TYÖESIMERKKI · ARTIKKELIN TOISTAMINEN EXCELISSÄ
Artikkelin liitteenä olevan aineiston tiivistelmä ja vertailu taulukkoon
Jatko-opiskelija toisti vuoden 2025 PLOS ONE -artikkelin, joka käsittelee PM2.5-pienhiukkasten saastumista 337 kiinalaisessa kaupungissa. Hän latasi artikkelin ja sen täydentävän Excel-tiedoston. Hän pyysi -palvelua laatimaan yhteenvetotaulukon tiedoston mallin kertoimista, verrattuna artikkelin taulukon 6 keskiarvoihin, ja lisäämään kaavion.
laati yhteenvedon elävinä kaavoina, luki taulukon 6 PDF-tiedostosta ja täsmäsi kaikki kuusi keskiarvoa. Kun toinen täydentävä tiedosto lisättiin, kopioi taulukon tiedostoon, laajensi yhteenvedon kahteentoista tekijään ja piirsi kaavion uudelleen lajiteltuna kaksivärisenä pylväskaaviona. Kuuden uuden taulukon 6 keskiarvon lisääminen vaati yhden jatkopyynnön.
1Lähtötiedosto: 337 kaupunkia mallikertoimineen ja artikkeli
- 12 / 12tekijärivit, jotka vastaavat omaa uudelleenlaskentaamme
- ≤ 0.0005ero taulukosta 6, kaikki tekijät
- 3pyyntöä, viimeinen niistä jatkopyyntö
- 0.52krediittiä yhteensä
Avaa todelliset tiedostot
Artikkeli ja sen täydentävät tiedostot on linkitetty PLOS ONE -sivustolle. Kolme työkirjaa ovat ajon aikana käytetyt. Lataa ne ja avaa Excelissä.
Tiedostojen lähde: PLOS ONE, ”Identifying the spatiotemporal patterns and natural and socioeconomic influencing factors of PM2.5 and O3 pollution in China” (2025), täydentävine S1- ja S2-tiedostoineen. Julkaistu CC BY 4.0 -lisenssillä. Tekijät eivät ole tarkistaneet tai hyväksyneet tätä esimerkkiä.
01 · ALKUPERÄINEN TIEDOSTO
337 kaupunkia, 24 kerroinssaraketta ja taulukko PDF-tiedostossa
S1-tiedostossa on yksi taulukko: yksi rivi kaupunkia kohden, ja kuudelle sosioekonomiselle tekijälle paikallinen kerroin (beta_), keskivirhe, t-arvo ja p-arvo. S2-tiedostossa on sama rakenne kuudelle luonnolliselle tekijälle. Artikkeli ilmoittaa kunkin kertoimen keskiarvon taulukossa 6, PDF-tiedoston sivulla 13.
City| A | B | C | D | E | F | G | T | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | City | beta_Popden | beta_PGDP | beta_Prosec | beta_Energy | beta_Roadden | beta_NDVI | p_Popden |
| 2 | Da Hinggan Ling Mountains | 0.569 | -0.096 | 0.080 | 0.025 | -0.087 | -0.067 | 0.000 |
| 3 | Heihe | 0.570 | -0.099 | 0.108 | 0.025 | -0.091 | -0.069 | 0.000 |
| 4 | Yichun | 0.569 | -0.102 | 0.117 | 0.025 | -0.093 | -0.072 | 0.000 |
| 5 | Hulunbuir | 0.566 | -0.105 | 0.088 | 0.025 | -0.089 | -0.063 | 0.000 |
| 6 | Qiqihar | 0.567 | -0.106 | 0.111 | 0.024 | -0.092 | -0.066 | 0.000 |
| … | ||||||||
| 338 | Shihezi | 0.404 | -0.207 | -0.073 | 0.037 | -0.080 | -0.130 | 0.000 |
02 · PYYNTÖ 1
”Lisää Yhteenveto-taulukko, tarkistettuna taulukkoa 6 vasten”
Opiskelijan kirjoittama pyyntö
I'm replicating the PM2.5 paper attached (PLOS ONE 2025). S1_File_data_for_Fig5.xlsx has the local MGWR results for 337 cities on sheet 'PM2.5_socioeconomic' (beta_, se_, t_ and p_ columns for Popden, PGDP, Prosec, Energy, Roadden, NDVI). In this workbook, add a sheet 'Summary' with one row per factor and these columns: 1. Mean, SD (sample), Min, Median, Max of the beta_ coefficient 2. Number of cities with p < 0.05 (use the p_ column), split into positive and negative beta 3. The mean reported in the paper's Table 6 (PDF page 13), and the difference from our mean Use formulas pointing at the data sheet where you can. Then add a native Excel bar chart of the six mean coefficients on the Summary sheet. Leave the data sheet unchanged.
