💥 20 個 ＃常見的統計錯誤，你犯過，或是犯了卻不知道嗎？⠀
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MedCalc 的作者 Frank，在 Facebook 分享了一篇跟統計相關的文章，叫做「生物醫學研究文章中，連你都可以發現的 20 個統計錯誤」，很有意思。（連結請見原始貼文）
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我（蔡依橙）認真看完後，覺得蠻不錯的，於是把這 20 個統計錯誤的標題翻成中文，協助大家節省時間，如果剛好有興趣的，可再針對該部分去閱讀原文。接著，分享一些我看完之後的想法。
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1. 數值報告時，提供了不必要的精確。例如 60 公斤體重，硬要寫成 60.18 公斤。
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2. 將連續變項分組，變成次序變項，但沒有說明為什麼這樣分。像是 CRP 不以數值去統計，而分成低、中、高三組，卻沒說明為什麼這樣分。
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3. 配對資料，只報告各組平均，卻沒報告其改變。也就是只報告治療前血壓、治療後血壓，卻沒報告有多少人上升、多少人下降、平均下降多少。
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4. 描述性統計的誤用，尤其該用 median (interquartile range) 的，硬是用成 mean +- SD。
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5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度，而非 95% CI。
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6. 只報告 p 值，卻沒提到差值以及臨床意義。
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7. 誤用統計方式。尤其常見的是混淆有母數跟無母數統計方法。
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8. 使用線性迴歸，卻沒有先確定資料之間是真的有線性關係。
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9. 沒有使用全部的資料，然後又沒把去掉的資料「為什麼被去掉」說清楚。
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10. 多組比較的 p 值校正問題。
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11. 在隨機分組研究時，過於詳盡地比較了兩組受試者的基本資料，像是性別比例、年齡、體重、血壓等等，而且資料好得太奇怪。
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12. 報告檢驗數值時，沒有定義 normal 與 abnormal。
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13. 計算 sensitivity 與 specificity 時，沒有說明一些介在灰色地帶的檢查結果，如何呈現與去除。
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14. 使用圖片與表格，只是為了儲存數據，而非以協助讀者理解為出發點。
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15. 畫出來的數據圖，視覺主觀上給人的印象，竟然跟數據本身不同。
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16. 在報告數據與解讀時，搞不清楚 units of observation 是什麼，例如心臟病的觀察研究，在 1000 個患者中有 18 位心臟病發，那 units of observation 就是 18。但如果這個研究是以診斷正確率為主，那 sample size 就是 1000。
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17. 把不顯著的統計，或 low power，解讀成 negative，而非 inconclusive。
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18. 分不清楚解釋性研究與實務性研究，前者為 explanatory / efficacy / laboratory，後者為 pragmatic / effectiveness / real world。嘗試兩種混著做，結果兩邊都做不好。
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19. 沒有用臨床能理解的方式來報告最終結果。
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20. 把統計的顯著性，當成臨床的重要性。例如：癌症用新藥治療，統計上很顯著的好，但追蹤了五年，患者只延長了七天的壽命。這就是統計有顯著，但臨床意義不大的例子。
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🗨 我（蔡依橙）的一些想法
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由統計專業人的角度，來看生物醫學發表，是很有警惕意義的，能讓準備發表的朋友，仔細看看自己是不是也犯了相關的錯誤。
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但另一個角度看，作者也提到，這些錯誤在幾乎一半的生物醫學論文上反覆出現！這就代表，其實生物醫學論文要刊登，並不代表我們什麼錯都不能犯，相反地，這 20 個錯誤裡頭，有些就算犯了，也還是能被刊登。
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以我們自己發表，以及過去協助同學的經驗來說，我會認為 2、7、10、14、15，是初學者也 ＃必須理解並避開的，其他的則是發表起步了之後，陸陸續續去注意，在往更高分期刊挑戰時，逐漸進步就行。
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實務上，3 分以下的醫學期刊，幾乎沒有專門的統計查核，你只要能通過「一般同行」的統計知識審查就行。也就是說，我是一個放射科醫師，剛開始起步，投稿到放射科 3 分以下期刊，文章中的統計，只要「＃一般有在做研究的放射科醫師」覺得可以就行，不見得要到「統計專家看過並挑不出毛病」。
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對於初學者如何起步，實務的協助，新思惟規劃了各種類型的研究課程，歡迎有興趣的朋友可以參考。目前正在開放報名中的，有以下三場工作坊，歡迎您瞭解各課程的課綱後，評估挑選最符合您需求的內容，前來上課，讓我們協助您成功起步。
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🟠 2021 / 11 / 7（日）統合分析工作坊
無經費、資源少也能發表，不用 IRB 且免收案的好選擇。
https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
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🔵 2021 / 10 / 17（日）臨床研究與發表工作坊
全新改款！跟著國際學者走，讓你寫作投稿都上手。
https://clip2014.innovarad.tw/event/
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🟢 2021 / 10 / 16（六）個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
把臨床上的各種想法，在 PubMed 化作專業生涯上的里程碑。
https://casereport.innovarad.tw/event/
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不只是說說而已，我們會舉實例，說明其意義、如何避開，在互動實作過程，實際由各位在自己的電腦上操作，從數據到軟體，從統計到繪圖，一次搞定，並避開常見錯誤，是真正以 ＃初學者起步 為核心的規劃。
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二十個常見的統計錯誤，與實務寫作時的考量。
🔗 原始貼文 │ https://bit.ly/2WESphu

