統計学初学者に統計検定2級をすすめる3つの理由

統計検定2級を学ぶことで得られる3つのメリット

本記事のタイトルにある通り、数ある統計学の資格試験の中で、お薦めしたい資格試験は、日本統計学会が認定する「統計検定2級」です。

統計検定2級を学ぶことで得られるメリットは３つあります。

データサイエンスで必要となる統計学の基礎を学ぶことができる
文系出身者でも統計学で必要となる数学的な素養があることを示すことができる
将来増えていく統計学ネイティブな若手ビジネスパーソンと対等に会話ができるようになる

① データサイエンスで必要となる統計学の基礎を学ぶことができる

統計検定2級を学ぶ最大のメリットは、データサイエンスや機械学習で必要となる統計学の基礎を学ぶことができることです。

統計学の基礎は、あなたが社内外のデータサイエンティストと会話をする場面においても、あなた自身がデータ分析者としてプロジェクトメンバーに対して分析結果を説明する場面であっても、必要となるスキルとなります。

具体的には、どのような形で統計学の知識が必要となるのでしょうか？

はじめに、あなたがプロジェクトメンバーから報告を受ける場合を考えてみます。

あなたがメンバーから「統計量ｔを用いて、有意水準５％で帰無仮説を検定した結果は….」と、報告を受けた場合に、もしも、あたなが統計学の基礎を理解していないと、

統計量ｔって何？
有意水準５％ってどういう意味？
帰無仮説って何？

などのように、言葉の意味すら分からず、その報告の内容や分析結果の妥当性が判断できない状態になってしまうことが考えられます。

このような状態では、相手側の主張が正しくない、あるいは、相手にとって都合がいい方向に結論がもっていかれているような場合であっても、適切な指摘をすることができず、言いくるめられてしまう可能性が考えられます。

次に、あなたがデータ分析者の立場でプロジェクトメンバーに報告を行う場合も考えてみます。

今後はあなたが「統計量ｔを用いて、有意水準５％で帰無仮説を検定した結果は….」と、プロジェクトメンバーに報告をします。その際に、メンバーから

何で有意水準を５％に設定したの？５％で妥当なのか？
なぜ統計量ｔを使ったのか？

と、質問を受けた場合、あなたは適切に答えられる自信がありますでしょうか？

分析結果の結論だけでなく、分析の過程や前提についても、しっかりと説明できないと、その分析結果が価値のないものになってしまう可能性があります。

後者のようなシチュエーションは、データエンジニアリングだけを学んでいた場合に陥ってしまうことが考えられます。

というのも、Pythonなどのデータ分析の教科書では、暗黙のルールかのように「有意水準５％設定」で説明をしているものがあります。そのため、学習者は「有意水準５％設定」に対して疑問や関心を持つことなく、問題の解き方やプログラミングの書き方にのみ学習の焦点が当たってしまいがちになってしまいます。

そして、有意水準５％設定に対して疑問を持つことがないまま、実際の分析の場で、学んだ分析の手法を活用しようとし、有意水準５％設定で分析を行うと、出鼻をくじかれる結果になりかねないということです。

このような理由より、データに関わる仕事をする人にとって、統計学の基礎知識は必須スキルであり、統計学の基礎を学ぶことができる統計検定2級を学ぶ意義は大きいと言えます。

② 文系出身者でも統計学で必要となる数学的な素養があることを示すことができる

別記事「文系ビジネスパーソンこそ統計学を学ぶべき理由」でも紹介している通り、統計学は理系ビジネスパーソンに限らず、文系ビジネスパーソンにも必要なスキルとなります。

一方で、統計学では、数式を扱うことから、数学的な素養が必要となります。

もし、あなたが、文系出身でデータサイエンスの実務経験がない状態からデータサイエンティストを目指すのであれば、統計学2級を取得することは、統計学で求められる最低限の数学的な素養があることを示すことに繋がります。

データサイエンティスト・データエンジニア・データアナリストなどの求人において、統計に関する知識として統計検定2級を必須あるいは歓迎と掲載する求人を見かけることがあります。
転職においては、実務経験が重視される場合が多いため、統計検定2級をもっていることが採用の直接的な決め手になることはありませんが、統計検定2級がひとつのものさしとして使われていることは事実となるため、統計検定2級はあった方が良い資格と言えます。