ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಾವು ಮಾತನಾಡಲಿದ್ದೇವೆ ಗಿನಿ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ನಾವು ಎ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಪರಿಚಯವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಆಗಿದೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಕಾರದ ವಿದ್ಯಮಾನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ವಿದ್ಯಮಾನಗಳು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯದ್ದಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದರ ಮುಖ್ಯ ತೀರ್ಮಾನವು ಎಲ್ಲಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒಂದು ನೋಟದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಗ್ರಾಫ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಸಾರ ಮತ್ತು / ಅಥವಾ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ.
ಅಸಮಾನತೆಯ ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಒಂದು ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ವಿತರಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು, ಅದು ಏನೇ ಇರಲಿ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಗುಂಪಿನ ನಡುವೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆರ್ಥಿಕ ಅಸಮಾನತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮಾಪನ ವೇರಿಯಬಲ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕುಟುಂಬಗಳು, ಸಹಬಾಳ್ವೆಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಖರ್ಚು. ಇಟಾಲಿಯನ್ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ಗಿನಿ ಹರಡಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶದ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನಿವಾಸಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಮಾನತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಇದರ ಸೂಚಕವಾಗಿದೆ. ಸೂಚ್ಯಂಕಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಅನುಪಾತದ ಭಾಗವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ "ಲೊರೆನ್ಜ್ ಕರ್ವ್"
ಗಿನಿ ಗುಣಾಂಕವು 0 ಮತ್ತು 1 ರ ನಡುವಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, 0 ಪರಿಪೂರ್ಣ ಸಮಾನತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾದದ್ದು, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಒಂದೇ ಆದಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯ 1 ಪರಿಪೂರ್ಣ ಅಸಮಾನತೆಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಆದಾಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ. ಗಿನಿ ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಗಿನಿ ಗುಣಾಂಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಗರಿಷ್ಠ 100 ರ ಉಲ್ಲೇಖದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, 0 ಮತ್ತು 1 ರ ನಡುವೆ ಮಾತ್ರ ಇರುವ ದಶಮಾಂಶ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಗುಣಾಂಕಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಇದು ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು, ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪ್ರಸರಣದಂತೆ.
ಅಸಮಾನತೆಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣದೊಳಗೆ ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಎರಡು ದೊಡ್ಡ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಈ ಗುಂಪುಗಳು ಹೀಗಿವೆ: ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಕ್ರಮಗಳು, ಇದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಕಲ್ಯಾಣವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸದವರಿಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ಸಹ ಇವೆ ಪ್ರಮಾಣಕ ಕ್ರಮಗಳು, ಇದು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ನೇರ ಕಲ್ಯಾಣ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಆಯ್ದ ಸೂಚಕವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಗಮನಿಸಿದ ಆದಾಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮಾನದಂಡಗಳು ಅಥವಾ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಗಿನಿ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಅಥವಾ ಗಿನಿ ಗುಣಾಂಕದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಒಂದು ಭಾಗ:
- ಪರಿಪೂರ್ಣ ಇಕ್ವಿಟಿಯ ರೇಖೆ ಮತ್ತು ಲೊರೆನ್ಜ್ ಕರ್ವ್ ನಡುವಿನ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಅವಿಭಾಜ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಆದರ್ಶ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಲೊರೆನ್ಜ್ ಕರ್ವ್‌ನ ಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಸಂದರ್ಭಗಳೂ ಇವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ, ಇತರ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸೇರ್ಪಡೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿವಿಧ ಸೂತ್ರಗಳು, ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸೂತ್ರಗಳು ಪ್ರಕರಣದ ಪರಿಗಣನೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ.
- ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವು ಅಸಮಾನತೆಯ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳನ್ನು ಸರಳ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಗ್ರಾಫ್ ಆಗಿದ್ದರೂ, ಎರಡು ಲೊರೆನ್ಜ್ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳಿಗೆ ಬಂದಾಗ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಬೇಕೆಂದು ಹೆಚ್ಚು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು, ಬದಲಾಗಿ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿ ವಕ್ರರೇಖೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಗಿನಿ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುತ್ತದೆ.
- ಯಾವುದೇ ಲೊರೆನ್ಜ್ ಕರ್ವ್ ಅಥವಾ ಬದಲಾಗಿ; ಎಲ್ಲಾ ಲೊರೆನ್ಜ್ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು ವಕ್ರರೇಖೆಯ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಈ ಕೆಳಗಿನ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಸೇರುವ ರೇಖೆಯ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತವೆ: (0, 0) ಮತ್ತು (1, 1)
- ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕೋಷ್ಟಕದ ಗುಣಾಂಕವು ಗಿನಿ ಸೂಚ್ಯಂಕಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಲೊರೆನ್ಜ್ ಕರ್ವ್.
ಲೊರೆನ್ಜ್ ಕರ್ವ್ ಎನ್ನುವುದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿನ ವೇರಿಯೇಬಲ್ನ ಸಾಪೇಕ್ಷ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಬಳಸುವ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ನಿರೂಪಣೆಯಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಈ ವಕ್ರರೇಖೆಯು ಪ್ರತಿಫಲಿಸುವ ಡೊಮೇನ್ ಒಂದು ಪ್ರದೇಶದ ಸರಕು ಅಥವಾ ಸೇವೆಗಳ ಒಂದು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಗೊರೆ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಅಥವಾ ಗಿನಿ ಗುಣಾಂಕದೊಂದಿಗೆ ಲೊರೆನ್ಜ್ ಕರ್ವ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ. ಈ ವಕ್ರರೇಖೆಯ ಕರ್ತೃತ್ವ ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಒ. ಲೊರೆನ್ಜ್ ವರ್ಷದಲ್ಲಿ 1905.
ಲೊರೆನ್ಜ್ ಕರ್ವ್ ಮತ್ತು ಗಿನಿ ಗುಣಾಂಕದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧ.
ಲೊರೆನ್ಜ್ ಕರ್ವ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಗಿನಿ ಸೂಚಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು, ಉಳಿದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಕರ್ವ್ ಮತ್ತು "ಸಮಾನತೆ" ರೇಖೆಯ ನಡುವೆ ಭಾಗಿಸಬಹುದು, ಇದು ವಕ್ರರೇಖೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಉಳಿದಿರುವ ಒಟ್ಟು ಪ್ರದೇಶದಿಂದ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ ನಾವು ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು 100 ರಿಂದ ಗುಣಿಸಿದಾಗ, ನಾವು ಶೇಕಡಾವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ.
ಗಿನಿ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮತ್ತು ಲೊರೆನ್ಜ್ ಕರ್ವ್ ಎರಡನ್ನೂ ಒಂದು ಪ್ರದೇಶದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ (ರಾಷ್ಟ್ರ, ರಾಜ್ಯ, ಪ್ರದೇಶ, ಇತ್ಯಾದಿ) ನಡುವಿನ ಅಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ನಿವಾಸಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಇಕ್ವಿಟಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ವಕ್ರರೇಖೆಯ ಅಂದಾಜು ಹೆಚ್ಚು ಒಂದು ಪರಿಪೂರ್ಣ ರೇಖೆ, ಅದರ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಒಂದು ಪ್ರದೇಶದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ನಡುವಿನ ದೊಡ್ಡ ಅಸಮಾನತೆ, ವಕ್ರರೇಖೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.
ಗಿನಿ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಕಾರ್ಯವೇನು?
ಅಸಮಾನತೆಯ ಅಧ್ಯಯನದೊಳಗೆ, ಒಂದು ಸಮಾಜದಲ್ಲಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವೆ ಅಥವಾ ಒಂದು ಪ್ರದೇಶದ ಜನರ ಗುಂಪಿನ ನಡುವೆ ಆದಾಯವನ್ನು ಹಂಚುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಬಹು ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮಾರ್ಗಗಳ ಅವಕಾಶವಿದೆ, ಈ ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳು ಹೀಗಿವೆ: ಮಾಹಿತಿಯ ಆದೇಶ, ಅಸಮಾನತೆಯ ಸೂಚಕಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು.
ಆದಾಯ ವಿತರಣೆಯ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ವಿಸ್ತಾರಗೊಳಿಸುವ ಅಂಶವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉಪಯುಕ್ತ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ ಅಸಮಾನತೆ, ವಿತರಣೆಯ ಆಕಾರದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಇತರ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕಾರ್ಯವೆಂದು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಗಿನಿ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಅನ್ವಯಗಳು.
ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಾಜದಲ್ಲಿ ಆರ್ಥಿಕ ಅಸಮಾನತೆಯ ಮಟ್ಟವಿದೆ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಈ ಸಮಾಜದ ವಿಕಾಸವು ಅನೇಕ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಆಸಕ್ತಿಯ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಅಭಿಪ್ರಾಯವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಸಮಾಜದಲ್ಲಿ ಇರುವ ಅಸಮಾನತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಬಗ್ಗೆ ವಿವಿಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿವೆ. ಆರ್ಥಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ, ಅಸಮಾನತೆಯ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ವಿವಿಧ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವಿಷಯದ ವಿದ್ವಾಂಸರು "ಗಿನಿ ಏಕಾಗ್ರತೆ ಗುಣಾಂಕ" ಎಂದು ಕರೆಯುವಂತಹ ಫಲಪ್ರದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಈ ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಅರ್ಥೈಸಲು ಸುಲಭವಾದ ಕಾರಣ, ಅಸಮಾನತೆಯ ಕಾರ್ಯವೈಖರಿ ಮತ್ತು ಒಂದು ಪ್ರದೇಶದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಜೀವನಮಟ್ಟದ ಮೇಲೆ ಅದರ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಕುರಿತು ಚರ್ಚೆಗೆ ಇದನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವರ್ಷದಿಂದ ಅಸಮಾನತೆ ದಿನಾಂಕಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಾಮಾಜಿಕ ಕಲ್ಯಾಣ ಕಾರ್ಯಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ ಮೊದಲ ಕೃತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಬದಲಾಗಿ 1920, ಮಾಡಿದ ಡಾಲ್ಟನ್ಆ ತನಿಖೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಡಾಲ್ಟನ್, ಜನರಲ್ಲಿ ಆದಾಯದ ಸಮನಾದ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯೋಗಕ್ಷೇಮದ ನಷ್ಟವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬೇರ್ಪಡಿಸಬಹುದಾದ, ಸಮ್ಮಿತೀಯ, ಸಂಯೋಜನೀಯ ಮತ್ತು ಆದಾಯದ ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಕಾನ್ಕೇವ್ ಯುಟಿಲಿಟಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಡಾಲ್ಟನ್ ನಂತರ ಡಾಲ್ಟನ್ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದರು.
ಗಿನಿ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಬಗ್ಗೆ ಪರಿಗಣನೆಗಳು.
- ಸಿದ್ಧಾಂತದೊಳಗೆ, 4 ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಡೇಟಾ ಆದೇಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಲ್ಪಡುವವುಗಳು "ಆವರ್ತನ ವಿತರಣೆಗಳು" ಮತ್ತು "ಲೊರೆನ್ಜ್ ಕರ್ವ್", ಕಡಿಮೆ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ಬಹಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ. ಅವು "ಪೆರೇಡ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು" ಮತ್ತು "ಲಾಗರಿಥಮಿಕ್ ರೂಪಾಂತರ".
- ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸೂಚಿಸಲಾದ ವೇರಿಯಬಲ್ ಯಾವುದು? ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೃತಿಯೊಳಗೆ, ಆದಾಯ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ "ಸೂಕ್ತ" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದಾದ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚೆಯಿದೆ. ಈ ಚರ್ಚೆಯಲ್ಲಿ ವಿವಾದವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಅಸ್ಥಿರಗಳಿವೆ; ತಲಾ ಆದಾಯ ಅಥವಾ ಒಟ್ಟು ಮನೆಯ ಆದಾಯ. ಕೈಗೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಎರಡೂ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಸರಿಯಾಗಿವೆ ಎಂದು ಹೇಳಬಹುದು. ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಮೊದಲ ನಿದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಕೇಳುವುದು ಅವಶ್ಯಕ, ಈ ಅಳತೆಯ ಉದ್ದೇಶವೇನು? ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಅಥವಾ ಮುಂದುವರಿಸಲು.
- ಗಿನಿ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಅಸಮಾನತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಳಗೆ, ವಿಭಜನೆಯು ಕೇಂದ್ರ ಅಕ್ಷವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಮನೆಯಂತೆ ಮೂಲಭೂತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಈಕ್ವಿಟಿಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಸಮತೋಲನದ ಮೂಲವನ್ನು ನಾವು ತಿಳಿದಿರಬೇಕು.
- ಜನಪ್ರಿಯತೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಸುಲಭತೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಗಿನಿ ಸೂಚ್ಯಂಕವು “ಸಂಯೋಜಕ ವಿಭಜನೆ”. ಇದರ ಅರ್ಥವೇನೆಂದರೆ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪಗುಂಪು ಅಥವಾ ಉಪಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ನಡೆಸಿದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ಯಾವಾಗಲೂ ಆದಾಯದ ಮಟ್ಟದಿಂದ ಒಟ್ಟು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಆದೇಶದ ಗುಣಾಂಕದ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
- ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಡೇಟಾದ ಮೂಲಗಳು ಯಾವುವು? ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ, ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಪುಸ್ತಕಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲೇಖನಗಳು ಬಳಸಿದ ಆದಾಯ ದತ್ತಾಂಶವು ಯಾದೃಚ್ s ಿಕ ಮಾದರಿ ಎಂದು that ಹಿಸುವ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಮನೆಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಸಿದ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಣಾ ಘಟಕಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯ್ಕೆ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಕಾಶಗಳಲ್ಲಿ ಮನೆಗಳನ್ನು ಅಸಮಾನವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು. ಗುಣಾಂಕವು ಕೇವಲ ಅಂದಾಜು ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.