(Français) Carte d’évolution de la mortalité des plus de 65 ans en France. Période Janvier à Mars 2020
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Vincent Recipon
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3 Responses
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[…] Cette animation a été générée à partir des données open source de l’Insee listées ci-dessous. Il s’agit de la seconde génération de vidéo après celle sur la période Janvier à Mars 2020 […]
Très beau travail et très intéressant 😉
Par contre, attention aux biais surtout pour ceux qui vont interpréter ta représentation.
En effet, tu as choisi (ce qui est légitime) une profondeur de vert/ rouge pour déterminer les écarts à la moyenne les plus importants. Et nous recherchons volontairement ou non les zones rouges qui vont apparaître.
Et donc remarquer, par exemple, comme tu l’expliques pour les sables d’Olonne, qu’il y a un phénomène anormal dans cette zone.
Mais on fera abstraction du fait que pour le mois de janvier, la ville était majoritairement “verte”. Et donc conclure qu’il y a eu une épidémie et ce n’est pas si sûr.
D’autre part, il faut garder à l’esprit qu’une fréquence d’échantillonnage (ici quotidienne) permet de visualiser les extrêmes et non une tendance. Il se peut que statiquement, la semaine soit « normale » mais que les décès non eu lieu que sur deux jours et dans ce cas il y aura 5 jours verts et 2 rouges bien que la moyenne soit respectée.
Il y a plusieurs solutions pour éviter ce biais, comme par exemple faire, une moyenne glissante (moyenne mobile pour les habitués de la finance) qui permettra de lisser les extrêmes (ou diminuer la fréquence).
Tu calcul (sauf erreur de ma part) un taux de mortalité. Tu ne le précise pas mais il faut que tu calculs ton taux que par rapport à la population de plus de 65 ans (peux être le fais-tu déjà) car le ratio 65+/population n’est pas le même à la Courneuve et à Cannes. D’autre part, il faut prendre le nombre de personne de plus de 65 ans des années précédentes.
Je m’explique, par exemple, dans certaines régions, le nombre de décès de la grippe 2004 à été moins forte qu’en 2003 car la canicule avait dèjà pris les personnes fragiles (toutes choses égales par ailleurs).
Tu fais une moyenne sur les 5 dernières, mais je pense que tu biaises ton analyse, le nombre de décès est une sinusoïde avec un offset qui augmente d’année en année (le taux de mortalité diminue mais la population des 65 ans+ augmente plus vite, ce qui augmente le nombre de décès).
Cela ne pose pas un grand biais jusqu’à mars mais va être réel en avril.
Ce post n’a pas pour but de critiquer ton travail, bien au contraire, c’est juste pour améliorer celui-ci car nous insérons tous dans nos modèles inconsciemment des biais et c’est un sujet complexe qui demande beaucoup de réserve dans les retranscriptions.
Bonjour,
Merci pour le commentaire constructif.
Effectivement je me suis lancé dans un début d’analyse, par “extension” de la génération de carte, mais ne suis pas forcément légitime sur cette partie. J’atténuerai cette partie la prochaine fois.
Pour les sables d’Olonne il se passe quelque chose dans les chiffres qu’on ne voit pas ailleurs en France , mais je ne parle pas pour autant d’épidémie. Est ce qu’il s’agit d’un problème de données, de retranscription, d’analyse, sanitaire, … ? Je ne suis pas en mesure de le dire.
Concernant la façon de constituer la carte :
– effectivement l’échelle de couleur a été choisie pour faire ressortir les zones de surmortalité. Ca peut être vu comme un biais, en tout cas c’est volontaire donc assumé.
– je te confirme qu’il s’agit d’une moyenne glissante sur 1 semaine, moyenne que je glisse jours par jours, ce qui génère 2 images par secondes (donc 2 périodes d’une semaine qui se décalent d’un jours par seconde de vidéo). Sur ce point je pense être bon.
– le taux de mortalité est calculé sur les regroupements de communes par rapport à une moyenne sur les 5 dernières années. Dans les 2 cas la population a été réduite aux personnes de plus de 65 ans. Là aussi je suis bon.
– j’en profite pour préciser mon choix de l’âge de 65 ans qui est liée aux catégories INSEE de comptage de la population (0,3,6,11,18,25,40,55,65,80 ans). A l’origine je calculais le taux de mortalité sur la base du recensement de 2016 mais le résultat n’était pas probant. Par ailleurs, j’ai pensé que limiter aux personnes de plus de 80 ans aurait trop réduit la population.
– j’ai pris soin de faire les algorithmes qui permettent d’avoir un résultat qui n’introduit pas trop d’erreur : 20 décès cumulés sur les 5 dernières années (soit 5% d’erreur) est le critère initial de regroupement des communes, 20 décès à minima sur une période d’analyse de 7 jours qui génère un regroupement de regroupements de communes. Au total on peut estimer l’erreur à l’affichage à 10% ce qui me semble raisonnable pour ce type de graphique colorisé.
– je suis plus circonspect sur le fait de faire varier les valeurs de référence des 5 dernières années dans le temps. Oui le taux de mortalité est plus fort en hiver qu’au printemps ou en été, je ne savais pas qu’il s’agissait d’une sinusoïde. Mais peut-on estimer que l’année 2020 de confinement suivra vraiment cette loi ? Pas d’épidémie de grippe et de gastro-entérite ou très peu, temps clément, températures élevées, plus d’activités physiques à risque comme le sport … Par rapport à cela je préfére finalement garder une référence unique tout le long de l’animation ce qui permet de comparer statistiquement directement une image à la suivante. Par contre je ferai varier les mois de moyennage sur les prochaines pour coller à la période analysée. Ca semble un bon compromis, non ?