标准收入不平等指数可以被解释为衡量偏离结果平等所导致的福利损失，因为平均主义的社会福利功能是根据结果的分配来定义的。但这种福利解释长期以来一直受到批评，理由是这些指数是基于结果的快速测量，没有考虑到产生观察到的分布的过程。有人认为，与其关注结果，我们更应该关注潜在的过程是否“公平”。根据这一论点，本文在明确定义的收入分配产生过程和明确规定的公平概念中开发了公平的统计测试。我们发现，在两个这样的过程中，公平与不公平的似然比(LR)检验分别与Theil的第一和第二不等式指数成正比。LR值可以用作检验统计量或近似贝叶斯因子，该因子测量过程的公平版本相对于不公平版本的后验概率。因此，对过程与结果批判的答案不是停止计算不平等指标，而是以不同的方式解释它们的值——将它们与公平零假设检验的临界值进行比较，或者直接使用它们作为衡量过程公平相对于不公平机会的指标。我们还将这一观点应用于衡量“机会不平等”。