TOEIC800点を2ヶ月で確実に取る方法とその効果
この前の6月の試験でTOEIC800点を取ることが出来たので、記事にしようと思う。
ネットには本物の英語力（）など意味のわからないことを言って余計なことをさせる（例えば公式問題の暗唱など）勉強法もあるが、出来るだけそのような修業僧の方達とは距離を置くというかんがえのもと記事を書く。
そして、大学の単位のためや院試のためもしくはマウンティングのためにTOEICの点数を取るためだけの勉強方法が案外載ってないためハウツーとしてまとめる。
◆必要な実力
TOEICに限らずどんな英語の試験も実力+対策で点数が決まる。
流石に高校の文法も怪しいという方は2ヶ月で800は無理で、ある程度地力となる英語力が必要である。
TOEICの受験経験がある方は初回受験で450以上あれば十分。
ない方は高校の大学受験模試で2000人以上受験者がいるもので（例えば全統河合模試など）偏差値60あれば概ね大丈夫です。
なお、初期の実力が足りない場合800を超えず頭打ちになる可能性もある。
◆どれくらいの正解率が必要か
普通の試験なら100点以上はとれないもののTOEICは満点が990点というインフレ試験のため点数が高くなり異様に800点を怖がる人がいるが要は80%もしくはそれ以下でも800は来る。
800点を取るためにはリスニング400、リーディング400で半分ずつとるよりもリスニング450リーディング350取ったほうが現実的である。
後者のプランで点数を取った場合リスニングはおおよそ12〜15問、
リーディングは25問ミスまで許されると言った印象だ。
TOEICを受けたかなら分かると思いますが、TOEICはイコーティングという特殊な手法で点数を出しているため難しい問題が偶然当たっても簡単な問題を正解してない場合は得点が上がりにくいという現象が置きる。
故に、これは絶対ここまでなら大丈夫という基準ではないので悪しからず。
◆800点到達に必要なもの
・集中力
・鬼のメンタル
・実力の点数化（対策）
●集中力
TOEICの試験を一度でも受けたことある方なら分かると思いますがTOEICはものすごく退屈な試験だ。
試験時間はリスニングが45分、リーディングが75分と合計で2時間も問題を只管に解き続けます。
試験の内容自体も退屈で人が送ったメールを解読したり、意味の分からない状況での会話を聞き取り、どうでもいい設問に答える。全く拷問に等しい試験ですが、TOEICを受け続けているTOEICerとかいう人もいるから人類皆同じ感性を持ってるものとは限らないことがこの一つの試験からもわかります。
この退屈な試験を乗越えるために普段から集中力を削ぐような劣悪な環境でリスニングを行うことが必要だ。
余談だがこのことを高知トレーニング（）とかいうらしい。
●鬼のメンタル
リスニングでは次から次へと問題が流れてくるため、分からないところは時間を決めて適当にマークしてさっさと気持ちを切り替えていく強さが必要である。
また、今何問間違えたんだ…？みたいな疑問が自分の中で湧いてくるがそこをどうにか乗り切って頑張ってほしい。
対策としては仏教の国日本の禅などによって心を清めるのが良いだろう。また、他の受験者に邪魔にならない程度で加持祈祷を行うのも日本人らしくていい方法だ。
●対策
リスニングはリーディングと比べて得点が上がりやすいのでリスニングだけを勉強するべきだ。
本物の英語力（）を目指す英語仙人は単語から勉強して何年もかけて年老いていきながら990を目指せばいいが、時間は有限なので効果が大きいものからやるべきだ。
リスニングといっても全パート同じように勉強するのは少し要領が悪い。
例えば新形式になってPart1は7問しかなく、最初の方なので簡単な内容しかでないので対策する前から満点近く取れ他の受験者と差が付けにくい。
また、Part2も問題数が減り凡そテクニックだけでかなりの問題が解けるので最小限の対策に留めたい。
Part3,4に関しては似たような出題形式なのでどちらか一方の正解率が上がればもう片方もある程度は点数が比例して上がるのでどちらかに絞って勉強するべきだ。更にこの2つのPartでリスニングの半数以上を占めるのでここに力を入れないのは効率が悪い。
