PRZYKŁAD PRAKTYCZNY · REPLIKACJA BADANIA W EXCELU

Dane uzupełniające artykułu podsumowane i sprawdzone z jego tabelą

Doktorant replikujący artykuł PLOS ONE z 2025 roku o zanieczyszczeniu PM2.5 w 337 chińskich miastach przesłał artykuł i dodatkowy plik Excel. Poprosił o arkusz podsumowujący współczynniki modelu w tym skoroszycie, porównany ze średnimi z Tabeli 6 artykułu, wraz z wykresem.

zapisało podsumowanie jako działające formuły, odczytało Tabelę 6 z PDF i dopasowało wszystkie sześć średnich. Po prośbie o drugi plik skopiowało arkusz, rozszerzyło do dwunastu czynników i zmieniło wykres na posortowane słupki w dwóch kolorach. Sześć nowych średnich z Tabeli 6 wymagało jednego uzupełniającego żądania.

  • 12 / 12wierszy czynników zgodnych z naszym przeliczeniem
  • ≤ 0.0005różnica względem Tabeli 6, każdy czynnik
  • 3żądania, ostatnie uzupełniające
  • 0.52kredytu łącznie

Otwórz prawdziwe pliki

Artykuł i pliki uzupełniające są pod linkami do PLOS ONE. Trzy skoroszyty pochodzą z tego uruchomienia. Pobierz je i otwórz w Excelu.

Źródło plików: PLOS ONE, „Identyfikacja wzorców czasoprzestrzennych oraz naturalnych i społeczno-ekonomicznych czynników wpływających na zanieczyszczenie PM2.5 i O3 w Chinach” (2025), z plikami uzupełniającymi S1 i S2. Opublikowano na licencji CC BY 4.0. Autorzy nie zweryfikowali ani nie poparli tego przykładu.

01 · PLIK POCZĄTKOWY

337 miast, 24 kolumny współczynników i tabela w PDF

S1 ma jeden arkusz: wiersz na miasto i dla każdego z sześciu czynników społeczno-ekonomicznych lokalny współczynnik (beta_), błąd standardowy, wartość t i p. S2 ma tę samą strukturę dla sześciu czynników naturalnych. Artykuł podaje średnią każdego współczynnika w Tabeli 6, na stronie 13 PDF.

S1_File_data_for_Fig5.xlsxprzed
A1City
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
…
338Shihezi0.404-0.207-0.0730.037-0.080-0.1300.000
PM2.5_socioeconomic
Pierwsze wiersze arkusza danych (kolumny A–G i wartość p Popden w T; inne kolumny ukryte).

02 · PROŚBA 1

„Dodaj arkusz Summary, porównany z Tabelą 6”

Co wpisał student

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.

Co zrobiło narzędzie

  • Dodał arkusz „Summary”, jeden wiersz na czynnik: średnia, odchylenie standardowe próby, minimum, mediana i maksimum każdej kolumny beta_ jako formuły obejmujące wszystkie 337 wierszy.
  • Policzył miasta z p < 0.05, dzieląc według znaku beta, za pomocą COUNTIFS w kolumnach p_ i beta_.
  • Odczytał Tabelę 6 na stronie 13 PDF, wpisał sześć średnich i dodał kolumnę różnic z formułą.
  • Dodał natywny wykres słupkowy Excel sześciu średnich i pozostawił arkusz danych bez zmian.
S1_File_data_for_Fig5.xlsxten sam plik
A1Factor
ABCDEFGHIJ
1FactorMean (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 meanDifference (our mean minus paper)
2Popden0.43960.2030-0.00880.38871.089726300.4400-0.0004
3PGDP-0.04060.1479-0.4360-0.05650.30662648-0.04100.0004
4Prosec0.08420.0493-0.08230.10320.1208166160.08400.0002
5Energy0.02070.00510.01410.01960.0439000.0210-0.0003
6Roadden-0.10180.0057-0.1092-0.1029-0.074500-0.10200.0002
7NDVI-0.03110.0358-0.1439-0.02380.015708-0.0310-0.0001
PM2.5_socioeconomicSummarynowy
Nowy arkusz „Summary” w dostarczonej postaci. Zielone liczby to formuły; kliknij, by je zobaczyć.
S1_File_data_for_Fig5.xlsxArkusz podsumowania

Mean MGWR coefficient (beta) by factor

-0.20.00.20.40.6Mean betaPopdenPGDPProsecEnergyRoaddenNDVIFactorMean (beta) · Popden: 0.440Mean (beta) · PGDP: -0.041Mean (beta) · Prosec: 0.084Mean (beta) · Energy: 0.021Mean (beta) · Roadden: -0.102Mean (beta) · NDVI: -0.031
Wykres w arkuszu „Summary”, odtworzony tutaj z danych w dostarczonym pliku.

Sprawdziliśmy z danymi: Przeliczyliśmy każdą statystykę z 337 wierszy: wszystkie sześć zgadza się do trzech miejsc po przecinku, z liczebnościami (Popden 263 dodatnie, PGDP 26 i 48, Prosec 166 i 16, NDVI 8 ujemnych), każda średnia odpowiada Tabeli 6 do trzech miejsc; różnica to tylko zaokrąglenie, najwyżej 0.0004.

03 · PROŚBA 2

„Teraz dodaj czynniki naturalne z drugiego pliku”

Co wpisał student

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.