Mitä teki
- Lisäsi Yhteenveto-taulukon, jossa on yksi rivi tekijää kohden: jokaisen beta_-sarakkeen keskiarvo, otoskeskihajonta, minimi, mediaani ja maksimi kaavoina kaikilla 337 rivillä.
- Laski kaupungit, joissa p < 0,05, jaoteltuna betan etumerkin mukaan COUNTIFS-funktiolla p_- ja beta_-sarakkeista.
- Luki taulukon 6 keskiarvot PDF-tiedoston sivulta 13, kirjoitti kuusi keskiarvoa ja lisäsi erosarakkeen kaavana.
- Lisäsi Excelin oman pylväskaavion kuudesta keskiarvosta ja jätti datataulukon ennalleen.
Factor| A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Factor | Mean (beta) | SD sample (beta) | Min (beta) | Median (beta) | Max (beta) | Significant p<0.05, beta>0 (n) | Significant p<0.05, beta<0 (n) | Paper Table 6 mean | Difference (our mean minus paper) |
| 2 | Popden | 0.4396 | 0.2030 | -0.0088 | 0.3887 | 1.0897 | 263 | 0 | 0.4400 | -0.0004 |
| 3 | PGDP | -0.0406 | 0.1479 | -0.4360 | -0.0565 | 0.3066 | 26 | 48 | -0.0410 | 0.0004 |
| 4 | Prosec | 0.0842 | 0.0493 | -0.0823 | 0.1032 | 0.1208 | 166 | 16 | 0.0840 | 0.0002 |
| 5 | Energy | 0.0207 | 0.0051 | 0.0141 | 0.0196 | 0.0439 | 0 | 0 | 0.0210 | -0.0003 |
| 6 | Roadden | -0.1018 | 0.0057 | -0.1092 | -0.1029 | -0.0745 | 0 | 0 | -0.1020 | 0.0002 |
| 7 | NDVI | -0.0311 | 0.0358 | -0.1439 | -0.0238 | 0.0157 | 0 | 8 | -0.0310 | -0.0001 |
Mean MGWR coefficient (beta) by factor
Tarkistimme sen datan avulla: me laskimme jokaisen tunnusluvun uudelleen 337 rivistä: kaikki kuusi riviä täsmäävät kolmen desimaalin tarkkuudella, myös lukumäärät (Popden 263 positiivista, PGDP 26 ja 48, Prosec 166 ja 16, NDVI 8 negatiivista), ja jokainen keskiarvo vastaa taulukon 6 arvoa kolmen desimaalin tarkkuudella; erotussarake näyttää vain pyöristyksen, enintään 0,0004.
03 · PYYNTÖ 2
"Lisää nyt luonnolliset tekijät toisesta tiedostosta"
Opiskelijan kirjoittama pyyntö
Now add the natural factors. In the same workbook: 1. Copy sheet 'PM2.5_natural' from S2_File_data_for_Fig6.xlsx (attached) in as a second data sheet, unchanged. 2. Extend the Summary to all 12 factors (Tem, Pre, Ws, Rh, Ap, Sd below the six socioeconomic ones), same columns, including the Table 6 means. 3. Change the chart to a horizontal bar chart of all 12 means, sorted from largest to smallest, with socioeconomic and natural factors in two different colours and a legend saying which is which. Don't change the existing six Summary rows.
Mitä teki
- Kopioi "PM2.5_natural"-taulukon S2-tiedostosta työkirjaan kaikkine 337 rivineen.
- Lisäsi kuusi riviä Tem, Pre, Ws, Rh, Ap ja Sd samoilla kaavoilla ja jätti ensimmäiset kuusi riviä ennalleen.
