ตัวอย่างจริง · ทำซ้ำงานวิจัยใน EXCEL
สรุปข้อมูลเสริมของบทความและตรวจเทียบกับตารางในบทความ
นักศึกษาบัณฑิตศึกษาที่ทำซ้ำบทความ PLOS ONE ปี 2025 เรื่องมลพิษ PM2.5 ใน 337 เมืองของจีน อัปโหลดบทความและไฟล์ Excel เสริม แล้วขอให้ สร้างชีตสรุปค่าสัมประสิทธิ์แบบจำลองในเวิร์กบุ๊ก ตรวจเทียบค่าเฉลี่ยในตาราง 6 ของบทความ พร้อมแผนภูมิ
สร้างสรุปด้วยสูตรที่คำนวณได้ อ่านตาราง 6 จาก PDF และตรวจตรงทั้งหกค่าเฉลี่ย เมื่อขอให้เพิ่มไฟล์เสริมที่สอง ก็สำเนาชีต ขยายสรุปเป็นสิบสองปัจจัย และวาดใหม่เป็นแผนภูมิแท่งเรียงลำดับสองสี ค่าเฉลี่ยใหม่หกค่าในตาราง 6 ต้องติดตามอีกครั้งจึงเติมครบ
1อัปโหลด: ค่าสัมประสิทธิ์แบบจำลองของ 337 เมือง พร้อมบทความ
- 12 / 12แถวปัจจัยตรงกับการคำนวณใหม่ของเรา
- ≤ 0.0005ผลต่างจากตาราง 6 ทุกปัจจัย
- 3คำขอ ครั้งสุดท้ายเป็นการติดตาม
- 0.52เครดิตรวม
เปิดไฟล์ต้นฉบับจริง
ลิงก์บทความและไฟล์เสริมอยู่ที่ PLOS ONE เวิร์กบุ๊กสามไฟล์เป็นผลจากการทำงานจริง ดาวน์โหลดแล้วเปิดใน Excel
ที่มาของไฟล์: PLOS ONE, “การระบุรูปแบบเชิงพื้นที่และเวลา รวมถึงปัจจัยธรรมชาติและเศรษฐกิจสังคมที่มีอิทธิพลต่อมลพิษ PM2.5 และ O3 ในจีน” (2025) พร้อมไฟล์เสริม S1 และ S2 เผยแพร่ภายใต้ CC BY 4.0 ผู้เขียนไม่ได้ตรวจสอบหรือรับรองตัวอย่างนี้
01 · ไฟล์เริ่มต้น
337 เมือง ค่าสัมประสิทธิ์ 24 คอลัมน์ และตารางใน PDF
ไฟล์ S1 มีหนึ่งชีต เมืองละหนึ่งแถว แต่ละปัจจัยเศรษฐกิจสังคมทั้งหกมีค่าสัมประสิทธิ์ท้องถิ่น (beta_) ค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐาน ค่า t และค่า p ไฟล์ S2 มีโครงสร้างเดียวกันสำหรับหกปัจจัยธรรมชาติ บทความรายงานค่าเฉลี่ยของแต่ละสัมประสิทธิ์ในตาราง 6 หน้า 13 ของ PDF
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 · คำขอที่ 1
“เพิ่มชีต Summary และตรวจเทียบกับตาราง 6”
สิ่งที่นักศึกษาพิมพ์
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.
สิ่งที่ ทำ
- เพิ่มชีต “Summary” หนึ่งแถวต่อปัจจัย คำนวณค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานตัวอย่าง ค่าต่ำสุด มัธยฐาน และค่าสูงสุดของแต่ละคอลัมน์ beta_ ด้วยสูตรครอบคลุมทั้ง 337 แถว
- นับเมืองที่มี p < 0.05 แยกตามเครื่องหมายของ beta ด้วย COUNTIFS ในคอลัมน์ p_ และ beta_
- อ่านตาราง 6 ใน PDF หน้า 13 กรอกค่าเฉลี่ยหกค่า และเพิ่มคอลัมน์ผลต่างเป็นสูตร
- เพิ่มแผนภูมิแท่งแบบเนทีฟของ Excel สำหรับค่าเฉลี่ยหกค่า และไม่เปลี่ยนชีตข้อมูล
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