ここまでをまとめると
Part1 捨てる
Part2 最小限に留める
Part3 詳細なストラテジーをたててやる
Part4 捨てる
Part5 捨てる
Part6 捨てる
Part7 捨てる
経済学でノーベル賞をとったマイケルポーターが言っていたように（権威主義者ではないが引用）作戦とは何をやるかではなく何をやらないかであることが以上のことから分かる。
リーディングは対策を放棄しリスニングのみをやり他の受験者と差をつける。
以下具体的に使った参考書や模試を上げていく
♦使った参考書
・メガドリルPart１～４
これは前にTOEICを受けた時にリスニングの傾向と対策を知るために買った本で勉強を始めた当時金欠で新たに問題集を買う余裕がなかったので押し入れから引っ張りだして使った。
問題量が非常に多くpart3と４だけをやった。part３、４それぞれ360の問があり、12回分の問題が乗っている。
part３から始めた。まず普通に一周してディクテーションを二周目でやろうと思ったが全く気聞き取れない状態だったのでただただ苦痛で5題あたりで諦めた。
結局二周目も普通に問題を解くことにしたが、目標を設定して７０パーセントの正答率を目指して説くようにして、30問１セットで間違えたところはなぜ間違えたかを問題集に書きながらやっていくことにした。
具体的には、単語を知らなかったや早すぎて聞き取れなかったや設問が意味が分からないなどを書いた。そこで、どのようなときに間違えるかを整理した。面白かったのは間違えは連続して起こりやすいということが分かった。これはどういうこと言うとご存知の通りpart３は三問を１セットとし、一つの音源が流れ終わった後に設問がナレーターによって読まれるのだが、設問は問題用紙に記載されているため
必ずしもそのナレーションを聞く必要性はない。つまりナレーションが流れている間が答えを回答する時間になるわけだが、問題を思い出すなどしてマークに時間がかかってしまうと次の音源の用意ができなくなり次々と間違えを増やしていってしまう。
俗にいう先読みの重要性がこの問題集を解きながら理解できた。そこで設問に答える際に自分で以下のような行動をすることで先読みのペースを保った。
・ナレーターが設問２を読み上げ終わるまでにすべての設問をマークしておく。
・次の音源が始まる前に設問を最低２問目まで把握しておく。
三週目はこれを意識して解いて正解数よりもペースを意識して問題を解いた。
part4に関してはこのような行動パターンを少し変えて同様なことをやった。ただ、この問題集は２０１６年４月から始まった新形式とは違う旧形式の問題なのでいわゆるグラフ問題などが載っていないので注意が必要。
・超リアル模試
これも数年前にTOEICを受験する際に買った本で現在の新形式とは違う。
この問題集は上に買いたメガドリルの方法論を試すために使った。結果として９３０くらいとれたが、この問題集はほかの問題集と違いサンプルとして受験してもらった人のtoeicの点数に対する
この模試の点数の回帰直線を出して点数を推測とする方法をとっていると思われるのでリスニングの点数が少し高く出るようになっていました。例えば、８３点で４９５と出てしまうなど。
恐らく最小二乗法を用いて回帰直線を出したのだろうが、如何せんAmazonレビューなどをみるに本番時よりもかなり高い点数になってしまうようだ。実際私もそうであったし。。。
しかし、点数がなんらかの根拠に基づいてるのが分かる点でほかの模試より安心できた。
・TOEIC新形式精選模試リスニング
これは２０００円ほどで買えた新形式の模試なのだが、結果として買ってよかったなという印象。まず何といっても得点予測精度が非常に高い。試験直前に５セットあるなかの１セット目を解いたときにリスニングが９割に乗り超リアル模試のような高い得点が出ているのだろうなぁという感じで半ば信頼していなかったのだが、ほぼ同じ点に実際の試験でなった。
