Recherche réalisée dans le cadre du programme «Déchets et Société»








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3.2Les profils socio-économiques : l’analyse du signalétique

Les variables


Dans cette partie, nous nous concentrons sur les résultats de notre enquête concernant les variables caractéristiques du profil socio-économique des ménages de notre échantillon.

Notre questionnaire comprend 11 variables signalétiques dont 5 sont utilisées pour définir les quotas assurant la représentativité de notre échantillon :

Liste des variables signalétiques :

Q20 Région : 8 modalités (quota)

Q21 Taille d’agglomération (quota)

Q30 Sexe (quota)

Q32 Age (quota)

Q34 Statut marital

Q45 Niveau de formation le plus élevé au sein du foyer

Q46 Type de logement (maison individuelle, appartement , autre)

Q47 Statut logement (propriétaire, locataire, autre)

Q44bis Reconstruction de la variable PCS (initialement retenue pour les quotas) en PCS de la personne qui contribue le plus au revenu du foyer

Q85bis Tranches de revenus (reconstruite à partir des revenus déclarés spontanément et des déclarations de classes de revenus)

Rec_q36bis Nombre de mineurs au sein du foyer (reconstruction en 4 modalités de 0 à plus de 3 mineurs par foyer)

Sur notre échantillon de 3005 ménages, 14.4% d'entretiens ont été réalisés sur des portables et 85.6% sur des fixes (dont 40% de numéros aléatoires et 60% de numéros issus des pages blanches).

Les résultats



Tris à plat et tris croisés

La base de définition des quotas élaborés par notre prestataire provient des résultats de l’enquête emploi de l’Insee2.

Notre échantillon se compose à 52.45% de femmes contre 47.55% d’hommes. Deux tiers de l’effectif vit en couple et le ménage majoritaire, au sens des enquêtes ménages de l’INSEE3, est composé à 53% d’individus majeurs ; les ménages comprenant au moins 3 mineurs représentent quant à eux 8% des répondants.

La répartition par taille d’agglomération montre que 37% des foyers interviewés résident dans des unités urbaines de plus de 200 000 habitants (y compris Paris et son agglomération) contre un quart en zone rurale.

Graphique 4 : Répartition des effectifs selon la taille d'agglomération

La répartition spatiale de l’effectif indique que plus d’un tiers de notre échantillon provient du Bassin parisien et de la région parisienne.

Répartition par Zones

Effectifs

Pourcentages

Bassin Parisien

527

17,54%

Centre Est

360

11,98%

Est

265

8,82%

Méditerranée

340

11,31%

Nord

204

6,79%

Ouest

418

13,91%

Région Parisienne

540

17,97%

Sud-Ouest

351

11,68%

L’analyse de la variable type de logement présente une surreprésentation des occupants de maisons individuelles (65%) comparativement aux données issues du recensement de la population (2008) où les maisons individuelles ne représentent que 56% des types de logement.

Notre enquête fait également apparaître une proportion de propriétaires (ou en cours d’accession à la propriété) de leurs logement sensiblement supérieure aux données nationales issues des enquêtes condition de vie de l’Insee (63.2% vs 57.8%), ce qui peut éventuellement influencer l’élaboration des profils et comportements.

Graphique 5: Type de logement et mode d'occupation






La répartition par âge met en évidence un poids important des plus de 55 ans (37%) et par extension des inactifs puisque près de 90% des plus de 55 ans déclarent ne pas travailler et seulement un enquêté sur deux (toutes classes d’âge confondues) déclare travailler au moment de l’enquête.

La part des détenteurs de diplômes du supérieur long (càd correspondant à une licence ou tout diplôme équivalent) est nettement plus élevée que celle issue du RGP (30,1% vs 12,5%), cependant cela ne semble pas influer sur la répartition des PCS (cf. part des cadres 12%).

Graphique 6 : Répartition par classes d'âge, niveau d’études et PCS

En résumé notre échantillon présente les biais suivants :

  • une légère surreprésentation des occupants de maison individuelle et des propriétaires,

  • un poids important des personnes de plus de 55 ans et des inactifs

  • une part élevée des détenteurs de diplômes supérieurs qui ne semble pourtant pas influencer la répartition par PCS.

L’ensemble de ces biais est pris en compte et corrigé par les analyses économétriques.

Les tris croisés sur les variables signalétiques font majoritairement apparaître des relations de dépendance forte (toutes significatives à plus de 99%) entre les variables signalétiques retenues. Toutefois pour certains couples, l’hypothèse d’indépendance entre les variables ne peut pas être rejetée traduisant une absence de relation prononcée entre le couple de variables étudiées. Ainsi, concernant lasignalétique, la variable Région ne présente pas de lien avec les modalités sexe, statut marital et nombre d’enfants par foyer. De même la variable Sexe est indépendante des variables type de logement et statut du logement.
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