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統計検定2級に合格した!

投稿日:2023/07/09 更新日:

日本統計学会が主催する統計検定の2級にCBTで合格したので体験記を書こうと思います。

統計検定2級に合格するメリット

  • 大学基礎程度の統計の知識を得られる
  • 統計検定2級を必須条件にしている求人に応募できる

データサイエンティストの求人にはたまに統計検定2級を必須条件にしていることがあるので、データサイエンティストを目指す場合は取得しておいた方がいいと思います。

前提条件

受験時の私のスペック

  • 高校で数学IIICまで学習
  • 大学で「統計解析入門」の授業があったが内容は忘れた
  • 仕事でBI開発をしているが、統計学を使うようなものではない
  • 年齢は30代

勉強期間、時間

平日:1時間、休日:4時間程度で約3か月でした。

最初の半分は誤った勉強法をしていたので、実質1か月ちょっとと思います。

役に立った勉強方法

私が実際に行った勉強方法の中で、役に立った順番に記載しようと思います。

統計検定2級 公式問題集 2014年~2016年

統計検定2級のCBTに合格するには必須の本です。絶対に買いましょう

統計検定2級のCBTではこの本から多く似たような問題が出た気がします。

ですが、丸暗記ではなく、解き方を覚えるようにしましょう。

また、問題の解説は「統計学の専門家が解く場合」という感じなので、解説はインターネットで調べると統計学初心者用の解き方が出てくるのでそちらの解き方で覚えた方がいいかもしれません。

統計検定2級 公式問題集 2011年~2013年

こちらも購入すべき本です。似たような問題が出た気がします。

統計WEB

https://bellcurve.jp/statistics/

過去問で出題範囲と傾向がなんとなく分かったら、こちらで統計について学習しましょう。

解説と練習問題があるので、頭に入りやすかったです。

チートシート

https://toketarou.com/cheatsheet/

テスト直前はこちらのサイトで最終確認をしました。

Udemyの統計検定2級対策講座

映像と音声と演習で統計を学べます。

人によると思いますが、私は統計WEBの方が頭に入りやすかったので、Udemyはこの順位にしました。

統計検定2級 公式問題集 2017年~2019年

CBTと似たような問題があるにはあるのですが、CBTで印象に残らないような簡単な問題なので、購入の必要はなかったかなと思います。

問題演習の数をこなしたい、という方にはオススメです。問題の難易度はCBTと同じぐらいだと思いました。

私にとって役に立たなかった勉強方法

統計学基礎改訂版 日本統計学会公式認定

私にとって一番役に立たなかった本です。

日本統計学会の統計の専門家が書いた本のため、私にとっては頭に入りにくかったです。

練習問題と解説がいくつかのっているのですが、この本の解説より、インターネットで検索した方が分かりやすい解き方があるので、統計を始めたばかりの方はそちらを見た方がいいと思います。

統計検定2級 過去問題 2021年

統計検定の公式サイトから問題と正解をダウンロードできるのですが、2021年の問題は難易度が高く、CBTに似たような問題もないため、2級に合格することが目的であれば、やる意味はあまりなかったと思います。

統計検定2級 公式問題集 CBT対応版

タイトルに「CBT対応版」とありますが、CBTで似たような問題は出なかった気がするので、

全然CBTに対応していないと思いました。

過去問の中でも幅を広くかつ、難易度が高い問題を集めた印象です。

そのため、問題の難易度は実際のCBTより高めです。

統計検定2級の過去問題集は2011年から2023年(CBT版)まであるのですが、

「まえがき」が全部一緒です。

13年以上同じまえがきを掲載しています。

CBTを4回も受けて感じたこと

統計検定2級の合格率は40%前後なので、2,3回で合格する方が多いと思うのですが、

4回も受けた私だからこそ感じたことがあります。それは、

CBTでは選択肢によって部分点がある

ということです。

私が受験した1~3回目は解き方がさっぱり分からず、

選択肢を(この確率はこれぐらいだろうというような)数学的感で選ぶしかなかったのですが、

4回目は選択肢をある程度絞れるようになりました。

もちろん、偶然に正解の選択肢を選べた可能性はありますが、

文a,b,cの3つがあって、各文の正誤を選ぶ選択問題では

「cの正誤は分からないけど、aは正でbは誤だと思う」という選び方をした結果、

得点が伸びて合格できたので、選択肢によって部分点がある可能性はあると感じました。

まとめ

学問に王道なし

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