【AI講師が選ぶ】統計検定2級のおすすめ参考書5選！選び方から独学での勉強方法まで丁寧に解説

理系大学での基礎課程レベル（1～2年次）のレベルの数理・統計知識を問う統計検定2級。

筆者（データサイエンティスト）も学部・院生時代には統計検定2級の試験範囲は一通り勉強しており、データサイエンスの中核となる数理・統計を学ぶ上で体系的に学べるという点で非常におすすめの資格です。

しかしながら、他のデータサイエンス系の資格と比較して難易度が高く、試験準備を念入りに行う必要があるため、どのような参考書・勉強方法で学習すれば最短効率なのかは先んじて知りたいところです。

本記事では現役データサイエンティスト・AI講師として初学者の学習ステップを見ていくなかで最も効率のよい独学での勉強方法と、それに使う参考書を紹介していきます。

編集部では統計検定の難易度・勉強方法を網羅的にまとめた記事も公開していますので、こちらもぜひご覧ください。

統計検定 2級の難易度

統計検定とは？

「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。

統計検定の各級の分類を行うと、①数理・統計知識が身につくもの　②統計調査の知識が身につくもの　③データサイエンティストとしての分析・実装能力が問われるもの　の3つに大別されます。

身に付く知識	統計検定の分類
数理・統計の知識が身につく	統計検定４級～１級
統計調査の知識が身につく	統計調査士、専門統計調査士
データサイエンスの知識が身につく	データサイエンス基礎・発展・エキスパート

中でも数字がつく４級〜１級の５種別はオーセンティックな数理・統計知識を問う試験です。問題形式は選択式ですが、統計用語の解説に加えて、数式を覚えて実際に計算して解いていくような問題が多く、まさに「理論」としての統計学の理解を問う試験形式になっています。

統計検定５種別の試験レベル

各級で学べることをまとめた表が以下の表です。

資格名	学べること
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 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 ２級	大学基礎科目レベル（1～2年次）の統計学の知識の習得度と活用のための理解度を問う
統計検定 準１級	2級で求められる統計学基礎に加え、各種統計解析法の使い方および解析結果の正しい解釈
統計検定 １級	大学専門課程（3・4年次）で習得すべきで求められる統計数理・統計応用の知識

統計検定2級の出題範囲の中には「推定」「仮説検定」「確率分布」など基礎となる効果検証手法が網羅されています。

「仮説に対する検証を行う」「実証分析を行う」「データによる意思決定をする」ための中核となる理論、手法を学べるため受験対象者は幅広く、データ系職種を目指す方だけでなく、研究に活かしたい大学生・大学院生や研究開発職など多様な方に人気のある資格です。

統計検定の難易度

それでは統計検定２級は客観的にどの程度のスキルレベルなのでしょうか？ 公式に発表されている定量的なデータ（合格率）や、第三者機関の資料をもとに難易度を見ていきましょう。

データサイエンス系資格の合格率

本記事の読者を統計学の初学者と想定して、他の初級～中級程度のデータサイエンス資格との合格率を比較していきます。

試験種別	合格率
E資格	73.1%
統計検定 3級	65.2%
G検定	63.3%
DS検定	55.3%
統計検定 2級	43.4%

表で見比べてみるとわかる通り、他のデータサイエンス・統計系の資格検定と比較して合格率が低く、難易度は一定高いと言えます。

これらの資格試験の合格率に違いが出るのは、「試験範囲に数学知識が求められるかどうか」が関係すると考えます。

統計検定2級は数理統計に関する知識を問う試験なので、数式を覚え、計算して問題を解くことが求められます。

一方で、G検定やDS検定は「用語の理解」や「大まかな分析手法の理解」など、数学よりも国語としての理解を問うものが多いため、入門向け（文系でも学習しやすい）資格です。データサイエンスを学ぶには数学知識が大きなハードルであることが各検定の合格率から垣間見えます。

統計検定２級取得はデータサイエンティストとしてどのレベル？

学んだ知識がどの程度実務で活きるのかも気になるところです。次は統計数理研究所のデータをもとに統計検定２級がデータサイエンティストどの程度のスキルレベルなのかを定性的に見ていきます。

統計数理研究所の「ビッグデータ時代のデータサイエンティスト育成の取り組み」ではデータサイエンティストに求められるスキルセットが統計検定の級ではどのレベルにあたるかが記されています。

「見習いレベル」は理系修士入学者レベルの２級と相当され、「独り立ちレベル」は準１級相当、「棟梁レベル」は１級相当のスキルだとされています。

数理統計はデータサイエンティストにとって”足腰”となる学習分野です。モデルやアルゴリズムを構築する際の仕組みの理解に役立ちます。より高いレベルを目指す方は「試験に合格する（だけ）」よりも「統計と数学の理解」を重視して勉強しましょう。

