작업 예시 · EXCEL에서 논문 연구 재현
논문의 보충 데이터를 요약하고 본문 표와 대조
중국 337개 도시의 PM2.5 오염에 관한 2025년 PLOS ONE 논문을 재현하는 대학원생이 논문과 보충 Excel 파일을 업로드했습니다. 에 해당 통합 문서의 모델 계수 요약 시트를 만들고 논문 표 6의 평균과 대조하며 차트를 추가해 달라고 요청했습니다.
는 요약을 동적 수식으로 작성하고 PDF의 표 6을 읽어 여섯 평균을 모두 대조했습니다. 두 번째 보충 파일을 추가하라는 요청에 시트를 복사하고 요약을 열두 요인으로 확장하며 정렬된 두 색 막대 차트로 다시 그렸습니다. 표 6의 새 평균 여섯 개는 한 번의 후속 요청이 필요했습니다.
1업로드: 337개 도시의 모델 계수와 논문
fx
ABCDEFGT
1Citybeta_Popdenbeta_PGDPbeta_Prosecbeta_Energybeta_Roaddenbeta_NDVIp_Popden
2Da Hinggan Ling Mountains0.569-0.0960.0800.025-0.087-0.0670.000
3Heihe0.570-0.0990.1080.025-0.091-0.0690.000
4Yichun0.569-0.1020.1170.025-0.093-0.0720.000
5Hulunbuir0.566-0.1050.0880.025-0.089-0.0630.000
6Qiqihar0.567-0.1060.1110.024-0.092-0.0660.000
…
PM2.5_socioeconomic
- 12 / 12자체 재계산과 일치하는 요인 행
- ≤ 0.0005모든 요인의 표 6과의 차이
- 3요청, 마지막은 후속 요청
- 0.52전체 크레딧
실제 파일 열기
논문과 보충 파일은 PLOS ONE 링크에서 볼 수 있습니다. 세 통합 문서는 실제 실행 결과입니다. 다운로드하여 Excel에서 여세요.
XLSX변경 전: S1, S2 파일과 논문각 337개 도시 · PLOS ONE에 게시XLSX요청 1 후Summary 시트와 막대 차트XLSX요청 2 후두 번째 데이터 시트, 12행, 새 차트XLSX후속 요청 후완성된 행 12개
파일 출처: PLOS ONE, “중국 PM2.5 및 O3 오염의 시공간 패턴과 자연 및 사회경제적 영향 요인 파악”(2025)과 S1, S2 보충 파일. CC BY 4.0으로 공개되었습니다. 저자들은 이 사례를 검토하거나 보증하지 않았습니다.
01 · 시작 파일
337개 도시, 계수 24개 열, PDF의 표
S1 파일은 시트 하나로 도시당 한 행이며, 여섯 사회경제 요인별 지역 계수(beta_), 표준오차, t값, p값이 있습니다. S2는 같은 구조로 여섯 자연 요인을 담습니다. 논문은 PDF 13페이지 표 6에 각 계수의 평균을 보고합니다.
A1
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 |
PM2.5_socioeconomic
02 · 요청 1
“Summary 시트를 추가하고 표 6과 대조해 주세요”
학생이 입력한 내용
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.
의 처리 내용
- “Summary” 시트에 요인별 한 행을 추가했습니다. 각 beta_ 열의 평균, 표본 표준편차, 최솟값, 중앙값, 최댓값을 전체 337행에 대한 수식으로 계산했습니다.
- p_와 beta_ 열에 COUNTIFS를 사용하여 p < 0.05인 도시 수를 beta 부호별로 집계했습니다.
- PDF 13페이지의 표 6을 읽고 여섯 평균을 입력한 뒤 수식으로 차이 열을 추가했습니다.
- 여섯 평균을 보여 주는 편집 가능한 Excel 막대 차트를 추가하고 데이터 시트는 그대로 두었습니다.
A1
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 |
PM2.5_socioeconomicSummary신규
Mean MGWR coefficient (beta) by factor
데이터와 대조했습니다: 337행에서 모든 통계를 재계산했습니다. 여섯 행 모두 소수 셋째 자리까지 일치하며 집계도 같습니다(Popden 양수 263, PGDP 26과 48, Prosec 166과 16, NDVI 음수 8). 모든 평균이 표 6과 소수 셋째 자리까지 일치하며 차이 열은 최대 0.0004의 반올림 차이만 보입니다.
03 · 요청 2
“이제 두 번째 파일의 자연 요인을 추가해 주세요”
학생이 입력한 내용
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.
의 처리 내용
- S2 파일의 “PM2.5_natural” 시트를 337개 행 전체와 함께 통합 문서에 복사했습니다.
- 같은 수식으로 Tem, Pre, Ws, Rh, Ap, Sd의 6개 행을 추가하고 기존 6개 행은 그대로 두었습니다.
- L1:N13에 보조 표를 만들었습니다. 열두 평균을 내림차순으로 정렬하고 그룹마다 한 열을 사용했습니다.
- 차트를 해당 표의 가로 막대 차트로 교체했습니다. 막대 12개, 사회경제 요인과 자연 요인을 두 색으로 구분하고 범례를 넣었습니다.
- 새 요인의 표 6 평균을 비워 두었습니다. 이번 요청에서 읽은 파일에 논문이 없었기 때문입니다. 완료 메시지는 이를 설명하며 논문을 첨부하면 채우겠다고 제안했습니다.
A1
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 |
PM2.5_socioeconomicSummaryPM2.5_natural신규
Mean MGWR coefficient (beta) by factor
Ap
Popden
Prosec
Ws
Rh
Energy
NDVI
PGDP
Roadden
Sd
Pre
Tem
- Socioeconomic
- Natural
L1
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 |
Summary
데이터와 대조했습니다: 새 여섯 행은 S2 데이터 재계산과 일치하고 복사한 시트는 S2와 같은 숫자를 담습니다. 첫 여섯 행은 그대로이며 차트에는 정렬 순서대로 열두 값을 가진 두 계열이 있습니다.
04 · 후속 요청
“표 6의 평균이 아직 누락되어 있습니다”
논문을 다시 첨부하고 학생이 입력한 내용
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.
의 처리 내용
- 13페이지 표 6에서 자연 요인 여섯 개의 평균을 읽어 입력했습니다.
- 첫 여섯 행과 같은 수식으로 차이를 작성했습니다.
A1
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 |
PM2.5_socioeconomicSummaryPM2.5_natural
데이터와 대조했습니다: 열두 행 모두 두 데이터 시트의 재계산과 일치하고 표 6의 열두 평균도 정확합니다(Tem −0.528, Pre −0.291, Ws 0.042, Rh 0.036, Ap 0.635, Sd −0.213). S1은 그대로이며 복사한 S2 시트도 같은 숫자를 담습니다.
저자 원본 파일에서 연구 재현
는 논문과 보충 데이터를 함께 읽고 검증 가능한 수식으로 통계를 작성한 뒤 공개 수치를 옆에 놓아 차이를 드러냅니다.
계속 읽기
