L’INFLUENCE DU SOUTIEN SOCIAL SUR LE BIEN-ETRE

M1 Ingénierie des Données et Evaluations Econométriques

Document Antiplagiat

Je soussigné, AKLIMA Koffi Emmanuel, certifie par la présente que ce document est une œuvre originale. Toutes les informations, idées, analyses, et conclusions présentées dans ce travail sont le fruit de mes propres recherches et réflexions.

Je m’engage à ce que :

Toutes les sources utilisées dans l’élaboration de ce document ont été dûment citées et référencées conformément aux normes académiques en vigueur.

Aucun passage, paragraphe ou idée n’a été repris ou copié sans citation appropriée et sans respect des droits d’auteur.

Toutes les données, figures et tableaux présentés sont le résultat de mes propres travaux ou ont été correctement attribués aux auteurs originaux.

Remerciements

Nous tenons à remercier sincèrement notre responsable de filière et directrice de mémoire, monsieur Phillippe COMPAIRE, qui nous a permis de réaliser ce mémoire grâce à sa disponibilité, son encadrement et ses observations tout au long de la rédaction.

Merci à tous nos professeurs et à l’Université d’ANGERS pour la qualité de la formation que nous avons reçu tout au long de l’année.

Résumé

Avec le changement de génération et le capitalisme à son paroxysme, les sociétés contemporaines ne donnent toujours pas une place de qualité aux personnes agées comme autrefois. La plupart des personnes agées voient leur bien-être se dégrader sans pouvoir y faire grande chose.

Notre étude s’inscrit dans cette problématique et se donne pour objectif de comprendre comment le soutien social peut influencer le bien être des personnes agées.

Notre recherche se fonde sur l’exploration de la base de données Share, wave6.

Cette investigation aboutit aux principaux résultats suivants : Même si les personnes agées ont des interactions sociales, ces relations doivent être de qualité pour pouvoir améliorer leur bien-être, en effet il a été démontré dans cette étude qu’il est effectivement possible d’avoir plusieurs relations sans pour autant aller mieux.

La proximité des siens améliore le bien être des personnes agées.

Aussi, à mesure que les individus prennent de l’âge, le bien être diminue naturellement faute de la dégradation de la santé et de plusieurs autres facteurs les affectants au viel âge.

Enfin, pour améliorer leur bien-être, des résultats significatifs n’ont pas été trouvé sur le fait que le don et le contre don pourraient y contribuer.

Sigles et abreviations

IMC : Indice de Masse Corporelle

AVC : Accident vasculo-Celebral

MCO : Moindre carrée Ordinaire

Avant-propos

Pour certains, « l ’enfer c’est les autres ». Pour d’autres encore, l’homme est un être sociable et ne peut s’épanouir nulle part ailleurs sans le soutien des siens.

Peu importe l’angle sur lequel l’on se positionne, l’accès aux nécessités de la vie est médié par deux forces antagonistes :la coopération et la compétition.

Introduction

Le vieillissement progressif de la population est un processus de longue date qui transforme peu à peu les sociétés, particulièrement les sociétés européennes dans leurs dimensions démographique, sociale et économique (Brown & Lynch, 2015 ; Commission européenne, 2018). Le cas du vieillissement de la population française est souligné dans les études de Robert-Bobée (2007) qui estime à environ 20 à 22 millions de personnes âgées (âge supérieur à 60 ans) en 2050.

Les personnes âgées incarnaient autrefois la sagesse dans nos sociétés d’antan. Amadou Hampâté-Bâ, dans son discours prononcé en 1960 devant l’assemblée de l’UNESCO en rapport avec la place des personnes âgées pour la préservation de la culture dans le contexte africain, cite : « En Afrique, un vieillard qui meurt, c’est une bibliothèque qui brûle » (ESMA – Paris 1). Cependant, les mutations sociales de notre génération tendent à les considérer comme un fardeau dans certaines de nos contrées, en raison du vieillissement qui s’accompagne d’une baisse de certaines capacités fonctionnelles et cognitives.

Les sociétés modernes capitalistes, que nous avons contribué à bâtir sur la maximisation de l’utilité, contribuent à dégrader nos valeurs humaines et nous assujettissent à un nouveau paradigme du chacun pour soi, ignorant parfois les racines sociales. La montée du capitalisme et la recherche de la maximisation de l’utilité personnelle, caractéristiques de l’anthropocène, font que nos jours sont caractérisés non seulement par l’épuisement des ressources matérialisé par le dépassement, qui n’est rien d’autre que la résultante de la course sans merci à l’utilité, mais aussi et surtout par des contraintes existentielles à l’endroit des personnes improductives, notamment les personnes âgées qui désépargnent à leurs vieux jours selon la théorie du cycle de vie de Modigliani (1954).

