PRAKTIJKVOORBEELD · EEN STUDIE REPLICEREN IN EXCEL

Aanvullende gegevens van een artikel samengevat en met de tabel vergeleken

Een masterstudent die een PLOS ONE-artikel uit 2025 over PM2.5 in 337 Chinese steden repliceerde, uploadde het artikel en het aanvullende Excel-bestand. De student vroeg om een overzichtsblad van de modelcoëfficiënten in de werkmap, gecontroleerd met de gemiddelden in tabel 6 van het artikel, met een grafiek.

schreef het overzicht met werkende formules, las tabel 6 uit de PDF en vergeleek alle zes gemiddelden. Op verzoek om het tweede aanvullende bestand kopieerde het het blad, breidde uit tot twaalf factoren en tekende een gesorteerde staafgrafiek in twee kleuren. De zes nieuwe tabel 6-gemiddelden vergden één vervolgverzoek.

1De upload: modelcoëfficiënten voor 337 steden en het artikel

S1_File_data_for_Fig5.xlsx — Excel

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 / 12factorrijen die overeenkomen met onze herberekening
≤ 0.0005verschil met tabel 6, voor elke factor
3verzoeken, het laatste een vervolg
0.52credits in totaal

Open de echte bestanden

Het artikel en de aanvullende bestanden zijn gelinkt op PLOS ONE. De drie werkmappen komen uit de uitvoering. Download ze en open ze in Excel.

XLSXVooraf: S1- en S2-bestanden en het artikelelk 337 steden · op PLOS ONE XLSXNa verzoek 1Summary-werkblad en staafgrafiek XLSXNa verzoek 2tweede gegevensblad, 12 rijen, nieuwe grafiek XLSXNa het vervolgverzoek12 volledige rijen

Herkomst van de bestanden: PLOS ONE, ‘Identificatie van ruimtelijk-temporele patronen en natuurlijke en sociaaleconomische invloedsfactoren van PM2.5- en O3-vervuiling in China’ (2025), met aanvullende bestanden S1 en S2. Gepubliceerd onder CC BY 4.0. De auteurs hebben dit voorbeeld niet beoordeeld of onderschreven.

01 · HET STARTBESTAND

337 steden, 24 kolommen coëfficiënten en een tabel in een PDF

S1 heeft één blad: een rij per stad, en voor elk van zes sociaaleconomische factoren de lokale coëfficiënt (beta_), standaardfout, t-waarde en p-waarde. S2 heeft dezelfde structuur voor zes natuurlijke factoren. Het artikel vermeldt het gemiddelde van elke coëfficiënt in tabel 6 op pagina 13 van de PDF.

S1_File_data_for_Fig5.xlsxvoor

A1City

	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

De eerste rijen van het gegevensblad (kolommen A–G en de p-waarde van Popden in T; overige kolommen verborgen).

02 · VERZOEK 1

‘Voeg een Summary-werkblad toe, gecontroleerd met tabel 6’

Wat de student typte

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.

Wat heeft gedaan

Voegde een werkblad ‘Summary’ toe met één rij per factor: gemiddelde, steekproefstandaardafwijking, minimum, mediaan en maximum van elke beta_-kolom, met formules over alle 337 rijen.
Telde steden met p < 0.05, gesplitst naar het teken van beta, met COUNTIFS op de kolommen p_ en beta_.
Las tabel 6 op pagina 13 van de PDF, voerde de zes gemiddelden in en voegde een verschilkolom met formule toe.
Voegde een ingebouwde Excel-staafgrafiek van de zes gemiddelden toe en liet het gegevensblad ongewijzigd.

S1_File_data_for_Fig5.xlsxhetzelfde bestand

A1Factor

	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_socioeconomicSummarynieuw

Het nieuwe werkblad ‘Summary’ zoals geleverd. Groene getallen zijn formules; klik om ze te bekijken.

S1_File_data_for_Fig5.xlsxSamenvattingsblad

Mean MGWR coefficient (beta) by factor

De grafiek op werkblad ‘Summary’, hier opnieuw getekend met gegevens uit het geleverde bestand.

