网购外套怕选错尺码？看准这几个数据就够了

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前一段儿本格和大家浅谈了《如何网购完美尺码的裤装》，那么今天就应各位朋友所响，谈一谈上装。

上装的种类看似繁杂，但细细梳理之后无非就是以下几种:

· 打底/贴身Tee

· 薄/厚衬衫

· 卫衣/毛衣

· 外套夹克

· 羽绒服

而每一种类型的上装在挑选的时候，尺码都会有或多或少的变化，甚至应该随着自己的穿着习惯，来进行二次微调。

举个例子，本格夏天的时候习惯穿较为宽松甚至是Oversize的廓形Tee，而在冬天则会追求比较贴身修身的打底Tee，其中尺码跨度就会比较大。

所以在购买每一件服装或者其他单品的时候，先想想这件单品最主要的穿着环境，然后再选择尺码，例如用来叠穿的外套就应该稍大一码。

上装尺码有哪些？最重要的数据是哪个？

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上装尺码其实看的就是肩宽、胸围、袖长、前后衣长。

一些平时不是非常常用的数据就不在今天的讨论范围之内了，比如像领围和袖口围。

按照本格排列出的这个顺序，重要性呈递减趋势。也就是说，上装尺码首先看肩宽，其次是胸围，接下来才是剩下的数据，因为肩宽和胸围决定了你是否能舒适地穿上这件上装。

换句话说，肩宽是上装尺码的第一步也是最重要的一步。

剩下的数据更侧重于穿上之后的细节，是否完美。以袖长举例，袖长的数据对于标准身材和标准剪裁而言，大部分情况下都是“也许会长”而并非“也许会短”，而袖长是极度影响“精神面貌”的数据，过长就会看起来没精神。

上装数据的选择标准

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衣服和鞋履其实同理，在可以确定的情况下买合适的，在没有把握的情况下“买大不买小”。

本格把所有上装的数据按照横纵分割开来聊，也就是“肩宽与袖长”，“胸围与衣长”。前文中有提到“衣着习惯”会对尺码数据有所影响，在接下来也会匹配着衣服的种类和不同的习惯来描述。

· 肩宽与袖长

肩袖经常被服装从业人员放在一起来谈，因为肩袖本身就是一体的，只不过从中打出隔断之后，才有了肩袖分离的情况。如今时尚或者说潮流，很多服装为了追求不同的视觉效果，同样会强化或弱化掉“肩”的概念，比如说标准肩、落肩、插肩。

¹ 标准肩

顾名思义，这是应用在上装剪裁中最标准且普遍的肩部操作方法，即肩线正好在肩膀上，肩是肩，袖是袖，泾渭分明且互不侵犯。

标准肩比较适合溜肩，也就是高低肩的朋友。标准的肩线设定在穿着后，视觉呈现出的效果无限接近于平肩。

标准肩就按照正常肩宽数据选择即可，如果是内搭衣物，肩宽适当减1到1.5，外套类则适当加1到2。

注：有的朋友会觉得自己穿素色的Tee不够好看，但街拍之中有时也有很多身材相似的朋友穿出非常不俗的效果，其实根本原因在于肩平不平。知名博主Eugene Tong长相一般身材也一般，但就赢在了一个“平肩”上，所以搭配出的效果非常棒。

² 落肩

“肩宽向两侧落”。按照这一句来理解就没错了，这种剪裁方式是利用肩线，混淆视觉上肩与袖的比例，从而达到一个“肩宽一点”的感觉。所以落肩款非常适合瘦且肩窄的朋友。

落肩剪裁这几年又在悄无声息的走向主流，这也是因为Oversize廓形剪裁这一类的潮流兴起。虽说潮流易逝经典永存，但这种剪裁确实相比标准肩舒适很多，腋下的尺寸也相对来说更大一些，穿着不会有被“箍住”的感觉，同时会显得比较宽松，有一种“人在衣中晃”的瘦感。

落肩款的尺码数据比较难把握，不过一般来说是肩宽数据加5左右，购买平时穿着的尺码即可。如果不是很放心的朋友，可以根据自己的胸围来买。

但需要注意的是落肩款，袖长会相应的短一些，所以参考袖长购买绝对是不准确的。

³ 插肩

也就是肩袖一体。这种剪裁最大的好处就是舒适度，几乎是三种剪裁方式中最舒适的。插肩刚问世的时候，就是作为体育活动的匹配服装来进行设计的。

其中本格最喜欢的品牌Barbour，几乎所有的风衣都是插肩的。而今年Burberry也全面调整了剪裁，75%以上的风衣全部采用插肩。

越壮，身材越好，穿着越好看，完完全全勾勒出肌肉的线条，肩袖上没有多余的加固增强补线来影像视觉。

选择尺码的时候，只需参考胸围和衣长即可。参考袖长完全没意义。

· 胸围与衣长

¹ 胸围

具体到胸围这数据来说，是非常简单暴力的。首先明确自己的实际胸围，然后按照购买上装的种类进行加减法即可。大家可以根据自己具体的衣着习惯进行微调。

贴身T恤：裸胸围加2-4cm

卫衣毛衣：裸胸围加3-5cm

外套夹克：裸胸围加4-6cm

厚羽绒服：裸胸围加20cm以下

² 衣长

衣长的话不太好测量，更建议大家找一件自己认为最完美的上装，然后测量一下衣长，以后照着这个数据买就好。

普遍来说，不塞进裤子的衣服（长款大衣除外），合理衣长最短要在裆部以上1-2cm，最长也不能完全裆部。

结 

其实本格聊了这么多，也肯定无法一一照顾到每一位朋友的需求，所以如果你向往美、得体、绅士、有型、有品这一类的名词，第一步一定是了解自己，从实际数据入手，以穿着习惯结尾。