Le partage des richesses
Par Darwin – On oppose souvent le partage de richesse et sa création, comme si le partage nuisait à la création de richesse. Non seulement cela est-il inexact, mais, pour un niveau de richesse donnée, le partage des richesses améliore nettement le bien-être économique d’une société.
Coefficient de Gini et PIB par habitant
Pour analyser la prétendue opposition entre le partage de richesse et sa création, j’ai calculé le coefficient de corrélation entre le coefficient de Gini de 124 pays et leur PIB par habitant en parité de pouvoir d’achat (ppa). Cet exercice mérite quelques explications…
D’une part, le coefficient de Gini, malgré toutes ses qualités, ne donne pas le portrait complet du niveau de partage des richesses. En effet, le partage des richesses ne se fait pas que par les revenus, mais aussi par les services publics. Par exemple, les services d’éducation et de santé fournissent aux plus pauvres comme aux plus riches des services relativement égaux qui leur permettent de ne pas avoir à utiliser leurs revenus pour les obtenir. Comme les plus riches paient beaucoup plus d’impôts et de taxes que les plus pauvres, ces services représentent une forme de partage des richesses non prise en compte par le coefficient de Gini, basé uniquement sur les revenus.
D’autre part, les données présentées par Wiki ne sont pas toutes compatibles : mises à jour à des années qui ne sont pas les mêmes, qualité des données variables, importance de l’économie informelle (non comptabilisée par le PIB) différente d’un pays à l’autre, etc. En plus, le PIB d’un pays peut comptabiliser des types de production pas du tout comparables qui n’apportent pas nécessairement le même bien-être et qui peuvent même le faire diminuer en raison des externalités (pollution, guerres, etc.). De même, les besoins des populations de tous les pays ne sont pas les mêmes (climat, culture, etc.). Cela dit, ces faiblesses méthodologiques peuvent aussi bien aller dans un sens comme dans l’autre et n’empêchent pas une comparaison sur des bases semblables.
Le coefficient de corrélation entre le coefficient de Gini et le PIB par habitant en ppa montre une relation inverse entre ces deux valeurs. Cette relation est n’est pas très élevée (-0,39), mais va à l’encontre de ce que les gens qui opposent la création de richesse et son partage prétendent : en moyenne, plus les revenus sont égalitaires (coefficient de Gini bas), plus le PIB par habitant en ppa est élevé !
Pour en avoir le cœur net j’ai aussi calculé le coefficient de corrélation entre le rang des pays ayant les coefficients de Gini les plus faibles (les pays avec les revenus les plus égalitaires) et le rang des pays ayant le PIB par habitant en ppa le plus élevé. Cette fois, le coefficient de corrélation est positif, avec une relation à peu près identique (0,38) au calcul précédent. La relation positive entre la richesse et son partage, même si peu élevée, est donc confirmée.
Une corrélation ne signifie pas une causalité. Bien des facteurs autres que ceux mis en relation peuvent expliquer une forte égalité des revenus ou un PIB par habitant élevé. Par exemple, la présence de pétrole ou de diamants enrichit un pays (enfin, dans le calcul du PIB par habitant…), mais ne favorise pas nécessairement la baisse des inégalités. L’historique d’un pays peut aussi avoir une grande importance. Par exemple, les anciens pays du bloc de l’Est ont presque tous des coefficients de Gini peu élevés, mais un PIB par habitant inférieur à la moyenne. D’ailleurs, en retirant ces 25 pays de la liste, le coefficient de corrélation entre le coefficient de Gini et le PIB par habitant en ppa passe de -0,39 à -0,46, montrant une plus forte relation inverse entre les inégalités de revenus et la création de richesse.
Même si une corrélation ne montre pas nécessairement une causalité, il me semble fort probable qu’il y en ait une. En effet, en moyenne, plus une personne est pauvre, moins elle ira longtemps à l’école et moins sa santé sera bonne. En partageant avec les plus pauvres une partie de la richesse des plus riches et en offrant de bons services publics, les facteurs qui empêchent les plus pauvres de créer autant de richesse (toujours telle que comptabilisée par le PIB) que les plus plus riches sont fortement atténués.
Mais, quelque soit le lien de causalité, la prétention des gens qui opposent la création de richesse et son partage, ou qui prétendent qu’«il n’existe pas de richesse partagée qui ne fut d’abord créée» est contredite par les données. Comme le dit Jean-Robert Sansfaçon, «Aucun pays développé, pas même les États-Unis, n’est d’abord devenu riche avant de redistribuer les fruits de son essor.». Il utilise d’ailleurs à peu près les mêmes exemples que moi pour arriver à cette conclusion en citant l’éducation, les lois du travail, l’assurance-emploi, les pensions, le système de santé et les congés parentaux, tous des services publics.
Utilité marginale de la richesse…
On a vu que partager la richesse n’empêche pas d’en créer, bien au contraire. Mais l’utilité de la richesse, ou le bien-être qu’on retire de la richesse, est-elle la même pour tous ? Bien sûr que non ! Si on donne 1000 $ à quelqu’un de très riche, cela ne lui ajoute absolument aucun bien-être. Si on me le donne, cela aura un impact bien plus grand ! Mais, si on le donne à une personne véritablement pauvre, ce 1000 $ ajoutera un bien-être économique énorme à cette personne. Bref, quand on répartit la richesse, par exemple à l’aide d’un taux progressif d’impôt et des programmes de transferts aux plus pauvres (aide sociale, supplément de revenu garanti, crédit remboursable aux travailleurs à faible revenu, etc.), on retire beaucoup moins de bien-être économique aux plus riches qu’on en ajoute aux plus pauvres. Au total, pour un même PIB par habitant, une société qui partage davantage ses richesses (ou qui a un un coefficient de Gini faible), fournira à ses citoyens davantage de bien-être qu’une société qui partage moins.
Alors…
Non seulement le partage de richesse ne nuit pas à sa création, et au contraire y contribue, mais il augmente aussi le bien-être économique total d’une société. Mais y a-t-il une limite à la redistribution à partir de laquelle elle risquerait de nuire à la création de richesse ? C’est possible, mais on ne peut pas le savoir. Chose certaine, le pays qui a le coefficient de Gini le plus faible, le Danemark, arrive au sixième rang des pays sur le plan du PIB par habitant en ppa. On voit bien que le pays qui partage le mieux ses richesses ne subit aucun effet négatif de ce partage, bien au contraire. Le jour où notre coefficient de Gini atteindra celui du Danemark (0,25 par rapport à 0,33 au Canada et 0,41 aux États-Unis, selon les données utilisées dans mes calculs), on pourra se poser la question à nouveau…
À tous ces arguments qui, tout aussi solides soient-ils, n’en demeurent pas moins bien techniques, j’en préfère de toute façon d’autres : l’équité, la justice et la solidarité.
La vie en société repose en effet sur l’interdépendance de tous ses membres. Le riche est riche parce que des citoyens lui ont donné des sous (à moins que ce ne soit à ses parents !) en échange de biens et de services. S’il était seul dans son coin, non seulement ne pourrait-il pas être riche, mais il n’y aurait personne pour produire les biens et services qu’il consomme ! Cette interdépendance inéluctable amène aussi des responsabilités. Puisque ce sont les autres citoyens qui lui permettent d’être aussi riche, c’est bien la moindre des choses qu’il contribue pour que ceux-ci puissent vivre au moins de façon décente et aient des chances de pouvoir se réaliser !
Bref, le partage des richesses contribue à sa création, augmente le bien-être économique d’une société et n’est que justice !
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« Pour en avoir le cœur net j’ai aussi calculé le coefficient de corrélation entre le rang des pays ayant les coefficients de Gini les plus faibles (les pays avec les revenus les plus égalitaires) et le rang des pays ayant le PIB par habitant en ppa le plus élevé. »
C’est nébuleux….qu’est-ce que le « rang des pays »? Je ne comprends pas la méthode utilisée.
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«C’est nébuleux….qu’est-ce que le « rang des pays »?»
Dans le premier cas, décrit avant, j’ai calculé la corrélation entre la valeur du coefficient de Gini et la valeur du PIB par habitant en ppa pour les 124 pays pour lesquels les données de wiki étaient disponibles..
Dans ce cas, j’ai fait le classement des pays (de 1 à 124) selon le résultat du coefficient de Gini, le plus bas ayant le rang 1 (Danemark) et le plus élevé ayant le rang 124 (Namibie). J’ai ensuite classé ces mêmes 124 pays selon le résultat de la valeur du PIB par habitant en ppa, le pays ayant la valeur la plus élevée ayant le rang 1 et le pays ayant la valeur la plus basse ayant le rang 124. J’ai ensuite calculé la corrélation entre ces rangs et obtenu comme résultat 0,38.
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D’accord, une corrélation sur le rangs c’est une corrélation de Spearman, une façon de calculer une corrélation quand données ne respectent pas une certaine forme requise dont la normalité…
Mais bon, dans les deux cas tu obtiens quasiment le même coefficient (-0.39 ou 0.38) qui dit la même chose.
Il est bien certain que ces deux choses sont liées, l’ampleur de cette corrélation n’est certainement pas le fruit du hasard. La corrélation n’est pas directe cependant une tierce variable agit à la fois sur le PIB et sur le coefficient Gini, il s’agit du régime politique.
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«une tierce variable agit à la fois sur le PIB et sur le coefficient Gini, il s’agit du régime politique.»
Pour moi, il y a beaucoup d’autres variables. J’ai mentionné les ressources naturelles, l’histoire, le climat et la culture, toi le régime politique. J’ai tendance à penser qu’il y en bien d’autres et que les variables n’agissent pas de la même façon dans tous les pays. Il y a aussi des problèmes avec la qualité des données et des failles dans l’assocaition entre le PIB et la richesse.
De toute façon, les résultats montrent clairement qu’il est faux de prétendre qu’il faut créer la richesse avant de la partager. Je n’avais pas la prétention d’aller plus loin que ça.
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« De toute façon, les résultats montrent clairement qu’il est faux de prétendre qu’il faut créer la richesse avant de la partager. »
En fait, les gens qui parlent ainsi, attribuent un sens à la relation, ils pensent que la création de richesse explique le partage. Il est évident que c’est simpliste comme modèle, il y a un effet circulaire d’entrainement, en partageant, tu crée de la richesse et quand on crée de la richesse, cela permet le partage..
C’est d’ailleurs pour cela que tu utilises un corrélation, tu sais que ces deux choses son liées sans connaître le sens de la relation. (En fait, ça va dans les deux sens).
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«une tierce variable agit à la fois sur le PIB et sur le coefficient Gini, il s’agit du régime politique.»
Je cherche ici à trouvé une variable qui peut agir sur le lien ou la force du lien PIB versus coefficient Gini.
En fait le régime politique affectera plus le coefficient Gini que le PIB, les ressources naturelles affectent le PIB sans doute, tu as raison, on peut complexifier pas mal plus.
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«C’est d’ailleurs pour cela que tu utilises un corrélation»
En fait, c’est aussi parce que j’utilise Open Office et n’ai pas trouvé l’équivalent des utilitaires d’analyse que j’utilise avec Excel !
Mais, comme tu le dis, cela ne m’avancerait pas plus pour ce que je voulais faire (par exemple, trouver une véritable causalité). Je répète que je suis très prudent en utilisant des données qui ont des niveaux de qualité, et même de sens, très différents d’un pays à l’autre.
«quand on crée de la richesse, cela permet le partage»
Pas sûr. L’augmentation du PIB en Chine n’a pas encore eu cet effet. On dit que les plus pauvres se sont aussi enrichis, mais ce n’est pas évident. Ils ont souvent laissé des vies rurales où leur nourriture et leur logement ne leur coûtaient rien (autosuffisance, économie informelle, etc.) et n’étaient donc pas comptabilisés dans le PIB, pour des emplois en usine où les salaires leur permettent à peine de se nourrir et de se loger. Mais, comme ces emplois entraînent un échange de sous, ils sont compatabilisés dans le PIB, ce qui crée une croissance un peu artificielle du PIB. Attention, je ne prétends pas que toute la croissance en Chine est artificielle, mais pour une partie que je ne puis quantifier de l’«enrichissement» des plus pauvres, elle l’est sans aucun doute. Finalement, sont-ils plus riches ? Combien le sont vraiment ? Je ne le sais pas et je ne crois pas qu’il y ait un moyen de le savoir…
On voit d’ailleurs de plus en plus de conflits de travail en Chine. Peut-être cela permettra-t-il un meilleur partage. Je leur souhaite.
Bref, pour que les riches partagent, cela prend presque toujours un rapport de force, qu’il soit ouvrier, étatique ou d’un autre ordre. Donc, il n’est pas évident pour moi que la création de richesse entraîne par elle-même un meilleur partage.
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Te restera à démontrer maintenant qu’au Québec, dans les 30 dernières années, le PIB a augmenté et le partage des richesses a diminué, devine pourquoi?
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Bon billet qui a du demander bcp de recherches….
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«régime politique affectera plus le coefficient Gini que le PIB»
Je pense que le régime politique agit sur les deux. Le stalinisme (ou le capitalisme d’état soviétique…) a sans contredit freiné la croissance en URSS et dans les pays du bloc de l’Est. L’économie de pays comme l’Allemagne de l’Est, la Pologne et la Tchécolovaquie a été étouffé par ce régime. On l’a vu clairement lors de la réunification des deux Allemagne. Dans ce cas précis, on pourrait dire que le partage a nui à la croissance, si on ne tenait pas compte du facteur «régime politique». C’est d’ailleurs pourquoi j’ai refait le calcul de la corrélation entre le coefficient de Gini et la valeur du PIB par habitant en ppa en enlevant ces pays. Et, de fait, le résultat de la corrélation s’en est trouvé amélioré (de -0,39 à -0,46, comme indiqué dans mon billet).
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«Bon billet qui a du demander bcp de recherches»
Merci. En fait, il a demandé plus de jus de bras que de recherche. Je savais ce que je cherchais. Malheureusement, le site Internet que je voulais utiliser a la mention «Ce site risque d’endommager votre ordinateur.» sur Google. Même en cliquant sur le lien, mon ordi me lance un nouveau message. Je n’ai pas osé y aller quand même…
Bref, j’ai du copier les données à la mitaine, de deux sources différentes, ce qui n’est pas idéal. Mais, cela valait la peine. En fait, cela faisait plusieurs mois que je voulais faire ce calcul. Le résultat est encore «meilleur» que je ne m’y attendait !
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@ Koval
«Te restera à démontrer maintenant qu’au Québec, dans les 30 dernières années, le PIB a augmenté et le partage des richesses a diminué, devine pourquoi?»
Le PIB n’a pas augmenté autant que par les années précédentes (les 30 glorieuses), comme c’est le cas dans la plupart des pays industrialisés. J’attribue cela bien sûr à la montée de l’application des théories monétaristes et néolibérales de Thatcher et Reagan, qui ont quand même eu un certain effet ici, quoique moins qu’ailleurs.
Il y a aussi bien d’autres facteurs qui exigeraient un autre billet. Une autre fois !
Et toi, quelle est ton explication ?