編集部では統計検定が転職に有利かどうかも含めて、取得メリットを解説した記事も執筆しておりますので、ぜひ下記の記事もご覧くださいませ。

統計検定2級の勉強方法・参考書の選び方

下記は編集部独自で公式ホームページや受験者の合格者体験談を調査してまとめた、「統計検定2級の対策本の選び方」になります。

①自分の数学レベルの確認を忘れない！

学習する上で先んじて絶対に確認したいのが、自身の数学知識のレベル。統計検定2級は高校数学がわかることが前提となっており、数学ができる人とそうでない人で学習時間が大きく変わってきます。

下記は前提となる数学知識レベルと、そのレベルからスタートして統計検定2級に合格するまでの勉強時間をまとめた表です。いきなり統計学を学習しようとすると無駄な挫折をしてしまう可能性もあるので、今のレベルと学習の順序をきちんと把握しましょう。

数学知識レベルと合格に必要な学習時間

現時点での数学知識	学習事項	勉強時間目安
中学数学	連立方程式、因数分解、平方根	1年
高校数学Ⅰ＋A	場合の数・確率	6か月～1年
高校数学Ⅱ＋B	微分・積分、確率分布	6か月

上記の表のすべての範囲を理解している場合は、最初から統計学の勉強に直接進んでも大丈夫ですが、わからない単元の学び直しをしましょう。

ここでのポイントは、あくまで「統計学に使う数学」に絞って学習していき、わからない箇所のみ専門書で補填していくという勉強方法がおすすめです。

各単元を一から理解するためにセンター試験の問題集をすべて勉強することからやり直す…という勉強方法は無駄が発生し非効率ですので、試験に使う範囲に絞って学習を進めましょう。

また、編集部では機械学習・データサイエンスに必要な数学を学べるおすすめ書籍をまとめた記事も執筆しておりますので、ぜひそちらもご確認ください。

②出題範囲表とチートシートで学習の全体像・ステップを確認する

数学知識のレベルの確認ができたら、次は試験の全体像の確認を行います。全体像理解の方法は大きく分けて２つあり、①出題範囲表　②チートシートの活用　です。

出題範囲表

統計検定の公式HPには各級の出題範囲をまとめた表が公開されています。いわば統計検定の「全試験範囲」であり、こちらの分類に対応する問題を６～７割以上正答できたとき合格となります。

過去問や参考書で学習進捗を確認するために活用しましょう。過去問を解く際、大抵の場合、設問内の設問に試験範囲となる語句が記載されています。

イメージとしては、この問題では設問内に記載されている「区間推定」という語句を出題範囲表のなかで調べます。過去問の正誤に合わせて、どこが弱点かを明らかにしていくとより学習が効率的となるでしょう。

チートシート

公式ではないですが、出題範囲と概要をまとめた「チートシート」と呼ばれる早見表が話題となっています。

特に２級以上では数多くの数式の暗記と活用が必要になります。チートシートを活用すれば、一回一回参考書の該当部分を調べて参照するよりも、手早く公式をチェックできるようになります。

時間のある方や理解を確認しながら行いたい方はご自分で作成されるのもよいかもしれません。以下は統計検定2級のチートシートになりますので是非ご参考ください。

• 統計検定2級チートシート

③教科書でインプット3割・過去問でのアウトプットを7割で進める

統計検定は語句の意味を問われるような設問は少なく、実際に数式を活用して応用的に問題を解いていくことが求められます。加えて問題数も非常に多く、数式を素早く思い出し計算していく力も必要になります。

過去問を活用して、「この問題にはこの数式を充てれば解答が導ける」というパターン認識ができるようになるレベルまで、問題集を反復していくことが重要です。

④頻出箇所を入念に解いていく

分類	分野と出題割合	出題の割合
最頻出（40％）	・仮説検定（17%） ・回帰分析（13％） ・推定（10%）	40％
頻出	・確率（9%） ・確立変数（9%） ・時系列データの処理（7%） ・散布図と相関（7%）	32％

統計検定2級は「仮説検定」「回帰分析」「推定」から約4割出題されており、明確に出題傾向があります。

当然、出題される問題数が多いということは配点がそこに寄ることになるため、２級においては特に仮説検定や回帰分析の問題を多く解いていくことが合格への重要なポイントです。

統計検定2級のおすすめ参考書

ここからは編集部おすすめの統計検定2級の参考書をひとつずつ丁寧に紹介していきます。

【数学の学び直しに】統計学のための数学教室

前述の通り、数学の学びなおしのポイントは「統計に必要な数学」に絞って学習を進めていくことです。

その意味では本書は中学数学・高校数学の全課程から統計学の理解に「必要なところ」をまとめて解説した、大学生にも社会人にも必ず役立つ画期的な入門書です。

【超入門・初心者向け】データ分析の先生! 文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください! 

