附錄 C 的重複性分量為什麼標 A 類，卻用矩形分布？

自己核對：比較同一張表的換算方式

先找到 Table C.1 的 w_re，對照其「Type A」與矩形分布標示，再看同表 w_r、w_z、w_rep 的 B 類列。這些列的變異量雖不同，換算都採範圍乘 0.5，再除以 √3。這裡比較的是轉成標準不確定度的核心步驟；要得到相對百分比，仍須依原表的平均值基準換算。

接著回查 C.6 的 b_re 定義：b_re = X1 − X2，來自相同安裝位置的兩個讀數之差。它在這裡是範圍性質的量，不是由一系列讀數算出的標準差。先確認輸入量是什麼，才看得出標示與算法之間的疑點。

為什麼這是解讀爭議，而不是分布名稱的錯誤

依這個算法，b_re × 0.5／√3 表示從範圍取半寬，再按矩形分布換算。這與同表其他 B 類列的處理方式相同，卻保留 A 類標示，因此本站指出的是標示與實際評估方式不一致。

工具校正的 Table 3 則不同：w_re 的 b_re 是標準差，以 b_re／√n 換算，列 A 類／常態分布；範圍類分量則列 B 類／矩形分布。該表內部一致，不能因附錄的疑點就一起判錯，也不能把工具的重複性算法直接搬來取代裝置算法。

A／B 類評估與分布模型是不同概念，不能把「A 類必為常態」當成通則。有量測資料也不等於必須採 A 類評估。由範圍取半寬、按矩形分布換算，是 B 類評估常見的做法；但這只是分布換算，不能單憑它判定該列應標 A 類或 B 類。

實務上怎麼保留標示與計算依據

建議並列「標準版次、條款或表號、原文寫法、採用的讀法」，保留原表 A 類標示，另註範圍、半寬與分布的處理方式。計算紀錄應可追到兩個原始讀數、其差值及換算過程，不只留一個分類字母。

數值仍依裝置的表列公式計算，不因對分類有疑問，就換用標準差或另一種分布。只改標示不會改變同一公式的數值結果；一旦更換輸入量或算法，已是方法變動，不能說只是修正文字。本頁保留這個界線，讓後續技術覆核有可追查的依據。

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