¿Medir la desigualdad a nivel de código postal o de condado en los Estados Unidos?

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Estoy tratando de calcular una estadística de desigualdad en el código postal o en el nivel del condado para fusionarme con otro conjunto de datos. Estoy usando datos SOI del IRS, pero los datos proporcionados son retornos por bin AGI (es decir, 1-25k, 25-50k, ..., 200k +)

Esto no parece lo suficientemente específico como para calcular un coeficiente de Gini porque no hay microdatos disponibles para el público en general y no se dan porcentajes.

  1. ¿Cómo podría calcular una medida de desigualdad a partir de los datos en los conjuntos de datos SOI del IRS?

  2. ¿Existen mejores métodos para abordar este problema?

irsinequality
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Respuestas:

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No estoy seguro específicamente de qué datos tiene, pero parece que tiene suficientes datos para calcular una estimación aproximada de gini.

Gini es igual a: (La varianza promedio de los ingresos) / (2 * la media)

Dado que Gini es un indicador estandarizado y no depende del nivel de ingresos, solo la variación, puede construir una métrica aproximada de Gini utilizando sus datos.

Si asume 0-25K = 0, 25K-50K = 1, 50K-75K = 2, etc. Puede tratar los cubos como ingresos. Luego puede calcular la variación promedio entre los ingresos ponderados por el número de individuos en cada segmento y dividirlo por 2 X el ingreso promedio (segmento). Al hacerlo, ha creado un coeficiente de Gini aproximado para cada código postal.

Debe tener en cuenta que esta estadística es aproximada y no es perfectamente precisa, ya que ignora cualquier variación en la distribución del ingreso dentro del grupo. Puede ser que el grupo de 25K-50K tenga a la mayoría de sus individuos con ingresos de 40K y pocos en el ingreso de 25K, lo que sesgaría negativamente su estimación de Gini.

Asumiendo que esto es para un trabajo de investigación, esta metodología debe ser discutida y los posibles defectos con esta estimación deben ser revelados. Sin embargo, proporciona la mejor aproximación para la desigualdad dada la información que tiene.

TheSaint321
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