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3. 配對資料，只報告各組平均，卻沒報告其改變。也就是只報告治療前血壓、治療後血壓，卻沒報告有多少人上升、多少人下降、平均下降多少。
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4. 描述性統計的誤用，尤其該用 median (interquartile range) 的，硬是用成 mean +- SD。
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5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度，而非 95% CI。
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6. 只報告 p 值，卻沒提到差值以及臨床意義。
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7. 誤用統計方式。尤其常見的是混淆有母數跟無母數統計方法。
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12. 報告檢驗數值時，沒有定義 normal 與 abnormal。
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13. 計算 sensitivity 與 specificity 時，沒有說明一些介在灰色地帶的檢查結果，如何呈現與去除。
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14. 使用圖片與表格，只是為了儲存數據，而非以協助讀者理解為出發點。
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15. 畫出來的數據圖，視覺主觀上給人的印象，竟然跟數據本身不同。
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16. 在報告數據與解讀時，搞不清楚 units of observation 是什麼，例如心臟病的觀察研究，在 1000 個患者中有 18 位心臟病發，那 units of observation 就是 18。但如果這個研究是以診斷正確率為主，那 sample size 就是 1000。
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17. 把不顯著的統計，或 low power，解讀成 negative，而非 inconclusive。
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18. 分不清楚解釋性研究與實務性研究，前者為 explanatory / efficacy / laboratory，後者為 pragmatic / effectiveness / real world。嘗試兩種混著做，結果兩邊都做不好。
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19. 沒有用臨床能理解的方式來報告最終結果。
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但另一個角度看，作者也提到，這些錯誤在幾乎一半的生物醫學論文上反覆出現！這就代表，其實生物醫學論文要刊登，並不代表我們什麼錯都不能犯，相反地，這 20 個錯誤裡頭，有些就算犯了，也還是能被刊登。
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二十個常見的統計錯誤，與實務寫作時的考量。
🔗 原始貼文 │ https://bit.ly/2WESphu

最近，我在「TIME時代」雜志的專欄文章裡，向全球的讀者介紹了大陸「世界工廠」的+AI自動化升級。隨著勞動力成本的上漲，工業自動化、智慧化勢必是大陸製造業的一劑特效藥。自動化能讓運營成本下降，但仍能讓中國大陸保持生產品質、流程、供應鏈維度的優勢。AI賦能產業升級的願景或許還需多年才能實現，但當下的大陸已經讓未來可期。

以下是專欄文章全文，經TIME授權翻譯轉載：

「中國世界工廠 + AI 的未來」

多年來，中國大陸一直被喻為「世界工廠」，即便在全球其他經濟體紛紛遭遇新冠疫情重擊的2020年，大陸製造產業仍然維持穩健的增長范式，全年產值高達3.854萬億美元，占到全球市場近三分之一。

但如果你腦中的大陸工廠是傳統的「血汗工廠」，是時候修正你的刻板印象了。大陸經濟已經迅速地從疫情衝擊下復蘇，疫情同時催化了各種各樣人工智慧（AI）的應用場景加速實現。自2014年以來，中國大陸的AI專利申請量已經超越美國，至今維持全球領先。在學術領域，中國大陸的AI研究論文發表數量、AI期刊的引用量，也雙雙在近年超過了美國。在產業方面，AI應用在大陸的落地速度超越世界其他國家和地區，具有商業價值的AI應用如今開始百花齊放，整合了軟體、硬體和機器人技術的新一代自動化揭開序曲，AI賦能傳統行業的能量，正在蓄勢待發地重塑各行各業。

