統計検定®1級合格講座（統計数理／統計応用［医薬生物学］）
統計検定®は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。
名称使用の許諾は名称の使用に対する許諾のみであり、講座を公式認定とするものではございません）
難化！統計数理合格率推移
（2023年:22.5％→2024年:20.8％→2025年:18.0％）
受講形態・受講料
使用テキストの市販書価格は受講料（税込）に含まれています。
| 講座名 受講形態 |
一般価格 | 大学生協 | 代理店書店 | 講座コード |
|---|---|---|---|---|
| (1) 1級統計数理 総まとめ演習コース 通信（Web＋音声DL＋スマホ） 下記【注意事項】(1) 参照 |
16,000円 | 15,680円 | 15,200円 | XB26083 |
| (2) 1級統計応用[医薬生物学] 総まとめ演習コース 通信（Web＋音声DL＋スマホ） 下記【注意事項】(2) 参照 |
16,000円 | 15,680円 | 15,200円 | XB26084 |
| (3) 1級統計応用[医薬生物学] スタンダードコース 通信（Web＋音声DL＋スマホ） 下記【注意事項】(3) 参照 |
25,000円 | 24,500円 | 23,750円 | XB26098 |
配信日程：2026年3月23日(月)より順次配信開始、2029年2月28日(水)で配信終了
- 【注意事項】
-
- (1) 統計数理総まとめ演習コース
- 「カリキュラム(1)統計数理総まとめ演習」を提供。
- 対象：準1級上級/1級統計数理再受験生
後掲[受講前要件(難易度)表:統計学★★☆☆☆☆] - 使用テキスト
- LECオリジナル解説レジュメ＜データ送信のみ/発送なし/受講料に含む＞
- 市販書（1冊）＜データ送信なし/発送のみ/受講料に含む＞
- 『日本統計学会公式認定 統計検定1級公式問題集＜2022〜2024年＞
- 日本統計学会出版企画委員会【編】/統計質保証推進協会統計検定センター【著】価格 3,300円（本体 3,000円）
- 実務教育出版 2025年過去問題/略解
- ＜統計検定公式HPから2025年11月問題/略解PDFを各自ダウンロード＞
- (2) 統計応用[医薬生物学]総まとめ演習コース
- 「カリキュラム(2)総まとめ演習」を提供。
- 対象：準1級上級/1級統計応用[医薬生物学]再受験生
(後掲[受講前要件(難易度)表:統計学★★☆☆☆☆]) - 使用テキスト
- LECオリジナル解説レジュメ
＜データ送信のみ／発送なし／受講料に含む＞ - 市販書(1冊)＜データ送信なし /発送のみ/受講料に含む＞
- 『日本統計学会公式認定 統計検定1級公式問題集〈2022〜2024年〉』
- 日本統計学会出版企画委員会【編】/
- 統計質保証推進協会統計検定センター【著】
- 価格 3,300円（本体 3,000円）
- 実務教育出版
- 2025年過去問題/略解
- ＜統計検定公式HPから2025年11月問題/略解PDFを各自ダウンロード＞
- LECオリジナル解説レジュメ
- (3) 統計応用[医薬生物学]スタンダードコース
=(1)統計数理総まとめ演習+(2)統計応用[医薬生物学]総まとめ演習- 「カリキュラム(1)統計数理総まとめ演習」と
「カリキュラム(2)統計応用[医薬生物学]総まとめ演習」を併せて提供。 - 対象：1級初中級者
(後掲[受講前要件(難易度)表:統計学★☆☆☆☆☆]) - 使用テキスト
- LECオリジナル解説レジュメ
＜データ送信のみ／発送なし／受講料に含む＞ - 市販書(1冊)＜データ送信なし /発送のみ/受講料に含む＞
- 『日本統計学会公式認定 統計検定1級公式問題集＜2022〜2024年＞』
- 日本統計学会出版企画委員会【編】/
- 統計質保証推進協会統計検定センター【著】
- 価格 3,300円（本体 3,000円）
- 実務教育出版
- 2025年過去問題/略解
- ＜統計検定公式HPから2025年11月問題/略解PDFを各自ダウンロード＞
- LECオリジナル解説レジュメ