La dépravation de certaines mœurs ainsi que la perte des valeurs sociétales d’autrefois ont des conséquences sur le bien-être des personnes, surtout des plus âgées, une classe vulnérable et nombreuse de la société européenne. Depuis que la course effrénée au gain sans scrupule mine le monde, nos sociétés ont tendance à mettre de côté le besoin d’appartenance longtemps théorisé par Abraham Maslow. Les sociétés occidentales, qui sont pour la plupart au stade d’accomplissement selon le principe de Maslow, souffrent d’un mal social, pourtant la vie sociale est le socle d’une communauté équilibrée (HubSpot).

En réalité, il est constaté dans les études de Holt-Lunstad et al. (2015) La solitude et l’isolement social comme facteurs de risque de mortalité : une méta-analyse - PubMed (nih.gov) que l’isolement social, réel et perçu, est associé à un risque accru de mortalité et de dépression précoce chez les individus, en particulier chez les plus âgés. Les nombreux programmes d’accompagnement de fin de vie des personnes âgées (PARIS EN COMPAGNIE | engagement)¹ démontrent également le pouvoir du soutien social et de l’entraide mutuelle, surtout pour les personnes vulnérables.

Plusieurs études, des plus anciennes (Henderson, 1992) aux plus récentes, dont la plus connue est celle de l’OMS, confirment que le bien-être des personnes est tributaire de plusieurs facteurs, mais le point de convergence entre elles reste le critère social qui contribue farouchement à l’épanouissement des Hommes sous toutes ses formes. Bien que cet avis n’ait pas été partagé par certains philosophes des siècles précédents (« L’enfer, c’est les autres » – Jean-Paul Sartre), il est clair que le soutien social joue un rôle crucial.

Les personnes très âgées (85 ans et plus) estiment, selon Farquhar (1995), que la dégradation de leur bien-être est due à un manque de contacts sociaux, un grand ressenti de solitude, d’impuissance des capacités, de dépression souvent associée au deuil. De l’autre côté, une autre catégorie de personnes, que l’auteur appelle les jeunes vieux, estime que leur bien-être est affecté par le soutien social, mais vu sous l’aspect matériel et de la capacité fonctionnelle.

Il est impérieux de souligner qu’à un certain niveau, quel qu’il soit, le soutien social, sous ses diverses formes (financière, proximité, etc.), influence le bien-être des personnes âgées, en l’améliorant ou en le dégradant selon les cas.

Vu l’importance du bien-être des personnes en fin de vie, une tentative d’enrichissement des connaissances sur ce sujet devient une nécessité. Apporter une modeste contribution à cette vaste revue de littérature déjà existante sur le sujet s’impose pour atteindre cet objectif.

Pour ce faire, la première partie de ce mémoire fera l’objet d’un passage en revue des écrits disponibles sur la notion du soutien social aux personnes âgées. La seconde partie consistera en une analyse statistique basée sur nos données (Share). La causalité sera étudiée en dernier ressort par deux modélisations économétriques. Enfin, une discussion et des pistes pour les recherches futures concluront notre étude.

Partie1 : Cadre théorique et méthodologique de la recherche

Cette première partie mettra en lumière la ligne directrice que nous suivrons au regard des études de nos prédécesseurs sur la question du soutien social en rapport avec le bien-être des personnes âgées. Elle comporte quatre sections. Dans la première section (approche définitionnelle), il sera question de situer le sujet dans son contexte. L’objectif de la deuxième section (Revue de littérature) est de présenter des travaux effectués en rapport avec notre sujet. Cette partie nous permettra d’aborder dans le même sens notre travail qui vise à comprendre et à déterminer comment dans les études précédentes la question du soutien social et son influence sur le bien être des personnes âgées a été abordé. L’objectif et les hypothèses du travail ferons l’objet de la troisième section et, la méthodologie, à la dernière section de cette partie nous permettra de comprendre comment les données seront traitées économétriquement pour leur donner du sens et pour utiliser les informations qui pourraient surgir à des fins de prévisions économiques.

