Représenter l’hétérogénéité

Quant nous représentons des données, nous faisons invariablement des choix. En ce sens, aucun graphique n’est neutre, au contraire : l’objectif d’un graphique bien conçu est de démontrer visuellement un message, une propriété des données. Nous sommes parfois formés à choisir la meilleure manière de le faire, mais plus rarement à repérer ce que ces choix laissent dans l’ombre.

Quand nous représentons des données, nous faisons invariablement des choix. En ce sens, aucun graphique n’est neutre, au contraire : l’objectif d’un graphique bien conçu est de démontrer visuellement un message, une propriété des données. Nous sommes parfois formés à choisir la meilleure manière de le faire, mais plus rarement à repérer ce que ces choix laissent dans l’ombre.

J’ai ainsi été frappé par l’illustration accompagnant un message de Denis Colombi sur Mastodon :

Cette image met en évidence que les moyennes cachent souvent une grande hétérogénéité au sein des groupes. Autant il était difficile avec les outils graphiques des années 1990 de montrer tous les points, imposant de se cantonner à une fonction-résumé, autant il est aujourd’hui aisé d’afficher à la fois une grande partie des observations et d’y superposer le résumé. Au-delà de la bonne pratique statistique, l’illustration y ajoute un argument éthique : réduire un groupe à sa moyenne – par exemple le niveau moyen de bien-être d’une classe d’âge – court le risque de créer ou d’entretenir un stéréotype, disons celui des jeunes mécontents ou des retraités heureux.

Avec cela en tête, j’ai repris l’analyse de mon dernier billet sur l’American Time Use Survey, qui donnait pour 2021 un profil de bien-être subjectif en fonction de l’âge :

Comme toujours dans les questions de bien-être sur une échelle de 0 à 10, il y a énormément d’hétérogénéité, qu’on peut représenter :

Par construction, on voit moins les contrastes de la moyenne, l’échelle allant de 0 à 10. Le graphique illustre en revanche mieux la diversité des situations, et éclaire quelques phénomènes. On constate ainsi que la moyenne élevée sur les âges les plus bas résulte au moins en partie de l’absence de réponses sur les barreaux les plus bas de l’échelle, de 0 à 2, chez les plus jeunes – encore une fois, il y a un effet de sélection : les jeunes en souffrance ont plus de chance d’être hébergés chez leurs parents, et donc de ne pas être interrogés. De même, le creux de la vingtaine, particulièrement prononcé en 2021, doit sans doute beaucoup au moins grand nombre de personnes de cet âge se positionnant sur les plus hauts barreaux, 9 et 10.



Citer ce billet
Mathieu Perona (2022, 6 décembre). Représenter l’hétérogénéité. Carnet de l'Observatoire du Bien-être du CEPREMAP. Consulté le 17 juin 2024, à l’adresse https://doi.org/10.58079/sh5z

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