人類社會至今經歷了三次不同的工業革命：蒸汽革命、電力革命和資訊革命。我相信，AI將會是推動全球第四次工業革命的核心引擎，在世界各地點燃數位化和自動化的變革，而這波前所未有的硬科技浪潮，將由中國來引領實踐。

由於勞動人口減少和新增人口放緩，中國大陸的傳統產業正面臨著勞動力成本上升的巨大壓力，AI正是解決這個難題的技術解答。人工智慧不僅能夠降低運營成本，提高生產效率，擴大整體產能，還有望能帶來收入的增長。

例如，創新工場投資的廣州極飛科技是一家致力於未來農業的AI科技公司，極飛將無人機、機器人和感測器部署在稻田、麥田和棉花田裡，用技術賦能農業中的播種、農藥噴灑、栽種管理、甚至天氣監測環節。用於作物噴灑的極飛科技R150農業無人車已經被推廣到了英國，應用在蘋果、草莓、黑莓等多種經濟作物的種植流程中。

一些大陸的創新公司正積極把機器人拓展到意想不到的場景。總部位於北京的鎂伽是創新工場投資的生命科學智慧自動化公司，他們和實驗室、製藥公司、高校合作，憑藉AI+機器人技術的積累，用自動化解決方案執行實驗室中勞動密集、重複性高、但需要高度精確的任務和流程，同時機器人作業也將盡最大可能保護實驗室人員降低實驗過程中的感染風險。

除了創業公司，我們看到幾家成熟的龍頭企業也開始積極擁抱AI。創新工場參與了有28年歷史的中力電動叉車，這家頭部的鋰電叉車製造商已經推出了能夠在工廠、倉庫自主運行的無人叉車，並且無需對運行環境進行改造，能快速實現從手動到電動到自動駕駛的搬運賦能創新。此外，擁有50多年歷史的領先客車製造商-宇通集團，與自動駕駛獨角獸企業-文遠知行戰略合作，已在大陸三個城市的馬路上運行全無人駕駛小巴。

接著會發生什麼？我大膽預見，在更長遠的未來，機器人和AI將接管大多數產品的製造、設計、交付甚至營銷——很可能將生產成本降低到和原物料成本相差無幾。未來的機器人有能力自我複製和自我修復，甚至做到部分自我反覆運算設計。房屋和公寓將交由AI主導設計，使用預製建築模塊，交由機器人像搭積木似地築樓蓋房。無人公交、無人摩托等隨傳隨到的自動化未來交通系統，能將我們安全無虞地送達想去的地方。

這些願景成為現實或許還需要多年，但此時的大陸正在積極鋪墊引領新一代自動化革命的基石。可期的是，中國工廠的實力將不僅僅體現在產能上，而將逐步彰顯在智慧上。

本文經「TIME時代」授權進行中文編譯，原文如下：

China Is Still the World's Factory — And It's Designing the Future With AI

BY KAI-FU LEE

For many years now, China has been the world’s factory. Even in 2020, as other economies struggled with the effects of the pandemic, China’s manufacturing output was $3.854 trillion, up from the previous year, accounting for nearly a third of the global market.

But if you are still thinking of China’s factories as sweatshops, it’s probably time to change your perception. The Chinese economic recovery from its short-lived pandemic blip has been boosted by its world-beating adoption of artificial intelligence (AI). After overtaking the U.S. in 2014, China now has a significant lead over the rest of the world in AI patent applications. In academia, China recently surpassed the U.S. in the number of both AI research publications and journal citations. Commercial applications are flourishing: a new wave of automation and AI infusion is crashing across a swath of sectors, combining software, hardware and robotics.

As a society, we have experienced three distinct industrial revolutions: steam power, electricity and information technology. I believe AI is the engine fueling the fourth industrial revolution globally, digitizing and automating everywhere. China is at the forefront in manifesting this unprecedented change.

Chinese traditional industries are confronting rising labor costs thanks to a declining working population and slowing population growth. The answer is AI, which reduces operational costs, enhances efficiency and productivity, and generates revenue growth.

For example, Guangzhou-based agricultural-technology company XAG, a Sinovation Ventures portfolio company, is sending drones, robots and sensors to rice, wheat and cotton fields, automating seeding, pesticide spraying, crop development and weather monitoring. XAG’s R150 autonomous vehicle, which sprays crops, has recently been deployed in the U.K. to be used on apples, strawberries and blackberries.

