这种情况可能由几个原因造成：

1. **软件更新或环境变化**：你使用的统计软件（如Stata, R, Python等）可能有更新或者运行的环境有所改变，这有时会影响计算精度和输出结果。

2. **数据读取错误**：虽然你认为数据没有改动，但实际上在加载数据时可能存在未察觉到的问题，比如数据文件被意外修改、格式不一致或读取过程中的小错误。

3. **随机性**：统计分析本身就包含随机成分，尤其是在样本量不大或者模型复杂度高的情况下。即使是完全相同的输入和设置，不同的运行时间也可能得到略微不同的结果（尤其是p值接近显著水平时）。

4. **模型收敛问题**：某些回归算法在不同运行中可能不会每次都完美收敛到同一解，这可能是因为初始化点、优化过程中的随机性等因素造成的。

5. **变量编码或缺失值处理变化**：如果数据中有类别型变量，它们的编码方式（如虚拟变量陷阱）或者对缺失值的处理方法可能会无意间发生变化。

6. **多线程计算**：在使用多核处理器时，不同运行可能因任务分配到不同的CPU核心而产生微小差异。

为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

- 确认数据文件是否真的没有被改动（可以检查文件的修改时间）。
- 检查软件版本和运行环境，确保与之前一致。
- 重新加载数据，并注意数据预处理和清洗过程中的细节。
- 尝试在不同的计算机或虚拟环境中重复分析，看结果是否一致。
- 检查代码中是否有随机种子设置（对于需要随机性的操作），保持每次运行的一致性。

如果问题仍然存在，可能需要深入检查模型的具体实现方式或者数据的某个具体部分。有时候，咨询同行或统计专家也是一个好的解决途径。

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