- 「カリキュラム(1)統計数理総まとめ演習」と
- (1) 統計数理総まとめ演習コース
推奨：参考書＜データ送信なし/発送なし/受講料に含まない＞
本講座受講後、自身で購入/復習(独学)の際の参考書として最適
詳細は下掲「統計検定1級(数理/応用)試験について」の「推奨：参考書」参照
講座概要
目次
講座の特長
特長1 講座の方針
下掲「準1級/1級オーバービュー」に基づき、 1級統計数理で習得した幅広い統計手法の理論的な裏付け/数理的な導出/証明の書き方を 1級統計応用でより実務的/実用的な統計手法の数理的な裏付けへの考察に展開
特長2 3コース
(1)統計数理総まとめ演習コース
(2)統計応用[医薬生物学]総まとめ演習コース
(3)統計応用[医薬生物学]スタンダードコース
コース(1)/コース(2)にて、過去13年分＜2012〜25年＞の1級統計数理/統計応用[医薬生物学]過去問の徹底分析(参照：上記「学習方針」)に基づいて、最新＜2022〜25年＞の1級統計数理/統計応用[医薬生物学]過去問の出題ポイントを具体的に(ときに図解を用いて)腹落ち総まとめ解説します。 準1級では各手法の成立条件・適用限界・結果の解釈の「仕方」を覚えることが重要でしたが、コース(1)「統計数理総まとめ演習」では、「理論的な裏付け/数理的な導出/証明を理解し展開できる力」が身につくよう腹落ちさせます。 また、コース(2)では、コース(1)で理解した理論的な裏付け/数理的な導出/証明を統計応用[医薬生物学]に展開し、実務で自走・実装できるよう腹落ちさせます。 コース(3)は、コース(1)とコース(2)がセットになった1級完全合格コースです。
特長3文系専門職講師による1級統計数理/統計応用[医薬生物学]最短合格ストラテジー/タクティクス！
統計検定1級最優秀成績賞受賞者(S評価：2021年統計数理)で中高数学指導経験豊富な1級統計数理プロ(オタク)で、東大薬学部を卒業し、弁護士として医薬/ライフサイエンス/バイオ分野の統計解析実務(1級統計応用[医薬生物学]出題対象分野)も行う講師が過去13年分＜2012〜25年＞の1級統計数理/統計応用[医薬生物学]過去問を詳細に徹底分析し、最新＜2022〜25年＞の1級統計数理/統計応用[医薬生物学]過去問の出題ポイントを具体的に(時に図解を用いて)解説、「理論的な裏付け/数理的な導出/証明を理解し展開できる力」を養成するという流れで、１級最短合格ストラテジー/タクティクスを腹落ちさせます。
特長4こんな方にオススメ！
- アクチュアリー受験や大学院入試の準備
- データサイエンティスト/高度専門職と専門コミュ力を身につけたい方
- 統計学や機械学習のレポートや論文が理解できる範囲をひろげたい方
- 統計/データ解析の活用法を学びたい、以下※の方々
- ※ マーケティング・購買分析担当
- 製薬企業/医薬品開発業務受託機関CRO/医療機器メーカー/ 規制当局/日本医療研究開発機構AMED/がん研などの メディカルアフェアーズMAや開発(R&D)担当
- 臨床試験や観察研究の統計解析・臨床開発・ データマネジメント担当
- 治験/臨床研究/リアルワールドデータを用いた 研究の計画・実施・解析担当
- 薬事・監査・非臨床試験製販後調査・ 安全性・学術・医薬情報担当
- 研究/開発(R&D)資金配分担当
- 大学病院やナショナルセンター等で学術研究支援機関ARO業務 に従事する医師・薬剤師・保健師・看護師等
- 臨床医学・薬学・健康科学・看護学・ 生物学・農林水産学の研究者
- 医療情報IT/DX/AIエンジニア
- ケモ・メディカル・バイオインフォマティクス/ ゲノム解析担当
- 食品/化学会社などの 研究開発(R&D) ・機能性表示食品・品質保証(QA)・ 品質管理(QC)・生産技術・プロセス最適化
- 最新過去問4年分は完全におさえておきたい方
- タイパ重視(学習時間※)の方
- ※［統計数理総まとめ演習］学習時間の目安
大学生/院生/ビジネスパーソン
＜文系＞
[確率・数理統計学未履修]：60〜120時間程度
[確率・数理統計学履修]： 30〜60時間程度
＜理系＞
[確率・数理統計学未履修]：30〜60時間程度