เราตรวจสอบกับข้อมูลแล้ว: เราคำนวณสถิติทุกค่าจาก 337 แถวใหม่ ทั้งหกแถวตรงถึงทศนิยมสามตำแหน่ง รวมจำนวนเมือง (Popden บวก 263, PGDP 26 และ 48, Prosec 166 และ 16, NDVI ลบ 8) ทุกค่าเฉลี่ยตรงตาราง 6 ถึงทศนิยมสามตำแหน่ง คอลัมน์ผลต่างแสดงเฉพาะการปัดเศษ ไม่เกิน 0.0004
03 · คำขอที่ 2
“เพิ่มปัจจัยธรรมชาติจากไฟล์ที่สอง”
สิ่งที่นักศึกษาพิมพ์
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.
สิ่งที่ ทำ
- คัดลอกชีต “PM2.5_natural” จากไฟล์ S2 เข้าเวิร์กบุ๊กพร้อมทั้ง 337 แถว
- เพิ่มหกแถวสำหรับ Tem, Pre, Ws, Rh, Ap และ Sd ด้วยสูตรเดิม และไม่เปลี่ยนหกแถวแรก
- สร้างตารางช่วยใน L1:N13 เรียงค่าเฉลี่ยสิบสองค่าจากมากไปน้อย กลุ่มละหนึ่งคอลัมน์
- เปลี่ยนแผนภูมิเป็นแท่งแนวนอนจากตารางนั้น มีสิบสองแท่ง แยกปัจจัยเศรษฐกิจสังคมกับธรรมชาติด้วยสองสี พร้อมคำอธิบายแผนภูมิ
- เว้นค่าเฉลี่ยตาราง 6 ของปัจจัยใหม่ไว้ เพราะบทความไม่ได้อยู่ในไฟล์ที่อ่านสำหรับคำขอนี้ ข้อความเมื่อเสร็จระบุเหตุผลและเสนอให้เติมหากแนบบทความ
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 |
เราตรวจสอบกับข้อมูลแล้ว: หกแถวใหม่ตรงกับการคำนวณใหม่จากข้อมูล S2 ชีตที่คัดลอกมีตัวเลขเหมือนไฟล์ S2 หกแถวแรกไม่เปลี่ยน และแผนภูมิมีสองชุดข้อมูล ชุดละสิบสองค่าตามลำดับที่เรียง
04 · คำขอติดตาม
“ค่าเฉลี่ยตาราง 6 ยังขาดอยู่”
สิ่งที่นักศึกษาพิมพ์พร้อมแนบบทความอีกครั้ง
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.
สิ่งที่ ทำ
- อ่านค่าเฉลี่ยหกปัจจัยธรรมชาติจากตาราง 6 หน้า 13 แล้วกรอกลงไป
- คำนวณผลต่างด้วยสูตรเดียวกับหกแถวแรก
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 |
เราตรวจสอบกับข้อมูลแล้ว: ทั้งสิบสองแถวตรงกับการคำนวณใหม่จากสองชีต และค่าเฉลี่ยทั้งสิบสองของตาราง 6 ถูกต้อง (Tem −0.528, Pre −0.291, Ws 0.042, Rh 0.036, Ap 0.635, Sd −0.213) ชีต S1 ไม่เปลี่ยนและชีต S2 ที่คัดลอกมีตัวเลขเดิม
ทำซ้ำงานวิจัยในไฟล์ของผู้เขียนเอง
อ่านบทความและข้อมูลเสริมร่วมกัน เขียนสถิติเป็นสูตรที่ตรวจสอบได้ และวางตัวเลขที่เผยแพร่ไว้ข้างกันเพื่อให้เห็นผลต่าง
อ่านต่อ
อ่านตัวอย่างการใช้งานจริงอีกเรื่อง

นักวิชาการ
ทำกราฟผลคณิตศาสตร์ของเขต แล้วเพิ่มช่องว่างของผู้เรียนภาษาอังกฤษ

นักวิชาการ
สร้างข้อสอบฝึกหัดชุดใหม่จากข้อสอบพีชคณิตชุดเก่า

ภาคส่วนราชการ
ตารางงบประมาณ OMB เป็นแผนภูมิ Excel และชุดสไลด์บรรยายสรุป
ดูตัวอย่างการใช้งานจริงทั้ง 19 เรื่อง →ตัวอย่างทั้งหมดสำหรับ นักวิชาการ →