検定種別の目安｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate

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検定種別
検定種別の目安

統計検定１級「統計数理」

統計学の諸手法を適切に応用し、実社会における高度な課題を解決できる総合的な能力を深く問います。
「統計数理」では、さまざまな種統計手法の理論および解析結果を正しく解釈するために必要となる統計的推測の理論について、数理的に正しく理解していることが求められます。

大学専門課程（3・4年次）の数学知識（統計検定準１級までの知識は必須）
統計的推測の正確な理解と適切な適用
幅広い統計手法の数理的な理解
論述式で解答（選択式ではない）

統計検定１級「統計応用」

統計学の諸手法を適切に応用し、実社会における高度な課題を解決できる総合的な能力を深く問います。
「統計応用」では、専門分野において、課題を適切に定式化し、データを適切に収集し、得られたデータを吟味した上で統計的推論を行い、結果を正しく解釈する総合的な能力が求められます。

大学専門課程（3・4年次）の数学知識（統計検定準１級までの知識は必須）
社会科学、人文科学、理工学、医薬生物学のうちの１分野の専門知識
統計学を実際の問題に活用する際に考慮すべき事柄
論述式で解答（選択式ではない）

統計検定準１級

実社会のさまざま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います。
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た上で、結果を正しく解釈する能力が求められます。

大学で学ぶ基礎的な統計学に続く応用的な統計学の知識（統計検定２級までの知識は必須）
幅広い統計学の知識
実社会の課題に対する適切な手法を選択・活用する力

統計検定２級

大学基礎課程レベルの統計学の知識の習得度と業務活用のための理解度を問います。
統計の基礎と活用に関する理論的・実際的な知識を確実に理解していることが求められます。

大学基礎課程（1・2年次）レベルの統計学の知識（統計検定３級までの知識は必須）
問題の発見、データの収集、仮説の構築、検証が行える基本的な統計力
新知見獲得の契機を見出す統計的問題解決力

統計検定３級

データの特徴を適切に把握する能力、確率の考え方、データからその背後にある特徴を把握する能力を問います。
データ分析の手法を身につけ、それらを身近な問題に活かすスキルが求められます。

大学入試レベル（高校の数I・A・Ⅱ・B・Cで習う内容）
データの特徴を捉える力
得られたデータに基づいて統計的に問題解決を行う基本的な考え方

統計検定４級

統計表やグラフを読み取る力、確率、実験や調査の基礎知識について問います。
論理的な議論を行うための基礎的な統計リテラシーを身につけていることが求められます。

高校入試レベル（中学校までで習う内容）
実験や調査に関する基礎知識
事象や確率に基づく考え方
データをもとに判断する力

統計検定統計調査士

公的統計に関する基本的な内容を正確に理解し、適切に利活用する能力を問います。
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が求められます。

統計検定３級程度の基礎知識
統計の役割や公的統計の体系的な理解
統計法・調査体制・調査の仕組みに関する知識
主要な統計の内容に関する知識
経済・社会統計データの基本的な利活用方法に関する知識

統計検定専門統計調査士

企業活動や研究等で必要なデータを適切に生成する調査、調査データの多面的な解析に関する専門的な知識・能力を問います。
市場調査や公的統計、独自調査など、高度な統計調査とデータを活用できる能力が求められます。

統計検定２級程度の基礎知識
一連の調査の実務に関する理解
さまざまな調査方法の特性と実施方法に関する理解と適切に選択する力
各種の標本抽出の手法に関する理論的な基礎知識
正しく分析手法を適用し、結果を解釈し、調査結果をまとめる力

統計検定データサイエンス基礎（DS基礎）

コンピュータ上で提示されたデータセットに対し、目的に応じた解析手法の選択、表計算ソフトによる解析の実践、情報の読み取り・解釈といった一連の能力を問います。
業務において、表計算ソフトExcelを使ってデータを処理・分析し、問題解決の文脈に応じて分析結果を適切に解釈できる力が求められます。

高等学校での確率統計（数学、情報、理数探求）を中心に大学入試までの内容
データハンドリング技能
データ解析技能
解析結果の適切な解釈力

統計検定データサイエンス発展（DS発展）

DS基礎を踏まえ、倫理・AI、数理、情報、統計・可視化に関する分野横断的な知識やPythonなどの実践的なデータ分析スキルなどを問います。
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの「スキルセット及び学修目標第一次報告」およびモデルカリキュラム（リテラシーレベル）に準拠したスキルが求められます。

大学教養レベルのデータサイエンス教育の内容
数理、情報、統計・可視化の複数の分野にまたがるデータサイエンスの知識と実践スキル
倫理・AIに関する正しい理解
統計検定３級までの知識、DS基礎のスキルを含む

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）

DS発展を踏まえ、統計基礎、数学基礎、計算基礎、モデリング・AIについて問います。
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの「スキルセット及び学修目標第二次報告」および、モデルカリキュラム（応用基礎レベル）を含む専門的なスキルが求められます。

大学専門レベルから大学院レベルのデータサイエンスの内容
データサイエンス・AIの手法に関する専門知識
データサイエンス・AIの総合的な実装スキル
統計検定２級までの知識、DS発展のスキルを含む

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
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	調査の実施に関する専門的知識の修得とデータの利活用
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・AI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・AI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

検定種別	受験料	試験時間	合格水準
統計検定１級「統計数理」	6,000円	90分	公開していません
統計検定１級「統計応用」	6,000円	90分	公開していません
統計検定準１級	一般価格　8,000円学割価格　6,000円	90分	100点満点で、60点以上
統計検定２級	一般価格　7,000円学割価格　5,000円	90分	100点満点で、60点以上
統計検定３級	一般価格　6,000円学割価格　4,000円	60分	100点満点で、65点以上
統計検定４級	一般価格　5,000円学割価格　3,500円	60分	100点満点で、60点以上
統計検定統計調査士	一般価格　7,000円学割価格　5,000円	60分	100点満点で、70点以上
統計検定専門統計調査士	一般価格 10,000円学割価格　8,000円	90分	100点満点で、65点以上
データサイエンス基礎（DS基礎）	一般価格　7,000円学割価格　5,000円	90分	100点満点で、60点以上
データサイエンス発展（DS発展）	一般価格　6,000円学割価格　4,000円	60分	100点満点で、60点以上
データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）	一般価格　8,000円学割価格　6,000円	90分	100点満点で、60点以上

GRADE検定種別の目安

求められる力

統計検定

統計検定統計調査士

統計検定データサイエンス（DS）

試験内容

受験料・試験時間・合格水準

GRADE検定種別の目安

求められる力

統計検定

統計検定 統計調査士

統計検定 データサイエンス（DS）

試験内容

受験料・試験時間・合格水準

統計検定統計調査士

統計検定データサイエンス（DS）