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« Et toi, quelle est ton explication ? »
Toujours pareil comme toi.
M’enfin, ton billet , moi il ne me cause aucune surprise, mais bon, c’est pas moi qu’il faut convaincre….
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http://www.investopedia.com/terms/g/gini-index.asp
There is also a generally negative correlation between Gini coefficients and per-capita GDP, because poorer nations tend to have higher index figures.
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«c’est pas moi qu’il faut convaincre….»
Je m’en doute bien ! Mais, au delà des valeurs qu’on peut avoir, je suis bien content que les résultats appuient ce que je pensais, et à ce point !
Je dois ajouter que l’idée d’écrire ce billet et de faire cette recherche vient d’un échange sur un autre blogue. Un des participants a dit avoir fait le calcul et que les résultats allaient dans ce sens, mais de façon non significative (il n’avait pas mentionné le résultat…). Je m’étais juré à l’époque de faire les calculs moi-même, pour voir s’ils étaient vraiment non significatifs…
Une corrélation de -0,39 n’est peut-être pas très élevée (déjà meilleure en enlevant les pays de l’ex bloc de l’Est à -0,46), mais cela est significatif !
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@ Koval
Intéressant !
«poorer nations tend to have higher index figures»
J’avais bien sûr remarqué que les pays les plus pauvres ont les pires coefficients de Gini. Cela montre qu’ils auraient intérêt à mieux partager et à investir dans la santé et l’éducation plutôt que dans la répression et les armements…
Comme moi, l’auteur est prudent avec la qualité des données, même s’il ne parle pas comme moi de l’inportance de l’économie informelle (non comptabilisée dans le PIB), surtout dans les pays pauvres (et même dans certains pays industrialisés, comme la Grèce…) :
«Many developing nations do not produce accurate or trusted economic data, so the index becomes more of an estimate.».
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Une autre source qui confirme ce lien…..
http://translate.google.ca/translate?hl=fr&langpair=en|fr&u=http://en.academic.ru/dic.nsf/enwiki/7680
Que ça soit significatif ou pas, on n’en a rien à cirer, c’est certainement significatif parce qu’on s’approche du recensement 124 pays….
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En fait Darwin, quand tu testes une corrélation dans ton logiciel non spécialisé en stats, ce logiciel prend pour acquis que tu possèdes une fraction échantillonnale quasiment nulle.
Dans ton exemple, tu as un échantillon de 124 pays, tu représentes une fraction énorme de la population dans laquelle tu veux inférer (l’ensemble de tous les pays). Les tests statistiques que tu connais sont donc erronés, il ne rencontrent pas les postulats habituels (une fraction infinitésimale de la population)
Cela dit, si tu arrives à une valeur p plus petite que 0.05, alors cette valeur sera encore plus petite si tu prends en compte que ta fraction échantillonnale n’est vraiment pas proche de 0.
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@ Koval
«Cela dit, si tu arrives à une valeur p plus petite que 0.05, alors cette valeur sera encore plus petite si tu prends en compte que ta fraction échantillonnale n’est vraiment pas proche de 0.»
Euh… là tu m’as perdu !
«Les tests statistiques que tu connais sont donc erronés,»
De quels tests parles-tu ? Je crois comprendre que tu parles des tests à appliquer dans un sondage, par exemple, avec un échantillon très faible de la population étudiée. Moi, je parlais des utilitaires d’analyses d’Excel, comme la régression linéaire.
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Si tu dis que ta corrélation est significative alors tu as fait un test.
Les stats de base que vous connaissez tous, distribués dans des logiciels comme Excel sont construites sous les postulats suivants:
1-L’échantillon est probabiliste
2-L’échantillon constitue une proportion négligeable de la population…
Si ce n’est pas le cas, comme dans ton exemple ou la fraction échantillonnale est en haut de 0.5 (124 pays sur 226 ) alors les calculs issus de ces logiciels ne sont pas bons.
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«Si tu dis que ta corrélation est significative alors tu as fait un test.»
Non, en fait j’ai lu plein de textes sur la corrélation et, dans les exemples qu’ils montraient, ils qualifiaent de peu élevées ou de faibles (donc significatifs, ai-je conclu) des corrélations de + ou – 0,3. J’en ai conclu que le taux que j’obtenais (supérieur à 0,3) avec tous les pays sur lesquels des données étaient disponibles ne pouvaient qu’être significatifs. Bien sûr, si tu peux m’éclairer là-dessus…
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Darwin, ton intention est noble mais ton billet m’est totalement incompréhensible.
Je ne saurais mettre le doigt sur le bobo. Je me perd entre les déficiences de Gini et ses corrélations et le lien entre partage et création est obscure.
J’entend seulement qu’il semble préférable de partarger que la société soit riche ou pauvre.
Peut-être que Koval qui semble avoir compris pourrait le synthétiser?
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@ Clopp
La synthèse est la dernière phrase du billet : «Bref, le partage des richesses contribue à sa création, augmente le bien-être économique d’une société et n’est que justice !».
Désolé si tu n’y comprends rien !
Quand j’ai parlé de ce billet à Luto, je lui ai dit que c’était le plus compliqué que j’avais écrit. Tu m’as déjà dit que tu étais intéressé à ceux qui combattais les idées libertariennes : c’est ce que je fais !
Je devrais peut-être faire comme eux, affirmer, rester dans la théorie, mais ne pas tenter de démontrer avec des faits et des données que ce que je pense n’est pas que de la théorie !
Je récapitule :
– en général, les pays qui partagent sont plus riches;
– pour un même niveau de richesse, les pays qui partagent apportent plus de bien-être à leurs citoyens;
– le partage est de toute façon plus juste.
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Correction
«Tu m’as déjà dit que tu étais intéressé à ceux qui combattENT les idées libertariennes : c’est ce que je fais !»
Cela dit, si Koval veut essayer de vulgariser encore plus ce que j’ai écrit, je l’invite chaleureusement à le faire !
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Darwin ne te choques pas. J’essaie d’être un critique constructif dans la mesure de mes moyens, qui comme tu le sous-entends sont plutôt faible 😉
Anyway, je salue l’effort de ta démonstration auquel je souscrit, je fais juste souligner qu’elle gagnerait à être plus claire. On parle d’écriture ici, pas d’idée.
Ceci dit je conviens parfaitement que je pourrais mettre l’épaule à la roue et tenter moi-même de synthétiser ta démonstration. Mais comme Koval (seule intervenante) semble l’avoir parfaitement compris et avoir du talent dans l’écrit je soumet humblement l’idée qu’elle pourrait jouer à l’éditrice.
Mais bon, je conviens que c’est inconvenient autant pour toi que pour elle.
Tant pis pour l’inconvenience!
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@ Clopp
Je n’étais pas en colère, je me retenais de ne pas rire ! Mais, là, ça s’en vient !
Comme tu as déjà (entre autres) tenté de corriger la façon de dessiner d’Hérétik en ajoutant ne rien y connaître, rien ne peut m’étonner de ta part ! Tu avais aussi ajouté vouloir être un critique constructif. Disons que la réaction d’Hérétik t’avait fait comprendre que tu étais bien le seul à te trouver constructif…
Ici c’est encore pire, c’est comme si tu avais proposé à Hérétik de laisser quelqu’un d’autre dessiner à sa place ! Constructif mon oeil !
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En fait Darwin, avec une faible taille d’échantillon (en bas de 16 par exemple) ton coefficient de corrélation 0.39 sera non significatif, statistiquement parlant.
Le test pour déterminer s’il y a une corrélation non nulle, donc, pour savoir si nous pouvons inférer qu’ ‘il existe réellement un lien entre ces deux choses dans la population se base sur ceci:
Si l’hypothèse nulle est vraie (pas de lien dans la population) et la taille de l’échantillon assez grande (plus que 30),
alors cette chose :
« Z=Racine carrée(n-2) * R / racine carrée(1-Rcarré) »
Suit approximativement une loi normale N(0,1). « R » représentant la corrélation de l’échantillon et « n » la taille de l’échantillon.
Si on calcule avec ton R de 0.39, on trouve Z=4.677
La probabilités d’obtenir une telle corrélation dans l’échantillon étant donné H0 (pas de lien dans la population) est tellement petite qu’elle n’est pas listée dans les tables conventionnelle….
C’est sur cette probabilité qu’on se base pour dire que le test est significatif. Dans ce cas il l’est, nous rejetons H0, l’idée de la non existence du lien dans la population, parce que cela nous amène à une probabilité quasiment nulle d’observer une telle ampleur de corrélation, 0.39, au niveau d’un échantillon.
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Bon, dans mon commentaire de 10:08, j’ai omis de parler du problème de la fraction échantillonale qui est loin d’être négligeable, postulat qui est admis implicitement dans ce calcul et dans tous les calculs stats que tu connais.
Je sais cependant que mes calculs sont conservateurs. Si je tiendrais compte de ta fraction échantillonnale énorme (126/226 pays je crois), je rejetterai encore plus l’hypothèse nulle, la probabilité , ou valeur p calculée, sera encore plus petite.
En fait, il faut penser aux sondage comme à un instrument de mesure d’autant plus précis que sa taille s’approche de la taille de la population.
Quand tu approches la taille de la population, tu diminues les erreurs sur tes estimateurs. À la limite, il y a le recensement ou tes moyennes ou corrélations sont mesurés sans erreurs échantillonnales, plus besoin de tests statistiques….
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@ Koval
«Dans ce cas il l’est (significatif), nous rejetons H0, l’idée de la non existence du lien dans la population, parce que cela nous amène à une probabilité quasiment nulle d’observer une telle ampleur de corrélation, 0.39, au niveau d’un échantillon.»
Donc, si j’ai bien compris, je n’avais pas tort d’écrire que la corrélation de -0,39 est significative…
«Si je tiendrais compte de ta fraction échantillonnale énorme (126/226 pays je crois), je rejetterai encore plus l’hypothèse nulle, la probabilité , ou valeur p calculée, sera encore plus petite.»
Cette phrase me fait penser à un autre niveau de problème. D’une part, comme les 124 pays dont les données sont disponibles sont les plus gros, les quelque 100 pays dont on n’a pas les données sont petits. Est-ce que cela change quelque chose ? Je crois que oui…
D’autre part, le calcul de la corrélation ne tient pas compte de la taille respective de chaque pays, certains (comme la Chine et les États-Unis) ayant une population beaucoup plus élevée que les autres. Je me demandais si cela avait de l’importance dans cet exercice. Je crois aussi que oui, mais ne vois pas comment en tenir compte…
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Clopp
Pour ma part, je me suis un peu embrouillée entre ces deux paragraphes, 5 et 6 je crois, celui commençant par « Le coefficient de corrélation » et cet autre « Pour en avoir le cœur net.. »
Mais comme a confirmé Darwin, ce n’est que deux façons de calculer la même chose et les résultats sont les mêmes.
Je ne vois plus ce qu’il y a d’ opaque dans ce billet après ça.
Les lecteurs d’Antagonisss et Minarchisss lisent des trucs pas mal plus techniques que ce qu’a fait Darwin et ses lecteurs ne semblent pas se plaindre trop trop….
Ah Non! J’espère que vous ne me confirmerez pas live su un bloye de gauche que les libertariens ont un sens plus développé que les gauchisss!?!?
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Oups! Je voulais écrire
« un sens ANALYTIQUE plus développé que les gauchisss!?!?. »
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Bien certainement qu’avec 124 pays et une corrélation de quasiment 0.4, c’est significatif.
Si les pays non présents sont tous des dictatures qui cachent leurs données, alors il y a certainement un risque de biais.
Ta troisième question, pondération par la taille des populations des pays se répond par une question.
Veux-tu étudier la relation entre les pays de la planète ou entre les habitants des pays de cette même planète ?
Quel est l’unité expérimental qui t’intéresse, les individus ou les pays? C’est toi le chercheur, c’est à toi de savoir.
Cela dit, je ne suis pas trop inquiète du sens que ces calculs fournissent puisque c’est confirmé par bien d’autres.
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@ Koval
«Quel est l’unité expérimental qui t’intéresse, les individus ou les pays? C’est toi le chercheur, c’est à toi de savoir.»
De toute façon, comme je dois travailler avec les données disponibles, je n’ai pas vraiment le choix !
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Si tu as le choix, tu pondères selon la taille des pays et ça donne une autre corrélation.
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@ Koval
«Je ne vois plus ce qu’il y a d’ opaque dans ce billet après ça.»
Je sais bien que ce billet est ardu à lire et à comprendre. J’avais d’ailleurs mentionné à Luto que c’est probablement le billet le plus difficile que j’ai écrtit. J’aurais pu me contenter de livrer les résultats sans m’attarder au processus.
Il m’arrive aussi de lire des billets ou des études que je trouve ardus à comprendre. Quand je ne veux pas investir suffisamment de temps pour saisir tous les détails des calculs et du processus adopté pour en arriver aux résultats, je saute les parties techniques pour me concentrer sur les conclusions.
Mais, jamais je ne reprocherai aux auteurs d’avoir permis aux lecteurs intéressés par ces calculs de pouvoir examiner le processus.
Ce que je trouve plate, c’est de passer autant de temps à discuter de la complexité du billet et si peu à la pertinence des conclusions. Renverser l’idée qu’il faut créer des richesses avant de les partager est quand même, je trouve, un sujet drôlement fondamental dans l’analyse des politiques adoptées par nos gouvernements !
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« Mais, jamais je ne reprocherai aux auteurs d’avoir permis aux lecteurs intéressés par ces calculs de pouvoir examiner le processus. »
Ben moi quand je n’ai pas la méthodo, je ne lis pas les résultats parce que ça peut être n’importe quoi et je n’ai rien pour le vérifier..
Un des principe en science est de pouvoir reproduire les expériences, si la méthodo n’est pas là, ce n’est même plus de la science, ça ne vaut pas plus que ta parole.
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@ Koval
«Ben moi quand je n’ai pas la méthodo»
Ce que je saute, ce n’est pas la méthode utilisée, mais les calculs ! Ce qui m’intéresse en premier lieu, c’est la validité des données utilisées, ensuite la méthode. Pour les calculs, j’ai tendance à ne pas les refaire et à les accepter, surtout quand l’étude vient d’un organisme reconnu (genre Statcan).
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Pour ce qui est des la complexité, il n’y a que 3 choses à connaître
1-L’indice PIB
2-Le coefficient Gini
3-L’idée de la corrélation…
Si c’est trop complexe, aussi bien ne plus discuter d’économie…
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« Si c’est trop complexe, aussi bien ne plus discuter d’économie… »
J’ajoute
On laissera ça aux bloyes libertariens!
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«il n’y a que 3 choses à connaître»
Ce n’est pas pour rien que j’ai mis des liens sur ces trois éléments et sur la notion de parité de pouvoir d’achat (je pourrais écrire un long billet sur cette seule notion, ses forces et ses limites, mais là, ce serait encore plus technique et endormant…). Je pensais à ceux qui ne connaissent pas ces concepts et qui peuvent être intéressés à les apprivoiser. Expliquer cela dans un billet, cela n’a pas vraiment de sens. Déjà que les réserves d’interprétation (paragraphes 3 et 4) que j’ai indiquées alourdissent le texte et peuvent confondre le lecteur, je n’allais pas en mettre plus !
