回归已经跑完，交稿时仍需要把结果整理成读者能比较、合作者能修改的表格。把控制台截图贴进 Word 可以展示输出，却不方便调整变量名、列宽和表注。原生 Word 表格把这些内容留在可编辑的单元格中，适合继续组织论文；它也需要与实际估计结果保持对应，不能在排版时改变样本、标准误或数字含义。
查看回归表案例与下载成果。这份示例由官方 Stata 实际执行并导出，提供一个 9 行 3 列的 Word 表格、完整精度的 CSV、程序和日志。它是独立计算与排版示例，不把维护者运行程序当作 AI 已经替研究者完成的任务。
先确定表格要保留什么
本例接续相同样本的 Stata 模型比较。因变量是汽车价格 price，单位为美元；第一列只加入重量 weight，第二列再加入燃油效率 mpg。两个模型都限制在 price、weight、mpg 非缺失的同样 74 个观测，均使用 vce(robust)。因此表中差异包含模型设定的变化，而没有混入样本量变化；这些关联也不能直接解释为因果效应。
系数下面的括号展示稳健标准误。表尾保留样本量与 R²，表注说明数据、单位、样本和标准误。第一列没有估计 mpg，单元格写为 Not included，不能把空白或未加入变量当作系数为零。示例不添加显著性星号，读者可从 CSV 查看区间；若自己的投稿格式要求星号，应先固定检验和阈值，再根据实际结果添加。
从真实结果生成文档
Stata 官方的 putdocx 可以将文本和估计结果写入 .docx。配套 analysis.do 在估计后直接读取 _b、_se、e(N) 和 e(r2)，写入 Word 单元格，同时导出完整精度的 CSV。这样，表格和数字文件来自同一次计算，不需要靠手工抄写控制台维持一致。
本例使用原生表格呈现两个模型，系数和标准误显示三位小数。Word 中的 2.044 与 1.747 是重量系数的显示值，CSV 保存更多计算位数；显示舍入不应回写到后续计算。另一个只使用 Python 标准库的 finalize_word.py 移除默认标题装饰线并整理通用作者元数据，不修改回归表数字。两个步骤都在下载包中，方便检查和复做。
在 Marx Max 中提出有范围的任务
先按Stata 使用指南检查合法本机安装，并保存已有分析。打开本案例会创建任务与材料说明，任务预填在输入框，执行前可以继续修改。说明中的公开复做包提供程序和参考成果；打开案例本身不会清空 Stata 内存或执行代码。
可以这样要求：
请阅读项目 README，保留参考成果。在新的 Stata 练习会话中，用相同样本重新估计两个模型，导出可编辑 Word 表格和完整精度 CSV，保存本次日志。表中保留变量名、系数、稳健标准误、N、R²及单位说明。核对 Word 单元格与 CSV，不用参考日志冒充本次运行。
如果改用自己的模型，先指定已有结果来自哪个 do-file、哪些变量和样本、采用何种标准误，以及期望的列顺序。不同样本可以并排展示，但应说明每列的样本条件。协作者修改变量显示名时，保留其与代码变量的对应关系；表注涉及估计条件，不能在排版时随意删去。
复做和交付前核对
将下载包解压到新的练习目录，保留一份原成果。先在独立 Stata 会话中运行 do analysis.do，再从同一目录运行 python finalize_word.py regression-table.docx。Stata 的 clear all 会清空该会话，replace 会覆写练习目录的同名成果，运行前应保存原工作。Python 排版整理不需要第三方依赖。
打开 Word 后，先尝试修改一个变量显示名，确认操作的是表格而不是图片，再对照 CSV 核对系数和括号内标准误。两个模型都应为 74 个观测；R²显示约为 0.290 和 0.293。随后检查标题、单位、未加入项和表注，确认分页没有截断表格。数值正确与文档排版可用是两项检查，不能互相替代。
本次计算与逐页渲染在 macOS / Stata 19.5 完成，Windows 真机和每个读者的 Office 排版尚未验证。Word 在不同字体环境下可能改变行距和分页，应在最终提交环境再打开一次。若只需要数字，下载 CSV；需要继续排版则下载 Word；需要核对如何得到结果，保留程序和实际日志。