Du choix des indicateurs dans un tableau de bord

L’Observatoire du Bien-être a récemment mis en ligne un tableau de bord du bien-être des Français. Fondé sur l’enquête trimestrielle que nous finançons, ce tableau de bord vise à en extraire les principaux faits stylisés et à donner une vision de la richesse de ces données.

Pourquoi un tableau de bord statique ?

Sur une enquête large et profonde, nous aurions évidemment aimé donner la plus grande liberté possible en consultation. La situation est ici différente. L’enquête n’existe que depuis juin 2016, et c’est la première en France à poser des questions sur le bien-être subjectif à une fréquence aussi élevée (trimestrielle). Nous pensons que le temps révélera des phénomènes de saisonnalité pour certaines questions((À notre connaissance, les autres collecteurs de données à haute fréquence sur le bine-être subjectif, comme l’ONS britannique ou Gallup, ne se sont pas intéressés aux phénomènes de saisonnalités. Ils ont recours à une collecte pratiquement en continu, et lissent les réponses agrégées.)), phénomènes que nous ne sommes évidemment pas encore en mesure de corriger. De même, avec un échantillon de 1800 personnes par trimestre, il est facile de construire des recoupements comportant trop peu d’individus pour être significatifs.

Ainsi, nous avons préféré fixer les représentation à un niveau d’agrégation qui nous a semblé pertinent, les données sources étant de toutes manières accessibles aux chercheurs avec le reste de l’enquête CAMME auprès de l’ADISP.

Le choix des indicateurs

Cet exercice nous a confrontés au choix des indicateurs : comment restituer l’information contenue dans une distribution (la plupart des questions admettent une réponse ordonnées de 0 à 10), mesurée à plusieurs points dans le temps ? Pour nos besoins internes, nous avons conçu un module de visualisation (en fait, une application RShiny) qui permet de visualiser la distribution en sélectionnant les vagues, les séries temporelles des moyennes ainsi que les l’évolution de la part de catégories de réponse dans le temps (exemple ci-dessous).

Graphique parts Prochaine égénération en Euroê
Comment pensez-vous que sera la vie en Europe pour la prochaine génération ?
Note de 0 (‘Bien pire qu’aujourd’hui’) à 10 (‘Bien meilleure qu’aujourd’hui’)

Ces graphiques sont informatifs pour le chercheur, mais peu lisibles pour le grand public. Ils le deviennent encore moins lorsque la variable de segmentation (ici, le genre) comprend un nombre important de modalités. Il fallait donc réduire la distribution à un résumé unique.

Au Royaume-Uni, l’ONS publié également un large tableau de bord du bien-être, comprenant à la fois des éléments subjectifs et des mesures objectives des conditions de vie. En ce qui concerne les mesures subjectives, ils ont choisi de restituer la proportion de réponses supérieures à un seuil donné – par exemple la proportion de répondants très satisfaits de leur vie. Si ce type de mesure est intuitivement simple à comprendre, nous nous sommes vite rendus compte que les résultats étaient extrêmement sensibles au seuil retenu : selon qu’on choisit 7 ou 9 (sur l’échelle de 0 à 10), les évolutions sont significativement différentes pour plusieurs variables – clef. D’un point de vue statistique, cela va de soi : avec un indicateur de ce type, on donne beaucoup de poids aux évolutions locales de la distribution (ce qui se passe de part et d’autre du seuil retenu), ce qui n’est pas un bon indicateur des évolutions globales de la distribution, sauf si celle-ci se décale uniformément.

Nous avons donc décidé de restituer, malgré toutes ses faiblesses bien connues, l’indicateur le plus usuel, celui de la moyenne((Nous avions également pensé à la médiane, mais le peu de volatilité des séries empêche la médiane de saisir des évolutions pourtant significatives.)).

Le choix des représentations

Moyenne des réponses à la question sur la situation de la prochaine génération en Europe

Comment, maintenant, restituer graphiquement cette information, avec un bloc de vingt questions ? Nous avons opté pour une présentation en deux volets. Dans un premier volet, la page d’accueil du tableau de bord, nous restituons les moyennes de la dernière vague, avec comme point de comparaison la valeur un an avant. Dans un deuxième volet, nous représentons les séries temporelles des moyennes, agrégées et décomposée selon des axes qui nous ont paru pertinents, accompagnées de leurs intervalles de confiance à 95%.

Nous avons bien conscience des limites de ces représentations. C’est pourquoi dans les commentaires de notre tableau de bord, ainsi que dans nos notes, nous nous attachons à expliquer quelles évolutions dans la distribution des réponses génèrent les mouvements observés de la moyenne.

Il s’agit d’un work in progress, et nous serons heureux d’entendre vos commentaires, questions et suggestions en commentaires de ce billet.


Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Ce site utilise Akismet pour réduire les indésirables. En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées.