4.1. Etude exploratoire sur les relations entre les variables liées au comportement de mobilité résidentielle des ménages

Dans cette section, on va mener une étude statistique en termes d’analyse de corrélation, afin d’identifier les relations importantes qui existent entre les variables qui définissent notre problématique. L’analyse statistique en termes de corrélations entre plusieurs variables constitue le point de départ dans la compréhension des liens qui existent entre les différentes dimensions d’une réalité complexe, et donc le point de départ de la démarche de modélisation.

L’Enquête Logement 2002 est la base la plus complète en matière de mobilité résidentielle des ménages, et nous permet d’étudier le phénomène au niveau désagrégé du ménage.

La démarche consiste à considérer les variables de l’Enquête Logement 2002 dont on fait l’hypothèse (par l’intuition ou à partir des enseignements de la littérature) qu’elles pourraient avoir un lien, et éventuellement expliquer les comportements de mobilité résidentielle des ménages, et à tester l’existence et la nature du lien.

Avant de démarrer l’analyse statistique proprement-dite du comportement de mobilité résidentielle des ménages, nous avons effectué une analyse structurelle des variables catégorielles de l’Enquête Logement 2002 (tableaux 1 – 7 et graphiques 1 – 7 de l’Annexe 3). L’objectif de cette analyse est de faire une présentation plutôt descriptive ou informative de la situation existante au niveau de l’aire urbaine de Lyon par rapport à cette question, à travers l’étude des variables dont on dispose dans l’Enquête Logement 2002 qui nous donnent des informations sur le profil des ménages (la catégorie socioprofessionnelle de la personne de référence, le diplôme de la personne de référence, l’âge de la personne de référence et le statut d’occupation du logement) et leur mobilité résidentielle (ancienneté d’occupation de la personne de référence, nombre de déménagements de la personne de référence depuis 1997 et raison du dernier déménagement).

Etudier les interdépendances qui existent entre variables qualitatives (les corrélations entre les différentes catégories), renvoie à une analyse statistique des correspondances. Pour les situations où on étudie des variables qualitatives, on utilise la méthode de l’analyse factorielle des correspondances (AFC).

La fonction principale de l’analyse des correspondances est de décrire les relations existant entre deux variables qualitatives. La procédure des tableaux croisés de l’analyse des correspondances vient en complément de l’analyse des tableaux de contingence. Cette analyse permet l’examen des profils des lignes et des colonnes ainsi qu’un test d’indépendance (test de chi-deux), mais elle reste limitée quand le nombre de profils est assez élevé et ce test n’indique pas la structure des dépendances. La procédure des tableaux croisés offre plusieurs mesures et tests d’association.

On va donc s’appuyer sur les résultats de l’analyse factorielle des correspondances (tableaux des correspondances ou de contingence, représentation graphique des axes factorielles et coefficients de contingence ou de corrélation catégoriale) pour mettre en évidence les liaisons les plus significatives qui nous intéressent par rapport à notre objet d’étude.

Graphique n°1 : Correspondance ancienneté d’occupation du logement – surface du logement

Source : Traitement données Enquête Logement 2002

Tableau n°6 : Corrélation ancienneté d’occupation du logement – surface du logement

Source : Traitement SPSS

Pour mesurer la corrélation entre deux variables qualitatives, on peut utiliser soit le coefficient de contingence (pour les variables nominales), soit le coefficient Tau-B de Kendall ou le coefficient de corrélation de Spearman (pour les variables ordinales), coefficients qui sont les analogues pour le cas des variables qualitatives du coefficient de corrélation R de Pearson pour les variables quantitatives. Tous ces coefficients prennent des valeurs comprises entre -1 et 1 (à l’exception du coefficient de contingence, qui prend des valeurs entre 0 et 1); un coefficient avec une valeur absolue proche de 1 indique une corrélation forte (positive ou négative, en fonction de son signe) entre les deux variables, et une valeur proche de 0 indique que la corrélation entre les variables est faible.

On trouve une relation positive entre Ancienneté d’occupation de la PR et Surface du logement occupé, qui traduit le fait que plus la taille du logement est grande, plus l’ancienneté d’occupation du ménage occupant est grande, ou l’équivalent, la mobilité résidentielle est plus faible pour les ménages qui occupent des logements plus grands (graphique n° 1 et tableau n° 6).

Graphique n°2 : Correspondance âge de la PR – nombre de déménagements de la PR

Source : Traitement données Enquête Logement 2002

Tableau n°7 : Corrélation âge de la PR – nombre de déménagements de la PR

Source : Traitement SPSS

La corrélation négative qui existe entre Nombre de déménagements de la PR et Âge de la PR exprime la décroissance de la mobilité résidentielle avec l’âge (graphique n° 2, tableau n° 7 et tableau n° 8 de l’Annexe 3).

Tableau n°8 : Corrélation statut d’occupation du logement – nombre de déménagements de la PR

Source : Traitement SPSS

Généralement, les locataires déménagent plus que les propriétaires, ce qui est lié au fait que l’une des principales raisons de déménagement est justement le changement de statut d’occupation du logement (devenir propriétaire) (tableau n° 8, tableau n° 9 de l’Annexe 3).

On peut donc constater que, pour modéliser la mobilité résidentielle, on pourrait considérer comme variable à expliquer l’ancienneté d’occupation du logement ou le nombre de déménagements de la personne de référence depuis 1997, ou bien des transformations de ces variables, qui nous donnent une mesure du degré de mobilité résidentielle des ménages.

Les corrélations qu’on a dépistées entre ces variables et d’autres variables caractérisant les ménages, qu’on peut considérer comme explicatives de la mobilité en faisant l’hypothèse de l’existence d’une relation de type causal, nous indiquent la pertinence de l’âge de la personne de référence du ménage et du statut d’occupation du logement.