La partition des IRIS en 5 classes

Tableau n°60 : Valeurs propres des fonctions discriminantes

Source : Traitement SPSS

On doit interpréter, comme dans le cas précédent, la première fonction discriminante (tableau n° 60).

Tableau n°61 : Corrélations entre les variables et les fonctions discriminantes

Note : TAUXMEN0VP - % des ménages sans VP ; TAUXMENTAILLE1 - % des ménages de 1 personne ; TAUXMEN2_VP - % des ménages avec 2 VP ou plus ; TAUXMENTAILLE3 - % des ménages de 3 ou 4 personnes ; TAUXMENPRAGE3 - % des ménages dont la PR a entre 45 et 60 ans ; TAUXMENPRAGE1 - % des ménages dont la PR a moins de 30 ans ; DENSCOMMERCES – densité des commerces ; TPSCTRVP – temps au centre (VP) ; TAUXMENPROP - % des ménages propriétaires ; TAUXMENLOC - % des ménages locataires ; TAUXMEENF2 - % des ménages avec 1 ou 2 enfants ; TAUXMENENF1 - % des ménages sans enfant ; TAUXMENTAILLE4 - % des ménages de 5 personnes ou plus ; DENSEMPLOIS – densité des emplois ; TAUXMEN1VP % des ménages avec 1 VP ; TAUXMENTAILLE2 - % des ménages de 2 personnes ; TAUXMENPRAGE4 - % des ménages dont la PR a entre 60 et 75 ans ; TAUXMENPRAGE2 - % des ménages dont la PR a entre 30 et 45 ans ; TAUXMEENF3 - % des ménages avec 3 enfants ou plus ; TAUXMENREV1 - % des ménages à bas revenu ; TAUXMENREV2 - % des ménages à haut revenu ; PRIXMOYM2IMMCOLANC – prix moyen au m2 de l’immobilier collectif ancien.

Source : Traitement SPSS

Cette fois, le modèle n’a retenu que 6 variables : la densité de commerces, les taux de ménages dont la personne de référence a l’âge 1 (moins de 30 ans) et 4 (plus de 60 ans), les taux de ménages sans VP et avec 2 VP ou plus et le taux des ménages riches (revenu supérieur à la moyenne) (tableau n° 61).

Tableau n°62 : Valeurs des fonctions discriminantes dans les centroides des classes

Source : Traitement SPSS

La nature des corrélations entre les variables est la même que dans le cas précédent (tableau n° 62).

Tableau n°63 : Validation du modèle

Source : Traitement SPSS

La qualité prédictive du modèle est à peu près la même que pour le cas précédent, avec 79,2% des observations correctement classées (tableau n° 63).

L’analyse agrégée que l’on a menée lors de cette section confirme l’hypothèse de l’existence de corrélations entre les caractéristiques qui décrivent le profil des IRIS, dont la variable discriminante essentielle est la densité de la population (un indicateur du degré d’urbanisation inversement corrélé avec l’accessibilité aux différentes opportunités de l’espace urbain), et les caractéristiques décrivant le profil des ménages résidants (notamment le revenu), relations qui vont être prises en compte de manière plus fine dans les modèles désagrégés qui seront estimés dans la dernière section du chapitre.