5.2.4. Analyse des typologies d’IRIS construites en fonction de la variable Densité de la population

On a vu que la variable densité de la population est celle qui discrimine le plus les IRIS. La densité de la population est un bon indicateur du degré d’urbanisation ou de développement urbain des différentes zones du périmètre étudié. Cette variable peut être aussi interprétée comme une mesure de l’accessibilité à la population et des relations sociales qui se manifestent au sein d’un système urbain. Le fait d’être très corrélée avec la distance au centre pourrait permettre une analyse centre – première couronne – deuxième couronne, envisagée dans le projet SIMBAD. Enfin, la corrélation avec les accessibilités aux différentes activités et services permet de prendre en compte dans l’analyse la relation transport-urbanisme. A partir de ces remarques, vu l’intérêt de cette variable, on considère qu’on peut l’utiliser dans le modèle, sous une forme catégorielle, pour décrire la localisation (les différentes catégories de cette variable sont les alternatives possibles à choisir par les ménages pour se localiser).

Ceci étant donné, on a défini une typologie de ceux-ci à partir de leur valeur pour cette variable.

On a considéré deux alternatives.

La première possibilité : on a catégorisé notre variable de telle sorte qu’on ait approximativement la même proportion d’IRIS pour chaque catégorie. Ainsi, on a choisi un nombre de quatre catégories pour la densité de la population, déterminées à partir des quartiles de la variable (environ 25% des IRIS dans chaque catégorie) (tableau n° 53). On a défini donc les catégories suivantes :

1 – (min,200)

2 – (200,2250)

3 – (2250,10000)

4 – (10000,max)

Source : Traitement SPSS

La deuxième possibilité : l’analyse exploratoire de la variable densité de la population nous indique le fait qu’elle n’est pas normalement distribuée (elle est fortement asymétrique) (tableau n° 54 et graphique n° 11), ce qui rend possible une autre classification des IRIS, dans laquelle on considère des intervalles égaux de variation correspondants à chaque catégorie de la variable.

Source : Traitement SPSS

Source : Traitement SPSS

On a considéré cinq catégories, dont l’intervalle et la fréquence correspondants sont donnés dans le tableau n° 55 :

Source : Traitement SPSS

On peut facilement observer que les proportions d’IRIS de chaque catégorie sont très différentes, ce qui constitue un désavantage dans la tentative de modélisation, parce qu’on n’arrive pas à bien expliquer la variance intra classe de la variable dépendante.

Pour donner une première réponse à la question « qui se localise où ? », on a calculé, au niveau global de l’aire urbaine de Lyon et pour chaque type d’IRIS (la partition en 4 classes) (tableaux n° 46 - 50 de l’Annexe 3) les distributions marginales des variables décrivant le profil des ménages.

On va interpréter et compléter l’information de ces tableaux en appliquant maintenant une nouvelle fois la méthode de l’analyse discriminante, sur les deux typologies d’IRIS définies, pour observer notamment quelles sont les variables, caractéristiques des ménages et des IRIS, qui sont susceptibles d’expliquer les choix de localisation résidentielle des ménages dans un type d’IRIS ou autre, et la nature de ces croisements entre les deux blocs de variables.