Some companies are rolling out robots in new and unexpected sectors. MegaRobo, a Beijing-based life-science automation company also backed by Sinovation Ventures, designs AI and robots to safely perform repetitive and precise laboratory work in universities, pharmaceutical companies and more, reducing to zero the infection risk to lab workers.

It’s not just startups; established market leaders are also leaning into AI. EP Equipment, a manufacturer of lithium-powered warehouse forklifts founded in Hangzhou 28 years ago, has with Sinovation Ventures’ backing launched autonomous models that are able to maneuver themselves in factories and on warehouse floors. Additionally Yutong Group, a leading bus manufacturer with over 50 years’ history, already has a driverless Mini Robobus on the streets of three cities in partnership with autonomous vehicle unicorn WeRide.

Where is all this headed? I can foresee a time when robots and AI will take over the manufacturing, design, delivery and even marketing of most goods—potentially reducing costs to a small increment over the cost of materials. Robots will become self-replicating, self-repairing and even partially self-designing. Houses and apartment buildings will be designed by AI and use prefabricated modules that robots put together like toy blocks. And just-in-time autonomous public transportation, from robo-buses to robo-scooters, will take us anywhere we want to go.

It will be years before these visions of the future enter the mainstream. But China is laying the groundwork right now, setting itself up to be a leader not only in how much it manufactures, but also in how intelligently it does it.

Source：https://time.com/6084158/china-ai-factory-future/

本集資料：
https://bit.ly/2Smvge6
https://bit.ly/2GuMXpm
https://bit.ly/30tg6rV
https://bit.ly/3cPLEgA
部分補充則是從遊戲中自行遊玩取得
資訊若有不完整或錯誤煩請留言指教
劇情翻譯為「本人親自翻譯」，因此有錯誤也煩請指正。
翻譯聲明：雖然是我本人親自翻譯（日文N2左右程度），但我仍然沒有翻譯的「著作權」，因為原劇情是卡普空所有，所以如果有引用我翻譯的內容者，你主動讓我知道，我感謝你，你沒讓我知道，我其實也沒辦法怎樣，哈哈，不過翻譯，我覺得還好，要使用就拿去用吧。

卡普空影像二創政策：
日文版：http://bit.ly/3pwrv4b
英文版：http://bit.ly/37rWdVU
中文說明：https://bit.ly/3dowzVy

#夢魘傑洛
#NightmareZero
#洛克人X6
00:00經典片頭
00:06片頭音樂：Rockman X6 X Vs. Nightmare
00:26夢魘傑洛小檔案
00:49劇情回顧
02:48Z光刀
03:14Z能源炮
03:38瞬間移動
03:59電刃零
04:25衝刺撞擊
04:38真．滅閃光
05:02幻夢零．改
05:20夢魘傑洛弱點武器（無傷）
06:09傑洛回歸後續劇情
07:56片尾音樂：Megaman X6 - Gates Laboratory Stage
08:06經典片尾

片頭設計：蛙他露B
影片剪輯：蛙他露B
影片特效：蛙他露B
腳本設計：蛙他露B
遊戲遊玩：蛙他露B
劇情翻譯：蛙他露B
字幕製作：蛙他露B
音樂著作權：CAPCOM所有
遊戲著作權：CAPCOM所有

FANDOM授權宗旨請看以下：https://bit.ly/3iqcflu
以CC-BY-SA發佈的FANDOM社區
為了增加知識與文化的自由溝通和交流，任何人在以CC-BY-SA授權的Fandom網站所貢獻的內容，都允許其他人在公眾範圍內進行以任何目的的免費重新使用、傳佈、改作，包括商業用途在內。內容歸屬權的使用是被允許的，同時，也允許對傳播內容或衍伸作品的自由版權發佈。

這次要來跟 @旅行YJ @諾斯Nox @後撤步 一起來玩密室逃脫桌遊《大搜查》! 真的是被這個遊戲搞到腦細胞死一堆啦!


