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Las medidas de forma permiten conocer que forma tiene la curva que representa la serie de datos de la muestra. En concreto, podemos estudiar las siguientes características de la curva:
a) Concentración: mide si los valores de la variable están más o menos uniformemente repartidos a lo largo de la muestra.
b) Asimetría: mide si la curva tiene una forma simétrica, es decir, si respecto al centro de la misma (centro de simetría) los segmentos de curva que quedan a derecha e izquierda son similares.
c) Curtosis: mide si los valores de la distribución están más o menos concentrados alrededor de los valores medios de la muestra.
a) Concentración
Para medir el nivel de concentración de una distribución de frecuencia
se pueden utilizar distintos indicadores, entre ellos el Indice de
Gini.
Este índice se calcula aplicando la siguiente fórmula:
 |
( i toma valores entre 1 y n-1 |
En donde pi mide el porcentaje de individuos de la muestra que presentan un valor igual o inferior al de xi.
|
|
Mientras que qi se calcula aplicando la siguiente fórmula:
|
|
El Indice Gini (IG) puede tomar valores entre 0 y 1:
IG = 0 : concentración mínima. La muestra está unifomemente repartida a lo largo de todo su rango.
IG = 1 : concentración máxima. Un sólo valor de la muestra acumula el 100% de los resultados.
Ejemplo: vamos a calcular el Indice Gini de una serie de datos con los sueldos de los 40 empleados de una empresa (miles de euros).
|
Sueldos |
Empleados (Frecuencias
absolutas) |
Frecuencias
relativas | ||
|
(Miles) |
Simple |
Acumulada |
Simple |
Acumulada |
| x | x | x | x | x |
|
3,5 |
10 |
10 |
25,0% |
25,0% |
|
4,5 |
12 |
22 |
30,0% |
55,0% |
|
6,0 |
8 |
30 |
20,0% |
75,0% |
|
8,0 |
5 |
35 |
12,5% |
87,5% |
|
10,0 |
3 |
38 |
7,5% |
95,0% |
|
15,0 |
1 |
39 |
2,5% |
97,5% |
|
20,0 |
1 |
40 |
2,5% |
100,0% |
Calculamos los valores que necesitamos para aplicar la fórmula del Indice de Gini:
|
Xi |
ni |
S ni |
pi |
Xi *
ni |
S Xi * ni |
qi |
pi - qi |
| x | x | x | x | x | x | x | x |
|
3,5 |
10 |
10 |
25,0 |
35,0 |
35,0 |
13,6 |
10,83 |
|
4,5 |
12 |
22 |
55,0 |
54,0 |
89,0 |
34,6 |
18,97 |
|
6,0 |
8 |
30 |
75,0 |
48,0 |
147,0 |
57,2 |
19,53 |
|
8,0 |
5 |
35 |
87,5 |
40,0 |
187,0 |
72,8 |
15,84 |
|
10,0 |
3 |
38 |
95,0 |
30,0 |
217,0 |
84,4 |
11,19 |
|
15,0 |
1 |
39 |
97,5 |
15,0 |
232,0 |
90,3 |
7,62 |
|
25,0 |
1 |
40 |
100,0 |
25,0 |
257,0 |
100,0 |
0 |
|
S pi (entre 1 y
n-1) = |
435,0 |
|
S (pi - qi) (entre 1 y n-1 ) =
|
83,99 | |||
Observa que para el cálculo de qi, tenemos que el total da 257, luego cada valor se divide entre este total como está definido en la ecuación para qi, de esta forma para el primer valor tenemos: qi= (35,0 / 257,0)x100 = 13,6; para el segundo valor tenemos: qi= (89,0 / 257,0)x100 = 34,6 y así sucesivamente.
Por lo tanto:
|
IG = 83,99 / 435,0 = 0,19 |
Un Indice Gini de 0,19 indica que la muestra está bastante uniformemente repartida, es decir, su nivel de concentración no es excesivamente alto.
Ejemplo: Ahora vamos a analizar nuevamente la muestra anterior, pero considerando que hay más personal de la empresa que cobra el sueldo máximo, lo que conlleva mayor concentración de renta en unas pocas personas.
|
Sueldos |
Empleados (Frecuencias
absolutas) |
Frecuencias
relativas | ||
|
(Miles) |
Simple |
Acumulada |
Simple |
Acumulada |
|
3,5 |
10 |
10 |
25,0% |
25,0% |
|
4,5 |
10 |
20 |
25,0% |
50,0% |
|
6,0 |
8 |
28 |
20,0% |
70,0% |
|
8,0 |
5 |
33 |
12,5% |
82,5% |
|
10,0 |
3 |
36 |
7,5% |
90,0% |
|
15,0 |
0 |
36 |
0,0% |
90,0% |
|
20,0 |
4 |
40 |
10,0% |
100,0% |
En este caso obtendríamos los siguientes datos:
|
Xi |
ni |
S ni |
pi |
Xi *
ni |
S Xi * ni |
qi |
pi - qi |
|
3,5 |
10 |
10 |
25,0 |
35 |
35 |
11,7 |
13,26 |
|
4,5 |
10 |
20 |
50,0 |
45 |
80 |
26,8 |
23,15 |
|
6,0 |
8 |
28 |
70,0 |
48 |
128 |
43,0 |
27,05 |
|
8,0 |
5 |
33 |
82,5 |
40 |
168 |
56,4 |
26,12 |
|
10,0 |
3 |
36 |
90,0 |
30 |
198 |
66,4 |
23,56 |
|
15,0 |
0 |
36 |
90,0 |
0 |
198 |
66,4 |
23,56 |
|
25,0 |
4 |
40 |
100,0 |
100 |
298 |
100,0 |
0,00 |
|
S pi (entre 1 y
n-1) = |
407,5 |
|
S (pi - qi) (entre 1 y n-1 ) =
|
136,69 | |||
El Indice Gini sería:
|
IG = 136,69 / 407,5 = 0,34 |
El Indice Gini se ha elevado considerablemente, reflejando la mayor concentración de rentas que hemos comentado.
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