我有2个STATA卡方输出，描述了工人的性别和就业行业的频率。第一个卡方针对的是大学毕业生的样本，第二个卡方由已通过某种职业计划认证的人员组成。它们都显示Pr ＝ 0.000。
大学毕业生的Pearson chi2（14）= 123.5285和Cramer's V = 0.2606。 获得认证的工人的皮尔逊chi2（15）= 437.7627，克拉默V = 0.4837。
我试图弄清楚这两个分布（统计上）是否彼此显着不同。任何帮助表示赞赏！
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我了解您要比较两个不同的分布，它们不具有功能关系（例如，理论给出），而没有直方图。您的假设是，对于两个变量（工人的性别和行业），相对频率都遵循相同的模型，但是您确实在意可能的概率分布。 Kolmogorov-Smirnov test将是解决该问题的好方法。
有一个不错的R blog describing how to approach the comparison of two distribution。即使不一定是您的编程语言，它也可能会有所帮助。在这里，假设是一个稍微不同的假设，即他的假设是，一个分布的y值高于另一个分布。但是，结构化方法可能会为您提供帮助。