また、問題が試験難易度と非常に似通っていて、まさか試験を録音しておいてそれを問題にしただのでは？と思うほであった。韓国の某ハッカーズじゃないがそんなんことをしたら営業停止処分を受けてしまうのでやらないと思うが。。。
ほかにも細かい模試をやったりしているのでのちに追記する
統計学入門（基礎統計学)
価格：３０２４円（アマゾン調べ）
対象者：入門者じゃない初学者
【感想】
統計学のおすすめの教科書はあると大学の先生やグーグル先生に聞いたときに、
まず一番最初に紹介されるのがだいたいこの本であろう。
長年にわたっていくつもの大学で教科書として使われてきたこの本は赤本という名前で親しまれている。
しかし、入門統計学とタイトルにあるが統計のとの字も知らないような初心者がこの本を読んだら１章か２章で積読本の中に入れてしまうだろう。
その理由としてはこの本は入門本と謳っておきながら他の統計学入門本と比較して数学的な内容が充実しており、聖ペテルスブルクの逆説など知的好奇心を刺激するような例も多数取り上げられておるが、
その反面少々厳密で難易度が高い。
そのため基本統計学などで統計の初歩をある程度固めてから読むのが最適だと思われる。
だが、統計学をがっちり学びたいと思っている人にとってはいつでも手元に置いておきた良書である。
モーメント法やチェビシェフの不等式、ガウスマルコフの定理にまで触れており学部で習う統計学の教養的な部分をほぼ完ぺきに網羅している。
図も細かく書かれており、中心極限定理や大数の法則と言った確率統計のかなめとなる定理や法則においては乱数を用いた実験の詳細が書かれているなど理論だけではなく直感的な理解にも考慮して作成されている点は非常に良かった。
数学も上で厳密に書かれているとは述べているがあくまで数理統計程厳密には書かれておらず、Σと高校の数学そしてある程度の微分方程式の（偏微分くらい）知識があれば７章以外はすらすら読めると思われる。
欠点を上げるとすると発行から２０年近く経っているにもかかわらず改訂版が出されず少々コラムの内容が古いなと感じ。(最新ソフトのRなどについての言及がない)
姉妹本として自然科学の統計学や人文社会科学の統計学があるがそちらの本ではこの本の知識を前提として話が進むため入門統計学を読んでからそちらを読むとよい
Rによるやさしい統計学(オーム社) 山田剛史+杉澤武俊+村井潤一郎
【基本情報】
価格 ２７００円
読了目安時間 １５時間～
【学習範囲】
Rを全く使ったことはないが大学教養レベルの統計学の知識を持っている（もしくはそれすらなくても大丈夫かもしれません）方が対象となっている。
Rのインストールの方法から解析の方法まで基本が網羅されていて、簡単な検定が出来るようになる。しかし、インストールの方法は適当なウェブサイトを見たほうがいいかもしれませんが…
具体的な内容は大きく分けて二部構成になっており最初の方は推定や基本的な演算を行い第二部からは実際にデータを用いて解析を行っていくという内容になっている。
章は２０章に分かれており第一部が１～７章で第二部が８章からとなっている。
【感想】
数理統計の本やその他入門用の統計学の本を少し読んだくらいでは2部目は何やってるかわからない部分があると思う。因子分析や重回帰は数理統計でも結構後のほうに出てくることが多いのでその辺の章は理解できなくてもいいのかなと。
私はこんな分析の仕方があってこんな風に結果を見るんだー程度ですましましたね。
とにかくRに触れることを目標にするならかなり最適な本だと思います。本で学習したことでも変数が多いと手計算ではやりにくい分散分析などは関数入力するだけでこんな簡単にできるんだと感心しました。
入門・演習 数理統計 野田 一雄 (著), 宮岡 悦良 (著)
入門演習数理統計
価格：3780円
読了目安：300時間
【概要】
この本は数理統計を初めて学ぶ際に測度論の知識がなくても読めるように書かれたものである。前提知識は大学教養レベルの微分積分と線形代数となっているが線形回帰モデルが省かれているので線形代数の知識を使うことはあまりないと感じた。