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Cet article est vraiment fascinant, mais il est dommage que nous ne puissions voir les calculs ou les résultats sous forme de graphiques. La discussion qui suit m’a encore plus mêlé et je ne sais plus trop quoi penser. Qui dit vrai; DG ou Darwin??? 😯
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«Qui dit vrai; DG ou Darwin???»
Moi, bien sûr ! Lui ne fait sa démonstration qu’avec un pays (si tu parles du même billet que j’ai vu de lui sur le sujet), moi avec tous les pays dont les données sont disponibles, soit 124. Je n’ai pas choisi les pays qui allaient avec mon point de vue comme lui, mais les ai tous pris en considération.
Cela dit, à toi de choisir !
«La discussion qui suit m’a encore plus mêlé et je ne sais plus trop quoi penser.»
C’est bien ce que je craignais… Chez DG, jamais personne ne questionne ses processus de calcul, même s’il y aurait plein de choses à y redire. Moi, je ne cache pas les forces et les faiblesses des données, je nuance. C’est vrai que la vraie vie est plus mêlante que les dogmes !
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L’article est excellent, mais je suis comme Koval. J’en voudrait plus! 😯
DG, c’était juste pour te taquiner, façon SD. 🙂
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« – en général, les pays qui partagent sont plus riches;
– pour un même niveau de richesse, les pays qui partagent apportent plus de bien-être à leurs citoyens;
– le partage est de toute façon plus juste. »
Je crois que cela explique bien la conclusion du billet (je l’avais manqué! 😯 ). Cela résume assez bien mon idée de la situation. Parfois les indicateurs statistiques me font tourner la tête plus qu’autre chose.
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@ SD
«Je crois que cela explique bien la conclusion du billet»
C’est peut-être comme cela que j’aurais dû finir le billet… quoique la dernière phrase dit exactement cela !
«Parfois les indicateurs statistiques me font tourner la tête plus qu’autre chose.»
Ça peut prendre des années pour les apprivoiser ces petites bêtes là, et parfois, on n’y arrive jamais !
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Bravo et merci d’avoir créé ce billet et de le partager avec nous!
Le projet d’extraction du gaz de schiste est un bel exemple de « création de richesse » et de son partage éventuel. Si l’opinion publique ne s’était pas soulevée, une petite poignée d’entrepreneurs (libéraux?) et de l’extérieur du Québec auraient probablement dégagé des profits. Évidemment, rien de surprenant ici, c’est la raison d’être de l’entrepreneurship.
Mais voilà que certains sympathisants de la droite se révoltent contre l’opposition au projet en utilisant ce beau principe de « création de richesse ». Vraiment? Il faut d’abord se demander à qui appartiennent les richesses naturelles. Si tous s’entendent pour dire que ces ressources appartiennent au peuple, représenté par son gouvernement, il y aurait du avoir, dès le départ, une formule de partage équitable (redevances). On voit bien que ce n’est pas la force du gouvernement actuel…
Ce projet me rappelle un peu celui de Rabaska. Bien des gens ont l’impression que de tels initiatives crééront des milliers d’emplois, ce qui semble justifier leur appui inconditionnel, appui probalement associé aux opportunités de faire un dollar ou deux de profit sur les actions des sociétés impliquées. Hélas, comme le démontre l’expérience newyorkaise, pour 5,000 puits, environ 200 emplois à temps plein ont été créés…
Et je suis d’accord avec ta conclusion. Seul un système d’imposition par paliers (en ajoutant taxes et redevances) peut assurer une répartition « équitable » de la richesse.
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@ Luto
Ton exemple illustre en effet bien le caractère artificiel et souvent abusif de la récupération du concept de création de richesse. Certains voudraient que le seul fait de parler de création de richesse mette un point final à un débat. Or, comme tu le montres bien, il y a bien des questions à se poser en dehors de celle de la supposée création de richesse, dont celle de savoir si elle n’en détruit pas (externalités) où va cette richesse, qui en bénéficie et si elle est vraiment partagée à l’ensemble des citoyens.
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@ Luto
Lu dans l’éditorial de ce matin de Josée Boileau :
Gaz de schiste – Le monstre caché
«La phrase conclut une section qui porte sur les hydrocarbures, mais elle correspond à l’approche générale de la Stratégie: l’enrichissement sera individuel, pas collectif.»
«l’enrichissement sera individuel, pas collectif», cela résume bien ton commentaire !
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Il a donné les permis et des congés de redevances…
http://www.ruefrontenac.com/marcofortier/27815-marco-fortier-blogue
Il ne mâche pas ses mots…
« Autrement dit: si vous creusez et exploitez un puits de gaz avant la fin de l’année, on vous donne – gratuitement – le gaz qui sortira de ce puits pour les cinq prochaines années! Aucune redevance à payer à l’État!
Duplessis vendait le fer du Québec «une cenne la tonne» aux grosses compagnies américaines. Aujourd’hui, c’est encore mieux: «gratisse» pour cinq ans. »
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Excellent billet Darwin. Très bon commentaire aussi.
Moi aussi je trouvais cela un peu laborieux, n’étant pas habituer avec le vocabulaire des statistiques et tout le tralala. Mais pour moi ces statistiques étaient assez secondaires, me semble que la logique veut que pour un niveau de richesse donnée, le partage des richesses améliore nettement le bien-être économique d’une société et permet même sa croissance.
Donc, pas besoin de prouver tes dires avec des chiffres, je te crois sur parole, moi. 😉
Mais ce que je trouve regrettable, j’étais de bonne humeur avant de lire ce billet et ses commentaires, mais maintenant je suis tout pompé et en colère contre tant d’injustice et de mépris de la part de ce criss de gouvernement pourri qui donne tout gratis.
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@ Yves
«me semble que la logique veut que pour un niveau de richesse donnée, le partage des richesses améliore nettement le bien-être économique d’une société et permet même sa croissance.»
Moi aussi, je le pensais. Mais je trouve ça important de valider des raisonnements avec des données tirées de la vraie vie. En économie, il y a tellement de théories qui misent sur le raisonnement, mais dont les conclusions sont totalement erronées (souvent parce que les hypothèses sont fausses ou incomplètes).
«Donc, pas besoin de prouver tes dires avec des chiffres, je te crois sur parole, moi.»
Merci de la confiance, mais je maintiens qu’il est important de valider !
«maintenant je suis tout pompé et en colère contre tant d’injustice et de mépris de la part de ce criss de gouvernement pourri qui donne tout gratis.»
Ce n’est pas de ma faute, mais celle de Luto ! 😉
Il est parfois bon de se mettre en colère contre ces injustices. C’est souvent quand on ne réagit plus que ces «criss» peuvent faire ce qu’ils veulent sans craindre de réaction…
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« criss de gouvernement pourri qui donne tout gratis. »
Allon Yves, soit un bien gentil pitou. On donne tout gratiss aux entrepreneurs, pas de redevances pour 5 ans, pis pour payer la dette, on met des tickets modérateurs sué malades pis on fait cracher les riches étudiants…
Ça l’air que c’est enligné comme ça depuis un bon bout de temps, si ça peut rendre les Lucides Libérâleux contents!
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«si ça peut rendre les Lucides Libérâleux contents!»
Ouais, mais les Solidaires solidaires sont pas contents… et ils ne sont pas les seuls !
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«Il est parfois bon de se mettre en colère contre ces injustices. C’est souvent quand on ne réagit plus que ces «criss» peuvent faire ce qu’ils veulent«
Oui Papa! 😉
«Allon Yves, soit un bien gentil pitou«
Comme lui Koval!
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Crime Yves, c’t’un chien du Réseau Libârté on dirait! Le gars doit être QS.
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«c’t’un chien du Réseau Libârté on dirait! Le gars doit être QS.»
C’est le contraire ! Le gars se pense Libre de gaspiller l’eau en dehors des heures permises. Le chien vient lui rappeler d’être plus solidaire et de respecter la communauté !
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Mouin c’est vrai Darwin, on dirait que je l’ai regardé à l’envers….
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«on dirait que je l’ai regardé à l’envers….»
Faut dire que c’est invitant de comparer un partisan du RLQ à un chien enragé ! 😉
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Deux erreures majeures dans ce billet.
Ce n’est pas parce qu’un Gini est bas que le pays a nécessairement des mesures de redistribution de richesse élaborées. Je t’invite à mesurer le gini relativement à l’indice de liberté économique de l’Institut Frazer. Je l’ai fait l’an passé. Le résultat est un coefficient négatif, mais statistiquement non-différent de zéro. Donc les pays plus libres économiquement ne sont pas moins égalitaires. C’est donc un mythe que la liberté économique engendre d’énormes inégalités.
D’ailleurs, est-ce que tes coefficients sont statistiquement significatifs?
Deuxième erreur: l’approche utilitariste.
L’argent subtilisé au riche par l’impôt aurait autrement été épargné et donc investi dans le capital productif de l’économie. Cet investissement aurait généré une augmentation durable de la richesse, de l’emploi et du niveau de vie de la société. Autrement dit, on détruit une grande quantité de richesse pour une consommation instantanée.
Autre erreur: confondre inégalité et inéquité.
Voici un excellent article paru hier à ce sujet:
http://www.financialpost.com/opinion/columnists/equality+obsession/3544065/story.html
Such individuals create jobs, wealth and tax revenue. Their wealth is not earned « at the expense » of anybody else, except unsuccessful competitors. And yet the inevitable « inequality » created by these men, and other talented and entrepreneurial individuals, is constantly bemoaned as a moral blight and a potential danger. Inequality is confuted with inequity.
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Minarchiste
Au commentaire 22, j’ai mis le détail pour le test sur la corrélation, il est statistiquement significatif.
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« L’argent subtilisé au riche par l’impôt aurait autrement été épargné et donc investi dans le capital productif de l’économie. Cet investissement aurait généré une augmentation durable de la richesse, de l’emploi et du niveau de vie de la société. »
Le coefficient de corrélation que Darwin a calculé, et confirmé par d’autres sources, montre le contraire. Ce n’est pas une erreur !?!?
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@ Minarchiste
Je commençais à m’inquiéter ! 😉
«Deux erreures majeures dans ce billet.»
Nous avons déjà eu ce débat ailleurs, je ne le répèterai pas ici. Je citerai toutefois ce que je considère comme une «erreur majeure» dans votre commentaire : considérer qu’un indicateur créé par l’Institut Fraser puisse avoir la mondre légitimité. Il est créé en fonction de ce que ses créateurs veulent démontrer. Cela doit bien faire une dizaine de fois que vous me sortez cet indicateur… Et je ne vois vraiment pas l’utilité de comparer votre indicateur de liberté au coefficient de Gini, comme si votre indicateur représentait le bien… et non pas un concept bien idéologique de la liberté. La présence de syndicats, de lois sur le travail et de programmes de redistribution, comme celle du salaire minimum, est considéré comme un accroc à la liberté, mais le % de la population en prison n’en est pas un !
Ensuite, votre erreur la plus importante, celle-là sans guillemets, est de considérer que des gens qui ne pensent pas comme vous sont dans l’erreur. Votre théorie autrichienne sur l’épargne qui se transforme par magie en investissement pour le bien de tous n’est que cela, une théorie. Si elle avait le mondre fondement dans la vrai vie, le Québec serait une économie du tiers monde et les pays qui appliquent la théorie autrichienne seraient des Eden de richesse. Mais, c’est vrai, j’oubliais, de tels pays n’existent pas !
En tout, cas, le Québec, région qui m’intéresse beaucoup, arrive 59 ème sur 60 dans votre indice nord américain de «liberté», mais cela m’étonnerait qu’il soit 59ème dans le coefficient de Gini !
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« Si elle avait le moindre fondement dans la vrai vie »
Darwin, Si c’était vrai, ton coefficient changerait de bord, tout simplement.
Ton coefficient prouve que la théorie Autrichienne est dans le champs.
Minarchise répond que tes dans le champs parce que la théorie Autrichienne ne dit pas ça.
En fait, la théorie Autrichienne résiste très mal aux tests de la réalité, à l’expérimentation scientifique….c’est de la pseudo-science bien mollassonne comme on sait bien….
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Qui dit vrai, Minarchiste ou Darwin??? 😆
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@ Minarchiste
(1 de 3)
«Je t’invite à mesurer le gini relativement à l’indice de liberté économique de l’Institut Frazer.»
Je vous ai écouté… J’ai calculé la corrélation entre ces deux indices pour les 60 états-provinces du Canada et des États-Unis. Là, on parle vraiment de données comparables et pas mal plus fiables que les données mondiale.
Pour l’indice de liberté économique de l’Institut Frazer, j’ai pris les données de la page 12 de 130 de http://tinyurl.com/27z9yk5 .
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@ Minarchiste
(2 de 3)
Pour le coefficient de Gini des états, j’ai pris les données de la page 17 de 40 de http://www.census.gov/prod/2007pubs/acs-08.pdf .
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@ Minarchiste
(3 de 3)
Pour le coefficient de Gini des provinces, j’ai pris les données de 2006 (même année qu’aux États-Unis) à http://tinyurl.com/27htyrb , après impôts et transferts pour les familles, concept à peu près équivalent à celui de ménage utilisé aux États-Unis (household).
Et j’arrive à un coefficient de corrélation de… 0.545 ! Plus votre indice de liberté est élevé, plus les inégalités sont grandes ! Le contraire de ce que vous disiez pour l’ensemble du monde…
Quand on compare du comparable, le résultat est clair.
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@ Sombre
«Qui dit vrai, Minarchiste ou Darwin???»
Ça dépend ce que tu veux dire par la vérité… Cela existe-t-il ?
Nous avons chacun nos valeurs et nous accordons tout deux plus d’importance à ce qui correspond à nos valeurs.
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« Et j’arrive à un coefficient de corrélation de… 0.545 ! Plus votre indice de liberté est élevé, plus les inégalités sont grandes ! Le contraire de ce que vous disiez pour l’ensemble du monde… »
Brevo Darwin, jolie démonstration qui prouve ce que toute personne raisonnable sait déjà.
Quelle patience!
Sauf que….la patience et la précision, ça ne compte pas beaucoup quand on discute avec des idéologues….
Il n’y a pas de vérité mais certainement un système moins gnouf que l’autre….
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Une chose qui est sûre, c’est que les minarchistes de tout acabit, me font bien rire quand ils affirment que l’argent de l’impot est de la richesse perdue et cela particulièrement lorsque cet impôt est redistribué aux plus pauvres. Comme si concentrer l’argent aux mains des riches était pour augmenter la richesse collective.
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« Il n’y a pas de vérité mais certainement un système moins gnouf que l’autre…. »
N’oublions pas que « l’autre système » n’existe pas hormis dans la tête de quelques néo-conservateurs.
@Darwin et Koval
J’aurais besoin d’un cours sur la corrélation. Je n’arrive pas à comprendre ce truc et je me sens nono, aidez-moi de grâce! 😥
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SD
Met cette chaîne
« coefficient de corrélation nuage de point »
dans Google et regarde le premier résultat, un « .doc ».
