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.