログラミングと統計教育の拡充と必修化による生徒のデータ活用能力の育成を掲げた新学習指導要領が告示され、CBT方式による大学入学者選抜試験も実施される可能性が高まっております。
この試験では、新学習指導要領で共通必履修化された数学科と情報科の両科目における「データの分析」・「データの活用」の単元を中心に大学入試までの内容レベルとしますが、同時に社会人が業務の身近な課題をデータ処理するに必須の内容レベルでもあるので、就職や採用時の自身のデータアナリティクス・スキル資格、社内での社員資格等に活用できるものです。
「データサイエンス基礎」試験は、データサイエンスとその応用分野を専門とする大学教員と専門実務家が活用力を重視した問題を開発し、生徒・学生・一般を問わず、AI・デジタル社会の共通スキル「データサイエンス基礎」力を評価し、認証するための検定試験となっています。

試験内容

「データサイエンス基礎」試験で評価するキーコンピテンシーをデータアナリティクス基礎とし、

1. データハンドリング技能
2. データ解析技能
3. 解析結果の適切な解釈

の3観点を新学習指導要領（平成29・30年改訂）に対応した大学入試までの内容構成で出題します。主に高等学校では、数学I「データの分析」、数学B「統計的な推測」、「数学と社会生活」、数学A「場合の数と確率」、数学C「数学的な表現の工夫」、情報I「情報通信ネットワークとデータの活用」、情報II「情報とデータサイエンス」、理数探究基礎、理数探究等が関係します。
 
【具体的な内容】
データマネジメント（層別・水準化・変数変換）、データセットマネジメント（欠測値、外れ値処理、データセットの結合や構造化、抽出）、質的データの分析、量的データの分析、記述統計的手法、推測統計的手法、クロス集計分析、相関・回帰分析等
 
【出題の特徴】

1. 実際のデータセットを目的に応じてハンドリングし、その結果を問う問題
2. 分析を実行しその結果を問う問題
3. 分析結果を読み取り、文脈に応じた適切な解釈を問う問題

※同一科目を複数回受験する場合には、再受験に関するルールがございます。詳しくはオデッセイ社試験の注意事項のページの再受験に関するルール>統計検定の再受験に関するルールをご覧ください。

詳しくは公式サイトをご覧ください。

学割について

試験当日に、小学校、中学校、高等学校、短期大学、大学、大学院、高等専門学校、専修学校、専門学校ほか、当社の認める学校に在籍する児童・生徒・学生の方が学割価格の対象となります。

対象

試験当日に小学校、中学校、高等学校、短期大学、大学、大学院、高等専門学校、専修学校、専門学校ほか、当社の認める学校に在籍する児童・生徒・学生の方。
【そのほか当社が認める学校、学生】
予備校生（本科生、学割証の発行される予備校生）
各種学校で1年以上の連続した就学期間による授業が定められたコースに通う学生（学割証の発行される学生）
留学生などでISIC（International Student Identity Card）を所持している者
盲学校、聾学校、養護学校
防衛医科大学校、気象大学校、海上保安大学校、航空保安大学校、水産大学校、航空大学校、農業者大学校、海技大学校、職業能力開発総合大学校、各職業能力開発大学校、職業能力開発短期大学校、農業系の大学校・短期大学校、産業技術系の大学校

お申込み時の注意事項

受験のお申込み時に、試験科目詳細欄で（学割）試験を選択し、学校名と学年をご記入ください。学校名・学年のいずれか一方でも記入がない場合は一般価格でのお申込みになります。

受験当日の注意事項

試験当日学生証を持参いただき、受付の際に提示してください。提示いただけない場合は受験いただけません。