[確率・数理統計学履修]： 20〜30時間程度
- ※［統計数理総まとめ演習］学習時間の目安
(1)1級統計数理総まとめ演習コース
受講料(税込) 16,000円
配信日程：2026年3月23日(月)より順次配信開始、2029年2月28日(水)で配信終了
受講前要件（難易度：1級初中級）
| 数学 | ★★★☆☆☆ （大学入学共通テスト・数学ⅢC 学習経験者 上・中級公務員試験・技術系・ 工学に関する基礎(数学・物理)受験生/経験者 または上記相当者） |
|---|---|
| 統計学 | ★★★☆☆☆ （統計検定準1級/アクチュアリー1次・数学・モデリング 受験生/経験者 QC検定1級合格者 または上記相当者） |
| データサイエンス | ★★★☆☆☆ （E資格/データサイエンティスト数学ストラテジスト上級/ 統計検定データサイエンスエキスパート合格者/ Kaggle Expert または上記相当者） |
カリキュラム
重要度：[S]ランク ＞ [A]ランク ＞ [B]ランク ＞ [C]ランク
| 回数 | 学習要項 | 教材配信開始日 |
|---|---|---|
| 1 |
|
2026/3/23(月) |
| 2 |
|
2026/3/23(月) |
| 3 |
|
2026/4/27(月) |
| 4 |
|
2026/4/27(月) |
使用テキスト
●LECオリジナル
データ送信のみ /発送なし/受講料に含む
●市販書（1冊）
データ送信なし/発送のみ/受講料に含む
- 日本統計学会公式認定 統計検定3級・4級公式問題集＜2022〜2024年＞※
- 日本統計学会出版企画委員会【編】/
統計質保証推進協会統計検定センター【著】
価格 3,300円（本体 3,000円）
実務教育出版
●2025年過去問（問題と略解）
＜統計検定公式HPから2025年11月問題/略解PDFを各自ダウンロード＞
(2) 1級統計応用[医薬生物学]総まとめ演習
受講料(税込) 16,000円
配信日程：2026年3月23日(月)より順次配信開始、2029年2月28日(水)で配信終了
受講前要件（難易度：1級中上級）
| 数学 | ★★★★☆☆ （理系大学教養課程レベルの 線形代数·微分·積分 確率統計 学習経験者 または相当者） |
|---|---|
| 統計学 | ★★★★☆☆ （統計検定準1級/アクチュアリー1次·数学·モデリング 合格者 または上記相当者） |
| データサイエンス | ★★★★☆☆ （Kaggle Competition Masterまたは相当者） |
カリキュラム
| 回数 | 学習要項 | 教材配信開始日 |
|---|---|---|
| 1 |
|
2026/3/23(月) |
| 2 |
|
2026/3/23(月) |
| 3 |
|
2026/4/27(月) |
| 4 |
|
2026/4/27(月) |
使用テキスト
●LECオリジナル
データ送信のみ /発送なし/受講料に含む
●市販書（1冊）
データ送信なし/発送のみ/受講料に含む
- 日本統計学会公式認定 統計検定1級公式問題集＜2022〜2024年＞※
- 日本統計学会出版企画委員会【編】/
統計質保証推進協会統計検定センター【著】
価格 3,300円（本体 3,000円）
実務教育出版
●2025年過去問（問題と略解）
＜統計検定公式HPから2025年11月問題/略解PDFを各自ダウンロード＞
(3) 1級統計応用[医薬生物学]スタンダードコース
受講料(税込) 25,000円
配信日程：2026年3月23日(月)より順次配信開始、2029年2月28日(水)で配信終了
受講前要件（難易度：1級初中級）
| 数学 | ★★★☆☆☆ （大学入学共通テスト・数学ⅢC 学習経験者 上·中級公務員試験·技術系· 工学に関する基礎(数学·物理)受験生/経験者 または上記相当者） |
|---|---|
| 統計学 | ★★★☆☆☆ （統計検定準1級/アクチュアリー1次·数学·モデリング 受験生/経験者 QC検定1級合格者 または上記相当者） |
| データサイエンス | ★★★☆☆☆ （E資格/データサイエンティスト数学ストラテジスト上級/ 統計検定データサイエンスエキスパート合格者 または上記相当者） |
