統計検定準1級の出題範囲と合格率を、公式データで整理します。

統計検定準1級は、統計検定シリーズの中でも実務的な高度統計の知識を問う試験です。2級が統計の基礎的な理論を扱うのに対し、準1級は多変量解析・時系列分析・ベイズ統計・ノンパラメトリック検定など、実際のデータ分析で使う手法まで範囲が広がります。

この記事では、統計検定準1級の試験概要・出題範囲・合格率・統計検定2級との違いを、公式情報をもとにまとめます。

統計検定準1級の基本情報です

試験の基本情報を一覧で確認します。

項目	内容
正式名称	統計検定準1級
実施団体	一般財団法人統計質保証推進協会（日本統計学会公式認定）
試験方式	CBT方式（テストセンターでのパソコン受験）
受験資格	なし
受験料（一般）	8,000円（税込）
問題数・時間	35問程度・90分（2021年からCBT化）
合格基準	100点満点で70点以上（2級は60点以上）

出典：統計検定公式サイト「準1級」ページ。2026年時点の情報です。変更の可能性があるため、申込前に必ず公式サイトでご確認ください。

統計検定1級・準1級・2級・3級・4級の中で、準1級は2級の次のステップとして位置づけられています。2021年からCBT方式に移行しており、通年受験できます。

統計検定公式サイトで公開されている準1級の出題範囲表をもとに整理すると、主な出題分野は次のとおりです。

分野	主な内容
多変量解析	主成分分析・因子分析・判別分析・クラスター分析・正準相関分析・共分散構造分析（SEM）
時系列分析	ARモデル・MAモデル・ARMAモデル・ARIMAモデル・定常性・自己相関・コレログラム
ベイズ統計	ベイズの定理・事前分布・事後分布・MAP推定・MCMC・ベイズ推定
ノンパラメトリック検定	符号検定・ウィルコクソン符号順位検定・マン・ホイットニーU検定・スピアマン順位相関・ケンドールの順位相関
その他	多重比較・ブートストラップ法・欠損値の扱い・モデル選択・交差検証・情報量基準（AIC・BIC）

出典：統計検定公式サイト「準1級出題範囲表」の内容を参照して整理。正確な出題範囲は公式サイトでご確認ください。

統計検定2級の範囲（確率・推測統計・回帰分析の基礎）は前提知識として扱われ、準1級ではその応用・発展として多変量・時系列・ベイズの分野が加わります。

統計検定公式サイトの「過去の受験データ」ページでは、準1級の受験者数・合格者数・合格率が公表されています。2021年のCBT化以降のデータでは、合格率はおおむね30〜40%台で推移していると報告されています（正確な年次データは公式サイトでご確認ください）。

統計検定2級の合格率（46〜50%前後）と比べると、準1級は合格率が低めです。出題範囲が広く、数式の理解と計算を求める問題が増えること、70点以上の合格ラインが2級の60点より高いことが主な理由です。

一方で、受験者の多くが2級合格後の学習を続けた上で受験しているため、準備をしっかり行えば合格は十分に狙える試験です。

2級と準1級の主な違いを整理します。

出典：統計検定公式サイト「統計検定2級」「準1級」ページの情報をもとに作成。

2級に合格した後で準1級を目指す場合、2級で学んだ推測統計の知識は準1級でも前提として使います。2級の内容をある程度定着させてから準1級の学習に入るのが、遠回りにならない進め方です。

統計検定準1級の合格に必要な勉強時間は、受験者のバックグラウンドによって大きく異なります。

※個人差があります。1日1〜2時間の学習を3〜6ヶ月続けるイメージです。

準1級は出題範囲が広く、多変量解析では行列・固有値の知識、時系列では差分方程式・自己相関の概念、ベイズ統計では確率論の知識がそれぞれ必要になります。1つの分野に集中するより、全分野をバランスよく回して穴をなくすことが合格率を上げるポイントです。

統計検定準1級の対策テキストとしてよく使われるのは次の種類です。

統計検定公式テキスト「統計学実践ワークブック」：準1級の出題範囲に対応した公式教材。各分野の理論と例題が体系的にまとまっています。準1級を目指す方の多くが使うテキストです
過去問・公式サンプル問題：統計検定公式サイトで過去問が販売されています。CBT化後の試験形式を確認するために活用します
分野別の入門書：多変量解析・時系列分析・ベイズ統計はそれぞれ専門書が多数あります。ワークブックで理解が難しい分野は、専門書で補足することが有効です

ワークブックは分量が多いため、まず全体を流し読みして「どの分野が得意・不得意か」を把握してから、苦手分野に集中するという進め方が効率的です。