- Rakensi aputaulukon soluihin L1:N13: kaksitoista keskiarvoa järjestettynä suurimmasta pienimpään, yksi sarake per ryhmä.
- Korvasi kaavion vaakasuuntaisella palkkikaaviolla tästä taulukosta: kaksitoista palkkia, sosioekonomiset ja luonnolliset tekijät kahdella värillä ja selite.
- Jätti uusien tekijöiden taulukon 6 keskiarvot tyhjiksi, koska artikkelia ei ollut mukana tiedostoissa, jotka se luki tätä pyyntöä varten. Sen lopputeksti kertoi tästä ja tarjoutui täyttämään ne, jos artikkeli liitetään.
Factor| A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Factor | Mean (beta) | SD sample (beta) | Min (beta) | Median (beta) | Max (beta) | Significant p<0.05, beta>0 (n) | Significant p<0.05, beta<0 (n) | Paper Table 6 mean | Difference (our mean minus paper) |
| 2 | Popden | 0.4396 | 0.2030 | -0.0088 | 0.3887 | 1.0897 | 263 | 0 | 0.4400 | -0.0004 |
| 3 | PGDP | -0.0406 | 0.1479 | -0.4360 | -0.0565 | 0.3066 | 26 | 48 | -0.0410 | 0.0004 |
| 4 | Prosec | 0.0842 | 0.0493 | -0.0823 | 0.1032 | 0.1208 | 166 | 16 | 0.0840 | 0.0002 |
| 5 | Energy | 0.0207 | 0.0051 | 0.0141 | 0.0196 | 0.0439 | 0 | 0 | 0.0210 | -0.0003 |
| 6 | Roadden | -0.1018 | 0.0057 | -0.1092 | -0.1029 | -0.0745 | 0 | 0 | -0.1020 | 0.0002 |
| 7 | NDVI | -0.0311 | 0.0358 | -0.1439 | -0.0238 | 0.0157 | 0 | 8 | -0.0310 | -0.0001 |
| 8 | Tem | -0.5283 | 0.3172 | -0.9254 | -0.5554 | 0.0828 | 0 | 282 | ||
| 9 | Pre | -0.2908 | 0.2039 | -0.8050 | -0.2426 | 0.0568 | 0 | 164 | ||
| 10 | Ws | 0.0424 | 0.2451 | -0.7504 | 0.0560 | 0.5892 | 77 | 24 | ||
| 11 | Rh | 0.0365 | 0.1642 | -0.2536 | 0.0000 | 0.3140 | 52 | 5 | ||
| 12 | Ap | 0.6354 | 0.0089 | 0.6144 | 0.6354 | 0.6486 | 337 | 0 | ||
| 13 | Sd | -0.2127 | 0.0132 | -0.2385 | -0.2124 | -0.1757 | 0 | 337 |
Mean MGWR coefficient (beta) by factor
- Socioeconomic
- Natural
Factor| L | M | N | |
|---|---|---|---|
| 1 | Factor | Socioeconomic | Natural |
| 2 | Ap | 0 | 0.635383529 |
| 3 | Popden | 0.4395928664 | 0 |
| 4 | Prosec | 0.08424064731 | 0 |
| 5 | Ws | 0 | 0.04236848852 |
| 6 | Rh | 0 | 0.0364906784 |
| 7 | Energy | 0.02065123283 | 0 |
| 8 | NDVI | -0.03114898101 | 0 |
| 9 | PGDP | -0.04059583997 | 0 |
| 10 | Roadden | -0.1018138745 | 0 |
| 11 | Sd | 0 | -0.2126999148 |
| 12 | Pre | 0 | -0.2908334881 |
| 13 | Tem | 0 | -0.5282885883 |
Tarkistimme sen datan avulla: uudet kuusi riviä vastaavat omaa uudelleenlaskentaamme S2-datasta, kopioitu taulukko sisältää samat luvut kuin S2-tiedosto, ensimmäiset kuusi riviä ovat ennallaan, ja kaaviossa on kaksi sarjaa, joissa kummassakin on kaksitoista arvoa lajiteltuna oikeassa järjestyksessä.
