Microsoft Word 的可讀性分數是 Flesch Reading Ease（閱讀簡易度）數字搭配 Flesch-Kincaid Grade Level（年級等級）閱讀分數——這兩個公式透過計算英文段落的字數、句子數和音節數來評分——而 Mac 使用者可以透過兩種方式取得相同的數字：開啟 Word for Mac 隱藏的可讀性面板，或將同一段文字貼到瀏覽器型的檢查工具，一次取得六個已發表的公式而非兩個。瀏覽器的方式更快、更隱私，而且會顯示每個公式所依據的原始字數、句子數和音節數，這點很重要，因為兩個報告不同分數的可讀性工具，幾乎總是在計數上而非公式本身產生分歧。Word for Mac 只在對真實散文執行拼字與文法檢查後才會顯示該面板，且藏身在好幾層選單之後，因此很容易被忽略，而且在短篇或制式文字上所顯示的數字可能會誤導人。六公式的路徑同時避開了這兩個問題：貼上、點擊、讀取等級標籤，再查看下方的計數。
「Microsoft 可讀性分數」實際上衡量的是什麼
「Microsoft 可讀性分數」這個詞通常指的是 Word 在其可讀性統計面板中報告的兩個數字：一個是 Flesch Reading Ease 分數，採用 0 到 100 的量表，數字越高代表越容易閱讀；另一個是 Flesch-Kincaid Grade Level，對應到美國的學校年級。這兩個公式分別於 1948 年和 1975 年首次發表，都會接收一段文字並計算字數、句子數和音節數，再透過固定的線性方程式將這些計數化為單一數字。Word 會顯示這兩個分數，是因為它們是搭配驗證的，而非因為它們是唯一已發表的可讀性公式。
還有其他幾個已發表的公式，採用不同的權重。Gunning Fog 計算長字。SMOG 在 30 個句子的樣本中計算具有三個或更多音節的字。Coleman-Liau 和 Automated Readability Index 則是計算字元而非音節，這讓它們在音節估計看起來可疑時，能作為交叉檢查。Word 從不報告這些公式。像 Readability Score Checker 這類專屬檢查工具只要一次點擊，就能對同一段文字執行全部六個公式，並在下方印出計數。
為什麼 Word for Mac 內建的統計功能有所不足
有三件事讓 Word for Mac 的可讀性面板成為令人挫折的預設選項。第一，它只報告六個已發表公式中的兩個，所以一段在 Flesch-Kincaid 拿到「8 年級」分數的文字，在同一段落中的 Coleman-Liau 可能拿到「11 年級」，而你永遠不會看到這個分歧。第二，面板藏得很深：它在 Review（校閱）> Editor（編輯器）> Settings（設定）裡面，只有在文法檢查工具對真實散文執行過後才會出現，而且對於 Word 認為太短或太多條列內容的文件會予以隱藏。一份需要誠實評讀的 150 字草稿，正是 Word 決定不處理的那種情況。第三，Word 不會顯示它所使用的字數、句子數和音節數，所以當分數看起來有誤時，你無法查核是哪一個計數出錯。
除此之外，Word for Mac 和 Word for Windows 的面板在處理同一段文字時不一定會一致，因為 Microsoft 出貨時為兩者配置了略有不同的音節計數器，而這個差異可能讓 Flesch Reading Ease 的數字偏差好幾分。這些限制在 Word 內部都沒有任何說明。對於想知道 Word 內建路徑與瀏覽器路徑有何不同的讀者，用正確的方式在 Word 中檢查可讀性分數詳細介紹了 Word 端的面板。
開啟 Word for Mac 的可讀性統計功能
如果你確實想要 Word for Mac 自己的數字，路徑是固定的，但很容易被忽略。這是專屬於 Mac 端的逐步說明。
- 開啟 Word for Mac 並載入你想要評分的文件。
- 前往 Word > Settings（設定）（在較舊的 macOS 版本上是 Preferences（偏好設定）），然後選擇 Spelling & Grammar（拼字與文法），或開啟 Review（校閱）> Editor（編輯器）> Settings（設定）。
- 在「When correcting spelling and grammar in Word（在 Word 中校正解讀拼字與文法時）」標題下，確認「Show readability statistics（顯示可讀性統計）」已勾選。關閉設定面板。
- 回到你的文件中，選擇 Review（校閱）> Spelling & Grammar（拼字與文法）。Word 會對真實散文執行文法檢查；條列、程式碼區塊和非常短的段落可能不會觸發。
- 當檢查完成時，會出現一個小對話框，顯示「Words（字數）」、「Characters（字元數）」、「Paragraphs（段落數）」、「Sentences（句子數）」、「Average words per sentence（每句平均字數）」和「Average syllables per word（每字平均音節數）」，後面跟著兩個可讀性數字——Flesch Reading Ease 和 Flesch-Kincaid Grade Level。
那個對話框就是 Microsoft 可讀性的全部輸出。它不會出現在 iOS、Word 網頁版，或 Word 認為處於受限模式的 .docx 檔案中，所以如果你也需要在 Word 中執行這項操作，該面板基本上只能用在 Mac。若需要更完整的細目，下一節是多數 Mac 使用者最終會想要採用的路徑。
在 Mac 上取得六個可讀性公式（不使用 Word）
這是主要的操作說明。專屬的瀏覽器檢查工具完全在 Safari 或你在 macOS 上的任何其他瀏覽器中執行，一次回傳六個公式，並顯示每個公式所依據的底層計數。
- 在 Safari、Chrome、Firefox 或 Arc 中開啟 Readability Score Checker——任何能夠執行 JavaScript 的瀏覽器皆可。