Une façon asse parlante pour expliquer…
La coefficient varie entre -1 et 1, à 0, c’est l’absence de lien, à un ou -1 un lien parfait.
Si un coefficient est positif, ça veut dire que les deux concepts grimpent en meigne temps. exemple, âge et taille chez les enfants, plus ils sont vieillissent plus ils grandissent…
Si le coefficient est négatif, la relation s’inverse, exemple, chez les vieux, en haut de 70 ans, plus ils vieillissent plus ils rapetiessent, l’âge et la taille sont donc corrélés négativement chez les vieillards…
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Merci Koval!
Je vais me coucher moins nono ce soir.
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Enfin, n’oubliez jamais que même s’il y a une corrélation, il n’y a pas nécessairement de causalité.
Exemple, le nombre de cheveux gris est corrélé avec la mauvaise vision, mais nous savons tous que la couleur des cheveux n’est pas une cause biologique de la mauvaise vision.
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Merci de l’explication; c’est un peu plus clair pour moi! Le lien est aussi bien expliqué.
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@ Koval
«Quelle patience!»
Ça faisait longyemps que cela me tentait de faire cet exercice…
«la patience et la précision, ça ne compte pas beaucoup quand on discute avec des idéologues….»
Je l’ai fait aussi pour moi et pour les autres lecteurs…
«n’oubliez jamais que même s’il y a une corrélation, il n’y a pas nécessairement de causalité.»
On ne le répètera jamais assez !
@ Sombre
«Comme si concentrer l’argent aux mains des riches était pour augmenter la richesse collective.»
C’est pourtant ce que bien des gens pensent…
«J’aurais besoin d’un cours sur la corrélation»
J’avais mis un lien dans le billet sur une explication. Le texte que Koval a proposé montre plus de graphiques, tu devrais le préférer ! (voir comm 41)
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Bon là je va faire mon aguissable! 😈
À supposer qu’un indice GINI faible demande des dépenses gouvernementales dues au programmes sociaux favorisant la redistribution de la richesse.
Soit l’équation du PIB donnée par DRWIN un souère de décembre 2009! Définition du PIB m’apparaissant valable.
http://kaverne.wordpress.com/2009/12/18/lhomme-de-la-kaverne/
PIB= C+G+I+ (X -M) où G sont les dépenses gouvernementales.
On peut intuitivement supposer qu’une redistribution de la richesse (assurance emploi, aide sociale) aura tendance à augmenter les dépenses gouvernementales, donc par le fait meigne le PIB….
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Maintenant je prends l’étendue du coefficient de corrélation (2), pis je le divise arbitrairement en quatre sous sections égales:
1) Une corrélation positive convaincante ]0,5 ; 1]
2) Coefficient positif qui me convainc pas ]0 ; 0,5]
3) coefficient négatif qui ne me convainc pas ]-0,5 ; 0]
4) coefficient négatif convaincant [-1 ; -0,5]
Or selon mon barème breveté, la corrélation de 0,38 et celle de -0,39 ne permettent pas de prouver statistiquement qu’il existe une relation (linéaire) claire entre enrichissement et égalité des revenus et encore moins une relation causale. Par contre et c’est là ou chu d’accord avec Darwin il permet d’invalider le spectre Elgrablyien d’un Québec appauvrit par son modèle Social-Démocrate et dans lequel concentrer tout le capital entre quelques mains ferait figure de panacée.
Astheur, V’nez vous batte! M’a enfin vous montrer c’est qui le toffe icitte!
😈 😈 😈
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C’est une bonne question que tu as SD,
Puisque les dépenses gouvernementales interviennent dans les deux calculs(font baisser le gini et font augmenter le PIB) il est bien normal que ces deux choses soient liées…
On verra bien ce que l’économiste en dira….
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@Koval
Et malgré cela, les coefficients restent foutuement bas!
😈
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SD
La corrélation de 0.4 est significative statistiquement. Maintenant, même si c’est statistiquement significatif, ça ne veut pas nécessairement dire que c’est intéressant.
Pour te donner une idée, une corrélation de 0.4 (quasiment celle de Darwin) peut s’interpréter de la façon suivante…
Prenons des variables plus simples. Par exemple si je trouve une corrélation de -0.4 entre l’âge et l’acuité visuelle des gens de 20 à 60 ans.
Dans ce contexte, s’il y a une causalité, il est clair que c’est l’âge qui agit sur l’acuité, donc le sens est clair.
La corrélation au carrée nous donne 0.4 *0.4 =0.16.
Cette corrélation au carré qu’on appelle communément, coefficient de détermination en statistique, s’interprète de la manière suivante lorsqu’il y a causalité
L’âge explique 16% de la variabilité de l’acuité visuelle….
Voilà, 16% de la variabilité de l’acuité visuelle vient de l’âge, c’est pas mal!
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T’es pas mal en feu SD!
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Mouais pour quelque chose d’aussi simple, je présume que 16% est énorme, mais dans le cas qui nous intéresse, si on prend en compte que le PIB est directement gonflé par les politiques gouvernementales visant l’égalisation des revenus, les coefficients de Darwin n’arrivent pas à me convaincre…
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T’es pas mal en feu SD!
J’ai besoin d’un argument béton, afin de pouvoir le modifier çà ma guise et aller troller les sites de drette. M’ont passablement fait chier depuis dix ans avec leurs histoires de privatisation de l’Hydro sous prétexte que seul l’entreprise privée était génératrice de richesse. 🙂
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« La corrélation de 0.4 est significative statistiquement. »
À partir de quand on peut inférer qu’une corrélation est significative statistiquement? Cela m’intrigue?
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@ Sombre
«On peut intuitivement supposer qu’une redistribution de la richesse (assurance emploi, aide sociale) aura tendance à augmenter les dépenses gouvernementales, donc par le fait meigne le PIB….»
Ce n’est malheureusement pas si simple…
Le PIB ne comptabilise que les dépenses finales, ce qui exclut des dépenses gouvernementales les paiements de transferts (assurance emploi, aide sociale, sécurité de revenu, etc.). En fait, les paiements de transferts entraînent grosso modo un déplacement de la consommation des plus riches aux plus pauvres.
Cela dit, les plus pauvres consomment un % plus élevé de leurs revenus que les plus riches. Donc les paiements de transfert entraînent une hausse des dépenses de consommation, mais une baisse de l’épargne, donc, éventuellement, des investissements. Bref, c’est un jeu de sommes nulles.
Je pourrais ajouter que les pauvres voyagent moins que les riches. Donc, les paiements de transfert favorisent la consommation au pays au détriment de la consommation à l’extérieur du pays…
«Or selon mon barème breveté, la corrélation de 0,38 et celle de -0,39 ne permettent pas de prouver statistiquement qu’il existe une relation (linéaire) clair»
Bof, le fichier de Koval parle d’un effet faible à partir de 0.4, mais celui que j’ai mis en lien à partir de 0.3… Alors, 0.38 et -0.39 (-.46, si on enlève les pays issus du Bloc de l’Est), c’est vraiment pas loin pour le fichier de Koval et suffisant pour le mien. J’ai bien écrit : «La relation positive entre la richesse et son partage, même si peu élevée, est donc confirmée.» J’ai d’ailleurs volontairement évité le terme «significatif» pour éviter les guerres de clocher. Avec «peu élevée» je ne me trompais pas…
Et, de toute façon, comme tu sembles le dire, cela va complètement à l’encontre de l’affirmation qu’il faut créer la richesse avant de la partager, ce qui était mon but premier. Quand j’ai vu le chiffre -0.39 apparaître, j’étais bien content !
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«La relation positive entre la richesse et son partage, même si peu élevée, est donc confirmée.' »
Là dessus je suis toujours dans le doute. Ce n’est pas vos calculs qui me font douter, mais l’indice bas.
Je ne sais pas la différence entre dépenses finales et paiement de transfert… 😯
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@ Sombre
«si on prend en compte que le PIB est directement gonflé par les politiques gouvernementales visant l’égalisation des revenus, les coefficients de Darwin n’arrivent pas à me convaincre…»
Bon, j’ai été long à répondre (ce n’était pas évident à répondre et je t’ai envoyé des beaux dessins : faut prendre le temps de les faire !), mais tu peux voir dans mon précédent commentaire que ce n’est pas exact.
«J’ai besoin d’un argument béton»
L’économie est une science sociale, alors les arguments bétons… Mais, ces données contredisent leurs affirmations, ça c’est sûr. De toute façon, tu sais bien que, pour eux, c’est la théorie autrichienne qui a raison et que ce sont les faits qui ont tort…
Krugman a déjà écrit une chronique sur les économistes qui trippent davantage sur les théories élégantes que sur les faits (non, je ne la cherche pas, il écrit jusqu’à 10 billets par jour !).
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« À partir de quand on peut inférer qu’une corrélation est significative statistiquement? Cela m’intrigue? »
On fait un calcul un peu comme à mon commentaire 22. Les logiciels le font facilement..
Mais bon,
Ça dépend à la fois de la taille de l’échantillon et de l’ampleur du coefficient…
Avec un échantillon de 100, une corrélation de 0.2 sera jugée significative.
Avec un échantillon de 50, une corrélation de 0.27 sera jugée significative.
Avec un échantillon de 25, une corrélation de 0.38 sera jugée significative.
Le taux d’erreur a été fixé à 5% dans tous ces cas…
Plus la taille est grande, plus l’erreur échantillonnale autour de l’estimation devient petite et plus il devient facile de détecter de petites corrélations.
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@ Sombre
«Là dessus je suis toujours dans le doute. »
J’ai parlé de relation, pas de causalité ! Je vous le dis, j’ai fait bien attention de ne pas pavoiser, ni exagérer et d’utiliser les bons mots. Je répète, la relation inverse (il faut créer de la richesse pur pouvoir la partager) est elle bien démentie par ces données !
«Je ne sais pas la différence entre dépenses finales et paiement de transfert…»
Je ne vous blâmerai pas, j’ai dû chercher un peu moi-même pour trouver cette expression (bon, ça m’est revenu en la voyant).
Le PIB veut éviter le double comptage (et c’est bien comme ça !). Si on compte à la fois la dépense gouvernementale et la consommation faite avec ces sous, on compte deux fois les mêmes sommes, d’où l’impression que tu avais que ces paiements font augmenter le PIB. Il n’y a pas de magie pour faire augmenter le PIB, ce serait trop facile (et ridicule de compter deux fois la même chose).
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SD
Si tu veux faire chier les dretteux, t’as qu’à aller chez Papitibi….
Le ptit DG, il nous en a pondu une comique…il est contre les redevances, ça pourrait servir aux programmes sociaux….
Je vois pas pourquoi tu lis des trucs aussi caves!
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@Koval
Mais le lien que vous m’avez donné dit, »aucune corrélation (linéaire) » entre 0,4 et -0,4! 😯 Et si je me fie à l’exemple, il est fait avec une population complète!
@darwin
Merci de la précision.
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@Koval
Je lis pas DG… Bah sauf des tites fois ou vous êtes toutes devant le football pis que chu tu-seul avec ma bière!
Mais m’instruire sur les stats et l’économie fera partie de mes résolutions 2011.
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« Mais le lien que vous m’avez donné dit, »aucune corrélation (linéaire) » entre 0,4 et -0,4! »
Oublie ce barème SD, je ne l’avais pas vu, ça vaut absolument rien, le reste du document est bon cependant.
C’est pas aussi simple que ça, comme je disais, avec une taille d’échantillon très petite, une corrélation de 0.6 pourrait être déclarée non significative…c’est vraiment dépendant de la taille d’échantillon et de l’ampleur du coefficient.
Et on peut être très satisfait d’une corrélation aussi petite que 0.2. Ça dépend dans quel domaine nous sommes. En psychologie ou en science humaine, des corrélations aussi faibles sont souvent satisfaisantes, si elles sont jugées significatives.
Par exemple, je crois que le nombre de fois qu’un gars va à l’église est corrélé négativement avec le nombre de fois qu’il va aux danseuses…..je ne m’attends pas à un énorme coefficient cependant, je dirais -0,4 environ, mais je suis pas mal certaine que ce lien existe.
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Moi ce qui me rentre pas dans la caboche, c’est que la probabilité d’avoir une corrélation nulle (nuage de point circulaire) ne peut pas être autre que nulle. Or si dans certains secteurs (secteurs envers lesquels je suis d’ailleurs très méfiant) une corrélation de 0,2 devient suffisante pour affirmer qu’il existe une relation linéaire entre 2 variables, je ne peux m’empêcher d’y voir un abus. Le lien de Darwin semble donner un exemple « près de zéro » en montrant un coefficient de corrélation de 0,3! 😯
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« une corrélation de 0,2 devient suffisante pour affirmer qu’il existe une relation linéaire entre 2 variables »
Oui, une telle corrélation indiquera un lien, mais un lien faible, bien sûr. Donc une droite qui passe dans un nuage de points assez rond, mais pas parfaitement rond. Les points seront éloignés de la droite.
Soit bien certain qu’il existe plein de liens faibles dans la nature. Quand on imagine un lien entre deux choses, qu’on met au point une expérience quantitative pour en faire la démonstration, qu’on utilise une taille d’échantillon suffisante et qu’on arrive à un lien de 0.1 ou 0.2, qui est statistiquement significativement différent de 0, on peut dire que ce lien, bien que faible existe possiblement. Le mécanisme de causalité reste à expliquer, ce qui génère souvent d’autres hypothèses…
Si t’aimes pas ces expériences et l’inférence qui en découle, tu peux toujours t’en remettre aux bons vieux préjugés….comme mon histoire des bigots qui ne vont pas aux danseuses, mais dans mon cas, c’était une simple hypothèse.
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Mais la probabilité d’avoir un cercle parfait c’est quoi?? Zéro??
N’est-ce pas la raison pourquoi les liens que vous nous donnez conserve une bande morte entre 0,4 et – 0,4?
Passer d’un modèle probabiliste à un modèle déterministe ne devrait-il pas exiger plus de certitude??? 😯
Si t’aimes pas ces expériences
C’est pas la question. Je veux juste m’instruire… gratos! 🙂
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@Darwin
Désolé pour le délai, je suis à Calgary pour la semaine. Bizarre, malgré le gini élevé, je n’ai vu qu’un seul clochard en deux jours au centre-ville, alors qu’il en pleut à Montréal…
Tu n’as pas du tout considéré la première erreur que j’ai signalée. Dire que Gini bas est corrélé avec le PIB n’est pas la même chose que de dire que les mesures gouvernementales de redistribution de richesse sont corrélées avec le PIB. Désolé, je ne t’accorde pas ce raccourci.
Le % de gens en prison est certes contraire à la liberté au sens large, mais n’a rien à voir avec la liberté économique. Je ne vois pas pourquoi ça devrait faire partie de l’indice de liberté économique.
Mon point principal que le coefficient de Gini est un objectif futile. Ce qui importe est le pouvoir d’achat des pauvres, et non leur revenu relatif aux autres.