カリキュラム
(1) 1級統計数理総まとめ演習
重要度：[S]ランク ＞ [A]ランク ＞ [B]ランク ＞ [C]ランク
| 回数 | 学習要項 | 教材配信開始日 | |
|---|---|---|---|
| 1 |
期待値/分散/共分散・相関/ r次モーメント/モーメント母関数 3つの事象が同時に起きる確率[B] ― 確率分布 各種分布・特性値の関係図/ 負の2項/正規/指数/ベータ/カイ二乗/F 一様と条件付分布(密度関数/期待値/分散) 2変数の同時/周辺累積分布関数と重積分[B] ガンマ・ポアソンの混合分布・特性値[C] 確率変数の線形結合が従う分布/ ― 推定・検定 検定統計量と帰無分布/ モーメント法によるパラメータの推定/ パレート分布と最尤推定(特性値)[C] 繰り返しのない二元配置分散分析と欠損値[S] |
2026/3/23(月) | |
| 2 |
期待値/分散/共分散・相関/r次モーメント/ モーメント母関数/対数モーメント母関数 /チェビシェフの不等式/ガンマ関数 ― 確率分布 条件付期待値/ポアソン/ カイ二乗分布と一様乱数生成(逆関数法)/ カイ二乗確率変数Wと1/Wの期待値の導出 (期待値による自由度の確認/独立性の判定/ 条件付き期待値の算出)[B] 指数分布とモーメント母関数 (エクスポネンシャル・ティルティング)[A] ― 推定・検定 ポアソン分布の不偏推定量と一致推定量 (不偏推定量に対する漸近相対効率)[C] 線形回帰モデルと汎化誤差 (コクランの定理/線形代数)[S] 有限母集団からの非復元抽出と仮説検定 (有限母集団修正/不偏分散/近似正規性/ 統計量間の関係および検定の性質)[A] |
2026/3/23(月) | |
| 3 |
期待値/分散/共分散・相関/r次モーメント/ モーメント母関数/ガンマ関数/ コーシー・シュワルツの不等式 ― 確率分布 条件付期待値/2項/正規/指数/ガンマ/ パレート/経験分布/混合分布 ― 推定・検定 定数項のない線形単回帰モデルと推定量 (対数尤度/最小二乗推定量/フィッシャー情報量と最尤推定量/ 不偏性の証明/クラメール・ラオの下限 回帰係数の推定量の期待値・分散 回帰係数の検定と検出力)[B] 円板上の一様分布と推定量 (距離およびその最大値の累積分布・ 密度関数・期待値・分散/半径の最尤・不偏推定) ベルヌーイ試行と推定量の平均二乗誤差MSE (和の期待値・分散/十分統計量の証明と最尤推定量/ 推定量の比較と優劣の検討)[B] 経験分布関数・混合分布と有限母集団の検定 (非負値確率変数の分布関数と期待値/標本平均と面積の対応/ 期待値の公式の証明[パレート分布]/ 密度関数の導出/混合分布[指数/ガンマ] / 期待値の存在範囲と値)[C] 一様分布の順序/不偏/十分統計量・条件付期待値/分散の最小化 (フィッシャー・ネイマンの分解定理/ラオ・ブラックウェルの定理/ 推定量の平均二乗誤差)[A] |
2026/4/27(月) | |
| 4 |
階級化モデルの最尤推定とAICによる選択 (ヒストグラム型密度推定/ラグランジュ未定乗数法/ 最大対数尤度)/[B] 切断コーシー分布の位置母数の推定 (指数分布関数/十分統計量/極限分布・信頼区間)[A] 線形単回帰モデルの最尤推定と相関係数の標本分布[A] 2項分布の仮説検定のサイズと検出力 (最強力検定/ノンパラメトリック<確率化検定[ランダム化検定]>/ ネイマン・ピアソンの基本定理/頑健なp値)[B] ポアソン分布と対数正規分布の基本的性質・推定 (離散畳み込み/ポアソン分布の和/再生性/最尤推定の定石)[B] |
2026/4/27(月) | |
(2) 1級統計応用[医薬生物学]総まとめ演習
| 回数 | 学習要項 | 教材配信開始日 | |
|---|---|---|---|
| 1 |
