最近，被邀请参加研究生答辩评委，发现有很多的学生在使用集中指数来衡量公平性。
首先：衡量公平性的指标有基尼系数、集中指数和泰尔指数等。在我理解，基尼系数，仅仅是在收入分类下的支出的公平性的测量。集中指数是可以把面积、人口密度、筹资水平的分类作为标准进行衡量公平性 的指标。泰尔指数的好处在于能够精确的分解组内和组外的不公平性来源。泰尔指数需要通过Excel来计算，而集中指数可以通过Stata来完成。命令使用conindex来完成。
例如：有以下数据
in是表示收入，out2表示卫生服务费用，Ftype是家庭类型，1表示农村，2表示城市；age_type是通过age取余后取整得到
命令：replace age_type=int(age/10)，目的是将年龄分成10岁一段，并设Ftype和age_type为INt类型字段。
命令：conindex out2, rankvar(in1) truezero graph compare(age_type)  ytitle("医疗服务利用") xtitle("收入情况")
------------------------------------------------------------------------------+
Index:             | No. of obs. | Index value | Std. error        | p-value  |
-------------------+-------------+-------------+-------------------+----------|
CI                 | 2749        | .12714691   |.02647253          |  0.0000  |
------------------------------------------------------------------------------+
根据年龄分组的集中指数的分解：
For groups:

CI for group 1: age_type = 0
------------------------------------------------------------------------------+
Index:             | No. of obs. | Index value | Std. error        | p-value  |
-------------------+-------------+-------------+-------------------+----------|
CI                 | 431         | .0427213    |.04412536          |  0.3335  |
------------------------------------------------------------------------------+

CI for group 2: age_type = 1
------------------------------------------------------------------------------+
Index:             | No. of obs. | Index value | Std. error        | p-value  |
-------------------+-------------+-------------+-------------------+----------|
CI                 | 342         | -.04334135  |.05530033          |  0.4337  |
------------------------------------------------------------------------------+

CI for group 3: age_type = 2
------------------------------------------------------------------------------+
Index:             | No. of obs. | Index value | Std. error        | p-value  |
-------------------+-------------+-------------+-------------------+----------|
CI                 | 416         | -.02477496  |.04854327          |  0.6101  |
------------------------------------------------------------------------------+

CI for group 4: age_type = 3
------------------------------------------------------------------------------+
Index:             | No. of obs. | Index value | Std. error        | p-value  |
-------------------+-------------+-------------+-------------------+----------|
CI                 | 206         | .05030345   |.06996243          |  0.4730  |
------------------------------------------------------------------------------+

CI for group 5: age_type = 4
------------------------------------------------------------------------------+
Index:             | No. of obs. | Index value | Std. error        | p-value  |
-------------------+-------------+-------------+-------------------+----------|
CI                 | 234         | -.13829476  |.08520336          |  0.1059  |
------------------------------------------------------------------------------+

CI for group 6: age_type = 5
------------------------------------------------------------------------------+
Index:             | No. of obs. | Index value | Std. error        | p-value  |
-------------------+-------------+-------------+-------------------+----------|
CI                 | 250         | .14290261   |.10757915          |  0.1853  |
------------------------------------------------------------------------------+

CI for group 7: age_type = 6
------------------------------------------------------------------------------+
Index:             | No. of obs. | Index value | Std. error        | p-value  |
-------------------+-------------+-------------+-------------------+----------|
CI                 | 439         | .23560486   |.08076595          |  0.0037  |
------------------------------------------------------------------------------+

CI for group 8: age_type = 7
------------------------------------------------------------------------------+
Index:             | No. of obs. | Index value | Std. error        | p-value  |
-------------------+-------------+-------------+-------------------+----------|
CI                 | 326         | .10150221   |.052046            |  0.0520  |
------------------------------------------------------------------------------+

CI for group 9: age_type = 8
------------------------------------------------------------------------------+
Index:             | No. of obs. | Index value | Std. error        | p-value  |
-------------------+-------------+-------------+-------------------+----------|
CI                 | 99          | .22947318   |.08512807          |  0.0083  |
------------------------------------------------------------------------------+
CI for group 10: age_type = 9
------------------------------------------------------------------------------+
Index:             | No. of obs. | Index value | Std. error        | p-value  |
-------------------+-------------+-------------+-------------------+----------|
CI                 | 6           | .56975585   |.29308716          |  0.1238  |
------------------------------------------------------------------------------+


Test for stat. significant differences with Ho: diff=0 (assuming equal variances)
---------------------------------------+
F-stat = 2.7088678 | p-value=  0.0038  |
---------------------------------------+


集中曲线：