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SOCIAL - SANTÉ
" CONSTRUIRE L'ESPACE SOCIAL DE LA PAUVRETÉ AVEC UN BAROMÈTRE D'OPINION "
Publié par Kim ANTUNEZ, ENSAE 2021 | 28/04/2022 | Variances, Extrait
im Antunez a obtenu le prix du meilleur mémoire de stage de fin d'études 2021
de l'ENSAE, parcours ingénieur. Ses travaux éclairent le phénomène de la pauvreté
en utilisant les méthodes à variables latentes.
K
Pourquoi utiliser des méthodes en variables latentes en
sciences sociales ?
Ces techniques sont un complément de grande valeur aux méthodes statistiques
plus classiques (économétriques et géométriques). Elles ont pour hypothèse
fondamentale l'existence de variables non observables directement dans la base
de données (typiquement l'intelligence, et dans notre cas la pauvreté) mais dont
on peut mesurer des effets ou des conséquences.
Par ailleurs, à la différence des habituelles Analyses des Correspondances Multiples
(ACM), les analyses en Facteurs communs Exploratoires (AFE), conservent la
structure des corrélations entre indicateurs et ne s'intéressent pas uniquement à
la variance. La variance totale se décompose en effet en une somme de deux
variances :
- la variance commune qui correspond à la variance partagée par tous les
indicateurs d'un même facteur (c'est-à-dire d'une même variable latente) ;
- la variance unique (inexistante dans le cas d'une ACM) : celle spécifique à chaque
indicateur (par exemple la variance spécifique au fait de toucher le RSA au-delà
de la variance attribuable à la pauvreté institutionnelle) et celle due aux éventuelles
erreurs de mesures.
Ces méthodes en variables latentes sont toutefois complexes, ce qui pose parfois
des difficultés de convergence des algorithmes et d'interprétation des résultats
des différents modèles.
Quels sont les principaux résultats de ton étude ?
En m'appuyant sur le Baromètre d'opinion de la Drees, j'ai construit un espace social
de la pauvreté mobilisant trois dimensions largement citées dans la littérature :
* La pauvreté monétaire, indicateur phare et traditionnel d'étude des inégalités ;
* La pauvreté institutionnelle, c'est-à-dire liée au fait de bénéficier ou non de
prestations sociales et d'être en situation d'assistance vis-à-vis de l'État ;
* La pauvreté subjective, c'est-à-dire basée sur des indicateurs focalisés sur le
ressenti des individus. Deux indicateurs du Baromètre d'opinion ont été utilisés
dans notre étude : le sentiment de pauvreté (indiquer se sentir pauvre) et les
difficultés financières perçues (indiquer disposer d'un revenu inférieur au revenu
minimum que l'on juge nécessaire pour vivre convenablement).
Dans un objectif de cumulativité, j'ai tout d'abord souhaité prolonger l'étude de
Duvoux & Papuchon (2018). J'ai constaté à mon tour que, même si le niveau de vie
explique fortement ces indicateurs de pauvreté subjective, la pauvreté institutionnelle
joue également un grand rôle à niveau de vie fixé. Par ailleurs, certains
groupes sociaux se sentent particulièrement pauvres toutes choses étant égales
par ailleurs : les locataires, les personnes en dehors du marché du travail - et
les ouvriers et employés dans une moindre mesure - et les ménages composés
d'un seul adulte (familles monoparentales et personnes vivant seules).
Dans le but de connaître les interactions entre les trois dimensions de la pauvreté
évoquées précédemment, j'ai ensuite proposé une démarche englobante de
construction de l'espace social de la pauvreté. J'ai pour cela utilisé deux méthodes :
- une Analyse des Correspondances Multiples (ACM) a tout d'abord montré que les
différentes dimensions sont fortement corrélées et amènent à la construction
par Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) de cinq classes ordonnées de
pauvreté.
- une Analyse en Facteurs communs Exploratoire (AFE), modélisant les dimensions
comme des variables latentes, a ajouté de la nuance en démontrant que les
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dimensions de la pauvreté sont non seulement théoriquement construites mais
également empiriquement validées. Les indicateurs de pauvreté institutionnelle,
directement en lien avec les politiques publiques de lutte contre la précarité, se
rassemblent en effet en une même dimension latente. Parmi les personnes
appartenant aux classes moyennes, certains profils sont plus susceptibles de
percevoir des prestations sociales : les jeunes de 18 à 29 ans, les locataires, les
inactifs et les ménages avec enfants (d'un ou deux adultes). Ce sont ces mêmes
ménages qui se sentent le moins en difficulté financière à niveau de revenu fixé.
En outre, la relativement forte corrélation entre difficultés financières réelles -
via le niveau de vie déclaré - et perçues (corrélation de Spearman supérieure à
0,5) valide la pertinence des indicateurs de pauvreté subjective comme compléments
aux indicateurs objectifs.