[1] 比例ハザード性の証明 [2] 生存関数の導出 [3] 2重対数プロットが平行になる理由 [4] ハザード比の推定値と95%信頼区間 [5] 治療効果の評価 [6] おまけ：生存時間分析まとめ ※ 各関数の定義/主要な関係式/主要な解析方法 ― リスク比/オッズ比/因果推論(層別解析)※ ※ 医薬生物学分野での因果推論は、 単に計算ができるだけでなく、 「なぜその手法を使うのか」という 背景知識が問われる傾向にある。 層別解析：交互作用がない場合の共通オッズ比 マンテル-ヘンツェル (Mantel-Haenszel)検定 [1] 運転者と同乗者の死亡リスク(割合) [2] 死亡リスク比と死亡オッズ比(マッチング考慮なし) [3] Mantel-Haenszel リスク比·オッズ比 [4] 推定値の異同についての説明 [5] シートベルトの効果の推測 [6] おまけ：クロス表の統計処理 ― 線形混合効果モデル/分散共分散行列 [1] 分散共分散行列の導出 [2] 変量効果がない場合のβの推定 [3] 被験者ごとの相関を加味したモデル ― 2項/一様分布/ベイズ推定 [1] πに関する尤度関数と最尤推定量 [2] πの事後分布 [3] 事後分布の最頻値 [4] 事後分布の期待値と最尤推定量、 事前分布の期待値の関係 [5] 周辺分布 [6] 有効と判断される場合の最小値 [7] おまけ：ベイズ推定 ― 2変量正規分布/平均への回帰/条件付分布 [1] 差の期待値と分散、および 下側確率 [2] 条件付期待値·分散と平均への回帰 [3] 測定モデルの分散·共分散 [4] 条件付分布 [5] 2回目の測定値の分布と確率 |
2026/3/23(月) | |
| 2 |
[1] パラメータによる対数オッズとオッズ比の表現 [2] 対数尤度関数の係数の算出 [3] モデル1のパラメータ推定値の算出 [4] 尤度比検定による年齢の効果の検定 [5] 予測確率に基づく的中率の算出 ― 指数分布/フィッシャー情報量/サンプルサイズ設計 [1] 尤度関数と最尤推定量の導出 [2] フィッシャー情報量の導出 [3] 検出力を満たす表現 [4] 必要な被験者数の導出 [5] 最小の被験者数の算出 [6] おまけ：デルタ法 ― メタ解析における変量効果モデル/ 異質性の推定/モーメント法 [1] 対数尤度関数の導出(固定効果モデル) [2] 最尤推定量の導出と性質 [3] 統計量Qの期待値の導出 [4] モーメント法による推定量 [5] 異質性の指標の推定値 [6] おまけ：メタアナリシス(解析)まとめ ― 時系列解析/3変量正規分布/Toeplitz構造/ 赤池情報量規準(AIC) [1] 平均ベクトルの最尤推定量の同時分布 [2] AICによるモデル選択 [3] 相関行列の推定値 [4] 変化量の平均値と標準誤差 [5] 帰無仮説の検定 ― モンティ·ホール問題 [1] 条件付確率の比例関係の証明 [2] 条件付確率の導出 [3] 選択に偏りがある場合の確率 [4] 2項検定の設計と検出力 |
2026/3/23(月) | |
| 3 |
[1] 診断精度の指標(感度⋅特異度⋅的中率) とROC曲線※ ※ ROC(Receiver Operating Characteristic)曲線 は縦軸に感度(真陽性率)、横軸に偽陽性率 (1-特異度)をプロットしたグラフで、 下側の面積(Area Under the Curve：AUC) は、診断検査における検査マーカーの 診断能力を数値化する指標。 [2] 2項分布の正規近似 [3] 対応のある2値データの検定(マクネマー検定) [4] 検査データの適用：陽性的中率/陰性的中率 ― RCTにおける治療効果の推定と効率の比較 [1] 推定量1, 2の分散の導出 [2] 共分散分析(ANCOVA)： 回帰モデルによる治療効果の推定 [3] 2変量正規分布 [4] 期待値が一致するための条件 ― カイ2乗検定/欠測値と多重補完法/2項分布 [1] 治療群と欠測の有無の独立性の検定 [2] 改善割合の差の分散の推定値の算出 [3] ルービンのルールによる分散の統合 [4] 条件付き分散の導出 [5] 補完間分散の条件付期待値 [6] おまけ：多重補完法とルービンのルール ― ファミリーワイズエラー率(FWER)/分散分析(ANOVA)/ ボンフェローニ(Bonferroni)補正/用量反応関係 [1] 帰無仮説の下での FWER （少なくとも1つの帰無仮説が棄却される確率） [2] ボンフェローニ補正(手順)における有意水準※ ※ 多重比較問題の解決(誤検出の防止)のために 個別の検定の有意水準を厳しくする [3] FWERがα以下に制御されるための条件 [4] 2つの検定統計量の相関係数1 [5] 直線的な用量反応関係を検討するための対比ベクトル [6] 2つの検定統計量の相関係数2 ― 相関行列と重回帰分析 [1] 正規方程式からの係数の導出と計算結果の確認 [2] 予測値の分散および共分散 [3] 決定係数の計算 [4] おまけ：抑制変数 |