04 · JATKOKYSYMYS
"Taulukon 6 keskiarvot puuttuvat yhä"
Opiskelijan kirjoittama viesti, kun artikkeli on liitetty uudelleen
The Table 6 means for Tem, Pre, Ws, Rh, Ap and Sd are still missing in the Summary. They are in Table 6 on page 13 of the paper attached. Please fill them in, with the difference from our mean, like the six socioeconomic rows.
Mitä teki
- Luki luonnollisten tekijöiden kuusi keskiarvoa taulukosta 6 sivulta 13 ja kirjoitti ne taulukkoon.
- Kirjoitti niiden erotukset samalla kaavalla kuin ensimmäiset kuusi riviä.
Factor| A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Factor | Mean (beta) | SD sample (beta) | Min (beta) | Median (beta) | Max (beta) | Significant p<0.05, beta>0 (n) | Significant p<0.05, beta<0 (n) | Paper Table 6 mean | Difference (our mean minus paper) |
| 2 | Popden | 0.4396 | 0.2030 | -0.0088 | 0.3887 | 1.0897 | 263 | 0 | 0.4400 | -0.0004 |
| 3 | PGDP | -0.0406 | 0.1479 | -0.4360 | -0.0565 | 0.3066 | 26 | 48 | -0.0410 | 0.0004 |
| 4 | Prosec | 0.0842 | 0.0493 | -0.0823 | 0.1032 | 0.1208 | 166 | 16 | 0.0840 | 0.0002 |
| 5 | Energy | 0.0207 | 0.0051 | 0.0141 | 0.0196 | 0.0439 | 0 | 0 | 0.0210 | -0.0003 |
| 6 | Roadden | -0.1018 | 0.0057 | -0.1092 | -0.1029 | -0.0745 | 0 | 0 | -0.1020 | 0.0002 |
| 7 | NDVI | -0.0311 | 0.0358 | -0.1439 | -0.0238 | 0.0157 | 0 | 8 | -0.0310 | -0.0001 |
| 8 | Tem | -0.5283 | 0.3172 | -0.9254 | -0.5554 | 0.0828 | 0 | 282 | -0.5280 | -0.0003 |
| 9 | Pre | -0.2908 | 0.2039 | -0.8050 | -0.2426 | 0.0568 | 0 | 164 | -0.2910 | 0.0002 |
| 10 | Ws | 0.0424 | 0.2451 | -0.7504 | 0.0560 | 0.5892 | 77 | 24 | 0.0420 | 0.0004 |
| 11 | Rh | 0.0365 | 0.1642 | -0.2536 | 0.0000 | 0.3140 | 52 | 5 | 0.0360 | 0.0005 |
| 12 | Ap | 0.6354 | 0.0089 | 0.6144 | 0.6354 | 0.6486 | 337 | 0 | 0.6350 | 0.0004 |
| 13 | Sd | -0.2127 | 0.0132 | -0.2385 | -0.2124 | -0.1757 | 0 | 337 | -0.2130 | 0.0003 |
Tarkistimme sen datan avulla: kaikki kaksitoista riviä täsmäävät omaan uudelleenlaskentaamme kahdesta datataulukosta, ja kaikki kaksitoista taulukon 6 keskiarvoa ovat oikein (Tem −0,528, Pre −0,291, Ws 0,042, Rh 0,036, Ap 0,635, Sd −0,213); S1-datataulukko on ennallaan ja kopioitu S2-taulukko sisältää samat luvut.
Replikointityö tekijöiden omissa tiedostoissa
lukee artikkelin ja täydentävän datan yhdessä, kirjoittaa tunnusluvut tarkistettavina kaavoina ja asettaa julkaistut luvut niiden viereen, jotta mahdollinen ero näkyy.
JATKA LUKEMISTA
Lue toinen käytännön esimerkki
Akateemiset
Piirin matematiikan tulokset kaavioksi ja sen jälkeen englantia oppivien oppilaiden kuilu mukaan
Akateemiset
Luo uusia harjoituspapereita vanhan algebrakokeen pohjalta
Julkinen sektori
OMB:n budjettitaulukko Excel-kaavioksi ja esityspakaksi
Näytä kaikki 19 käytännön esimerkkiä →Kaikki esimerkit: Akateemiset →