実施趣旨
DX（デジタルトランスフォーメーション）の進展により、企業活動や行政サービス、教育、医療など社会のあらゆる分野でデータの活用が急速に進んでいます。こうした社会では、多様なデータを適切に読み取り、目的や状況に応じて分析し、その結果を根拠として判断や意思決定に活かす力が求められます。データを扱う場面では、単に数値を計算したり分析結果を得たりするだけでは十分ではありません。何を明らかにしたいのかという目的を意識しながら、データの特徴を把握し、仮説を立て、結果を確かめ、その結果を踏まえて次に何を検討すべきかを考えるという一連の分析プロセスが重要になります。
統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）では、CBT方式の特性を活かし、実際のデータセットを提示したうえで、小問を通して分析を段階的に進める構成を採用しています。受験者は、表計算ソフトExcelを用いてデータの前処理や集計を行い、記述統計によるデータの把握から始めて、比較や関係性の検討、さらには統計的な推測や判断へと分析を展開します。各小問は独立した計算問題ではなく、前の設問で得られた結果を踏まえながら次の分析へ進む構成となっており、受験者は分析の目的や文脈を意識しながら考察を深めていくことが求められます。
近年は生成AIをはじめとする分析支援技術が急速に発展し、データの集計や可視化、さらには分析結果の要約や解釈の候補までも容易に得られるようになりました。しかし、分析の目的に応じて適切な方法を選択すること、得られた結果が妥当であるかを検証すること、そして結果を根拠として適切な判断につなげることは、依然として人に求められる重要な能力です。
DS基礎では、分析手法の暗記やソフトウェア操作の巧拙ではなく、実データに基づいて分析を進め、その結果を吟味しながら次の問いへとつなげていく分析的思考力の基礎を評価します。
この検定は、高等学校までに学習する数学Ⅰ「データの分析」、数学B「統計的な推測」、情報Ⅰ「データの活用」、情報Ⅱ「データサイエンス」の内容を基盤とし、大学入試水準までの基礎的なデータサイエンス力を確認するものです。
データを適切に読み取り、分析結果を批判的に検証しながら、根拠に基づいて判断し意思決定につなげる力を認証することを目的としています。生成AI時代においても変わることのない、データを根拠として考え、問いを深め、判断するための基礎的な力を評価する検定です。
試験内容
統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）で評価するキーコンピテンシーをデータアナリティクス基礎とし、
（1）データハンドリング技能
（2）データ解析技能
（3）解析結果の適切な解釈
の3観点を、新学習指導要領（平成29年、30年改訂）に対応した大学入試までの内容構成で出題します。主に高等学校の学習指導要領のうち、数学I「データの分析」、数学B「統計的な推測」、「数学と社会生活」、数学A「場合の数と確率」、数学C「数学的な表現の工夫」、情報I「情報通信ネットワークとデータの活用」、情報II「情報とデータサイエンス」、理数探究基礎および理数探究等が関係します。
具体的な内容
データマネジメント（層別・水準化・変数変換）、データセットマネジメント（欠測値、外れ値処理、データセットの結合や構造化、抽出）、質的データの分析、量的データの分析、記述統計的手法、推測統計的手法、クロス集計分析、相関・回帰分析等
出題の特徴
（1）実際のデータセットを目的に応じてハンドリングし、その結果を問う問題
（2）分析を実行しその結果を問う問題
（3）分析結果を読み取り、文脈に応じた適切な解釈を問う問題
| 受験方法 | CBT方式試験 |
|---|---|
| 出題形式 | コンピュータ上で表計算ソフトExcelを使って処理した結果を基に、多肢選択や数値・文字入力で問題に答える形式 |
| 問題数 | 大問8題（大問1題当たり小問5問程度）、合計小問45問程度 |
| 試験時間 | 90分 |
| 合格水準 | 100点満点で、60点以上 |
| 出題範囲 | 統計検定 データサイエンス基礎出題範囲表 |
| バージョン | 202107版 |
※CBT方式試験の開始日：2021年7月13日（火）
統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）対応 データアナリティクス基礎 補助教材（クロス集計によるベイズの定理の理解）
統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）対応 データアナリティクス基礎 補助教材（母比率の信頼区間）
