Soyons honnête : je n’ai pas donné des études de toute première qualité, je n’ai donné que des chiffres bruts de l’INSEE avec une interprétation directe. Mais moi j’ai fait l’effort de donner des références précise (tableau 1 de telle page sur l’INSEE, page 65 du PDF), pas une avalanche de texte en laissant au lecteur le problème de s’y retrouver. J’apprécierai que tu en fasses de même en retour.
Comme mon temps n’est pas illimité, je vais devoir faire comme à mon premier message : échantillonner.
Déjà les deux premiers liens, c’est derrière du paywall, donc désolé, mais je ne suis pas intéressé (même si j’étais suffisamment intéressé pour mettre la main au portefeuille, ça me poserait problème : comment un lecteur tiers pourrait vérifier la validité de ce que je dis ?).
Bon, échantillonnons, en prenant l’article qui semble le plus prometteur de par son titre :
Entre 2003 et 2006, apparaît une dégradation en matière d’inégalité de revenus (le rapport entre la moyenne du premier décile et la moyenne du dernier décile s’accroît).
Ce qui est vrai. Mais quelques remarques :
Ça a ensuite baissé entre 2011 et 2013. L’article semblant avoir été publié en 2009, on ne peut pas tenir rigueur à l’auteur de ne pas avoir eu de boule de cristal, mais ça remet quand même pas mal en question l’idée « les inégalités ne font qu’augmenter ».
Un peu moins pardonnable déjà : pourquoi l’auteur, ayant écrit en 2009, ne cite que l’évolution entre 2003 et 2006 alors qu’il y a eu une baisse entre 2006 et 2008 ?
Aucune étude n’est fait sur la représentativité (statistique) de cette hausse. Je trouve ça déjà bien moins pardonnable. Je veux dire, quand je fais mes analyses à deux balles sur DLFP en interprétant à l’arrache des données brutes de décoffrage de l’INSEE, je ne prétend pas représenter « la recherche en science sociale ». Par contre, arrête moi si je me trompe, toi tu prétends te baser sur la recherche en science sociale. Je m’attendais franchement à plus de rigueur. Allez, mini-analyse statistique à l’arrache (disclaimer : je ne suis pas statisticien de formation, mais j’ai la faiblesse de croire que ça vaut mieux que pas d’analyse du tout). En R :
La variation totale entre 2003 et 2006 est de 3.407443 - 3.349854 = 0.057589, soit une variation annuelle de 0.01919633. Cette variation ne semble donc pas différente de la variation habituelle de la courbe. Question donc : la courbe est-elle à la hausse ou non ?
On peut déjà remarquer que mean(yearlyChange) vaut 0.0023, légèrement positif. Cette donnée est-elle suffisante pour en conclure à une tendance statistiquement significative vers l’augmentation de D9/D1 ?
> t.test(yearlyChange, mu=0)
One Sample t-test
data: yearlyChange
t = 0.1782, df = 16, **p-value = 0.8608**
p-value = 0.8608. Clairement, non, les données ne permettent pas de conclure à une augmentation statistiquement significative.
Voyons les choses d’un autre angle : j’ai limité les données entre 1996 et 2013 pour avoir un intervalle constant d’un an entre deux observations (entre 1979 et 1996 on a des données que tous les 4 ans, ce qui complique les choses pour obtenir une variation annuelle). On pourrait aussi faire une régression linéaire du ratio sur l’année : summary(lm(d91 ~ year, subset(D91, year >= 1979)))
On trouve alors une légère baisse annuelle de D9/D1, non statistiquement significative (p=0.936), de -0.0001649/an.
Cette analyse rapide ne prétend pas répondre définitivement à la question (peut-être qu’ici même quelqu’un de plus compétent que moi en statistiques — ce qui n’est pas bien compliqué — va pointer de grosses âneries dedans). C’est par contre le minimum syndical quand on prétend se baser sur de la science. Dire juste comme ça, brut de décoffrage, "le rapport D9/D1 a augmenté entre 2003 et 2006", c’est pas de la science sociale, c’est un billet d’opinion certes mieux écrit mais pas foncièrement plus intéressant, pertinent ou informatif que les histoires bucoliques et anecdotiques de nos régions locales dans le JT de TF1.