2026/4/27(月) | |
| 4 |
(ノンパラメトリック) [1] 帰無仮説と対立仮説の設定 [2] 帰無仮説/対立仮説の下での順位和の期待値 [3] 検定統計量の特性 [4] 検出力の算出 ― ポアソン分布を用いた死亡率の比較とベイズ推論 [1] 最尤推定量とその実現値 [2] 正規近似を用いた死亡率の差の検定 [3] 事前分布/事後予測分布(負の2項分布)の導出 [4] 事後予測量の期待値/ベイズ推定 ― 競合リスクモデルと原因別ハザード [1] 原因別ハザード関数の導出 [2] 生存関数/分布関数の関係性の証明 [3] 全ハザードと原因別ハザードの和 [4] 生存関数の導出 [5] 共変量効果の評価の妥当性 ― 多重性の調整とFWERの制御 [1] FWERの算出 [2] ボンフェローニ法を用いたFWER [3] ボンフェローニ法とシムズ法で異なる棄却域 [4] 検定統計量が2変量正規分布に従う場合の FWERの特性 ― 直接調査法と確率調査法による比率の推定 [1] 推定量の期待値と分散 [2] 最尤推定量 [3] 確率調査法において YES と答える確率 [4] 確率調査法における最尤推定量 [5] 推定の精度(統計的効率性)/プライバシー の保護(回答の心理的ハードル)による選択 |
2026/4/27(月) | |
使用テキスト
●LECオリジナル
データ送信のみ /発送なし/受講料に含む
●市販書（1冊）
データ送信なし/発送のみ/受講料に含む
- 日本統計学会公式認定 統計検定1級公式問題集＜2022〜2024年＞※
- 日本統計学会出版企画委員会【編】/
統計質保証推進協会統計検定センター【著】
価格 3,300円（本体 3,000円）
実務教育出版
●2025年過去問（問題と略解）
＜統計検定公式HPから2025年11月問題/略解PDFを各自ダウンロード＞
講師紹介
TOKUBI Ryuta徳備 隆太 講師
- 東京リーガルマインド 統計検定データサイエンス講座講師
- アンダーソン・毛利・友常法律事務所・弁護士(担当産業分野：医薬・ライフサイエンス・バイオなど)
東京大学薬学部卒業(薬学士)。2021年統計検定1級統計数理/統計応用[医薬生物学]合格、統計数理では極めて優秀な成績を納めた受験者に与えられる最優秀成績賞
＜S評価＞受賞。
2018年弁護士登録（第二東京弁護士会）、2018年12月よりアンダーソン・毛利・友常法律事務所のアソシエイト弁護士として主に景品表示法・ヘルスケア・薬事・科学に関連した事件、薬機法・特許等の知的財産権に関する事件を取り扱っており、そのような事件・アドバイスの中で、統計学を利用した主張・反論を組み立てたりと、理系(薬学士)バックグラウンドとの「1.2足のわらじ」の強みを活かしています。ペーパー試験は得意なので、大学4年間の家庭教師と塾講師経験を活かして、自分が持っている試験に受かるコツをお伝えできればと思います。数学はパズルを解くような楽しさがあり大好きで、大学入学時には数学者になれたらいいな、とぼんやり希望を抱いていて、大学入学後も厳密に理論を組み立て、議論することで少しずつ数学の世界が広がっていくという面白さを感じていました。「依頼者から相談を受ける中で統計が問題となることが多く、話の理解やディスカッションがスムーズになり、より良いアドバイスができる」など「統計学基礎技術を持つ医薬経済学の専門家として1.5足のわらじを履いて、統計学の専門家ではないけど、専門技術を持った上で別のこともかなり分かっている人材は貴重な存在」という思いもあって、統計検定1級を受験しました。まさに今、弁護士として働いている中でもそのことを強く感じています。