しかし、微積の方は確率の性質上、期待値計算やその他諸々に使われていたので微積を学ばずしてこの本を読むのは大変難しいであろう。具体的には確率変数の返還という論点で使われる多重積分まで学習しておけば何とか読めると思われる。
また、入門・演習となっていて豊富な演習問題が練習問題や章末問題として載っているがほとんどが証明問題なため解答ページ数の都合上解答が省略されていることが多い。
例題を参照すれば何とか解けるものが大多数だが（時間はかかるが...）同じ著者が出している数理統計学の基礎（野田一雄）を参照にすればより詳しく書いてあるので解答載っているらしい（私は基礎から学ぶデータ解析（鈴木武）やインターネットを参考にしながら解いていました）のでそちらを手元に置いて居おくとよいだろう。
【到達範囲】
学部2、３年レベルの統計学の知識は身につくと思われる。線形回帰がのってないのでそちらの知識と専門の知識が補えれば統計学の門に入って「入門」したと言えそうだ。
前の記事で紹介した東大出版の統計学入門も入門とついてるがこの本を読んでいると本当に門を潜り抜けてるのを感じた。
具体的な学習範囲は確立の基礎的な内容（コルモゴロフの公理）から適合度検定（カイ二乗検定）まで書かれており、他の入門書には書かれていなかった（書かれていたとしても詳細は省かれていた）一様最強力検定、指数型分布族、十分統計量、完備統計量、モーメント推定、区間推定と検定の関係などが書かれていた。
【感想】
一通り読み切るのに3か月かかってしまい夏休みもあって図書館の期限がかなり伸びてしまい3か月の凍結をくらったがその分有益な書物だったと思われます（結局ヤフオクで買いました）。まだ完璧に理解できていない概念があるのでこれからも続けて学習していこうと思う。
上で説明した数理統計学の基礎も辞書として買っておきたいなと（高くてなかなか買えませんが）思います。
基本統計学【第三版】 宮川広男 書評
【基本情報】
価格 2800円
読了時間目安 30時間〜45時間
【学習範囲】
大学教養課程レベルの統計学を勉強するために書かれている。
著者も端書きで語っているが教養レベルではこの本以上にしっかりと統計学を数学的な説明を欠かすことなくすることはほとんど不可能だと考えられるくらいきっちりと書かれている。
しかし、数式による説明を読み飛ばしてもある程度なら統計学の知識を得ることができるので読み物として扱っても良いかもしれない(その場合は弁当屋の統計学を読んだほうが有益かもしれませんが)。
具体的な学習内容は
序章 統計知識の概要
一章 平均と分散
二章 度数分布
三章 回帰と相関
四章 確率
五、六章 確率変数と確率分布
七章 標本分布
八章 推定
九章 検定
十章 回帰
となっており回帰が三章と十章で出ているが前者は推測を用いない(記述統計学的な)回帰を学習し、後者は推測を用いた(推測統計学的な)回帰を学習する。
このように分けたのは回帰の概念を分かりやすくするためには条件付き平均を学習した後が良いと著者が考えたためである。
また、十章は教養レベルを少し上回っていると考えられるが発展的な内容に進む読者は是非読む内容だと考えられる。
【前提知識】
高校数学を2Bまで勉強していれば十分式の内容も理解できる。第一章からいきなりΣが出てくるがΣ(ﾟДﾟ)とならずにΣの基本的な意味である数式を足すを考えればそんなに難しくはないはず。
しかし、第六章まではそれほど数式的にも難しくないが第七章のt分布、χ二乗分布、F分布あたりから少し抽象的な考え方がでてくるので難しいかもしれない。
さらに第八、九章で出てくる推定や検定ではそれらが前提知識として話が進むので挫折してしまう方が多いと思われる。
しかし、何度も読んでいくうちにああこういうことかと分かってくると思うので諦めずくり返し読んでもらいたい。
また、データハンドリング(統計学分析ソフトRなどを用いての分析)をしていくほうが推定や検定
は具体的なことが分かるのでそちらも並行して行うのがいいだろう。
【感想】
私は何冊か統計学の入門の本を読んだのですが他の本は数式の説明がないもの某赤い本のように初では理解しにくいものなどばかりでした。
しかし、この本はその中韓をいくような本でほんとにお勧めです。
