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1. Das Beispiel

a) Die Ausgangsdaten

Im folgenden Beispiel soll anhand der klassierten Variablen partprof aus dem Partizipationsdatensatz untersucht werden, ob sich die Entscheidungskompetenzen im Wesentlichen auf die Personen mit hohen Variablenwerten konzentrieren. Ausgangspunkt der Analyse ist die folgende Tabelle:

Tabelle 6-2: Partizipationsprofil-klassiert

b) Die Berechnung

Zur Berechnung des Gini-Koeffizienten wird die nachstehende Arbeitstabelle erstellt:

Tabelle 6-3: Die Arbeitstabelle

c) Das Ergebnis

Als Ergebnis erhalten wir über die Summe der letzten Spalte den Gini-Koeffizienten:

e) Die Interpretation

Nach dem vorangehenden Teilmodul liegt ein Wert von 0,6 an der Grenze zwischen einer mittleren und einer starken Konzentration der Entscheidungskompetenzen.
Mit etwas Aufwand (analoge Klassierung der Variablen partpot) lässt sich mittels des unter 2. vorgestellten Tools feststellen, ob die Konzentration der gewünschten Beteiligungen geringer ausfällt oder nicht.

2. Die Aufgabe

a) Die Aufgabenstellung

Zur eigenen Berechnung des Gini-Koeffizienten und zur Ermittlung der Lorenzkurve können Sie sich nochmals der obigen Verteilung der Urlaubsausgaben aus dem Teil-Modul "Konzepte und Definitionen" zuwenden, diesmal allerdings anhand der nachstehend präsentierten, ausführlicheren Tabelle aus Kap. III.

Tabelle 6-4: Urlaubsausgaben Oldenburger Studierender

Nr.	von ... DM	bis unter ... DM	Anzahl
1	0	250	17
2	250	450	14
3	450	550	9
4	550	650	15
5	650	750	13
6	750	850	9
7	850	1150	14
8	1150	2150	5
9	2150	3350	4
Summe:			100

b) Das Bearbeitungstool

• Wenn Sie für eine vorgegebene Häufigkeitstabelle eine Lorenzkurve erzeugen und einen Gini-Koffizienten berechnen lassenn wollen, können Sie das nachfolgend verlinkte Rechenprogramm einsetzen.
  
  Tabelle 6-5: Vorschau auf die Eingabetabelle
  
  
  
  

• Tragen Sie die entsprechenden Werte in das nachfolgende Rechentool ein und interpretieren Sie das Ergebnis.

  Wählen Sie dabei unter den folgenden Optionen:

  Es liegen klassierte Daten vor

  Es liegen Daten vor, bei denen und bekannt sind

  Es sollen 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Klassen berechnet werden

  Es soll nur eine Tabelle berechnet werden

  Es sollen zwei Tabelle berechnet und verglichen werden

  
  Programm starten
  

• Sie können das hier vorgestellte Tool generell zu Berechnungen auf der Grundlage eigener klassierter Daten und zum Vergleich unterschiedlicher Verteilungen verwenden.

c) Die Interpretation des Ergebnisses

Vergleichen Sie den hier ausgewiesenen Gini-Koeffizienten mit dem im Arbeitsschritt "Konzepte und Definitionen" errechneten. Führt eine größere Anzahl von Klassen zu einem niedrigeren oder höheren Wert des Konzentrationsmaßes oder bleibt dieses unverändert?
Sie werden dabei feststellen, dass die Konzentration der ausführlicher tabellierten Einkommen größer ist, weil innerhalb der Klassen eine Gleichverteilung unterstellt wird. D.h. je stärker eine Verteilung klassiert wird, desto weniger lässt sich eine bestehende Konzentration nachweisen.

letzte Änderung am 28.2.2020 um 7:49 Uhr.

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