Séminaire L3 économétrie

Le métier de statisticien : expertise technique et communication

Benjamin Raquin Le 26 octobre 2012

Plan

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1. Objectifs de la présentation

2. Présentation générale1. La sécurité sociale2. L’En3s

3. Etude de cas1. Problématique2. Méthodologie de construction de l’étude3. Conclusions

4. Le métier de statisticien1. Les difficultés courantes2. Les outils à disposition

Messages clés

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La Sécurité SocialeUne protection sociale étendue sur différents risques et populations

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Régime général

La Sécurité SocialeLa protection sociale en chiffres (1/2)

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200 000 agents affectés au régime général2 500 agents de direction dans l’institution

Premier poste de dépenses de l’Etat : 22% du PIB

Source : www.securite-sociale.fr données exécutées 2011

La Sécurité Sociale La protection sociale en chiffres (2/2)

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Source : http://www.securite-sociale.fr/IMG/pdf/2012_chiffres_cles.pdf

L’en3sUne grande école de service publique et un organisme de sécurité sociale à part entière

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• 50 années de présence

• 1 mission : former les cadres dirigeants de la sécurité sociale

• Un positionnement de caisse nationale permettant d’agir sur les branches et les régimes

L’en3sDifférents produits de formation pour différents publics

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• Formation continue du personnel de sécurité sociale

• Politique internationale

• Formation initiale des cadres dirigeants

•Concours d’entrée (interne / externe)•Validation de compétences

Le RESPL’En3s fait partie du RESP, elle rencontre des problématiques similaires aux autres membres

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Etude de cas

Le recrutement sur concours met-il en avant un phénomène de

discrimination des candidats ?

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Méthodologie Le travail du statisticien, évoluer dans un cadre structuré

11/23Le recrutement sur concours met-il en avant un phénomène de discrimination des candidats ?

ProblématiserIdentifier ce que l’on cherche et émettre les premières hypothèses

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Statisticien

Esprit du directeur

Le recrutement sur concours met-il en avant un phénomène de discrimination des candidats ?

ChercherLa collecte des données et la rencontre des premières difficultés

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• Identifier la bonne source de données

• Recenser les variables disponibles• Ecarter les variables non pertinentes• Conserver les variables adéquates

• Identifier la population à étudier• Intégralité de la population• Echantillonnage

• Taille et type de l’échantillon

• Valider la qualité des données

Le recrutement sur concours met-il en avant un phénomène de discrimination des candidats ?

ChercherSélectionner les variables à utiliser

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Liste des données disponibles :

Données communes Internes et Externes

Statut : Interne / Externe Civilité : H / F Nom PrénomNom de jeune fille Date de naissance Département de naissance Commune de naissanceNationalité Situation familiale (mar., div., célib) Nom marital antérieur Nombre d’enf a chargeService national (JAPD…) CSP ind CSP Père CSP MèreAdresse Diplôme Nombre de tentative Choix des épreuvesLieu d’examen Centre de prépa Prépa par correspondanceNombre de points obtenus au concours admission

Données spécifiques aux internes

Régime Date d’entrée institution Date entrée org actuel Tel proNom et adresse org actuel Code postal org Commune org Dernier emploi occupéFonction Domaine d’activité Niveau de rémunération Type de prépa

Le recrutement sur concours met-il en avant un phénomène de discrimination des candidats ?

ConstruireLes logiciels imposent des formats de données, il faut donc les recoder

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Variables brutes (ci-dessous, 1 observation extraite du logiciel interne de l’En3s)

Construire le modèle

1) Coder les variables2) Choix du modèle

* Comment choisir le modèle ?MCO, modèle quali, modèle de durée, séries temporelles, ACP, stats des.

ID_PERSONNE NOM PRENOM ANNEE ANNEE_NAISSANCE ORIGINE CIVILITE CD_REGION CD_PROFESSION CD_EMPLOI_PERE CD_EMPLOI_MERE SITUATIONFAM111111 Pleupleu Mauricette 2007 1984 E 1 10 9 6 8 Célibataire

NB_ENFANT ANNEEDERNIERDIP CD_NIVEAU_DIP INTITULE PREPA_CORRESPONDANCE TYPEPREPA VILLE_PREPA LIBELLE RANG NB_PASSAGE ECOLE

2006 28MASTER 1 GESTION

MRH 0 Autre IPAG STRASBOURGNon

admissible 414 1 UNIVERSITE

Le recrutement sur concours met-il en avant un phénomène de discrimination des candidats ?

