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

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?

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.