受講形態・受講料
使用テキストの市販書価格は受講料(税込)に含まれています。
| 講座名 受講形態 |
一般価格 | 大学生協 | 代理店書店 | 講座コード |
|---|---|---|---|---|
| (1) 1級統計数理 総まとめ演習コース 通信（Web＋音声DL＋スマホ） 下記【注意事項】(1) 参照 |
16,000円 | 15,680円 | 15,200円 | XB26083 |
| (2) 1級統計応用[医薬生物学] 総まとめ演習コース 通信（Web＋音声DL＋スマホ） 下記【注意事項】(2) 参照 |
16,000円 | 15,680円 | 15,200円 | XB26084 |
| (3) 1級統計応用[医薬生物学] スタンダードコース 通信（Web＋音声DL＋スマホ） 下記【注意事項】(3) 参照 |
25,000円 | 24,500円 | 23,750円 | XB26098 |
国家公務員試験
配信日程：2026年3月23日(月)より順次配信開始、2029年2月28日(水)で配信終了
- 【注意事項】
-
- (1) 統計数理総まとめ演習コース
- 「カリキュラム(1)統計数理総まとめ演習」を提供。
- 対象：準1級上級/1級統計数理再受験生
(後掲[受講前要件(難易度)表:統計学★★☆☆☆☆]) - 使用テキスト
- LECオリジナル解説レジュメ＜データ送信のみ/発送なし/受講料に含む＞
- 市販書(1冊) ＜データ送信なし/発送のみ/受講料に含む＞
- 『日本統計学会公式認定 統計検定1級公式問題集〈2022〜2024年〉』
- 日本統計学会出版企画委員会【編】/統計質保証推進協会統計検定センター【著】価格 3,300円（本体 3,000円）
- 実務教育出版 2025年過去問題/略解
- ＜統計検定公式HPから2025年11月問題/略解PDFを各自ダウンロード＞
- (2) 統計応用[医薬生物学]総まとめ演習コース
- 「カリキュラム(2)総まとめ演習」を提供。
- 対象：準1級上級/1級統計応用[医薬生物学]再受験生
(後掲[受講前要件(難易度)表:統計学★★☆☆☆☆]) - 使用テキスト
- LECオリジナル解説レジュメ＜データ送信のみ/発送なし/受講料に含む＞
- 市販書(1冊) ＜データ送信なし/発送のみ/受講料に含む＞
- 『日本統計学会公式認定 統計検定1級公式問題集〈2022〜2024年〉』
- 日本統計学会出版企画委員会【編】/統計質保証推進協会統計検定センター【著】価格 3,300円（本体 3,000円）
- 実務教育出版 2025年過去問題/略解
- ＜統計検定公式HPから2025年11月問題/略解PDFを各自ダウンロード＞
- (3) 統計応用[医薬生物学]スタンダードコース
=(1)統計数理総まとめ演習+(2)統計応用[医薬生物学]総まとめ演習- 「カリキュラム(1)統計数理総まとめ演習」と「カリキュラム(2)統計応用[医薬生物学]総まとめ演習」を併せて提供。
- 対象：1級初中級者
(後掲[受講前要件(難易度)表:統計学★☆☆☆☆☆]) - 使用テキスト
- LECオリジナル解説レジュメ＜データ送信のみ/発送なし/受講料に含む＞
- 市販書(1冊) ＜データ送信なし/発送のみ/受講料に含む＞
- 『日本統計学会公式認定 統計検定1級公式問題集〈2022〜2024年〉』
- 日本統計学会出版企画委員会【編】/統計質保証推進協会統計検定センター【著】価格 3,300円（本体 3,000円）
- 実務教育出版 2025年過去問題/略解
- ＜統計検定公式HPから2025年11月問題/略解PDFを各自ダウンロード＞
- (1) 統計数理総まとめ演習コース
推奨：参考書
＜データ送信なし/発送なし/受講料に含まない＞
本講座受講後、自身で購入/復習(独学)の際の参考書として最適
詳細は下掲「統計検定1級(数理/応用)試験について」の「推奨：参考書」参照
準1級/1級オーバービュー
準1級オーバービュー
試験形式
CBT方式(選択式・一部数値入力)
目標:
- [統計学]
- ＜理系＞ 大学教養課程レベル
- ＜文系：統計学＞ 大学3,4年生レベル