1.1 Approche définitionnelle selon notre contexte

Le bien-être

Le bien-être est une notion pluridisciplinaire et complexe à définir. Pour mieux cerner ce mot dans notre contexte, il serait judicieux de le définir dans son contexte global. Plusieurs disciplines, selon leur diversité et leurs spécificités, utilisent le vocable « bien-être ». Ce mot peut être régulièrement rencontré chez nous, scientifiques des données, en économie, en médecine, mais aussi et surtout en sciences humaines. Même si les sens tendent à être proches au-delà des frontières disciplinaires, une différence nette est marquée dans la traduction anglaise. Le bien-être matériel (welfare en anglais) est d’origine économique, quant au bien-être subjectif que les Anglais appellent (well-being), il trouve ses origines en psychologie et en sociologie. Il se rapproche plus du mental chez les psychiatres, une sorte de paix que ces derniers caractériseraient d’état de bonheur. Une autre perspective de définition du bien-être est la santé physique,qui est beaucoup developpé en sciences de la santé que les médecins appellent santé physique. Elle est réclamée par leur discipline pour mettre en relief la notion de la santé du corps et l’épanouissement des sens.

Malgré la multitude de définitions observée pour la notion de bien-être, le point commun se perçoit au niveau de l’atteinte d’un certain niveau de plaisance, d’aisance, de jouissance ou de satisfaction. En effet, le bien-être peut être évalué de façon objective ou de façon subjective. Depuis les siècles précédents, des tentatives de définition de la notion de bien-être ont été faites par des courants de pensées. Le plus répandu en économie est celui des utilitaristes avec Jeremy Bentham (1748-1832) comme chef de file, John Stuart Mill (1806-1873) et Herbert Spencer (1820-1903). En effet, ils mesurent le bien-être à la satisfaction et lui procurent une mesure cardinale.

L’évaluation économique, bien que non parfaite, du bien-être subjectif, depuis quelques années est l’IDH (Indice de Développement Humain). C’est un indicateur composite développé par l’UNDP (United Nations Development Programme, 2011). L’IDH est un index qui mesure la qualité de vie au plan macroéconomique, constitué de trois dimensions : santé (espérance de vie à la naissance), éducation (durée moyenne de la scolarisation) et niveau de vie (produit intérieur brut par habitant). Cet indice permet de classer les pays (en termes d’IDH, la France est classée 20e sur 187).

Le bien-être dont nous faisons lieu dans ce présent document couvre un champ large, il intègre le bien-être objectif, le volet matériel, car il est tributaire des variables telles que les aides financières, mais il est beaucoup plus axé sur le bien-être subjectif car il prend plus en compte le critère social. C’est la subjectivité de cette mesure qui lui confère une échelle de notation (variable casp définie plus haut). Il englobe ainsi au-delà de la notion d’utilité car il tient compte aussi de la subjectivité.

Il est difficile de faire une définition univoque de la notion de bien-être, mais la plus aboutie qui se rapproche de celle dont traite notre sujet de recherche est celle admise par l’OMS qui la définit comme « un état de complet bien-être (épanouissement) physique, mental et social, et [qui] ne consiste pas seulement en une absence de maladie ou d’infirmité » (Organisation mondiale de la santé, 2019).

Ainsi, au travers de notre base de données, il sera question d’observer l’influence, si elle existe, du soutien social sur le bien-être qui est tributaire des facteurs non pas seulement matériels, mais aussi et surtout des caractéristiques émotionnelles (présence d’émotions positives ; émotions négatives comme la dépression ou l’anxiété faibles ou absentes) et évaluatives (satisfaction globale et relative aux domaines de la vie) au regard en partie de la définition empruntée à Diener (2000, p. 34).

En somme, le bien-être est caractérisé ici comme une sorte de satisfaction générale de la vie, prenant en compte tous les aspects y afférents. Il sera donc question d’observer dans cet essai comment le volet social, par ses aspects qualitatifs et quantitatifs, affecte la qualité de vie générale des personnes âgées.

Pour mieux cerner notre sujet et pour en faire une étude critique, explorer les précédentes revues qui s’y sont intéressées s’impose.

1.2 Revue de littérature

Dans la revue de littérature de Holt-Lunstad, Smith & Layton (2010), le bien-être est fonction de la perception du soutien social (ou soutien social perçu), qui est une mesure fonctionnelle des relations sociales, à côté de la perception de la solitude et du soutien reçu. La perception de la solitude pousse les personnes âgées à être plus pensives et plus apeurées face à un avenir incertain, ce qui n’est pas sans conséquence sur leur bien-être. C’est pourquoi “devenir grand-parent pourrait être associé à un meilleur bien-être” (Giorgio Di Gessa, Valeria Bordone, Bruno Arpino, 2020). En effet, devenir grand-parent améliore temporairement le niveau de bien-être des personnes âgées, surtout des grands-mères, comme souligné par les auteurs. Cela est dû à la réjouissance de voir leurs enfants devenir parents, mais aussi à l’élargissement du cercle familial, augmentant ainsi le contact social.