以下介紹來自https://kknews.cc/zh-tw/news/oane6rp.html

謎題，從人類文明誕生之際開始一直延續至今。比如經典的斯芬克斯之謎：「什麼動物早晨用四條腿走路，中午用兩條腿走路，晚上用三條腿走路？腿最多的時候，也正是他走路最慢，體力最弱的時候。」從公元前400年左右被創作出來至今依然為人們所津津樂道。而到了21世紀，這個人類最為傳統的興趣愛好也與時俱進的以遊戲的姿態再次出現在我們的眼前。在當代，解謎遊戲一直是遊戲中的一個重要分類。從網際網路萌芽時代的《逃離紅色房間》，到剛推出不久的《銹湖》系列遊戲，雖然表現的形式稍有改變，但一直占有自己的角落，靜靜的發出璀璨的光輝。

在桌遊的世界當然也不會缺少解謎遊戲的身影。比如最近在摩點大熱並籌得了超過兩千萬人民幣的話題作品《迷宮·如意琳琅圖籍》就是一個圖書的形式將謎題呈獻到玩家眼前的桌遊。不過他並不是今天筆者要介紹的遊戲（畢竟還沒正式發貨並沒有辦法介紹）。今天真正要介紹的桌遊是另一個頗受推崇的解謎遊戲，也就是近期剛剛推出中文版的《大搜查（Unlock）》

《大搜查》是一個推出於2017年的系列作品，遊戲由一系列的卡牌組成。玩家在遊戲中的最終目標是在一個小時的時間內得出一個四位數的密碼逃離「密室」。在不同的劇本中密室所代表的意義也有所不同可能是個封閉住的房間也可能是一個荒島。這根據劇本的不同而不同——每一個劇本都是一個獨立的小故事。目前推出了中文版的是大搜查的第一季。打開遊戲外盒就可以看到作為劇本象徵的整整齊齊的三刀牌，但這其實還並不全部的遊戲配件。

《大搜查》在實際的遊戲進行中，除了需要這些卡牌之外，還有一個不在遊戲盒子中，但地位舉足輕重的額外配件,也就是APP，大搜查的遊戲無法脫離這個APP來完成。APP在這個遊戲中扮演的角色遠遠大於一個單純的計時器，他除了用於記錄一個小時的時間經過了多少之外，還負責驗證密碼正確與否，機關的破解方法是否正確，玩家錯誤嘗試扣除時間以及玩家提示。

這個提醒的作用要比想像中大很多，解謎遊戲中出現卡關再正常不過了，如果只是需要時間還好，但很多時候玩家卡關的原因是與設計師的腦迴路對不上，或者說沒有理解到設計師的用意，因為這種原因而造成的卡關往往無法通過時間來解決。比如《時間守望》基礎劇本的最終謎題筆者就因為這層原因卡了一個多小時，如果不是看了網上大神的攻略恐怕就要強行開門了。但在《大搜查》遊戲中，因為有了這個提示功能，雖然失去了些許懸念，但至少遊戲能順利的進行下去。

遊戲規則

遊戲中的主要卡牌分為四類：地點，物品，機關，密碼。

地點即是遊戲中的我們所處在的密室，在遊戲中起始卡背面必然是地點卡，地點卡上會有許多數字和字母代表著在遊戲中我們可以調查的事物（當然有些會隱藏起來，如果不仔細觀察是找不到的）。物品卡就很直接的是遊戲中我們獲得的物品了。物品的頂端通常會分為紅藍兩種，如果你覺得兩件物品組合在一起可能會發生奇妙的效果時，可以將這兩張卡的編號相加並打開對應的卡牌。機關卡意味著一個機關，我們需要在APP中輸入對應的號碼來開始挑戰機關，機關的正確解法可能就在機關自身之中，但也可能是需要在其他卡牌上尋找線索。密碼卡的意義就簡單了，它代表了這個地方有一道鎖，當玩家獲得了正確的密碼之後輸入APP，就會得到相對應的內容，如果這就是最終要打開的門的話，玩家也就通關了，遊戲會根據玩家在遊戲中的表現（耗時，錯誤嘗試，尋求提示次數等）給玩家得出一個最終得分，當然對於筆者這樣的體驗向玩家來說，只要能通關就好了（笑）

遊戲劇本

遊戲的第一季里包含了四個劇本，一個教學劇本和三個正式劇本。教學劇本由十張卡組成，但包含了正式遊戲中的所有內容，它會手把手帶著玩家了解這個遊戲如何進行，實際上可以起到一個代替說明書的作用——當然正式的說明書還是存在的。

遊戲的其他三個劇本就是正式的遊戲內容了，他們分別出自三個作者之手，每個作品的風格各不相同，劇情上也沒有什麼連貫性，應該算是獨立的。因為作者不同的原因，謎題的傾向也有所不同，比如第二個劇本「香腸鼠俠」就和其他兩個劇本迥然不同，不僅畫風無厘頭，很多謎題也十分的無厘頭。不過為了保證玩家的體驗我就不多講了，此間真意就留給玩家朋友們自己去體會吧。