- [データサイエンス]
- ＜理系＞ 大学3,4年生レベル
- ＜文系＞ 大学院基礎レベル
主な学習対象(専門領域)
- [データサイエンス]基礎(計量経済学基礎含む)
- − 数理解析計算初級：微積分基礎/線形代数基礎
- − 広範な解析モデル/手法の使い分け
例：多変量/時系列/生存時間/分割表解析
ベイズ統計/シミュレーション/機械学習の基礎 - − 上記データ処理(収集/読み取り/分析)
例：標本調査法/実験計画法
特徴
- (専門領域)を広く、浅く、網羅的にかつ実践的に
- 数理的な導出/証明よりも、各手法の成立条件・適用限界・
結果の解釈の「仕方」を覚える
1級統計数理オーバービュー
試験形式
PBT方式(論述・記述式)
目標:
- [統計学]
- ＜理系＞ 大学3,4年生レベル
- ＜文系＞ 大学院基礎レベル
- [データサイエンス]
- ＜理系＞ 大学院基礎レベル
- ＜文系＞ 大学院修士課程レベル
実務数理基礎レベル
主な学習対象(専門領域)
- [数理統計学]基礎(計量経済学応用含む)
- − 数理解析計算上級：数学定義に基づいた数式導出/変形/証明
微積分応用
例：ラグランジュ未定乗数法/制約条件付き最適化
確率密度関数等の積分計算/モーメント母関数/積率母関数
変数変換/ヤコビアン
畳み込み
極限分布(漸近理論 ＜デルタ法など＞ )
分布の導出
線形代数応用
例：線形モデル・多変量解析の推定量導出
線形変換
行列の計算 - − 確率分布の数理
例：変数変換/モーメント母関数
二項/ポアソン/負の二項/超幾何/ベータ/ガンマ/対数正規分布など
混合分布 - − 推測統計理論の数理/証明
例：最尤推定
推定量の一致性・有効性
情報量規準AIC/十分統計量/
デルタ法/フィッシャー情報量
最強力検定/尤度比/検出力
特徴
- (専門領域)を深堀り、数学的・論理的に厳密に理解
- 各手法がなぜ使われるのか、なぜ正しいのか
前提条件・適用限界・結果の信頼性などを正しく理解 - 統計的手法の「やり方」を覚えるよりも、
理論的な裏付け/数理的な導出/証明を「理解し展開できる」ことが重要
1級統計応用[医薬生物学]オーバービュー
試験形式
PBT方式(論述・記述式)
目標:
- [統計学]
- ＜医歯薬・看護・疫学/バイオ/農林水産分野＞
大学院修士課程レベル
統計解析実務(研究/調査/実験計画法/検査)基礎レベル
- ＜医歯薬・看護・疫学/バイオ/農林水産分野＞
- [データサイエンス]
- ＜メディカル/バイオインフォマティクス分野＞
大学院修士課程修了レベル - ＜計量経済学・医学経済学分野＞
大学院修士課程修了レベル
- ＜メディカル/バイオインフォマティクス分野＞
主な学習対象(専門領域)
- [数理統計学]基礎(計量経済学数理上級含む)
- − 数理解析計算：数学定義に基づいた数式導出/変形/証明
微積分応用
例：確率密度関数等の積分計算/モーメント母関数/積率母関数
変数変換/ヤコビアン
畳み込み
極限分布(漸近理論 ＜デルタ法など＞ )
分布の導出
ラグランジュ未定乗数法/制約条件付き最適化
線形代数応用
例：線形モデル・多変量解析の推定量導出
線形変換
行列の計算 - − 確率分布の数理
例：変数変換/モーメント母関数
二項/ポアソン/負の二項/超幾何/ベータ/ガンマ/対数正規分布など
混合分布 - − 臨床試験(治験)/疫学研究・解析のデザインの基礎
- − 生存時間分析
(ケモ/メディカル/バイオインフォマティクス基礎等) - − ノンパラメトリック検定
- − 打ち切りが生じる試験の解析手法
- − リアルワールドデータの活用
例：スモールデータ（小標本）の解析手法
欠測データの取扱い
多重比較問題の解決(誤検出の防止)とボンフェローニ補正 - ― 因果推論(層別解析)
例：交互作用がない場合の共通オッズ比
マンテル-ヘンツェル(Mantel-Haenszel)検定
特徴
- (専門領域)を深堀り、実務的/実用的(データ解釈)な手法の数理的裏付けを学習
- 統計数理で幅広い統計手法の理論的な裏付け/数理的な導出/証明を固め、
統計応用でより実用的な統計手法の数理的な裏付け・展開・考察ができるようになる