问题（令人惊讶）与粘贴期间的舍入值有关。

在 Excel 中，大多数值是在其他地方计算的，并记录为双精度值（大约 16 位小数精度）。仅% Food Insecure实际存储到少量小数位（一位）。 没有任何数据列按照 Excel 中的显示方式存储。在粘贴过程中，接收应用程序通常会接受出现的数据，而不是实际存储的数据！

在这种情况下，数据的四舍五入很重要，因为对于几个变量——尤其是女性百分比和粮食不安全百分比——四舍五入的数量可能是数据标准偏差的一个可观的部分。

当我在R使用中直接读取Excel数据时，我准确地xlsx::read.xlsx再现了SPSS结果。当我将数据四舍五入为整数（对于）并将其他数据四舍五入到小数点后 - 正如它们在将它们粘贴到时出现的那样- 我得到了新的结果，但估计的系数有明显的变化。例如，拦截% Free LunchR$-139.616$变成$-133.897$.

我无法重现 Stata 结果R（我的汇总统计数据与 Nick Cox 提出的数据不太一致：我的意思% Food insecure是$15.67$代替$15.81$)，但我怀疑如果我将它们粘贴到我的 Stata 副本中，我会得到报告的 Stata 结果。（一个重要线索是为最小值和最大值呈现的四舍五入值：在大多数情况下，这些不是Excel 文件中实际记录的最小值和最大值。）

两组结果之间的差异只是标准误差的一小部分，因此它们——在这种统计意义上——无关紧要。

不存在共线性问题：VIF 很好而且很低。

道德

当您关心您的数据时，请直接阅读它们：不要通过复制粘贴或转录手动干预。

这不是一个真正的答案，但是除了这里没有简单的方法来显示输出。

这是我在 Stata 13 中得到的，经过复制和粘贴以及一些重命名。

所使用的变量没有缺失值，因此这两个程序可能对缺失值做什么都无关紧要。

2/6 变量以整数表示；4/6 保留一位小数。请注意，我遵循的确切路线的结果是带小数位的变量被保存为double. 其他路线可能会产生float类型的变量。

检查两个回归中是否包含 36 个观察值（案例）。

请检查你是否得到相同的。

. d percentfreelunch percentfoodinsecure rural female under18 hispanic

                 storage   display    value
   variable name   type    format     label      variable label
   -----------------------------------------------------------------------------------------
   percentfreelu~h byte    %10.0g                % Free Lunch
   percentfoodin~e byte    %10.0g                % Food Insecure
   rural           double  %10.0g                Rural
   female          double  %10.0g                Female
   under18         double  %10.0g                < 18
   hispanic        double  %10.0g                Hispanic


   . reg percentfreelunch percentfoodinsecure rural female under18 hispanic

        Source |       SS       df       MS              Number of obs =      36
  -------------+------------------------------           F(  5,    30) =    8.27
         Model |  1578.09245     5   315.61849           Prob > F      =  0.0001
      Residual |  1145.12977    30  38.1709925           R-squared     =  0.5795
  -------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.5094
         Total |  2723.22222    35  77.8063492           Root MSE      =  6.1783

  -------------------------------------------------------------------------------------
     percentfreelunch |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  --------------------+----------------------------------------------------------------
  percentfoodinsecure |    2.76532   .6741544     4.10   0.000     1.388513    4.142127
                rural |   .1378976   .0495354     2.78   0.009     .0367327    .2390624
               female |    2.82671   1.204272     2.35   0.026     .3672593    5.286162
              under18 |  -.3799895    .588423    -0.65   0.523     -1.58171    .8217307
             hispanic |   1.168375   .2398765     4.87   0.000     .6784822    1.658269
                _cons |  -149.3857   69.08908    -2.16   0.039    -290.4845   -8.287025
  -------------------------------------------------------------------------------------

编辑：来自Stata的一些汇总统计数据

. su percentfreelunch percentfoodinsecure rural female under18 hispanic, sep(0)

     Variable |       Obs        Mean    Std. Dev.       Min        Max
 -------------+--------------------------------------------------------
 percentfre~h |        36    46.27778    8.820791         29         72
 percentfoo~e |        36    15.80556    1.785968         12         20
        rural |        36    44.37222    27.25343        1.3        100
       female |        36    49.95833    1.233201       45.9       51.5
      under18 |        36    21.26389    3.069216       15.6         28
     hispanic |        36    10.86944    8.315178        2.3       32.2