Vous dîtes concernant votre calcul:
« Là, on parle vraiment de données comparables et pas mal plus fiables que les données mondiale. »
C’est drôle que vous disiez cela après avoir publié un billet utilisant les statistiques mondiales! 🙂
Vous invalidez vous-mêmes votre analyse.
Néanmoins, bien que les statistiques mondiales ne le corroborent pas et que ce ne soit pas toujours le cas, je m’attendrais normalement à ce que liberté économique soit positivement corrélé au gini. L’inégalité des revenus est plus ou moins inévitable dans un système de libre entreprise puisque les gens ont des talents et des ambitions différentes. Cependant, il ne faut pas confondre inégalité et inéquité.
Le Québec a peut-être un Gini plus bas que les autres provinces et États américains, mais il figure aussi parmis les plus pauvres. Bravo! En passant, le Bangladesh a l’un des ginis les plus bas au monde. Wow, quel objectif souhaitable.
Concernant la théorie autrichienne, ce n’est pas une question idéologique, c’est juste de l’arithmétique!
Les riches ne cachent pas leur argent sous leur matelas ou dans une piscine pour pateauger dedans. Ils l’investissent. Disons qu’un investissement de $100 finance une nouvelle machine qui produit pour $20 de biens par année, au bout de 10 ans, cet investissement aura généré $200 de revenus. Un part de ces revenus ira en salaires aux employés qui opère la machine, une part ira en impôts et une part ira aux investisseurs.
Si ce $100 est subtilisé par l’État et dépensé en programmes sociaux, ce n’est pas juste $100 qui est dépensé, mais aussi toute la richesse que ce $100 aurait pu générer année après année (i.e. tous les biens que la machine aurait pu produire). Comment peut-on sérieusement nier une telle évidence…
Autre observations intéressante publiée ce matin:
http://geloso-breguet.blogspot.com/2010/09/une-etude-que-jean-francois-lisee-ne.html
@Koval
« En fait, la théorie Autrichienne résiste très mal aux tests de la réalité, à l’expérimentation scientifique….c’est de la pseudo-science bien mollassonne comme on sait bien…. »
mais évidemment tu n’as rien pour appuyer cela. D’ailleurs, je doute fort que tu sache quoi que ce soit sur la théorie autrichienne des cycles économiques.
Bizarre, mais le Mises Institute a constitué une grosse banque d’articles qu’ils ont publiés dans les années 2000 décrivant comment la crise allait se produire.
D’autre part, la lecture du blogue de Paul Krugman (certaines personnes se sont donné la peine de compiler ses archives) montrent qu’il est constamment dans le champs, très gênant d’ailleurs.
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Voilà des chiffres qui importe vraiment pour moi:
Entre 1976 et 2007, l’écart de revenu (ajusté pour l’inflation) entre les riches et les pauvres a augmenté de +6.2% au Québec, de +31.8% en Ontario et de +37.7% en Alberta. Cependant, le revenu des pauvres (ajusté pour l’inflation) est demeuré inchangé au Québec alors qu’il a augmenté de +16.5% en Ontario et de +43.7% en Alberta. Les pauvres ont donc connu un bien meilleur sort en Alberta qu’au Québec malgré l’augmentation de l’inégalité des revenus. De plus, en Alberta, le revenu des pauvres a proportionnellement augmenté davantage que celui des riches, ce qui n’est pas le cas au Québec. Selon l’indice de liberté économique de l’Institut Frazer, l’Alberta est une province nettement plus capitaliste que le Québec. C’est aussi une province beaucoup plus riche que le Québec.
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« C’est aussi une province beaucoup plus riche que le Québec. »
À cause de l’exploitation d’une ressource naturelle bien connue…
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@ Sombre
«Mais m’instruire sur les stats et l’économie fera partie de mes résolutions 2011.»
Je voulais ajouter quelque chose sur le PIB, mais tu devras attendre quelques mois pour le lire… 😉
Sans blague, je voulais seulement préciser qu’il y a 3 façons de calculer le PIB :
– par les dépenses: PIB = C+G+I+(X -M);
– par les revenus : voir http://www.stat.gouv.qc.ca/donstat/econm_finnc/conjn_econm/compt_econm/cea2_1.htm
– par la production (ou par industrie) : somme de la valeur ajoutée par chaque industrie
Ensuite, je n’ai pas précisé le résultat des dépenses finales. Elles excluent les paiements de tranafert, comme je l’ai dit. Elles comptabilisent «Toutes les dépenses courantes en biens et services du secteur des administrations publiques, y compris salaires et traitements des employés de l’État.»
Les dépenses publiques en immobilisations (immeubles, travaux de génie et machines et matériel) sont comptabilisées dans les investissements, le I de C+G+I+(X -M).
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« mais évidemment tu n’as rien pour appuyer cela. D’ailleurs, je doute fort que tu sache quoi que ce soit sur la théorie autrichienne des cycles économiques. »
Au lieu d’insulter, instruis-nous…
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« Je voulais ajouter quelque chose sur le PIB, mais tu devras attendre quelques mois pour le lire… 😉 »
Je lirai pour sûr et peut-être que je vais prendre un cours par correspondance, je serais moins perdu.
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@ Sombre
«Mais la probabilité d’avoir un cercle parfait c’est quoi?? Zéro??»
Tu confonds la notion de probabilité et celle de corrélation. Si l’échantillon est suffisant, le fait qu’un cercle soit parfait n’est pas une question de probabilité, mais montre simplement qu’il n’y a pas de correlation entre les deux élements que tu compares.
Ensuite, la faible corrélation (pas si faible à 0.39…) entre le Gini et le PIB par tête montre surtout, selon moi, que bien d’autres facteurs expliquent l’établissement de ces deux données. J’en ai nommé quelques uns (comm 4), mais il y en a bien d’autres.
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« J’ai parlé de relation, pas de causalité ! Je vous le dis, j’ai fait bien attention de ne pas pavoiser, ni exagérer et d’utiliser les bons mots. Je répète, la relation inverse (il faut créer de la richesse pur pouvoir la partager) est elle bien démentie par ces données ! »
Ok je résume ce que je comprend. Il est démontré avec l’indice GINI et le PIB qu’une société, même pauvre, a intérêt à distribuer ses richesses à ses membres, c’est ça?
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@darwin
Le but de mon propos était de souligner la nécessité d’avoir une bande morte au voisinage de zéro. Cette bande désignant que le coefficient est trop faible pour qu’il y ait saut du modèle probabiliste au modèle déterministe (fonction affine). Dans mon commentaire intuitif cette bande s’étendait de -0,5 à 0,5; dans le lien que m’a offert Koval, ce lien s’étendait de -0,4 à 0,4; dans votre lien il y a un exemple d’un coefficient qui ne permet pas d’inférer une corrélation linéaire et il est à 0,3, donc à l’intérieur de l’inter(ko)val (haha!) [-0,4 ; 0,4]. Par la suite Koval m’a dit d’ignorer ce passage du texte alors je m’en suis trouvé tout perturbé dans mes émotions ce qui n’est jamais souhaitable, puisqu’en ces cas je ne peux m’empercher de faire appel à une école de chant Autrichienne! 😯
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On sait aussi que le coefficient du GINI ne devrait pas exister puisque tu a osé planté à cent milles à l’heure un dieu de la liberté à propos de son utilisation. Si tous les indicateurs économiques disparaissaient peu à peu parce qu’ils ne font pas l’affaire de ces petits preachers militaristes et conservateurs, il ne nous restera plus que les articles de Nathalie comme référence valable. Alors tout deviendrait plus simple et on pourrait facilement résumer un cours d’économie par la phrase. Stie de gouvernement à marde!
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@ Minarchiste
Un peu tard pour les dissertations. Je ne retiendrai que quelques points non abordés auparavant.
«C’est drôle que vous disiez cela après avoir publié un billet utilisant les statistiques mondiales!»
Relisez les troisième et quatrième paragraphes, ils portent justement sur les faiblesses des données que j’ai utilisées, entre autres : «les données présentées par Wiki ne sont pas toutes compatibles : mises à jour à des années qui ne sont pas les mêmes, qualité des données variables, importance de l’économie informelle (non comptabilisée par le PIB) différente d’un pays à l’autre, etc.»
«bien que les statistiques mondiales ne le corroborent pas et que ce ne soit pas toujours le cas, je m’attendrais normalement à ce que liberté économique soit positivement corrélé au gini»
Comme quoi les faits sont têtus et ne se plient pas aux dogmes autrichiens et à ceux des néolibéraux de Fraser.
«Cependant, il ne faut pas confondre inégalité et inéquité.»
Je ne les confonds pas. J’accepte tout à fait un certain niveau d’inégalité. J’ai déjà montré souvent mon appréciation pour les philosophes Rawls et Sen (aussi économiste humaniste), qui, tout deux, en font autant. Les inégalités ne doivent toutefois pas être telles qu’elles empêchent des citoyens de se réaliser.
Dans le premier paragraphe de la conclusion de ce billet, je dis par exemple que je vise en premier lieu un Gini équivalent à celui du Danemark, ce qui n’est quand même pas l’égalité complète. Comme libertarien, vous êtes sûrement plus proche de Nozick que de Rawls et Sen. J’avais parlé de cela ici :
https://jeanneemard.wordpress.com/2010/04/16/la-liberte-individuelle/ (entre autres : « le «principe de différence» permet les inégalités économiques et sociales, mais seulement si elles se réalisent en respectant l’égalité des chances des personnes de talents et de compétences égaux».
«En passant, le Bangladesh a l’un des ginis les plus bas au monde. Wow, quel objectif souhaitable.»
Ce genre d’argument ne vous honore pas. Je répète, j’apporte toujours des nuances dans mes billets, ce à quoi vous semblez allergique.
«Concernant la théorie autrichienne, ce n’est pas une question idéologique, c’est juste de l’arithmétique!»
L’économie est une science sociale, pas une science pure. L’arithmétique est un outil de l’économie, pas une fin en soi. Et, je le répète, les faits ne collent pas avec cette théorie. Y référer constamment dans ce contexte est donc purement idéologique.
«Si ce $100 est subtilisé par l’État»
Les taxes et impôts sont adoptés démocratiquement, que cela vous plaise ou non. Les qualifier de vol ou de subtilisation est aussi purement idéologique.
«Autre observations intéressante publiée ce matin:»
Ouf, si j’avais une deuxième vie, j’irais bien voir cette étude ! Le premier décile ne consommerait que des produits de faible qualité ? Je ne nie pas que ce facteur puisse de fait atténuer les inégalités, mais de toute façon, l’auteur dit lui-même que ce facteur n’annulerait que la moitié de l’augmentation des inégalités (ce que je trouve énorme…), ce qui signifie que les inégalités se sont quand même creusées…
Et les taux mentionnés par le blogueur n’ont aucun sens : des taux d’inflation respectifs de 0,4 % et 1 % pour les moins fortunés et les plus fortunés sur 11 ans ? Cela voudraient dire qu’il fut drôlement plus élevé pour les huit autres déciles… Aucun sens !
«(Alberta) C’est aussi une province beaucoup plus riche que le Québec.»
… qui bénificie de la fausse richesse qu’apporte le pétrole en omettant de soustraire de son PIB les externalités que cette pseudo richesse cause non seulement sur son territoire, mais sur toute la planète. Toute une définition de la richesse ! C’est cela quand on limite l’analyse économique aux données du PIB et à l’arithmétique…
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Darwin 2
Minarchiste 0
😆
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@ Clopp
« une société, même pauvre, a intérêt à distribuer ses richesses à ses membres, c’est ça?»
En enlevant le début de ta phrase, c’est en effet une des conclusions du billet, mais pas la seule. Pour moi la plus importante est qu’il est inexact de prétendre que pour partager la richesse il faut d’abord la créer, et que c’est plutôt l’inverse qui s’observe, c’est=à=dire que le partage favorise la création de richesse.
@ Sombre
«je ne peux m’empercher de faire appel à une école de chant Autrichienne!»
Même si je ne suis pas fort sur cette école de chant, elle m’incommode moins que l’école économique autrichienne !
«Le but de mon propos était de souligner la nécessité d’avoir une bande morte au voisinage de zéro.»
Non, cela n’existe pas. Koval l’a bien expliqué. Personnellement, je ne me serais pas avancé aussi loin qu’elle, mais il est manifeste qu’elle a raison. Si les données sont fiables et complètes, une faible corrélation n’est pas non significative (ouch, deux négations…), mais simplement faible !
«je m’en suis trouvé tout perturbé dans mes émotions»
Cela montre que tu n’es peut-être pas prêt à aller troller les sites de drette avec ce type d’arguments. Ta méthode actuelle devrait te suffire encore un moment…
@ Minarchiste
Oups, je n’avais pas vu celle-là, car elle s’adressait à Koval…
«D’autre part, la lecture du blogue de Paul Krugman (certaines personnes se sont donné la peine de compiler ses archives) montrent qu’il est constamment dans le champs, très gênant d’ailleurs»
Dans le champ par rapport à vos dogmes et à ceux du Mises Institute, j’en suis sûr et je l’en félicite !
Moi, je lis tous ses billets (il en écrit jusqu’à 10 par jour !) et les aiment bien, même s’il m’arrive de ne pas être d’accord avec lui.
Sur les gens dans le champ, j’ai bien aimé celui-ci paru hier :
http://krugman.blogs.nytimes.com/2010/09/21/who-you-gonna-believe/
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« Les riches ne cachent pas leur argent sous leur matelas ou dans une piscine pour pateauger dedans. Ils l’investissent. »
Ayoye! On reproche un mépris des riches en répondant par le mépris des pauvres.
C’est négliger que les pauvres ont leurs propres stratégies économiques. L’argent transféré aux pauvres peut avoir de multiples usages qui vont de la consommation à l’investissement. Ce ne sont pas forcément que des machines à consommer automatiques.
Le succès du microcrédit a d’ailleurs parfaitement prouvé ce point. Les pauvres savent créer de la richesse, ne vous en déplaise, Minarchiste.
Il est vrai qu’au commentaire 86, Darwin paraît aller dans le même sens (quoiqu’en des termes plus respectueux):
« Cela dit, les plus pauvres consomment un % plus élevé de leurs revenus que les plus riches. Donc les paiements de transfert entraînent une hausse des dépenses de consommation, mais une baisse de l’épargne, donc, éventuellement, des investissements. »
Peut-on éclairer ce point?
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Minarchiste
Je suis allée en Alberta il y a 4 5 ans, il y avait beaucoup de clochards à Edmonton mais pas à Calgary.
Paraît que le coût des loyers à fait fuir les pauvres dans les provinces avoisinantes plus généreuses….
Voilà qui résout bien le problème de la pauvreté, tu t’en débarrasse en le pelletant chez les voisins.
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Minarchiste
En Alberta, les pauvres ont eu une augmentation de 37% mais leur logement ont quadruplé, ils sont donc encore plus pauvre..
Nous savons tous qu’il est plus facile être pauvre ici qu’en Alberta, les pauvres le savent aussi, c’est pour cela qu’ils partent d’Alberta pour s’installer en Ontario, en BC ou au Québec.
