統計検定は、全10区分の試験範囲に分かれています。

合格発表などについて、自分が受験した級はどのような日程で行われるのか気になる方も多いのではないでしょうか。

本コラムでは統計検定の合格発表の日程や、級ごとの試験方式などを解説しています。統計検定に興味がある方は、ぜひ参考にしてください。

統計検定とは？

統計検定とは、一般財団法人である統計質保障推進協会が実施している検定試験。

統計検定は、その名の通り、統計に関する知識や技能を評価するための検定となっています。

統計を一言で説明すると「データを解析して、そのデータがどのようなものかを説明する手法」のことです。

統計はマーケティングなどの情報調査で用いられたり、近年注目されているデータサイエンスやAIを使った分析などでも根幹となる知識となります。

統計検定には4級・3級・2級・準1級・1級・統計調査し・専門統計調査士・データサイエンス（DS）基礎・データサイエンス（DS）発展・データサイエンス（DS）エキスパートの全10区分があります。

統計検定はあらゆるレベルに対応しており、データを取り扱う人には非常に有意義な資格といえるでしょう。

※関連コラム：統計検定とは？10種の試験内容と難易度、キャリアにマッチする検定を紹介

統計検定2023年度の合格発表はいつ？

統計検定の合格発表は、受験方式によって時期や発表の方法が異なります。

• CBT方式は試験直後に試験結果レポートが提示される
• 1級のPBT方式では約1ヶ月Webページに受験番号が掲載される

以下で詳しく解説します。

CBT方式は試験直後に試験結果レポートが提示される

CBT方式とは、パソコンを使って受験する方式。

試験内容は択一式や、複数を選択する複数選択式、数値を入力する形式などで出題されます。

統計検定では、1級以外は全てCBT方式で実施されています。

CBT方式の場合、試験の結果については試験直後に試験結果レポートが提示される形となっています。

1級のPBT方式では約1ヶ月Webページに受験番号が掲載される

PBT方式とは、紙ベースでの試験方法のことです。つまり問題用紙と解答用紙を用いたごく一般的でアナログな試験方法のことを意味しています。

PBT方式とはいえ、試験の内容は択一問題中心のマークシート形式であることも少なくありません。

現在統計検定では1級のみがPBT方式で実施され、それ以外はCBT方式で実施されています。

1級では試験日の約1ヶ月後に統計検定センターのWebページに合格者の受験番号が掲載されます。

ただし、この対応はWeb合格発表を希望した方のみです。

1級の解答用マークシートにはWeb合格発表の希望を確認する欄がありますので、Webページで合格を確認したい方は忘れずにチェックを入れておきましょう。

統計検定合格後の手続きについて

一般論として、資格試験においては合格後に、合格の証として合格証などが配布される場合があります。試験によっては、申請手続きが必要なものもあるでしょう。

この章では、そういった「必須の手続き」について、CBT方式の1級以外と、PBT方式の1級に分けて見ていきます。

CBT方式(1級以外)の場合

まず、1級以外のCBT方式の場合についてです。CBT方式では、試験直後に試験結果レポートが提示されます。

統計検定準1級・統計検定2級・統計検定3級・統計検定4級・統計検定データサイエンス基礎・統計検定データサイエンス発展の合格証は、試験日から4〜6週間後に発送されます。

そして、統計調査士と専門統計調査士の合格証および認定証は、試験翌月の中〜下旬の発送となります。

試験結果についてはオデッセイコミュニケーションズのWebサイトにログインしてもご覧になれますので、気になる方はこちらもチェックしておきましょう。

PBT方式(1級のみ)の場合

次に、PBT方式の場合についてです。統計検定の場合、PBT方式で受験する区分は1級のみとなっています。

統計検定の1級を受験し合格していた場合は、2023年1月中旬に「試験結果通知書」、合格者には「合格証」が発送されます。

2023年2月中旬には統計検定1級の「統計応用」と統計検定1級「統計数理」の合格者に「統計検定1級合格証」が発送されるので、しっかり受け取っておきましょう。

統計検定に不合格になった場合は

統計検定をもう一度受験する場合、特に独学で学習してきた人は、次のチャンスに予備校を利用するのも一つの手です。
予備校であれば、勉強スケジュールなども含めて、さまざまな相談に乗ってくれます。

統計といえば難しい数式が数多く頻出し、数学に苦手意識がある方にとっては手をつけにくいといった印象があるかもしれません。

そこでアガルートの統計学入門講座では、統計の基礎となる概念をなるべく複雑な数式は使わずに分かりやすく解説することを目指しています。

統計学を学んだことがない方であっても、実際のデータ分析に生かすためのイメージを持つことができるでしょう。

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