[^] # Re: Sans violence ?
Posté par Moonz . En réponse au journal Quelle violence... ?. Évalué à 7.
Soyons honnête : je n’ai pas donné des études de toute première qualité, je n’ai donné que des chiffres bruts de l’INSEE avec une interprétation directe. Mais moi j’ai fait l’effort de donner des références précise (tableau 1 de telle page sur l’INSEE, page 65 du PDF), pas une avalanche de texte en laissant au lecteur le problème de s’y retrouver. J’apprécierai que tu en fasses de même en retour.
Comme mon temps n’est pas illimité, je vais devoir faire comme à mon premier message : échantillonner.
Déjà les deux premiers liens, c’est derrière du paywall, donc désolé, mais je ne suis pas intéressé (même si j’étais suffisamment intéressé pour mettre la main au portefeuille, ça me poserait problème : comment un lecteur tiers pourrait vérifier la validité de ce que je dis ?).
Bon, échantillonnons, en prenant l’article qui semble le plus prometteur de par son titre :
Ce qui est vrai. Mais quelques remarques :
Ça a ensuite baissé entre 2011 et 2013. L’article semblant avoir été publié en 2009, on ne peut pas tenir rigueur à l’auteur de ne pas avoir eu de boule de cristal, mais ça remet quand même pas mal en question l’idée « les inégalités ne font qu’augmenter ».
Un peu moins pardonnable déjà : pourquoi l’auteur, ayant écrit en 2009, ne cite que l’évolution entre 2003 et 2006 alors qu’il y a eu une baisse entre 2006 et 2008 ?
Aucune étude n’est fait sur la représentativité (statistique) de cette hausse. Je trouve ça déjà bien moins pardonnable. Je veux dire, quand je fais mes analyses à deux balles sur DLFP en interprétant à l’arrache des données brutes de décoffrage de l’INSEE, je ne prétend pas représenter « la recherche en science sociale ». Par contre, arrête moi si je me trompe, toi tu prétends te baser sur la recherche en science sociale. Je m’attendais franchement à plus de rigueur. Allez, mini-analyse statistique à l’arrache (disclaimer : je ne suis pas statisticien de formation, mais j’ai la faiblesse de croire que ça vaut mieux que pas d’analyse du tout). En R :
La variation annuelle moyenne (en valeur absolue) entre 1996 et 2013 est de ~0.05 :
La variation totale entre 2003 et 2006 est de 3.407443 - 3.349854 = 0.057589, soit une variation annuelle de 0.01919633. Cette variation ne semble donc pas différente de la variation habituelle de la courbe. Question donc : la courbe est-elle à la hausse ou non ?
On peut déjà remarquer que
mean(yearlyChange)vaut 0.0023, légèrement positif. Cette donnée est-elle suffisante pour en conclure à une tendance statistiquement significative vers l’augmentation de D9/D1 ?p-value = 0.8608. Clairement, non, les données ne permettent pas de conclure à une augmentation statistiquement significative.
Voyons les choses d’un autre angle : j’ai limité les données entre 1996 et 2013 pour avoir un intervalle constant d’un an entre deux observations (entre 1979 et 1996 on a des données que tous les 4 ans, ce qui complique les choses pour obtenir une variation annuelle). On pourrait aussi faire une régression linéaire du ratio sur l’année :
summary(lm(d91 ~ year, subset(D91, year >= 1979)))On trouve alors une légère baisse annuelle de D9/D1, non statistiquement significative (p=0.936), de -0.0001649/an.
Cette analyse rapide ne prétend pas répondre définitivement à la question (peut-être qu’ici même quelqu’un de plus compétent que moi en statistiques — ce qui n’est pas bien compliqué — va pointer de grosses âneries dedans). C’est par contre le minimum syndical quand on prétend se baser sur de la science. Dire juste comme ça, brut de décoffrage, "le rapport D9/D1 a augmenté entre 2003 et 2006", c’est pas de la science sociale, c’est un billet d’opinion certes mieux écrit mais pas foncièrement plus intéressant, pertinent ou informatif que les histoires bucoliques et anecdotiques de nos régions locales dans le JT de TF1.