- 將你的英文段落貼到文字方塊中。純散文效果最佳；這些公式是在連續文字上驗證的，對於條列、程式碼、表格或大量數字內容僅供參考。
- 選擇 Analyze（分析）。頁面會在同一輪運算中計算全部六個公式並一起報告。
- 先讀取 Flesch Reading Ease 的等級標籤，因為它是唯一採用「數字越高越容易」量表的公式，再比較下方的年級分數，看各公式是否一致。
- 查看頁面在分數下方印出的原始計數——字數、句子數、音節數、字母數、字元數、三音節複雜字和多音節字。如果兩個公式的分歧超過一個年級，音節數或字元數就是檢查的重點。
一切都在你的瀏覽器中本機執行，所以未發表的草稿、客戶資料和任何其他文字永遠不會離開你的 Mac——沒有上傳、不需要帳號，也沒有伺服器端的儲存需要擔心。
如何一起解讀這六個分數
單一可讀性數字是個薄弱訊號；六個數字一起讀則是厚實許多的訊號。Readability Score Checker 會印出 Flesch Reading Ease 加上五個年級公式：Flesch-Kincaid、Gunning Fog、SMOG、Coleman-Liau 和 Automated Readability Index。這五個年級公式在設計上就會產生分歧：Flesch-Kincaid 和 SMOG 權衡音節，Gunning Fog 權衡句子中長字所佔的比例，而 Coleman-Liau 和 ARI 權衡字元而非音節。當五者彼此差距在一個年級以內時，你會得到一個穩定的答案。當 SMOG 顯示 11 而 Coleman-Liau 顯示 7 時，差距幾乎總是出在計數上，而非公式本身。
| 公式 | 權衡內容 | 方向 | 報告量表 |
|---|---|---|---|
| Flesch Reading Ease | 每句字數、每字音節數 | 數字越高 = 越容易 | 0–100 風格（可能超過 100 或低於 0） |
| Flesch-Kincaid | 每句字數、每字音節數 | 數字越低 = 越容易 | 美國學校年級 |
| Gunning Fog | 每句字數、長字所佔比例 | 數字越低 = 越容易 | 美國學校年級 |
| SMOG | 具有三個或更多音節的字 | 數字越低 = 越容易 | 美國學校年級 |
| Coleman-Liau | 每字字元數、句子長度 | 數字越低 = 越容易 | 美國學校年級（在非常短的文件上可能為負數） |
| Automated Readability Index | 每字字元數、句子長度 | 數字越低 = 越容易 | 美國學校年級（在非常短的文件上可能為負數） |
那個字元與音節的對比是這組中最有用的交叉檢查。從英文拼字進行的音節計算是啟發式的，所以一段充滿母音相鄰的專有名詞的文字，可能會產生寬鬆的音節估計，把 Flesch-Kincaid 和 SMOG 往上推，而 Coleman-Liau 和 ARI 則停留在它們真實的位置。當以字元為基礎的一對與以音節為基礎的一對意見不同時，把以字元為基礎的那一對視為較平穩的解讀。
以 Flesch Reading Ease 公式進行的實作範例
為了讓等級標籤具有意義，這裡將 Flesch Reading Ease 公式套用在一段小文字上。常數來自 Flesch 1948 年的論文，重新發表於 MSKTC 簡明語言工具文件；音節權重是 84.6，而非偶爾從 OCR 掃描中浮現的 83.6。
公式：Flesch Reading Ease = 206.835 − 1.015 × (字數 ÷ 句子數) − 84.6 × (音節數 ÷ 字數)
段落：「The cat sat on the mat. The dog ran in the park.」
該段落的計數：
- 字數：12
- 句子數：2
- 音節數：12（每字一個）
代入：
- 每句字數 = 12 ÷ 2 = 6
- 每字音節數 = 12 ÷ 12 = 1
- Flesch Reading Ease = 206.835 − 1.015 × 6 − 84.6 × 1
- = 206.835 − 6.09 − 84.6
- = 116.145
該分數約為 116。這超過了 100，這是允許的，因為 Flesch 分數在實際上是無界限的——非常短、單音節的散文常常會超過 100。根據 MSKTC 的解讀等級，從約 90 開始往上都讀作「非常容易」，大約是五年級程度，所以這麼簡單的一段文字正好符合公式的預測。同一段輸入在 Flesch-Kincaid Grade Level 上計算為 0.39 × 6 + 11.8 × 1 − 15.59 = −1.45，這正是頁面會直接列印而非四捨五入隱藏的那種負年級。那個負年級是已發表的算術結果，而非錯誤。對於實際的長篇文章，請將內文貼到檢查工具並讀取等級標籤，而非相信裸露的數字——並記住等級表是美國年級的慣例，而非對特定讀者是否能理解你論點的裁決。
你會看到的 Flesch Reading Ease 等級
Readability Score Checker 會在 Flesch Reading Ease 分數旁邊使用 MSKTC 發表的簡明語言慣例印出一個等級標籤。這些等級在兩端都是開放的，因為分數可以超過 100 或降到零以下。確切的門檻為：
| Flesch Reading Ease | 等級 | 大約美國學校年級 |
|---|---|---|
| 90 及以上 | 非常容易 | 5 年級 |
| 80–89 | 容易 | 6 年級 |
| 70–79 | 相當容易 | 7 年級 |
| 60–69 | 標準 | 8 年級–9 年級 |
| 50–59 | 相當困難 | 10 年級–12 年級 |
| 30–49 | 困難 | 大學 |
| 0–29 | 非常難懂 | 大學畢業 |
| 低於 0 | 比大學畢業程度的散文還要密集 | 不適用 |
這五個年級公式沒有平行的「等級」——分數本身就是年級。將它們解讀為「這段文字符合美國哪一年的學校程度」是一種慣例，且在設計上就是粗略的。
