গিনি সূচক বা সহগ একটি পরিসংখ্যান বিজ্ঞানে ব্যবহৃত একটি শব্দ এবং একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের মধ্যে একটি নির্দিষ্ট দেশ বা অঞ্চলের জনসংখ্যার স্তরবিন্যাসের সূচক প্রদর্শন করে। প্রায়শই, এই সূচকটি বার্ষিক আয়ের আকারের ভিত্তিতে অর্থনৈতিক বিকাশের দিকে নজর দিতে ব্যবহৃত হয়।
পরিসংখ্যানের মানদণ্ডের ইতিহাস
যদি আমরা গিনি সহগের প্রয়োগের সুনির্দিষ্ট সংজ্ঞা ঘুরিয়ে ফেলি, তবে এটি জনগণের বস্তুগত আয়গুলি পৃথক করতে, পাশাপাশি একেবারে সম্ভব থেকে তাদের প্রকৃত বন্টনের বিচ্যুতি ডিগ্রি নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। এই সূচকটি যখন জনগণের দ্বারা সঞ্চিত সম্পদ ডিগ্রির ক্ষেত্রে অসমতার স্তর চিহ্নিত করার প্রয়োজন হয় তখন ব্যবহৃত হয়।
এই গুণাগুণটির আবিষ্কারক হলেন ইতালীয় পরিসংখ্যানবিদ এবং ডেমোগ্রাফার করারাডো গিনি, যিনি ১৮৮৪ থেকে ১৯ from65 সাল পর্যন্ত বেঁচে ছিলেন এবং ১৯12১ সালে উন্নত ব্যবস্থার প্রস্তাব করেছিলেন তার বৈশিষ্ট্যের পরিবর্তিতকরণ এবং তারতম্যের শিরোনাম হিসাবে।
গিনি সহগের গণনার বর্ণনা নিম্নরূপ: চিত্রের ক্ষেত্রফলের অনুপাত, যা লোরেন্টজ বক্ররেখা এবং বৈষম্য বক্ররেখা দ্বারা গঠিত ত্রিভুজের ক্ষেত্রফল, যা দ্বারা গঠিত হয়েছিল দুটি বক্ররেখা - সাম্য এবং বৈষম্য। সুতরাং, প্রথমে প্রথম চিত্রের ক্ষেত্রফলটি পাওয়া যায়, তারপর এটি দ্বিতীয়টির ক্ষেত্রফল দ্বারা বিভক্ত হয়। যদি তারা সমান হয় তবে গুণফল 0 হবে, এবং তারা সমান না হলে এটি 1 হবে 1
লরেন্টজ সহগের প্রসেস এবং কনস
পরিসংখ্যানগত বাস্তবতা বিশ্লেষণের এই পদ্ধতির মূল সুবিধাটি গুরুত্বপূর্ণ বেনামি এবং ব্যক্তিগত ডেটা সরবরাহ করার প্রয়োজনের অনুপস্থিতি হিসাবে বিবেচিত হয়। প্লাসগুলিও অন্তর্ভুক্ত করে - জিডিপি এবং জনসংখ্যার গড় আয়ের তথ্য পরিপূরক করার ক্ষমতা, তাদের সংশোধনী হিসাবেও কাজ করতে পারে; আপনাকে বিভিন্ন অঞ্চলের জনসংখ্যার বিভিন্ন সংখ্যার সাথে তুলনা করতে এবং সূচকগুলি করতে দেয়; পূর্ববর্তী সুবিধা হিসাবে, বিভিন্ন দেশের অর্থনৈতিক বিকাশের বিভিন্ন ডিগ্রির সাথে তুলনা সম্ভব; গিনি সহগ অসমতার গতিশীলতা এবং বিভিন্ন সময় বা অন্যান্য পর্যায়ে আয়ের বিতরণের ডিগ্রি সনাক্ত করতে দেয়।
তবে এই সহগের এর অপূর্ণতা রয়েছে। এটি একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলের আয়ের উত্সের জন্য অ্যাকাউন্টিংয়ের অভাব, যেখানে একই সূচকটি খুব ভারী আয়ের ব্যয় এবং বিদ্যমান সম্পত্তি ব্যয়ে উভয়ই অর্জন করা যায়; গিনি সহগ কেবল তখনই প্রয়োগ করা যেতে পারে যখন অর্থ উপার্জন হয়, এবং খাদ্য, মজুদ বা অন্যান্য পণ্যগুলিতে নয়; পরবর্তী গণনার জন্য পরিসংখ্যানগত তথ্য সংগ্রহের পদ্ধতিগুলির বিদ্যমান পার্থক্যগুলি গুরুতর অসুবিধা বা উপলভ্য সহগগুলির সাথে তুলনা করার সম্পূর্ণ অসম্ভবতা হতে পারে।
