Jointure de la table de résultat avec le fond de carte des communes de l'IGN (GeoFLA)

Méthode

L’indicateur de désavantage social FDep09 est défini à l’échelle communale comme la première composante d’une analyse en composante principale de quatre variables. L’association spatiale entre désavantage social et mortalité est étudiée selon la tranche d’unité urbaine, la région et la cause de décès, sur la période 1997-2001.

Source : REY G., RICAN S., JOUGLA E. (2011). Mesure des inégalités de mortalité par cause de décès - Approche écologique à l’aide d’un indice de désavantage social. BEH n°8-9 : pp 87-90.

En savoir plus : http://www.invs.sante.fr/Publications-et-outils/BEH-Bulletin-epidemiologique-hebdomadaire/Archives/2011/BEH-n-08-09-2011

L’indice de désavantage social, noté « FDep » a été construit à l’échelle des communes, des cantons et des régions en utilisant les données disponibles à l’échelle des communes sur l’ensemble du territoire (source : Insee) : le recensement de la population

et les données de déclarations d’impôt (disponibles uniquement pour les communes de plus de 50 ménages). L’indice a été construit afin de respecter les propriétés suivantes : unidimensionnel, maximisant la représentation de l’hétérogénéité de ses composantes et fortement associé avec ses composantes au sein de chaque Tranche d’unité urbaine (TUU).

Quatre variables ont été retenues : le revenu médian par unité de consommation dans le ménage , le pourcentage de bacheliers dans la population de plus de 15 ans, le pourcentage d’ouvriers dans la population active et le taux de chômage. Alors que les deux premières variables représentent une dimension négative du désavantage social, les deux dernières en représentent une dimension positive. Ces variables ont été choisies au regard de travaux précédents et représentent des dimensions fondamentales du niveau socioéconomique, comparables entre les TUU, et fortement associées entre elles au sein de chaque TUU et entre les TUU. L’indice FDep a été défini comme la première composante de l’analyse en composante principale (ACP) de ces quatre variables.