Why the Underlying Counts Matter, and Where the Limits Are
A readability score is a short weighted sum of a few counts, and when two tools disagree on the same passage the disagreement almost always traces back to one of those counts. The page therefore prints the word count, sentence count, syllable count, letter count, character count, count of three-syllable complex words and count of polysyllables underneath the six scores. That collection of numbers is the actual answer; the score is a compressed summary of them.
Three concrete things to watch for. First, decimals, initials and a small abbreviation list are shielded from sentence detection so that a price or a title does not end a sentence early — if your sentence count looks low, check for stray periods in numbers or initials. Second, the syllable count is a rule-based estimate, not an authoritative spelling-to-syllable algorithm: it splits hyphenated words, handles consonant-plus-le endings, decides whether a final es or ed adds a syllable, drops a silent final e and counts the remaining vowel groups with a floor of one syllable per word. It is reliable on ordinary prose and under-counts some vowel-adjacent words. Third, the constants used by every formula were checked against primary sources — Kincaid et al. 1975 for Flesch-Kincaid and ARI, McLaughlin 1969 for SMOG and the MSKTC plain-language document for the Flesch Reading Ease bands — so when a number looks wrong the cause is almost always the counts, not the constants.
A few honest limits. SMOG was defined by McLaughlin for a sample of exactly thirty sentences, so below thirty the score is an extrapolation, and the square root in the SMOG formula amplifies counting noise on small samples. Coleman-Liau and ARI can return a negative grade on very short, very simple sentences, and that is the published arithmetic rather than an error. Grade-level formulas were validated on running prose, so results on lists, code, tables or heavily numeric text should be treated as indicative only. And none of these scores predict whether a specific reader will understand your text — they are good at telling you that a paragraph got denser after an edit, and poor at telling you whether your audience will follow it. A small workflow closes the loop: paste the passage into the checker, read the band label, glance at the grade spread, audit the counts underneath if anything looks off, then decide whether the edit was worth making.
If you're weighing options, How to Count Words in Microsoft Word Faster covers this in detail.