LZ,对于两组均值的比较，stata 命令如下：

ttesti 样本量1 均值1 样本标准差1 样本量2 均值2 样本标准差2（回车）.如你的例子：

ttesti 953 171.7 5.6 9571 170 5.5（回车）

结果如下：

Two-sample t test with equal variances
------------------------------------------------------------------------------
         |     Obs        Mean    Std. Err.   Std. Dev.   [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
       x |     953       171.7    .1814018         5.6     171.344     172.056
       y |     957         170    .1777898         5.5    169.6511    170.3489
---------+--------------------------------------------------------------------
combined |    1910    170.8482    .1284433    5.613428    170.5963    171.1001
---------+--------------------------------------------------------------------
    diff |                 1.7      .25399                1.201873    2.198127
------------------------------------------------------------------------------
    diff = mean(x) - mean(y)                                      t =   6.6932
Ho: diff = 0                                     degrees of freedom =     1908

    Ha: diff < 0                 Ha: diff != 0                 Ha: diff > 0
 Pr(T < t) = 1.0000         Pr(|T| > |t|) = 0.0000          Pr(T > t) = 0.0000

结论：p=0.000<.05，所以可以认为城市与乡村 人均身高不等。

真是各有各的妙处，每个软件都有他的优点和缺点。冒昧的问一句，你的那个Stata对于数据的分析没有使用条件的限制吗？

你的那个结果里面的表头是 “ Two-sample t test with equal variances ”这个是方差齐性的时候进行的T检验，楼主的那个样本是方差齐性还是不齐呢？

致：随风1985 小妹妹：

Stata作为一个权威的统计软件，当然可以检验方差齐性了，检验样本是否来自正态总体更是不在话下，不然怎么能在 统计界 混下去呢，你说是吗？

附：Stata 关于 方差齐性检验的命令及结果（正态性检验此处略，你如果感兴趣的话可查阅STATA有关资料）：

. sdtesti 953 171.7 5.6 9571 170 5.5（回车）

下面是方差齐性检验结果：注意中间红色部分（颜色是偶加上去的），2*Pr(F > f) = 0.4433>0.05,可以认为是方差齐性的！

Variance ratio test
------------------------------------------------------------------------------
         |     Obs        Mean    Std. Err.   Std. Dev.   [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
       x |     953       171.7    .1814018         5.6     171.344     172.056
       y |    9571         170    .0562191         5.5    169.8898    170.1102
---------+--------------------------------------------------------------------
combined |   10524    170.1539    .0539098    5.530423    170.0483    170.2596
------------------------------------------------------------------------------
    ratio = sd(x) / sd(y)                                         f =   1.0367
Ho: ratio = 1                                   degrees of freedom = 952, 9570

    Ha: ratio < 1               Ha: ratio != 1                 Ha: ratio > 1
  Pr(F < f) = 0.7783         2*Pr(F > f) = 0.4433           Pr(F > f) = 0.2217

楼主,我也有类似问题,不知你是怎么用excel算出的,能赐教的话,请发到skq690925@163.com,万分感谢!!