Voilà une étude sérieuse à laquelle moi je crois.
http://www.radio-canada.ca/nouvelles/societe/2007/11/22/003-rapport-pauvrete-sante.shtml
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Ma source est un rapport national sur la santé des Québécois, vous ne nous citez de l’institut Fraser, des libertairens….
Moi, je fais montre d’objectivité, je ne vous cite pas des collectifs communissss!
C’est pour cela que je ne vous trouve pas sérieux, vous ne contemplez qu’un coté de la médaille, l’école Autrichienne et son meilleur élève canadiens, Fraser institute…c’est rasant. Et c’est pour cela que je n’argumente pas avec les gens comme vous.
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@ Déréglé
«Ce ne sont pas forcément que des machines à consommer automatiques.
Le succès du microcrédit a d’ailleurs parfaitement prouvé ce point.»
Pour le microcrédit, je crois comprendre que tu parles surtout des citoyens des pays pauvres. Dans la discussion, nous parlions des pauvres d’ici. Sans être des «machines à consommer automatiques», il est indéniable que ces pauvres consomment une proportion plus grande de leur revenus que les riches (voir plus loin).
«Peut-on éclairer ce point? (que les plus pauvres consomment un % plus élevé de leurs revenus que les plus riches.)»
C’est même une des bases des plans de relance keynésiens. Keynes a beaucoup élaboré sur les concepts de «propension marginale à consommer» et de «propension marginale à épargner». Il est clair que si on ajoute des sous à un pauvre, il aura davantage tendance à le consommer. On dit donc que sa propension marginale à consommer est plus élevée que celle des riches. C’est encore plus vrai en période de récession, car les nouveaux pauvres ont un historique de consommation plus élevé, et souvent des obligations (paiements pour l’auto, d’autres achats à crédit, voire une maison).
Les riches, eux, ont plus de marge de manœuvre et ont une propension marginale à consommer moins élevée, surtout pour des revenus qu’ils jugent temporaires. Lorsqu’ils jugent une hausse de revenu permanente, ils ont plus tendance à ajuster leur consommation (achat d’une plus grosse maison, par exemple), mais pas s’ils jugent le revenu temporaire. C’est pourquoi les baisses d’impôts, qui profitent presque toujours plus aux riches, dans les plans de Relance sont moins efficaces que des transferts aux plus pauvres (ils sont aussi moins justes, mais c’est autre chose). Comme les riches les perçoivent comme un avantage temporaire, ils auront tendance à épargner leurs revenus supplémentaires. En outre, comme la demande globale est en baisse lors des récessions, les entreprises investissent moins et l’épargne a moins tendance à se transformer en investissement, processus (transformation de l’épargne en investissement) qui n’est pas automatique, quoiqu’en pense Minarchiste.
Il en est de même des chèques envoyés à toute la population, comme Bush l’a déjà fait. Personne ne va modifier sa façon de consommer lorsqu’il reçoit un montant de façon non récurrente, encore moins les riches. Ils l’utilisent par exemple pour rembourser des dettes, ce qui n’est pas une mauvaise chose en soi, mais qui n’a presque aucun impact pour relancer l’économie.
Les libertariens et les néolibéraux ont interprété ces principes comme si Keynes était contre l’épargne, ce qui est faux. Il encourage les mesures qui stimulent la consommation en période de récession et tant que l’économie n’est pas rendue au plein emploi. Rendu là, il n’est pas contre une hausse des taux d’intérêt, par exemple, ce qui incite à épargner et à moins consommer.
J’espère que c’est plus clair…
@ Koval
«il y avait beaucoup de clochards à Edmonton mais pas à Calgary.»
J’ai lu il y a une quinzaine d’années (je ne retrouve plus les sources), que plein d’Albertains à faible revenu ont quitté l’Alberta en raison des coupures aux programmes de transferts albertains (surtout du côté de l’aide sociale) au milieu des années 1990. Cela était, semble-t-il, devenu un problème en Ontario, province qui accueillait le plus de ces migrants interprovinciaux, parce que leurs programmes de transfert étaient moins chiches. Devine ? L’Ontario a aussi coupé dans son programmes d’aide sociale ! Le Québec n’étant pas une destination de choix pour les anglophones, même pauvres, il n’a pas eu à couper autant ses programmes (il y a quand même eu des coupes, mais plus dans les critères d’admissibilité).
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Darwin
Je m’en souviens parfaitement, t’inquiètes….
C’est certain que c’est pas Fraser qui va expliquer à nos Libertariens comment la sacro sainte province de l’Alberta s’est débarrassé de ses pauvres….
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@Darwin
« Dans le champ par rapport à vos dogmes et à ceux du Mises Institute »
Non! Dans le champs si on compare la réalité à ses prévisions, par exemple au début de 2009, il prévoyait que le stimulus ramènerait le taux de chômage à 7.3%.
Mais comme les plans de relance ne fonctionnent pas et que le keynésianisme est bidon, ça ne s’est pas produit!
Voilà la référence:
http://consultingbyrpm.com/blog/2010/08/krugmans-call-back-in-early-2009.html
Ai-je vraiment besoin de vous présenter les prévisions du Mises Institute faîtes à la même époque sur l’impact du plan de relance?
Et oui, une fois de plus les autrichiens ont raison, mais Paul Krugman n’en parle jamais, il préfère montrer que les « économistes » (?) de Wall-Street ont tort.
Et plutôt que d’avouer son erreur, il préfère dire que « ça n’a pas marché parce que ça n’était pas assez ».
Pourtant, la seule fois de l’histoire récente que le gouvernement a fait ce que les autrichiens prescrivent (1920-21), la reprise a été rapide et forte. Mais inutile de chercher, Paul Krugman (et tous les keynésiens y compris vous) évitent ce sujet comme la peste. Pourquoi ne pas réessayer si ça a fonctionné?
Vous me traitez de dogmatique, mais moi, contrairement à vous, je lis à la fois les keynésiens et les autrichiens et tous les autres aussi. Ça me permet donc de mieux apprécier ce qui colle mieux à la réalité, ce qui est le cas pour l’école autrichienne (et de beaucoup). Ils ont constamment raison.
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Les voilà les prédictions keynésiennes et leur fameux multiplicateur imaginaire:
http://www.heritage.org/Research/Reports/2010/08/~/media/Images/Reports/2010/wm2979_chart1.ashx?w=400&h=925&as=1
Bon pour la toilette tant qu’à moi!
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@ Minarchiste
«Et plutôt que d’avouer son erreur, il préfère dire que « ça n’a pas marché parce que ça n’était pas assez ».»
Il a dit dès le début que ce plan était trop faible, c’est indiqué noir sur blanc dans le billet que vous citez, et mal conçu, avec trop de baisses de «taxes» (taxes et impôts). Et savez-vous le sens de «Suppose» ? Il donnait un exemple de l’effet de ce plan trop faible, montrant que même avec un taux de 9 %, il ne pourrait que le réduire de moins de la moitié d’un taux de chômage sans pression inflationiste (autour de 5 %).
Juste avant de donner l’exemple de ce 9 %, il parlait de la possibilité que ce taux monte même dans les deux chiffres sans plan de relance et que même Obama envisageait cette possibilité. Votre blogueur lui-même admet que jamais Krugman n’a prévu un taux précis de chômage avec et sans stimulus. Son billet (http://krugman.blogs.nytimes.com/2009/01/06/stimulus-arithmetic-wonkish-but-important/ ), peut-être trop «wonkish» pour certains, ne visait qu’à démontrer que, même dans la plus optimiste des hypothèses (un taux de 9 % sans plan de relance), ce plan ne réussirait pas à faire diminuer le taux de chômage au taux de chômage sans pression inflationiste.
«il prévoyait que le stimulus ramènerait le taux de chômage à 7.3%.»
Sans surprise, vous déformez ses paroles en prétendant que c’était une prévision… Je répète, son billet ne visait qu’à démontrer que l’effet du plan entraînerait une baisse de moins de 2 points de %. Quelle malhonnêteté intellectuelle ! Si c’est cela votre meilleur exemple de ses supposés «erreurs», je n’ose imaginer les autres…
Et il avait fait la prévision que des gens comme vous déformeraient ce qu’il dit en prétendant que les plans de relance ne fonctionnent pas. Encore une fois, il avait raison.
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@ Minarchiste
«Bon pour la toilette tant qu’à moi!»
Tout à fait, Krugman avait aussi questionné cet optimisme !
«the CBO estimates an average unemployment rate of 9 percent for 2010, so the Obama people are more optimistic than the CBO, and a lot more optimistic than I am.»
Le CBO (Congressional Budget Office ou Bureau du congrès sur le budget) estime que le taux de chômage moyen sera de 9 pour cent en 2010; donc l’entourage d’Obama est plus optimiste que le CBO, et beaucoup plus optimiste que je suis.
http://krugman.blogs.nytimes.com/2009/01/10/romer-and-bernstein-on-stimulus/
Beaucoup plus optimisme avec 9 % ! Est-ce clair pour vous qu’il s’attendait à beaucoup plus qu’un taux de 9 % ?
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pour toi Darwin
http://www.huffingtonpost.com/2010/09/23/americans-support-wealth-redistribution_n_736132.html
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Désolé de mon manque d’assiduité. Mais je suis bien puni: je viens de lire non seulement le billet mais aussi tous les commentaires…
Encore une fois je considère qu’il s’agit d’un EXCELLENT billet. Je l’ai trouvé très clair, les remarques sur les imperfections du coefficient de Gini et sur l’utilité marginale décroissante du revenu sont vraiment très pertinentes.
Le travail est très bien fait et très bien décrit. Félicitations! Mon bagage mathématique, quoique inférieur à celui de koval, m’a permis de comprendre sans difficulté.
Malgré tout cela j’ai le goût, pour le plaisir de la chose, de jouer l’avocat du diable. Mais avant de procéder je vais préciser ma position.
Vous dites: « pour un niveau de richesse donnée, le partage des richesses améliore nettement le bien-être économique d’une société » et cela ne fait aucun doute dans mon esprit. Selon moi la redistribution est un rôle fondamental du gouvernement.
Par contre vous dites: « le partage de richesse ne nuit pas à sa création, et au contraire y contribue » et de cela je ne suis pas absolument convaincu. En fait, j’aurais plutôt tendance à croire le contraire. Pour moi la redistribution a un coût mais est souhaitable socialement.
Maintenant que vous connaissez mes biais vous pourrez mieux attaquer mes raisonnements… ;o)
Alors je commence. Mon objectif est d’attaquer l’affirmation suivante: « Mais, quelque soit le lien de causalité, la prétention des gens qui opposent la création de richesse et son partage, ou qui prétendent qu’«il n’existe pas de richesse partagée qui ne fut d’abord créée» est contredite par les données. » (qui est, je crois bien, la seule phrase critiquable de tout le texte…)
Et pour attaquer l’affirmation je vais me servir de cette citation: « Une corrélation ne signifie pas une causalité »
Alors pour m’amuser, je vais jouer avec la causalité. Le billet identifie la cause (la réduction des inégalités) et l’effet (l’augmentation de la richesse).
1. Et si on tentait d’inverser la relation? Peut-on imaginer que lorsque le niveau de richesse est très faible dans un pays il soit difficile de prélever un impôt permettant une redistribution? Peut-on imaginer que dans les pays riches le système d’imposition soit plus sophistiqué et plus efficace? Se pourrait-il qu’il y ait un genre de seuil psychologique qui fait que lorsqu’on atteint un niveau de vie moyen confortable on se soucie davantage des plus démunis (ou encore qu’on veuille acheter la paix sociale)? Se peut-il que ce soit lorsqu’un pays est riche qu’il puisse se permettre plus de redistribution? Si tel est le cas, alors on devrait constater une corrélation négative entre le PIB/hab et le coefficient de Gini. Or c’est ce qu’on observe. Par conséquent les faits prouvent que c’est la création de richesse qui favorise la redistribution.
2. Et si on tentait de trouver une cause commune: la corruption. Voici le raisonnement: Si la corruption est très présente les individus ne chercheront pas à s’enrichir en augmentant les capacités de production du pays mais en s’attirant les faveurs des dirigeants. Dans ces conditions la richesse totale est faible et l’écart ne peut que croître entre les privilégiés du système et la vile populace. Encore une fois la même corrélation devrait être observée. Preuve que c’est la corruption qui est responsable de tout.
Bref, ce que je veux montrer c’est que les faits qui sont exposés peuvent être interprétés de diverses façons et il faut être prudent avant de conclure à une relation de cause à effet précise. Prudent, vous l’avez été: « Même si une corrélation ne montre pas nécessairement une causalité, il me semble fort probable qu’il y en ait une. » Mais pas toujours.
PS. J’ai tendance à vouvoyer les personnes qui me sont inconnues. Avec le temps, j’ai de moins en moins l’impression que vous m’êtes inconnu. Il se pourrait que je passe au tutoiement prochainement… n’y voyez aucun manque de respect!
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@ Stephane G
«pour toi Darwin»
«Americans Vastly Underestimate Wealth Inequality, Support ‘More Equal Distribution Of Wealth’: Study»
«Une étude montre que la population des États-Unis sous-estime grandement les inégalités de richesse et appuie une distribution plus égale des richesses.»
C’est très étonnant sur le coup, mais très compréhensible en lisant l’étude.
Il est en effet très choquant de voir un graphique où on constate que 84 % des richesses est détenu par 20 % des habitants et où la richesse des 40 % les pauvres est trop faible pour paraître sur le graphique. Voir le graphique du bas de la page 11 et celui du haut de la page 12 de http://www.people.hbs.edu/mnorton/norton%20ariely%20in%20press.pdf ).
(à suivre)
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@ Stephane G
(suite)
Ensuite, ces graphiques me semblent montrer la distribution des richesses, pas des revenus. En effet, si on regarde la page 14 de http://www.census.gov/prod/2007pubs/acs-08.pdf (document déjà cité au comm 66), on voit que le dernier quintile ne gagne «que» 50 % des revenus (après transfert et impôt !) et les 40 % les plus pauvres 12,3 % des revenus.
En plus, la question amène un peu la réponse. On demande en effet aux gens quel pays ils préfèreraient habiter s’ils ne savaient pas à quel quintile ils appartiendraient. Avec seulement 20 % des chances de faire partie des possédants, pas étonnant que les répondants n’ainet pas choisi le modèle de leur pays…
Finalement, je serais curieux de connaître la réponse à une question qui leur aurait demandé s’ils accepteraient des politiques favorisant une meilleure redistribution des richesses, avec des questions précises sur les moyens d’yparvenir : plus d’impôt, de meilleurs services publics, etc.
Cela dit, merci beaucoup pour ce petit cadeau ! 🙂
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@ JP-Jack
«Mais je suis bien puni: je viens de lire non seulement le billet mais aussi tous les commentaires…»
Puni d’avoir lu ou de ne pas avoir pu intervenir avant ? 😉
«Par contre vous dites: « le partage de richesse ne nuit pas à sa création, et au contraire y contribue » et de cela je ne suis pas absolument convaincu.»
J’ai écrit cela en conclusion, en ayant bien pris soin dans l’analyse de montrer que ce n’est pas une certitude découlant directement de la corrélation négative entre le Gini et le PIB par tête, mais une conclusion de ma part due à d’autres raisons.