ConstruireDes résultats à analyser et à interpréter

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Quelles conclusions ?

externe internedéfinition variable

âge age 0,496 0,475âge au carré age_sq 0,435 0,356

genre gender 0,179 0,032réside en ile de France idf 0,492 0,343observation étudiante etu 0,007 n.d

au moins un parent cadre par_cad 0,001 0,754observation non célibataire marital 0,412 0,788

années d'expérience professionnelle xp 0,368 0,849années d'expérience professionnelle au carré xp_sq 0,610 0,952

niveau bac + 5 bac5 0,399 0,295l'ind à suivi une prépa prepa 0,054 n.d

nombre de tentative au concours d'entrée essais 0,836 0,768

Le type d'établissmeent supérieur fréquenté (aucun, univ, ecole sup.)

univ 0,000 0,004

niveau remu w n.d 0,023

p value

Résultats portant sur 347 observations d’individus externes et 124 internes présents aux épreuves

Le recrutement sur concours met-il en avant un phénomène de discrimination des candidats ?

ConstruireDes résultats à analyser et à interpréter

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Quelles conclusions ?

Un externe étudiant, de parents cadres, issu d’une grande école et ayant suivi une prépa a plus de chance de réussir qu’un individu sans ses caractéristiques

Un interne mâle, avec un poste élevé dans l’institution et possédant un diplôme d’étude supérieure possède plus de chance de réussite qu’un individu sans ses caractéristiques

Il n’y a pas d’égalité d’admission au concours

externe internedéfinition variable

âge age 0,496 0,475âge au carré age_sq 0,435 0,356

genre gender 0,179 0,032réside en ile de France idf 0,492 0,343observation étudiante etu 0,007 n.d

au moins un parent cadre par_cad 0,001 0,754observation non célibataire marital 0,412 0,788

années d'expérience professionnelle xp 0,368 0,849années d'expérience professionnelle au carré xp_sq 0,610 0,952

niveau bac + 5 bac5 0,399 0,295l'ind à suivi une prépa prepa 0,054 n.d

nombre de tentative au concours d'entrée essais 0,836 0,768

Le type d'établissmeent supérieur fréquenté (aucun, univ, ecole sup.)

univ 0,000 0,004

niveau remu w n.d 0,023

p value

Résultats portant sur 347 observations d’individus externes et 124 internes présents aux épreuves

Communiquer A la fois la dernière étape du processus et la plus importante

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• Un résultat mal communiqué est un résultat inexploitable / inexploité

• Si votre lecteur n’a pas confiance en votre travail, votre travail ne vaut rien

Le recrutement sur concours met-il en avant un phénomène de discrimination des candidats ?

Les difficultés quotidiennes

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Outre les aspects techniques il faut être vigilant sur :

•Les enjeux politiques• Que faire si les résultats à présenter sont négatifs pour l’Ecole ?

•Les enjeux sociaux• Une étude axées sur les problématiques d’emplois doit si possible

associer des partenaires sociaux

•Les enjeux techniques• Attention à l’utilisation abusive du jargon statistique

• MCO, régression, significativité sont des mots peu connus du public

•L’automatisation• Les études menées sont chronophages• Toujours essayer d’automatiser les traitements pour gagner du temps en

N+1

Les outils à votre disposition

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• Les outils de collecte de données• Programmation mysql• Programmation php 5

• Les outils de traitements• Excel et Access

• Programmation Visual Basic

• Logiciel stats• SPSS très bon visuel et utilisation des menus• SAS utilisés partout et automatisation simple• STATA facile d’utilisation• R logiciel libre

• Technologie Google

• SPHINX

bibliographie

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Luc Behagel, « Lire l’économétrie », Collection REPERES, 2006

Anderson, Sweeney, Williams, « Statistiques pour l’économie et la gestions », de boeck, 2010

Site utiles

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