實作範例 · 在 EXCEL 重現論文研究
彙總論文補充資料，並與文中表格核對
一位研究生為重現 2025 年 PLOS ONE 一篇涵蓋中國 337 個城市 PM2.5 污染的論文，上傳論文及其 Excel 補充檔。他們請 在該活頁簿建立模型係數摘要工作表，與論文表 6 列出的平均值核對，並附上圖表。
以動態公式建立摘要，從 PDF 讀取表 6，六個平均值全部相符。當使用者要求加入第二份補充檔，它複製工作表，擴充摘要至十二個因素，並重繪為排序後的兩色長條圖。表 6 的六個新平均值則需一次追問才補上。
1上傳：337 個城市的模型係數，以及論文
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 / 12與我們重新計算相符的因素列
- ≤ 0.0005每個因素與表 6 的差異
- 3次請求，最後一次為追問
- 0.52共消耗積分
開啟真實檔案
論文及其補充檔案的連結位於 PLOS ONE。三份活頁簿都是此次操作的實際產出。下載後以 Excel 開啟。
XLSX之前：S1、S2 檔案和論文各有 337 個城市 · 位於 PLOS ONEXLSX第 1 次請求後Summary 工作表及長條圖XLSX第 2 次請求後第二個資料工作表、12 列、新圖表XLSX跟進請求後12 列完整資料
檔案來源： PLOS ONE, 「中國 PM2.5 與 O3 污染時空模式及自然與社會經濟影響因素的識別」（2025）及其 S1、S2 補充檔案。以 CC BY 4.0 授權發布。作者並未審閱或認可此範例。
01 · 起始檔案
337 個城市、24 欄係數，以及 PDF 中的表格
S1 檔只有一個工作表，每個城市一列，六個社會經濟因素各有局部係數（beta_）、標準誤、t 值及 p 值。S2 檔以同樣結構列出六個自然因素。論文在 PDF 第 13 頁的表 6 報告各係數的平均值。
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 · 要求 1
「加入 Summary 工作表，與表 6 核對」
學生輸入的內容
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.
的處理方式
- 新增「Summary」工作表，每個因素一列：以全部 337 列的公式計算各 beta_ 欄的平均值、樣本標準差、最小值、中位數及最大值。
- 以 p_ 和 beta_ 欄的 COUNTIFS 計算 p < 0.05 的城市數，按 beta 的正負分開。
- 讀取 PDF 第 13 頁的表 6，填入六個平均值，再新增以公式計算的差異欄。
- 新增六個平均值的原生 Excel 長條圖，資料工作表保持不變。
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_socioeconomicSummary新
Mean MGWR coefficient (beta) by factor
我們與資料核對了： 我們依 337 列重新計算每項統計：六列皆相符至小數三位，計數也相符（Popden 正值 263、PGDP 26 和 48、Prosec 166 和 16、NDVI 負值 8），每個平均值與表 6 相符至小數三位；差異欄只有四捨五入差距，最大 0.0004。
03 · 要求 2
「現在加入第二個檔案的自然因素」
學生輸入的內容
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.
的處理方式
- 將 S2 檔案的「PM2.5_natural」工作表連同全部 337 列複製到活頁簿。
- 以相同公式新增 Tem、Pre、Ws、Rh、Ap、Sd 的六列，前六列保持不變。
- 在 L1:N13 建立輔助表格：十二個平均值由大至小排序，每組一欄。
- 將圖表替換為該表格的水平長條圖：十二條長條，社會經濟與自然因素以兩色區分，附有圖例。
- 新因素的表 6 平均值留白：這次請求讀取的檔案並不包含論文。完成訊息說明此事，並表示若附上論文就可補填。
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_natural新
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
我們與資料核對了： 六個新列與我們依 S2 資料重新計算的結果相符，複製的工作表數字與 S2 檔相同，前六列保持不變，圖表則有兩個按排序排列、各含十二個值的數列。
04 · 跟進請求
「表 6 的平均值仍然缺少」
學生再次附上論文時輸入的內容
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.
的處理方式
- 讀取第 13 頁表 6 的六個自然因素平均值，並填入。
- 以與前六列相同的公式計算它們的差異。
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
我們與資料核對了： 十二列全部與我們依兩個資料工作表重新計算的結果相符，表 6 的十二個平均值也都正確（Tem −0.528、Pre −0.291、Ws 0.042、Rh 0.036、Ap 0.635、Sd −0.213）；S1 資料工作表未變，複製的 S2 工作表保留相同數字。
在作者自己的檔案中重現研究
一起閱讀論文及補充資料，以可供查核的公式計算統計，並把已發布的數字放在旁邊，讓差異一目了然。
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