Le mémoire se ponctue par une méthodologie synthétique amenant à elle seule à
des résultats semblables à ceux obtenus avec les méthodes précédentes : l'Analyse
en Facteurs communs Confirmatoire (AFC). L'indice synthétique de pauvreté
construit par cette méthode montre que l'éloignement du marché du travail et
l'appartenance à une famille monoparentale accentuent fortement les chances
d'être pauvre, toutes dimensions confondues. En outre, l'analyse des dimensions
prises une à une montre que le poids du subjectif est relativement faible chez ces
populations, pourtant particulièrement pauvres. En revanche, chez les personnes
vivant seules sans enfant et les ouvriers, la pauvreté subjective est particulièrement
élevée comparativement à leur niveau de pauvreté objective. Chez les plus jeunes
et les ménages avec enfants, la situation est opposée avec un niveau de pauvreté
subjectif relativement faible.
Dans ton mémoire, tu mets en avant la reproductibilité des
codes que tu proposes, pourquoi est-ce important pour toi ?
Convaincue par l'open-data, l'open-source, et l'automatisation de processus
statistiques utiles à différents types d'acteurs, j'ai réalisé ces dernières années
des projets en ce sens, mobilisant principalement le logiciel statistique R.
En particulier, j'ai voulu montrer par ce mémoire que la science reproductible
concerne tout autant les sciences sociales que l'informatique et la statistique.
Même si je comprends les freins qui limitent parfois sa mise en œuvre (données
non ouvertes, technicité des outils...), je trouve qu'elle est gage de confiance
puisqu'elle permet de fournir aux lecteurs l'ensemble des clefs de compréhension
des résultats d'une recherche, de les critiquer (au sens noble du terme), voire de
les améliorer. C'est pourquoi les codes et ce présent rapport sont disponibles sur
mon site github ➤ https://github.com/antuki.
Quelles conclusions peut-on tirer de ce travail, et quelles
sont ses retombées possibles ?
L'utilisation combinée d'un Baromètre d'opinion et de méthodes en variables
latentes a permis d'étudier sous un angle relativement original l'espace social de
la pauvreté en France. Les chercheurs en sciences sociales pourront, grâce aux
codes mis à disposition, mettre en place les mêmes méthodes dans leurs propres
travaux de recherche.
Sur la thématique même du mémoire, il serait intéressant d'utiliser des données
alternatives au Baromètre d'opinion, par exemple les données du dispositif SRCV
(ou European Union Statistics on Income and Living Conditions, EU-SILC). Celles-ci
sont non seulement bien fournies en termes de renseignements collectés sur la
composition du ménage mais également sur les revenus et les privations matérielles.
Elles sont néanmoins légèrement moins adaptées que le Baromètre aux
données subjectives mais comportement toutefois un module " attitudes,
sentiments et qualité de vie " .
En termes de méthodologie, un point qu'il serait important d'affiner est
certainement la correction des données manquantes. Étant relativement peu nom27
https://www.github.com/antuki

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Table des matières de la publication Annuaire 2022 des Diplômé(e)s ENSAE Paris (IPP)

Sommaire
• Édito de la Directrice Générale du GENES
• Édito du Directeur de l’ENSAE
• Édito de la Présidente d’ENSAE Alumni
• Édito du Directeur Général de l’INSEE
• Notre sélection
- Climat – Environnement
- Énergie
- Social – Santé
- Tech
- Économie - Finance
• Annuaire des anciens élèves
- Liste alphabétique
- Liste par promotion
- Liste géographique
- Liste par entreprise
- Liste des organismes internationaux
- Liste alphabétique des annonceurs
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Annuaire 2022 des Diplômé(e)s ENSAE Paris (IPP) - Couv1
Annuaire 2022 des Diplômé(e)s ENSAE Paris (IPP) - Couv2
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Annuaire 2022 des Diplômé(e)s ENSAE Paris (IPP) - Sommaire
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Annuaire 2022 des Diplômé(e)s ENSAE Paris (IPP) - • Édito de la Directrice Générale du GENES
Annuaire 2022 des Diplômé(e)s ENSAE Paris (IPP) - 6
Annuaire 2022 des Diplômé(e)s ENSAE Paris (IPP) - • Édito du Directeur de l’ENSAE
Annuaire 2022 des Diplômé(e)s ENSAE Paris (IPP) - 8
Annuaire 2022 des Diplômé(e)s ENSAE Paris (IPP) - • Édito de la Présidente d’ENSAE Alumni
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Annuaire 2022 des Diplômé(e)s ENSAE Paris (IPP) - • Édito du Directeur Général de l’INSEE
Annuaire 2022 des Diplômé(e)s ENSAE Paris (IPP) - • Notre sélection
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Annuaire 2022 des Diplômé(e)s ENSAE Paris (IPP) - - Climat – Environnement
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Annuaire 2022 des Diplômé(e)s ENSAE Paris (IPP) - - Énergie
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