💥 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。
⠀
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

💥 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

智英最近工作比較忙碌，每次回家還要面對髒亂的家裡，還有翹著腳看電視的先生，她只是希望這個家不要只有她一個人在操心，沒想到不說還好，一說就爆炸⋯⋯
「你都看不到髒亂嗎？」智英說。
「喔，是嗎？有髒嗎？」
「在我下班回到家之前，你都不能夠主動整理一下嗎？」
「很乾淨啊！我想說等你回到家再一起來弄。」
「為什麼每次都要等到我回來之後？」
「好啦！我知道了。」*

原本工作一天已經心很累了，遇到一個豬隊友又更累，重點並不在於先生有沒有答應她要打掃家裡，而在於先生的答應看起來相當敷衍。

事實上，藏在這些話背後的訊息是：難道你都沒有看見我多麼在意家裡的整潔嗎？現在防疫期間，難道我們就不能多注重一些衛生嗎？為什麼搞得好像只有我一個人在乎這件事情一樣？

但智英事後想想，其實當下是在氣頭上，而且她最後講那句「和你這種人結婚是我的錯」真的有點過頭了，她也很後悔。

或許在我們的人生當中也會發生類似的情況。有些時候，我們一不小心就會講出一些傷害對方的話，如果時光倒流，一切有沒有可能不同？

這本書的作者分享了五個「在提出請求的時候，好好說話」的方式，羅列如下：

1.早點說出請求：你可能會說找說有什麼用，對方還是不會做，不是嗎？的確，有時候早說沒有用，但總比沒說，然後事發的當下才責罵對方來得好。像是這個例子裡面，倘若兩個人可以更早就先討論有關於家裡面整潔的期待跟規劃，就不會在一開始的時候出現「先生覺得不髒，但太太覺得骯髒」的狀況。太太也可以用「提出建議」的方式，讓語氣變得溫和，例如「大概每天四點到五點的時候，我們來打掃家裡，誰在家誰就先打掃，你覺得如何？」我自己的經驗是，在每一個要求之後加上「你覺得如何？」，通常會讓對方有一種被尊重的感覺。

2.用拜託取代命令：一個簡單的開場白是「你可以幫我一個忙嗎？」，這裡並不是說做家事是太太的事，而是兩個人對於整潔的想法不一樣，所以在先生的眼光裡面，「把家裡面打掃得『更』乾淨」其實是一種幫忙（畢竟在先生的價值觀中，現在的狀態「已經」很乾淨了）。如果先生願意為了太太的整潔標準而做出調整，相信太太也會覺得很窩心。 像這種標準不一的時候，標準比較高的人如果能夠先退一步，邀請對方來「幫忙」達到這個標準（儘管對你來說可能只算是「基本」的標準），對方也會有被尊重的感覺。

3.有話直說不要繞圈子：有些時候我們講話會有一種奇怪的習慣，會講一些無關的事情，然後把句子拉得很長，真正的要求卻藏得很隱晦。例如書裡面提到幾個例子——「等一下不去休息站買個東西，這樣真的沒關係嗎？」（我想要去休息站休息！）、「待在家裡面好悶喔。」（我好想要出去玩）、「你想喝咖啡嗎？」（你可以幫我買杯咖啡嗎？），這些迂迴的句子背後其實都可以有更直接的說法。直接的句子有一個好處是，不會讓對方覺得還要猜來猜去很辛苦，但對於拒絕敏感度比較高的人（rejection sensitivity），由於太害怕被拒絕了，所以傾向用迂迴的方式來表達，但是當對方沒有辦法讀懂意思的時候，又會覺得失望。所以，有些時候就直說無妨吧，對方的拒絕並不是拒絕「你」，而是拒絕你的「請求」。

4.有時候不必解釋太多：想像一下，主管叫你協助一個案子，光是說明為什麼要做這個案子就花了兩個小時，最後再告訴你說你要做什麼，你會不會失去耐心呢？如果是兩個人一起共同決定的重要事情（例如是不是要生小孩），當然需要長時間的討論，但如果是「你拜託對方去做某一件關於你的事情」，有些時候對方可能不太需要知道全部的原因，簡潔的說出你的要求就可以了。

5.記得說謝謝：看起來好像是很簡單的一個方法，但是在一起久了之後，親近生輕蔑，我們經常會忘記對自己所愛的人說聲謝謝，其實就算是一個簡單的謝謝，對方也會放在心裡面。研究顯示，長期對彼此感恩的夫妻，比起每一天都在責備對方、或者是只聊生活瑣事的夫妻，生活滿意度較高、憂鬱的狀況也比較少。所以，從今天開始練習說謝謝吧，就算會覺得很彆扭，也不要吝嗇你的感謝。