We hebben het met de gegevens vergeleken: We herberekenden elke statistiek uit de 337 rijen: alle zes kloppen tot drie decimalen, inclusief aantallen (Popden 263 positief, PGDP 26 en 48, Prosec 166 en 16, NDVI 8 negatief), en elk gemiddelde klopt met tabel 6 tot drie decimalen; de verschilkolom toont alleen afronding, maximaal 0.0004.

03 · VERZOEK 2

‘Voeg nu de natuurlijke factoren uit het tweede bestand toe’

Wat de student typte

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.

Wat heeft gedaan

Kopieerde het werkblad ‘PM2.5_natural’ uit S2 met alle 337 rijen naar de werkmap.
Voegde zes rijen voor Tem, Pre, Ws, Rh, Ap en Sd toe met dezelfde formules en liet de eerste zes ongewijzigd.
Maakte een hulptabel in L1:N13: twaalf gemiddelden van groot naar klein, één kolom per groep.
Verving de grafiek door een horizontale staafgrafiek van die tabel: twaalf staven, sociaaleconomische en natuurlijke factoren in twee kleuren, met legenda.
Liet de tabel 6-gemiddelden van nieuwe factoren leeg: het artikel zat niet bij de bestanden die voor dit verzoek werden gelezen. Het eindbericht vermeldde dit en bood aan ze in te vullen als het artikel werd bijgevoegd.

S1_File_data_for_Fig5.xlsxhetzelfde bestand

A1Factor

	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_naturalnieuw

Het Summary-blad na verzoek 2: zes natuurlijke factoren (geel), met kolommen I en J nog leeg.

S1_File_data_for_Fig5.xlsxSamenvattingsblad

Mean MGWR coefficient (beta) by factor

Ap0.635

Popden0.440

Prosec0.084

Ws0.042

Rh0.036

Energy0.021

NDVI-0.031

PGDP-0.041

Roadden-0.102

Sd-0.213

Pre-0.291

Tem-0.528

Socioeconomic
Natural

De nieuwe grafiek, hier opnieuw getekend met gegevens uit het geleverde bestand.

S1_File_data_for_Fig5.xlsxhulptabel

L1Factor

	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

Kolommen L tot N van hetzelfde blad: twaalf gesorteerde gemiddelden, verdeeld in de twee reeksen die de grafiek leest.

We hebben het met de gegevens vergeleken: De zes nieuwe rijen kloppen met onze herberekening uit S2, het gekopieerde blad heeft dezelfde cijfers als S2, de eerste zes rijen zijn ongewijzigd en de grafiek heeft twee reeksen van twaalf waarden in gesorteerde volgorde.

04 · VERVOLGVERZOEK

‘De gemiddelden uit tabel 6 ontbreken nog’

Wat de student typte, met het artikel opnieuw bijgevoegd

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.

Wat heeft gedaan

Las de zes gemiddelden van natuurlijke factoren uit tabel 6 op pagina 13 en voerde ze in.
Berekende de verschillen met dezelfde formule als de eerste zes rijen.

S1_File_data_for_Fig5.xlsxna

A1Factor

	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

Het Summary-blad na het vervolg: alle twaalf rijen volledig, natuurlijke factoren in geel.

We hebben het met de gegevens vergeleken: Alle twaalf rijen kloppen met onze herberekening van beide bladen en alle twaalf tabel 6-gemiddelden zijn juist (Tem −0.528, Pre −0.291, Ws 0.042, Rh 0.036, Ap 0.635, Sd −0.213); S1 is ongewijzigd en het gekopieerde S2 heeft dezelfde cijfers.

Replicatieonderzoek in de eigen bestanden van de auteurs

leest het artikel en de aanvullende gegevens samen, schrijft de statistieken als controleerbare formules en zet de gepubliceerde cijfers ernaast zodat elk verschil zichtbaar is.

Probeer het met uw eigen gegevens Bekijk het voltooide Excel-bestand

LEES VERDER

Lees nog een praktijkvoorbeeld

Academici

Wiskunderesultaten van een district in grafiek, daarna het verschil voor Engelse taalleerders toegevoegd

Academici

Nieuwe oefenexamens maken op basis van een oud algebra-examen

Publieke sector

OMB-begrotingstabel naar Excel-grafiek en briefingpresentatie

Bekijk alle 19 praktijkvoorbeelden Alle voorbeelden voor Academici