「統計学ってそもそも何?」「統計学を学ぶと何にどう役立つの?」というような疑問から、統計検定2級の出題範囲である「推定」に至るまでわかりやすく統計学を説明しています。

対話形式で構成されているので、初学者が疑問を抱きやすい点を突っ込みながら学ぶことができます。

より詳しい解説や数式を使った導入などはないため、数字が苦手な「文系人間」を自負する方々はもちろん、統計学を初めて学ぶ方に非常におすすめです。

【必須・おすすめ】基礎から学ぶ統計学

統計学の基礎を学ぶにあたり、編集部が心からおすすめする参考書が「基礎から学ぶ統計学」です。2022年に発売されているのにもかかわらず、Amazonレビューがほかの統計系の書籍と比較しても、ほぼ最高評価（★4.7 *2023年7月時点）です。

著者は北海道大学で20年以上教鞭に立って理系学部2-3年への統計学講義を続けてきた実績があり、参考書内のカリキュラムは「仮説検定」「相関分析」「単回帰分析」など統計検定2級程度の必須統計知識を非の打ち所がない王道です。

本書の特徴は、①とにかく数学のハードルが低く（高校1-2年程度）、初心者が学習を始めるにあたってのレベルがほどよく、②カラーかつ図でわかりやすく説明していることです。

金額を無視できるほどの高品質ですので、買っても自分の身の丈に合わず買い直すよりははるかによいでしょう。

もう少し、手に取りやすい本を選ぶのであれば、下記の「完全独習 統計学入門」も同様にAmazonnレビューが高く（★4.3 *2023年7月時点）おすすめです。

【必須・おすすめ】完全独習 統計学入門

「これ以上何かを削ったら、統計学にならない」という、最小限の知識と簡単さで書かれた「超入門書」なので、統計学を初めて学ぶ方に非常におすすめです。

中学校で習う数学（ルートと1次不等式）から解説してもらえるなど計算式の解説が丁寧であることから、文系読者でも統計検定2〜3級の知識を独習することができます。

2部構成になっており、1部では「ヒストグラム」「標準偏差」など初歩からスタートしながらも、2級の出題範囲である「検定」「区間推定」という統計学の最重要項目に最短時間で到達することを目指しています。

第2部では、第1部の内容を発展させ、t分布を使った小標本の検定・区間推定などデータ分析で活用する統計知識を身に付けることができます。

【必須・おすすめ】統計検定 2級 公式問題集[2018〜2021年] 

「公式」と名のつく通り実際に出題されている問題であるため、統計検定2級を受けるときには必須の問題集です。

一つ目の難点は、解説は丁寧であるものの、難易度としては易しくないということです。「調べながら解いても最初は3割程度しか解けない」とレビューにあるように、解き始めは学習コストが高いため根気よく続けましょう。

二つ目の難点は、「問題集」であるため出題の順序はバラバラで、各単元のどこを勉強しているかがわからないことが難点です。問題が各単元のどこに対応するかを調べるには前述の「完全独習 統計学入門」や「統計学入門 (基礎統計学Ⅰ) 」を活用しましょう。

【深い理解をするには】統計学入門 (基礎統計学Ⅰ) 

東京大学が出版している統計学基礎の定番ロングセラーであり、統計学の重要項目が網羅的にカバーされています。出版年の1991年から30年間改訂が続けられており、「仮説検定」「確率統計検定2級の範囲を網羅的に解説しています。

本書のおすすめポイントは、統計学入門 (基礎統計学Ⅰ) の特徴は、数式の説明が丁寧にされていることです。数ⅡB、数ⅢCレベルの数学の前提知識がある方はこちらから取り組むのもよいかもしれません。

ただし、統計検定2級相当の統計学をまとめた書籍となりますが、モーメント母関数や中心極限定理の導出など、統計検定1級に出るような内容も一部取り扱われています。

統計学初学者には難解な内容が多いため、統計学の前提知識がある程度ある人、統計検定2級程度の統計知識を数式で理解したい人におすすめの一冊です。

逆に初学者が手に取る場合はある程度時間をかけて理解する必要があるため、心配な方はまず統計学の基礎を上記の「完全独習 統計学入門」で学んだのちに、深堀りのためにこちらの本を活用するとよいでしょう。