這本書裡面，還分享了很多溝通的時候我們會遇到的、很特別的心理狀況，例如「講反話」來進行負面攻擊、「要求對方罵自己」來符合心中「自己很可憐」的形象；甚至有些時候根本就沒有講出「話」來，光是站一個人旁邊就覺得快要窒息，這些都是常見的「溝通」情境。作者提出了溝通的時候講的人的感覺、聽的人的感覺，以及「怎麼講比較好」的替代方案，是一本實用的書。比較可惜的地方是，由於每個主題都會提到一些，每個篇幅又很短（很快就看完了），總有一種意猶未盡的感覺，不過倘若你是長期在溝通上面碰到釘子的人，可以到下面的連結看看目錄，有沒有你在乎的議題。

最後我想說，你可能看過很多溝通、心理成長的書了，但好像還是找不到適合自己的方法，我覺得這也很正常。所有的方式，都是要透過自己練習之後，才能夠變成自己的一部分。

就像是這本書裡面曾經提到一個預言故事是，有一隻烏鴉為了想要成為動物之王，把森林裡面所有的鳥類的羽毛都拿一根來黏在自己的身上，一開始大家看到覺得牠很華麗，很羨慕，但後來這些鳥兒都發現，那是自己身上的羽毛，所以就把羽毛拔回來，結果烏鴉又變回原先醜陋的樣子。

這個故事有很多個寓意，但其中一個我覺得可能是：光是透過模仿、剪貼，是沒有辦法變成你想要的樣子的。透過閱讀，你可以吸收不同的知識和做法，然後慢慢內化成你自己的顏色。你可以透過一邊實踐、一邊修正，去調整自己的人際因應風格。

這本書觸及了很多關係，包含朋友、夫妻、工作、家庭，也談了許多父母會對孩子講的很糟糕的話，每讀一個章節，都有一種歷歷在目、似曾相識的感覺，如果你也在跟身邊的人溝通當中受苦，或許你可以從書裡面看見，自己的問題在哪裡，然後慢慢整合出一條屬於你的路。

*截取自本書《抱歉，當時不該這麼對你說》
https://www.books.com.tw/products/0010895149
#道歉 #溝通 #相處

不知道我有沒有那麼一點像IU？ 像打像！
我有努力模仿了，但臉蛋條件差有點多，我盡力了🤣
#IU仿妝 #偽素顏
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剛好收到來自韓國品牌 鄭瑄茉 #JUNGSAEMMOOL 的邀請
不知道是不是因為我之前日常妝容那隻說他們六色盤太讚被聽到
這次他們就送來了整組產品 🥰
試完了產品直覺就是拍一隻韓系妝容仿妝和你們分享！
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如果你是喜歡像韓劇女主角那種近乎素顏的通透底妝
那一定不能錯過他們家的底妝產品
不過小前提是你的膚況不能真的太差（小聲🤭）
因為如果是比較嚴重的瑕疵皮可能要堆疊很多層
失去追求通透妝感的目的～

然後他們家的彩妝都是走小家碧玉型（希望你們懂我意思）
如果你追求今天就是要全世界知道我有化妝，那可能沒這麼適合
不過如果你是稍微害羞，只想低調漂亮，近看一朵花的話
恭喜你，他們家的彩妝根本是為你量身打造！

好了今天話太多，希望影片你們會喜歡！

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▷ Product Info. ◁

All By JUNG SEAM MOOL 鄭瑄茉
🔍官方IG：https://www.instagram.com/jsmbeauty_tw/
🔍官方蝦皮：https://shopee.tw/jsmbeauty.tw

珍珠發酵煥顏亮膚保濕霜（滋潤高保濕款）
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立體塑型三合一多效眉筆 #natural bony
野生立體染眉膏 ＃Brick Brown栗棕色
細緻柔亮雙色眼影 #Naked Sand / #Veil Peach9:14
活力多彩腮紅修容兩用款 #Pale Lavender
彩妝師專業大理石炫光打亮 #Warm
百變唇情薄霧唇膏 #Natural Rose

#JSM #JUNGSAEMMOOLTAIWAN #鄭瑄茉

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FAQ ⇊ ——————————————————————————
camera/相機：：canon 5diii
skin type/膚質: Mixed partial sensitivity混和偏敏感性(眼周乾、T字油)
edit video/影像剪輯軟體: Adobe Premiere

当然对于一些老司机这不算的是什么 ?
但是往往都是因为捕捉不到这些小细节?
而导致自己错失了一些机会的?
赶紧分享给你身边的单身狗吧 !

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