作為一款A社漢化的劇本類遊戲，就不得不順便聊一聊它的翻譯，畢竟A社再翻譯上有著很多不光彩的過去。不過這次A社的翻譯還是做的不錯的，至少在筆者遊玩的時候並沒有遇到什麼嚴重影響遊戲進行的BUG，大家可以安心購買。不過倒是有一個非翻譯問題帶來的BUG嚴重影響了遊戲。那就是教學任務中的67指的實際上是69，這個問題是英文一版就有的，並且在二版進行了糾正。而A社在推出中文版時是根據英文一版來的，這個錯誤並沒有糾正，而是完美的繼承了下來，讓大家可以體驗「原汁原味的錯誤冒險」。大家在進行遊戲的時候千萬要多留意一下。

小結

《大搜查》是我目前玩過的最好的劇情向遊戲之一，他在遊戲體驗上十分靠近電子遊戲的解謎遊戲和真人的密室逃脫。和電腦上的解謎遊戲相比在一些設定上還是有不同的，比如隱藏數字。在卡片上沒找到就是沒找到，可不存在靠亂點矇混過關的可能性哦（笑）。另一個不同在於可以和小夥伴們互動，小夥伴們群策群力逃出生天的感覺是電子遊戲里無法獲得的。

而且在《大搜查》的後期一些劇本中甚至還會出現一些需要兩組人通力合作才能完成的謎題，實際上已經超過了電子遊戲的能力範圍里，充分發揮了桌遊的優勢（雖然這個劇本真的很難）。而相比與真人的密室逃脫相比，《大搜查》的最大特點就在於體量，遊戲的本體只是一刀牌，攜帶方便，開局也方便。不過這三類遊戲體驗各不相同，難分伯仲，各種取捨還是要看玩家自己的傾向了。


《大搜查》比較創新的採用了APP來輔助遊戲，這個模式曾經很少見，但隨著時代的發展也漸漸變的多了起來，比如《瘋狂詭宅》第二版就也採用了APP輔助遊戲的這個模式。不過實際上最初看到這個模式筆者是不太喜歡的，畢竟桌遊的一大特點在於可以不插電的進行遊玩，用插電的設備來輔助本應不插電的桌遊讓人不由得覺得有些失去本心。但是實際體驗下來，APP的表現確實非常好，讓筆者不由得說一句真香。APP的加入能提供很多一般桌遊配件很難給予玩家的東西，比如時限步步逼近的緊張感，比如說用聲畫和遊戲的配合，不採用這種模式的話是絕難做到的。另一方面還可以封印一個玩家的手機讓他專心投入到桌遊當中，更是妙不可言（笑）。

《大搜查》的外文版目前總共推出了五個季度十五個劇本，這對於一個2017年推出的遊戲來說算是比較誇張了，不過作為一個以劇情為賣點的遊戲，擴展多意味著玩家可以體驗到的內容多，實際上也是一件好事。雖然目前中文只推出了第一季度的中文版，但是開坑的畢竟是A社，至少應該不會出現挖坑不填的現象。如果你是一個密室愛好者，又或者是一個愛好思考愛好解謎的玩家，這都是極為合適的遊戲，不妨趕快去入手吧。


原文網址：https://kknews.cc/news/oane6rp.html
Unlock! is a cooperative card game inspired by escape rooms that uses a simple system which allows you to search scenes, combine objects, and solve riddles. Play Unlock! to embark on great adventures, while seated at a table using only cards and a companion app that can provide clues, check codes, monitor time remaining, etc.

Unlock! Escape Adventures includes three separate scenarios for you to explore:

In The Formula, you enter a secret laboratory to recover a mysterious serum that has been developed by a scientist. Will you solve all the riddles and get out in less than an hour?
In Squeek & Sausage, you need to thwart the plans of the despicable Professor Noside!
In The Island of Doctor Goorse, you must visit the island of an eccentric antique collector billionaire and overcome its traps!

An included ten-card tutorial allows you to learn how to play without reading the game rules.

Use the link below in order to download the Tutorial and a demonstration scenario, both in print-and-play!

This box is not distributed in the U.S

Note: Unlock! requires a free application to be downloaded from the App Store or Google Play. Once downloaded, an internet connection is not required during game play.

這次買了KKDAY的北海道一日行程之一
這個行程最大的有點就是
【全中文導覽】啊啊啊啊啊啊啊
沒毛病！沒有一句聽不懂
有問題就可以盡量問！

#小秘密
跟KKDAY會比直接官方買貴一點點喲
但方便囉😎😏

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