Kalkulator współczynnika Giniego
Nierówność rozkładu dochodów lub wartości
-
1Wprowadź dane
Wpisz treść, wklej tekst lub załaduj plik z dysku. -
2Kliknij przycisk
Narzędzie natychmiast przetworzy Twoje dane w przeglądarce. -
3Pobierz wynik
Skopiuj gotowy tekst lub zapisz plik na urządzeniu.
return "Wynik gotowy w 0.1s";
}
| % populacji | % dochodu |
|---|---|
| 10% | 2.6% |
| 20% | 5.9% |
| 30% | 9.9% |
| 40% | 14.5% |
| 50% | 19.7% |
| 60% | 26.3% |
| 70% | 34.2% |
| 80% | 44.7% |
| 90% | 60.5% |
| 100% | 100% |
| Decyl | Udział w dochodzie |
|---|---|
| 1 | 2.6% |
| 2 | 3.3% |
| 3 | 3.9% |
| 4 | 4.6% |
| 5 | 5.3% |
| 6 | 6.6% |
| 7 | 7.9% |
| 8 | 10.5% |
| 9 | 15.8% |
| 10 | 39.5% |
Współczynnik Giniego wynosi od 0 (pełna równość) do 1 (pełna nierówność). W Polsce i większości krajów UE kształtuje się w okolicach 0,25–0,35. Krzywa Lorenza pokazuje, jaka część dochodu przypada na daną część populacji. Uwaga: Gini nie mówi nic o zamożności — dwa kraje o tym samym wskaźniku mogą mieć zupełnie różne poziomy dochodów.
Oceń to narzędzie:
Powiązane narzędzia
Inne narzędzia, które mogą Ci się przydaćKalkulator współczynnika Giniego
Współczynnik Giniego mierzy nierówność rozkładu — najczęściej dochodów, ale też sprzedaży, ruchu czy zaangażowania. Wynosi od 0 (pełna równość) do 1 (pełna koncentracja).
Interpretacja
| Gini | Ocena |
|---|---|
| poniżej 0,25 | bardzo równomierny rozkład |
| 0,25–0,35 | umiarkowana nierówność |
| 0,35–0,45 | przeciętne zróżnicowanie |
| powyżej 0,45 | wysoka nierówność |
Krzywa Lorenza
Pokazuje, jaka część populacji posiada jaką część zasobu. Im bardziej krzywa odchyla się od przekątnej równości, tym wyższy Gini.
Zastosowania
- nierówność dochodów w regionie lub firmie,
- koncentracja sprzedaży w bazie klientów,
- rozproszenie ruchu między kanałami marketingowymi,
- analiza zaangażowania użytkowników.
Najczęstsze pytania
Czy Gini mówi o zamożności?
Nie — tylko o rozkładzie. Kraje o tym samym Gini mogą mieć bardzo różne poziomy dochodów.
Co jeśli wszyscy mają tyle samo?
Gini wynosi 0, a krzywa Lorenza pokrywa się z przekątną.
Ile obserwacji potrzeba?
Im więcej, tym stabilniejszy wynik. Przy małych zbiorach interpretuj ostrożnie.