Compte tenu des effets de la redistribution chez les plus pauvres, de l’accès à l’éducation et à la santé qu’elle permet, il n’y a pas de doute pour moi qu’elle a un effet positif sur la création de richesse, comme le dit aussi Jean-Robert Sansfaçon, «Aucun pays développé, pas même les États-Unis, n’est d’abord devenu riche avant de redistribuer les fruits de son essor.». J’aurais pu aussi parler des conséquences des inégalités sur la criminalité, sur l’instabilité sociale et sur d’autres facteurs défavorisant la création de richesse (et surtout la création d’un PIB plus axé sur le bien-être que sur la répression), mais, bon, le billet était déjà assez chargé comme cela…
En outre, si la redistribution n’avait pas cet effet, il y aurait bien quelque part un pays avec un PIB nettement plus élevé que les autres et ayant un Gini supérieur à 0.5. Or, le pays le plus riche ayant un tel coefficient de Gini est le Botswana, riche surtout de sa production minière peu partagée, avec un pays par tête de 16190$.
Cela dit, cela reste une question d’arguments, pas de certitude. Je trouve mes arguments nettement plus convainquant que les vôtres, mais bon, vous pouvez bien préférer les vôtres !
Cela dit, je suis bien d’accord que la corruption est un autre des nombreux facteurs à considérer, mais en désaccord quand vous prétendez qu’il explique tout (hypothèse très imprudente !). Et, les sommes échangées dans la corruption ne sont pas comptabilisés dans le PIB !
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Zut… encore une fois un changement de pseudo… je ne me méfie pas assez. Certains sites retiennent mon pseudo, d’autres non.
Effectivement JP=jack.
_______
@ Darwin:
(Pour la punition: c’est d’avoir dû passer autant de temps à tout lire.)
Vous dites: « Je trouve mes arguments nettement plus convainquant que les vôtres, mais bon, vous pouvez bien préférer les vôtres ! »
En vérité je ne les préfère pas. J’ai simplement voulu joué à un jeu. Je n’ai démoli aucun de vos raisonnements, je n’ai fait que proposer 2 autres façons d’interpréter les faits. Et la dernière phrase de chaque paragraphe est ironique: la prétendue « preuve » ne vaut strictement rien dans les deux cas.
Vous êtes une personne très instruite et très articulée. Je ne sais pas exactement comment vous faites pour produire autant de textes de qualité. Vos opinions forment un tout cohérent et bien étayé par les faits. Vous êtes vraiment un auteur de qualité que j’aime lire.
Quoique je partage plusieurs de vos idées je considère être plus nuancé (ça, c’est la façon gentille de le dire. Je devrais plutôt dire que je suis moins convaincu de mes positions) que vous.
Vous semblez être convaincu de votre raisonnement et c’est très bien ainsi. Vous dites d’ailleurs: « Mais, quelque soit le lien de causalité, la prétention des gens qui opposent la création de richesse et son partage, ou qui prétendent qu’«il n’existe pas de richesse partagée qui ne fut d’abord créée» est contredite par les données. »
Mais je crois, au contraire, que la causalité est importante. Et si on inverse le lien de cause à effet on arrive, naturellement, à la conclusion inverse.
Nous sommes d’accord que votre raisonnement est nettement plus vraisemblable que celui (ceux, car il y en a 2 qui se contredisent mutuellement) que j’ai exposé. Mais je n’irais pas jusqu’à affirmer que les données contredisent les partisans de la thèse « lucide ». C’est le lien de causalité que vous présentez qui contredit cette thèse. Mais le lien de causalité, malgré la justification intuitive que vous proposez n’est pas vraiment prouvé.
Je ne tente pas d’ébranler votre raisonnement. Je ne le souhaite pas (et le voudrais-je que j’en serais incapable en raison de sa cohérence et de sa solidité…). Mais je voulais montrer que ce n’est pas la seule façon d’interpréter les données. En fait s’il n’y avait qu’un interprétation possible le débat serait clos depuis longtemps…
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@ Jack
«Mais je crois, au contraire, que la causalité est importante.»
Je n’ai pas dis qu’elle n’était pas importante, mais qu’on ne peut pas la déduire avec certitude, seulement avec des arguments, ce qui laisse toujours place à un certain doute.
Malgré tout, je crois que le faisceau de données va dans le sens que je lui donne. Mais, au bout du compte, ma position sur ce sujet repose encore plus sur mes valeurs que sur toute cette analyse, qui n’est pas inutile pour autant. Pour moi, le paragraphe le plus important du billet est l’avant-dernier, qui parle d’interdépendance et de justice. Je n’ai pas élaboré sur la notion de justice parce que j’en ai déjà parlé ailleurs et que le billet était déjà assez touffu comme cela. J’ai d’ailleurs abordé un peu cette question au com 108.
Quant à la notion d’interdépendance, personne ne l’a soulevée dans les commentaires. Peut-être est-ce évident pour tout le monde !
Merci encore pour vos commentaires… 😳
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Moi je voudrais que Koval me donne un ti-cours sua régression linéaire! J,ai d’la misère à comprendre son commentaire 22.
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@ Sombre
«Moi je voudrais que Koval me donne un ti-cours sua régression linéaire!»
Mais, elle ne parlait pas de régression linéaire au com 22… Elle parlait plutôt d’un test pour établir si une corrélation est significative en tenant compte de la taille d’un échantillon. Enfin, si j’ai bien compris…
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Ouais un test d’hypothèse! J’aimerais ben ça comprendre ça.
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Siouplait Koval pour la petite SD; pour qu’à soit pas tchour trisse!
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Bon ok,…..
Alors, tous les tests d’hypothèse en stats reposent sur une loi de probabilité.
Une des loi de probabilité qui revient souvent dans la nature est la loi gaussienne.
L’idée est de partir d’une certaine statistique intéressante, moyenne, proportion corrélation etc….et d’associer une probabilité à l’ampleur de cette statistique étant donné l’hypothèse qu’on veut tester…
Dans le cas qui nous occupe, nous testons l’hypothèse voulant que dans la population, la corrélation est nulle.
L’hypothèse alternative étant, il y a une corrélation positive ou négative…
Fin de la première leçon…
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Merci pour cette première leçon.
Je retiens donc qu’il faut donc que la distribution suive d’emblée une loi normale…
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Ben, la loi normale sert pour plusieurs tests statistiques mais il y a plein d’autres lois de probabilité, la loi de Fisher , de Student, binomiale, multinomiale, pareto, Wishart etc etc etc…
Pour la corrélation, avec une taille d’échantillon assez grande, disons n>30, on peut utiliser la loi normale centrée réduite pour le test.
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«il y a plein d’autres lois de probabilité»à
J’ai vaguement souvenir de la loi de Poisson. Mais, là, je vais un peu à la pêche…
http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_de_Poisson
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Oui, la loi de Poisson, utilisée souvent pour modéliser les files d’attentes, trafic sur les routes etc….
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@ Darwin:
Effectivement l’avant-dernier paragraphe de ce billet n’a pas reçu toute l’attention qu’il méritait. Je vais m’y attaquer… toujours dans un but légèrement ludique mais aussi très sérieux.
Je vais prendre un riche. Non, en fait, un très riche. Probablement celui qui a fait le plus d’argent en 2009. Il a fait 4,9 milliards de dollars en un an. 13 millions par jour, y compris durant ses jours de congé. C’est de l’argent en maudit.
Je ne sais pas combien d’impôt il va payer, mais j’aimerais bien qu’il soit québécois…
De qui s’agit-il? De Mark Zuckerberg, bien sûr. Il a fait une fortune grâce aux autres. S’il était seul dans son coin… il ne survivrait probablement pas. Mais il vit en société. Il tire profit du fait qu’il offre un produit fort populaire: Facebook.
Cela entraîne-t-il pour lui des responsabilités? Probablement. Ce sont effectivement les autres citoyens qui lui donnent ce niveau de vie. Il leur serait très facile de le ruiner: le monde a vécu sans Facebook pendant des millénaires, il suffirait à chaque usager de boycotter Facebook pendant 2 mois pour détruire une grande portion de sa richesse.
Question: que doit Mark Zucherberg à Pedro qui vit en Colombie et qui utilise Facebook quotidiennement? Que doit MZ à l’Allemand Franz qui suit le statut de ses amis sur Facebook? Que doit MZ à la Chinoise Xyaoke? (oups: strictement rien: Facebook n’est pas accessible en Chine…) Que doit MZ à Darwin? Que doit MZ à l’Américain moyen en plus de quelques milliards en impôt?
Oui, bien sûr, Mark Zuckerberg est riche. Et il paie plus d’impôt que je n’en paierai jamais de ma vie (quoique j’aimerais bien pouvoir en payer autant). Mais quelle est exactement sa dette envers la société? Pas facile à déterminer… et s’il paie ses impôts a-t-il encore une dette?
Et celui qui gagne un gros lot à la loterie a-t-il aussi une responsabilité plus grande envers la société le lendemain de son gain que la veille?
Et surtout: comment ces personnes sont-elles mises au courant de ces responsabilités?
___
Ref: http://benefice-net.branchez-vous.com/actubn/2010/09/le_patron_de_facebook_plus_ric.html
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@ Jack
«que doit Mark Zucherberg à»
Pour moi, il y a des nuances entre responsabilité et dette. Mais, la notion la plus importante est l’interdépendance. On entend souvent dire que les pauvres sont dépendant des autres, mais moins souvent que les riches le sont encore plus.
De quelle façon les riches doivent-ils concrétiser leurs responsabilités ? Répondre à ça, c’est à la fois élaborer un programme politique et développer une pensée philosophique… En tout cas, c’est trop pour moi un samedi matin !
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@ darwin:
« On entend souvent dire que les pauvres sont dépendant des autres, mais moins souvent que les riches le sont encore plus. »
Nous sommes parfaitement d’accord sur ce point. Mais pourquoi entend-on si peu parler de la dépendance des riches envers les autres?
Je risque une hypothèse: à première vue, il est clair que la dépendance du pauvre envers les autres implique que les autres perdent. L’argent que reçoit le pauvre vient des poches de quelqu’un. C’est évident. Par contre il est moins évident que l’enrichissement des riches implique une privation de la part des autres. Par exemple: qui a eu à subir une perte pour l’enrichissement de Mark Zuckerberg? Pas évident…
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La deuxième leçon se fait attendre! 😯
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@ Jack
«il est clair que la dépendance du pauvre envers les autres implique que les autres perdent.»
Pas d’accord. Et quand je parle d’interdépendance, je ne vois pas nécessairement de gagnant et de perdant, mais plutôt un état de fait.
Pour les pauvres, je trouve que même ceux qui «donnent» y gagnent, d’un côté par un sentiment de contribuer à vivre dans une société plus égalitaire et surtout solidaire, mais aussi par tous avantages d’une telle société mentionnés ou non mentionnés dans ce billet : potentiel d’une plus grande participation à la vie commune (entre autres grâce à léducation et à la santé), moins de criminalité, etc.
«il est moins évident que l’enrichissement des riches implique une privation de la part des autres»
Cette privation est en partie volontaire en partie involontaire. Pour pouvoir analyser cela correctement, il faudrait que je vois ses états financiers. Une partie de son enrichissement vient de la hausse de la valeur monétaire, élément très arbitraire, qu’on accorde à son entreprise. Le montant de la valeur monétaire a gonflé sans qu’il n’ajoute quoi que ce soit à son entreprise. Cette valeur pourrait aussi bien se maintenir que s’effondrer, comme ce fut le cas lors de l’éclatement de la bulle technologique et de la bulle immobilière. Cela reste de l’ordre de l’intangible.
J’imagine que sa richesse vient aussi de ses revenus. La publicité est sûrement un des revenus importants de son entreprise. Or, la publicité n’est pas gratuite, nous payons tous pour elle, qu’on utilise ou pas Facebook. J’écrirai peut-être un jour un billet sur l’illusion de la gratuité de la publicité…
Bref, la notion de gagnant-perdant est souvent difficile à établir que ce soit su côté des riches ou des pauvres sans faire appel à nos valeurs (non monétaires !). Je préfère, et de loin, parler d’interdépendance. Reconnaître la présence de l’interdépendance est pour moi très importante et permet d’envisager les relations entre les membres des différentes classes sociales de façon plus sereine.
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@ Sombre
«La deuxième leçon se fait attendre!»
Adresse-toi directement au prof ! Elle t’a donné un cours imprévu sur les tests d’hypothèse, c’est déjà ça !
Parles-tu d’une leçon sur la régression linéaire ? Soit plus précis !
Tu peux toujours commencer en lisant ça :
http://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9gression_lin%C3%A9aire
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😛
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Bon alors la statistique qui nous intéresse est le coefficient de corrélation, il faut donc associer ce coefficient de corrélation à une loi de probabilité pour pouvoir établir un test statistique.
Le contexte est le suivant, Darwin a calculé un coefficient sur un échantillon de 124 pays. Il a obtenu 0.39.
S’il répète l’expérience disons 300 fois, il pige chaque fois 124 pays parmi les 226 existants et recalcule le coefficient de corrélation entre le PIB et le Gini, il obtiendra alors 300 autres valeurs pour le coefficient de corrélation. Les estimations des corrélation bougent en raison de la variation échantillonale, les 124 tirés aux hasard ne sont pas les mêmes d’une fois à l’autre.
On peut faire un histogramme avec ces 300 valeurs recueillies et essayer de voir à quelle loi de probabilité ça ressemble…
Si l’hypothèse nulle est vraie, ie, dans la population de tous les pays, la corrélation entre le PIB et le Gini est nulle, alors il a été démontré que l’histogramme obtenu s’apparentera à une loi de probabilité normale avec une certaine variance. De manière plus précise
« Z=Racine carrée de (n-2) * R / racine carrée de (1-Rcarré) »
suivra une loi normale centrée réduite notée N(0,1) si « n » est assez grand.
Loi normale centré parce que de moyenne 0, et réduite parce que de variance 1.
n ici est la taille de l’échantillon, donc 124 et R représente la corrélation.
Donc si tu calcules les 300 valeurs de « Z » et que tu fais un histogramme, tu pourras voir la courbe normale centrée réduite, forme de cloche convoitée par les statisticiens…
Et tout ce que je viens d’écrire est vrai sous H0, l’hypothèse nulle, c’est-à-dire quand dans la population de tous les pays, la corrélation est nulle.
Bon, maintenant, voilà l’étape cruciale….il faut que tu puisses comprendre comment lire dans une table de probabilité pour la loi normale centrée réduite N(0,1). Il faut savoir que l’aire totale sous la courbe totalise à 1 car c’est une loi de prob,
Wow ! T’es chanceux, de l’université René Descartes….
Cliquer pour accéder à Tables%20Loi%20Normale,%20test%20Z,%20Khi2,%20Student.pdf
Essaye de comprendre la première page.
