3.1.1. Traitement des variables de statut de la population

Parmi les cinq variables de statut de la population (actifs, inactifs, chômeurs, étudiants et retraités), la variable représentant les actifs n’est pas retenue pour interpréter les distributions des quartiers en classes, puisqu’elle est prise en compte, par ailleurs, dans l’ensemble des positions professionnelles déclarées ⁹⁸ .

Une analyse de similarité (corrélation de Pearson, Tableau 14) et de covariance (Tableau 15) permet de rendre compte des variables de statut qui ont un fort pouvoir explicatif de la répartition des quartiers selon les niveaux de vie. Il s’agit de l’ensemble des variables pour lesquelles les coefficients de corrélation de Pearson sont proches des valeurs +1 et –1, ou pour lesquelles les coefficients de covariance ont les valeurs absolues les plus élevées. Ces analyses de similarité et de covariance permettent également de rendre compte des corrélations possibles entre les différentes variables.

Tableau 14 : Exemple d’une matrice de similarité sur l’aire urbaine de Lyon

	Inactifs	Chômeurs	Étudiants	Retraités
Classe d’IRIS	0,422	0,675	-0,141	-0,199
Inactifs	/	0,528	-0,228	-0,075
Chômeurs		/	-0,028	-0,343
Étudiants			/	-0,448

Sources : D. Caubel, d’après Recensement Général de la Population de 1999

Tableau 15 : Exemple d’une matrice de covariance sur l’aire urbaine de Lyon

	Inactifs	Chômeurs	Étudiants	Retraités
Classe d’IRIS	0,0272	0,0435	-0,0155	-0,0215
Inactifs	/	0,0006	-0,0005	-0,0001
Chômeurs		/	-0,0001	-0,0007
Étudiants			/	-0,0015

Sources : D. Caubel, d’après Recensement Général de la Population de 1999