Co zrobiło narzędzie

  • Skopiował arkusz „PM2.5_natural” z pliku S2 do skoroszytu ze wszystkimi 337 wierszami.
  • Dodał sześć wierszy Tem, Pre, Ws, Rh, Ap i Sd z tymi samymi formułami, pozostawiając pierwsze sześć bez zmian.
  • Utworzył tabelę pomocniczą w L1:N13: dwanaście średnich malejąco, jedna kolumna na grupę.
  • Zastąpił wykres poziomym wykresem słupkowym tej tabeli: dwanaście słupków, czynniki społeczno-ekonomiczne i naturalne w dwóch kolorach, z legendą.
  • Pozostawił średnie nowych czynników z Tabeli 6 puste: artykułu nie było wśród plików odczytanych dla tego żądania. Komunikat końcowy wyjaśnił to i zaproponował uzupełnienie po dołączeniu artykułu.
S1_File_data_for_Fig5.xlsxten sam plik
A1Factor
ABCDEFGHIJ
1FactorMean (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 meanDifference (our mean minus paper)
2Popden0.43960.2030-0.00880.38871.089726300.4400-0.0004
3PGDP-0.04060.1479-0.4360-0.05650.30662648-0.04100.0004
4Prosec0.08420.0493-0.08230.10320.1208166160.08400.0002
5Energy0.02070.00510.01410.01960.0439000.0210-0.0003
6Roadden-0.10180.0057-0.1092-0.1029-0.074500-0.10200.0002
7NDVI-0.03110.0358-0.1439-0.02380.015708-0.0310-0.0001
8Tem-0.52830.3172-0.9254-0.55540.08280282
9Pre-0.29080.2039-0.8050-0.24260.05680164
10Ws0.04240.2451-0.75040.05600.58927724
11Rh0.03650.1642-0.25360.00000.3140525
12Ap0.63540.00890.61440.63540.64863370
13Sd-0.21270.0132-0.2385-0.2124-0.17570337
PM2.5_socioeconomicSummaryPM2.5_naturalnowy
Arkusz Summary po żądaniu 2: sześć czynników naturalnych (żółte), z nadal pustymi kolumnami I i J.
S1_File_data_for_Fig5.xlsxArkusz podsumowania

Mean MGWR coefficient (beta) by factor

  • Socioeconomic
  • Natural
Nowy wykres, odtworzony tutaj z danych w dostarczonym pliku.
S1_File_data_for_Fig5.xlsxtabela pomocnicza
L1Factor
LMN
1FactorSocioeconomicNatural
2Ap00.635383529
3Popden0.43959286640
4Prosec0.084240647310
5Ws00.04236848852
6Rh00.0364906784
7Energy0.020651232830
8NDVI-0.031148981010
9PGDP-0.040595839970
10Roadden-0.10181387450
11Sd0-0.2126999148
12Pre0-0.2908334881
13Tem0-0.5282885883
Summary
Kolumny L–N tego samego arkusza: dwanaście średnich posortowanych i podzielonych na dwie serie odczytywane przez wykres.

Sprawdziliśmy z danymi: Sześć nowych wierszy zgadza się z naszym przeliczeniem S2, skopiowany arkusz ma te same liczby co S2, pierwsze sześć wierszy nie zmieniło się, a wykres ma dwie serie po dwanaście wartości w posortowanej kolejności.

04 · PONOWNA PROŚBA

„Średnich z Tabeli 6 nadal brakuje”

Co wpisał student, ponownie dołączając artykuł

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.

Co zrobiło narzędzie

  • Odczytał sześć średnich czynników naturalnych z Tabeli 6 na stronie 13 i wpisał je.
  • Obliczył różnice tą samą formułą co w pierwszych sześciu wierszach.
S1_File_data_for_Fig5.xlsxpo
A1Factor
ABCDEFGHIJ
1FactorMean (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 meanDifference (our mean minus paper)
2Popden0.43960.2030-0.00880.38871.089726300.4400-0.0004
3PGDP-0.04060.1479-0.4360-0.05650.30662648-0.04100.0004
4Prosec0.08420.0493-0.08230.10320.1208166160.08400.0002
5Energy0.02070.00510.01410.01960.0439000.0210-0.0003
6Roadden-0.10180.0057-0.1092-0.1029-0.074500-0.10200.0002
7NDVI-0.03110.0358-0.1439-0.02380.015708-0.0310-0.0001
8Tem-0.52830.3172-0.9254-0.55540.08280282-0.5280-0.0003
9Pre-0.29080.2039-0.8050-0.24260.05680164-0.29100.0002
10Ws0.04240.2451-0.75040.05600.589277240.04200.0004
11Rh0.03650.1642-0.25360.00000.31405250.03600.0005
12Ap0.63540.00890.61440.63540.648633700.63500.0004
13Sd-0.21270.0132-0.2385-0.2124-0.17570337-0.21300.0003
PM2.5_socioeconomicSummaryPM2.5_natural
Arkusz Summary po uzupełnieniu: wszystkie dwanaście wierszy kompletne, czynniki naturalne na żółto.

Sprawdziliśmy z danymi: Wszystkie dwanaście wierszy zgadza się z przeliczeniem dwóch arkuszy i wszystkie średnie Tabeli 6 są poprawne (Tem −0.528, Pre −0.291, Ws 0.042, Rh 0.036, Ap 0.635, Sd −0.213); S1 nie zmienił się, a kopia S2 ma te same liczby.

Replikacja badania w plikach samych autorów

czyta artykuł i dane uzupełniające razem, zapisuje statystyki jako sprawdzalne formuły i umieszcza opublikowane wartości obok, by pokazać każdą różnicę.

CZYTAJ DALEJ

Przeczytaj kolejny przykład praktyczny

Zobacz wszystkie przykłady praktyczne (19) Wszystkie przykłady dla grupy: Pracownicy naukowi