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@ Darwin:
Je tentais une hypothèse pour répondre à la question « pourquoi entend-on si peu parler de la dépendance des riches envers les autres? »
Pour expliquer le comportement des médias et de la population, je crois qu’il faut chercher du côté des croyances ou « évidences » populaires. Mon opinion ou la tienne n’ont pas une grande influence sur les messages véhiculés dans la société.
Alors ma première hypothèse est la suivante: on entend plus parler de la dépendance des pauvres envers les autres que de celle des riches car une analyse superficielle de la situation montre rapidement que le partage avec les pauvres se fait au détriment des autres alors que c’est moins évident dans le cas des riches.
Tiens, pour le plaisir de la chose, voici une deuxième hypothèse: Puisque tout le monde sait que nous sommes tous dépendants des autres, il est inutile d’en parler. Mais on utilise quand même cet argument lorsque ça fait notre affaire dans le but de masquer nos véritables intentions un peu comme le font certains groupes de pression qui utilisent un message présentable pour obtenir un résultat les favorisant.
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@ Jack
«Tiens, pour le plaisir de la chose, voici une deuxième hypothèse : Puisque tout le monde sait que nous sommes tous dépendants des autres, il est inutile d’en parler. »
Je ne pense pas que tout le monde réalise dans la vie de tout les jours que nous sommes tous interdépendants. La population, surtout de droite, considère souvent les gens sur l’aide sociale comme des parasites, qui vivent au crochet de la société, sans réaliser que les riches vivent aussi et encore plus au crochet des autres.
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@Koval
Merci
Je comprends assez bien jusqu’à maintenant. Là ou mon cerveau bug, c’est comment on passe d’un coefficient de corrélation à une normale centrée réduite! 😯
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Tout est une question de définition. Sur un échantillon de 100 personnes représentatives de la société, si tu poses la question: « qui vit le plus au crochet des autres, un assisté social ou Mark Zuckerberg? », je ne sais pas quelle réponse tu obtiendras.
Je ne dis pas qu’ils ont raison. Mais ça peut expliquer une partie du message populaire (démagogique?) que l’on constate.
Nous sommes tous interdépendants c’est certain. Une répartition équitable des revenus est souhaitable à mon avis. Je crois aussi que les hauts dirigeants de compagnies gagnent trop (mais ça ne me dérange pas énormément car ils ne font que voler leurs actionnaires).
Ça, ce sont mes opinions. Mais comme tu l’as mentionné précédemment ce n’est pas le message « mainstream ».
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«c’est comment on passe d’un coefficient de corrélation à une normale centrée réduite!»
Je vais bien sûr laisser Koval répondre à cela. Je vais toutefois tenter de te donner un exemple, espérant qu’il soit juste.
Selon le nombre de pays choisis dans mon billet, on pourrait arriver à la conclusion que le coefficient de corrélation que j’ai calculé à -0,39 a un écart-type de 0,1 (calculé avec une courbe normale centrée), ce qui voudrait dire qu’il y a 95 % des chances pour que le coefficient de corrélation réel soit entre -0.29 et -0.49. Si j’avais moins de pays, l’écart-type serait plus élevé, disons de 0,2. Alors, le coefficient de corrélation réel serait entre -0.19 et -0.59. Avec un écart-type encore plus grand (encore moins de pays dans l’échantillon), le -0,39 deviendrait carrément non significatif. À l’inerse, si l’échatillon est formé de tous les pays (cela devient un recensement plutôt qu’un échatillon), il n’y aurait pas d’écart-type et le coefficient de corrélation serait bien réel à -0,39.
Comme mon échantillon est très grand (tous les pays pour lesquels des données sont disponibles), l’écart-type est sûrement très faible.
Dans le cas du coefficient que j’ai calculé pout les états-provinces du Canada et des États-Unis (com 65 à 67), j’ai pris toutes les données. Il n’y a donc pas d’écart-type. Donc, le coefficient de corrélation est réel à 0.545.
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@ Jack
«car ils ne font que voler leurs actionnaires»
En fait, comme toutes les sociétés payent de gros salaires à leurs dirigeants, ces dépenses ont un impact sur les prix. Au bout du compte, comme tous ces dirigeants veulent tout de même assurer un bon taux de profit aux actionnaires, ce sont les consommateurs qui payent la note (ou les salariés victimes de «rationnalisations» ou de baisses de salaires), soit tous les citoyens (peu importe ce que nous consommons individuellement, quelque part une partie de cette consommation va dans les poches de dirigeants haut salariés)..
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« Il n’y a donc pas d’écart-type. »
Ça ferait r= 0/0 ça non??? 😯
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«Ça ferait r= 0/0 ça non???»
Je ne sais pas de quoi tu parles.
Dans la page que Koval t’a demandé de lire, la courbe normale serait totalement aplatie (une ligne, en fait), et tous les résultats seraient à 0.
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En fait, si on prend tout l’échantillon, il n’y a plus d’erreur échantillonnale. La corrélation est mesuré sans erreur.
Les intervalles de confiance n’existent que pour représenter les erreurs échantillonnales….s’il n’y a plus d’échantillon parce qu’on a les mesures de toute la population, il n’y a plus d’imprécision due à l’échantillonage.
Une autre image serait de comparer un échantillon à un portrait , une photo de la population. L’échantillon pourrait être vue comme une photo dont plusieurs pixels sont effacées…on veut tout de même entrevoir la population via cette photo floue.
Si on a toute le population, autrement dit s’il ne manque aucun pixel, on voit tout…
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Oups Correction
En fait, si on prend toute la population, il n’y a plus d’erreur échantillonnale. La corrélation est mesurée sans erreur
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Là ou mon cerveau bug, c’est comment on passe d’un coefficient de corrélation à une normale centrée réduite!
En fait, sous l’hypothèse nulle, c’est à dire, si vraiment la corrélation est nulle dans la population, on sait, parce que les matheux l’on établi, que le coefficient de corrélation suit une loi normale centrée mais PAS RÉDUITE, ou pas d’écart-type 1.
Par contre, la chose suivante
« Z=Racine carrée de (n-2) * R / racine carrée de (1-Rcarré) »
suit bien une loi normale centrée réduite, N(0,1) la loi représentée sur le lien que je t’ai donné de l’université René Descartes.
Comme j’expliquais hier, tu pourrais vérifier de façon empirique la distribution du coefficient de corrélation en tirant successivement des échantillons de même taille et en calculant un nouveau coefficient de corrélation à chaque fois. L’histogramme des différentes valeurs calculés ferait apparaître la forme de la fameuse cloche, si l’hypothèse nulle est vraie.
Alors si tu obtiens une corrélation de 0.18 dans un échantillon de 100 par exemple, tu trouveras que Z est égale à 1.81. (Tu remplaces R par 0.18 et n par 100 dans la formule).
Tu pourras alors aller sur ta table et trouver P(Z>1.81) donc la probabilité qu’une variables suivant une loi de probabilité N(0,1) soit plus grande que 1.81.
On arrive pas mal à la fin, je veux savoir si tu suis un peu avant de finir.
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@koval
J’ai lu, je suis à l’aise avec les distributions à une variable (Normale, student, poissin…) Là ou je Bug c’est quand une deuxième variable entre en ligne (comme dans le cas de la corrélation). Par contre, j’ai fait un pas depuis la lecture du billet. Je relirai à tête reposée ce soir puisque cela m’intéresse.
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Z=Racine carrée de (n-2) * R / racine carrée de (1-Rcarré) »
quand je fais ce calcul avec n=124
et R = -0,39 ça me donne 4,68… Je ne sais pas trop ce que ça signifie… Je zyeute le comm 22 et c’est effectivement exorbitant comme valeur.
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«Je ne sais pas trop ce que ça signifie»
Si je comprends bien, cela signifie que l’hypothèse nulle est rejetée et que mon coefficient de corrélation est significatif.
Elle écrit :
«C’est sur cette probabilité qu’on se base pour dire que le test est significatif. Dans ce cas il l’est, nous rejetons H0, l’idée de la non existence du lien dans la population, parce que cela nous amène à une probabilité quasiment nulle d’observer une telle ampleur de corrélation, 0.39, au niveau d’un échantillon.» J’ajouterais : si cette relation n’existait pas. Donc, elle existe.
Le truc à comprendre, c’est que pour voir si une relation existe de façon significative, on tente de prouver le contraire. Si la probabilité que la relation n’existe pas est infime, on conclura qu’elle existe…
En passant, tu arrives à 4,68 et elle arrivait à 4,677, bref au même résultat…
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Hého… Faut pas me vendre le punch!
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«Faut pas me vendre le punch!»
??? Je ne fais que revenir sur une ancienne leçon !
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D’accord je n’avais pas fini, voilà la dernière leçon.
Maintenant que tous les morceaux du puzzle sont là, on va les mettre en place…
Alors voilà comment se construit le test dans ce cas particulier de la corrélation, mais la démarche en inférence statistique est semblable pour d’autres paramètres ( une moyenne ou une proportion par exemple)….
1-On veut inférer sur la corrélation, on veut savoir s’il existe un lien dans la POPULATION entre PIB et Gini à l’aide d’un échantillon.
2-On pose le système d’hypothèses suivant:
a) H0: il n’y a pas de corrélation dans la POPULATION (rho=0)
b) H1 : il y a une corrélation dans la POPULATION rho est différent de 0 (plus grand ou plus petite que 0 donc)
H0 est l’hypothèse nulle, H1 l’alternative, c’est donc un système de décisions à deux issues. rho, c’est le coefficient de corrélation, le vrai, celui de la population. On ne connait pas sa valeur car on n’a pas accès à toute la population.
3-Pour établir le test, on a besoin d’une loi à associée à la statistique qui nous intéresse, donc le coefficient de corrélation R .
Il a été établi que, sous l’hypothèse nulle,
Z=Racine carrée de (n-2) * R / racine carrée de (1-Rcarré) suit une loi normale centrée réduite N(0,1).
Alors si par exemple j’ai une corrélation de 0.18 dans un échantillon de 100, Z sera égal à 1.81 si je n’ai pas fait d’erreurs de calculs.
Alors puisque je sais que Z suit une loi normale centrée réduite notée N(0,1), je peux aller sur la table que je t’ai fournie et trouver la probabilité d’obtenir une valeur aussi grande que 1.81.
Je trouve dans la table, P(Z1.81)=1-0.9649=0.036 ( par complémentarité car l’aire sous la courbe totalise à 1).
Voilà comment on interprète cette probabilité…
La probabilité d’observer un Z au moins aussi élevé que 1.81 dans mon échantillon ou, ce qui revient au même, la probabilité d’observer une corrélation au moins aussi grande que 0.18, est de 0.036 si H0 est vrai, donc si dans la population, les deux variables Gini et PIB ne sont pas liées….
Une dernière petite passe.
Puisque l’hypothèse alternative n’est pas orientée, (voir au point 2 b) c’est à dire que si une corrélation existe dans la population, nous ignorons son sens, positif ou négatif, on doit calculer aussi la probabilité que Z soit aussi petit que -1.81 (ou ce qui revient au même la probabilité que R soit au moins aussi petit que -0.18).
On dit que l’hypothèse alternative est bilatérale.
À cause de ça, la probabilité associée à ce test additionne ces deux choses P(Z1.81). Par symétrie, ces deux probabilité sont égales, donc au total, la probabilité associée à ce test est de 0.036+ 0.036=0.072.
Alors la probabilité d’obtenir une corrélation au moins aussi grande en valeur absolue que 0.18 (R>0.18 ou R<-0.18) dans notre échantillon est de 0.072 si H0 est vraie (pas de corrélation dans la réalité, dans la population).
Si je rejette H0, je conclu à une corrélation, H1, l'hypothèse alternative. J'aurai donc 7.2% de chance de me tromper parce que si H0 est vrai (pas de corrélation dans la pop), j'ai 7.2% de chance d'observer une corrélation d'une telle ampleur .
Je ne rejetterai donc pas H0, car je considère que 7.2% de chance de me tromper c'est trop gros.
Normalement, il est assez standard dans la pratique de rejeter H0 si la probabilité calculée associée au test (souvent appelée valeur p) est en bas de 5%. C'est pas mal la règle admise.
Donc ici, je suspends mon jugement, je ne rejette pas l'idée que la corrélation puisse être nulle.
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Il y a toujours un point sensible dans mon esprit et c’est quand on passe du coefficient de corrélation (2 variables) à la loi normale (une variable,), mais ça s’éclaircit peu à peu.
Si j’applique ces calculs avec l’étude darwinienne on obtient un résultat impressionnant. (pratiquement impossible d’avoir une telle corrélation avec la taille de l’échantillon, ça me donne 0% de probabilité sûrement à cause de la taille énorme de l’échantillon).
[Si j’étais troll je ne pourrais m’empêcher de dire que les chiffres ont été manipulés 😈 , mais comme je ne suis pas un troll, je vais m’abstenir.]
Je vous remercie sincèrement pour ce que vous m’avez fait apprendre Koval et Darwin. J’vous doit une bière, mais comme chu tu-seul, je vais la prendre à votre santé! 🙂
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«Si j’étais troll je ne pourrais m’empêcher de dire que les chiffres ont été manipulés»
C’est sûr que j’ai dû manipuler les chiffres (données) en masse, mais pas les résultats !
«J’vous doit une bière»
Je préfère cela à une danse collé…
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Comme je l’ai mentionné dans le billet, je n’étais pas vraiment satisfait des données que j’ai utilisées («les données présentées par Wiki ne sont pas toutes compatibles»).
J’ai trouvé aujourd’hui des données de meilleure qualité. Elles viennent de l’ONU et de son programme d’indice de développement humain. Le document que j’ai utilisé contient plein de données sur les pays. Je me jure bien de les travailler à un moment donné.
Elles sont au http://hdr.undp.org/en/media/HDR_2010_FR_Tables_reprint.pdf .
J’ai donc refait mes calculs. Au lieu d’avoir des données sur 124 pays, j’en ai eu cette fois sur 145. Non seulement, j’avais plus de pays, mais les données étaient plus fiables et de la même source. Petite différence, l’ONU utilise le revenu national brut (RNB) plutôt que le produit intérieur brut (PIB). C’est une nouvelle mode… Et, tel que je le pensais («Cela dit, ces faiblesses méthodologiques peuvent aussi bien aller dans un sens comme dans l’autre et n’empêchent pas une comparaison sur des bases semblables.»), les résultats ne sont pas très différents…
Le coefficient de corrélation entre le coefficient de Gini et le RNB par habitant en parité de pouvoir d’achat est de -0.37, sensiblement le même qu’avec les données que j’avais utilisée pour ce billet (-0.39). Bref, cela confirme la validité de l’exercice et de ses conclusions…
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mais… mais qu’est-il arrivé a votre avatar??? 😯 Vous ressemblez à un croisement entre Youlle et Ubergeek! 😯
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@ Sombre
À un moment donné, j’ai changé d’adresse de courriel et ai enlevé mon avatar sur l’ancienne adresse. Pour remettre mon avatar, comme je l’ai fait sur le commentaire auquel vous avez répondu, j’ai mis ma nouvelle adresse. Pour faire ça sur tous mes anciens commentaires, ça me prendrait un temps fou!
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Un hybride entre Youlle et Geek! 😆 😆
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