戴尔指数导自Claude Shannon的信息熵测度。设T为戴尔指数，S为Shannon的测度，则有
T = ln − S
Shannon根据事件发生概率导出的其熵测度。它可以用戴尔系数解释为自某个特定个人处随机取得一块钱的概率。并与其第一项，即总收入中个人所占份额相同。
可分解性 戴尔指数的一个优点是它是某个子群体中不平等的加权和。例如，美国国内的不平等就是每个州的不平等的加权和，由该州收入相对于国家总收入的比值来加权。
如果人口被划分为m个子群体，sk 为群体k 的收入比例，Tk为该子群体的戴尔指数，而 为子群体 k的平均收入，则戴尔指数为
公式因此，我们可以说某个特定群体给总体“贡献了”一定数量的不平等。
另外一个被广泛使用的不平等度量为基尼系数，该系数对于很多人来说由于基于劳伦茨曲线而非常直观。但是它却没有戴尔指数来得容易分解
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