Plusieurs auteurs partagent l’idée que devenir grand-parent augmenterait le bien-être des personnes âgées. Cependant, les résultats les plus concluants montrent que le bien-être accru résulte non seulement du fait d’être grand-parent, mais surtout d’être impliqué et actif avec les petits-enfants, donc d’avoir des contacts fréquents avec eux (P. Sheppard, C. Monden, 2019). Ces auteurs démontrent ce phénomène en utilisant les données de l’étude Share (la même que nous utiliserons dans ce mémoire) dans 15 pays d’Europe.

Cependant, la grand-parentalité pourrait aussi affecter négativement le bien-être de certaines personnes, surtout celles devenues grands-parents très tôt. Ces derniers, souvent complexés, voient la grand-parentalité précoce comme une source de problèmes familiaux, ce qui agit négativement sur le bien-être en brisant les liens entre grands-parents et parents.

Le concept de soutien social en lien avec le bien-être est un sujet assez vaste et sous-étudié. En effet, le soutien social, du fait qu’il puisse prendre plusieurs formes non toujours perceptibles, n’est pas toujours facile à cerner. Le soutien émotionnel, comme le contact avec les petits-enfants, en est un exemple palpable.

L’un des précurseurs de la question du soutien social qui serait en mesure d’influencer le bien-être est Henderson (1992) (Soutien social et dépression, apa.org). Il est plus optimiste sur la perception du bien-être en lien avec le soutien social et souligne que dans les années 1980, certaines hypothèses distinctes sur le soutien social ont été établies.

La première hypothèse est que le soutien social servirait à lutter contre le stress ou les adversités, protégeant ainsi du développement de troubles psychologiques. Cette hypothèse est soutenue par Tajvar, Grundy & Flechter (2017), qui soulignent que le soutien social pourrait atténuer la menace ou le stress de deux manières chez les personnes âgées. D’une part, le soutien des pairs permet d’interpréter la situation menaçante de façon moins intense, la rendant plus gérable. D’autre part, le soutien social contribue à réduire la réaction émotionnelle négative induite par la situation menaçante. Les auteurs mettent ainsi en avant le soutien social en termes de proximité qui améliore le bien-être des personnes âgées.

La deuxième hypothèse considère que le soutien social pourrait aider les personnes ayant développé des symptômes. Cattenom, White, Bond, & Learmouth (2005) (Prévenir l’isolement social et la solitude chez les personnes âgées : examen systématique des interventions de promotion de la santé | Vieillissement et société | Noyau de Cambridge) proposent différentes interventions pour des personnes âgées entre 38 et 93 ans ayant des problèmes de santé mentale ou récemment endeuillées, afin de réduire le sentiment de solitude. Leur conclusion est que les personnes ayant bénéficié de groupes de soutien social ont mieux su atténuer leur solitude et reprendre goût à la vie. Ces faits sont confirmés par d’autres études (Golden et al., 2009 ; Schnittger, Wherton, Prendergast, & Lawlor, 2012). Golden et al. (2009) traitent de la perte de proches (conjoints, amis, famille) par les personnes âgées, ce qui réduit leur réseau de soutien social et favorise la solitude. Selon eux, le veuvage est un facteur de risque important de solitude, affectant directement le bien-être des personnes âgées (Facteurs de risque et voies médiatrices de la solitude et du soutien social chez les personnes âgées vivant dans la communauté - PubMed (nih.gov)). Schnittger et al. (2012) distinguent entre la qualité et la quantité des relations, concluant que le soutien social a un effet direct sur la solitude, qui à son tour affecte le bien-être des individus se sentant isolés.

La troisième hypothèse propose qu’un faible niveau de soutien social est associé à une envie suicidaire plus élevée chez les personnes âgées. Les personnes ayant des relations sociales satisfaisantes ont une probabilité de survie plus élevée que celles ayant des relations sociales faibles ou insuffisantes. Chang Q, Chan CH, Yip PSF (2017), dans leur étude portant sur 203 152 participants extraits de 7 bases de données médicales et sociales, concluent sur des preuves significatives de l’amélioration du risque de suicide en fin de vie grâce à l’amélioration des relations sociales.

Landau et Litwin (2011) évaluent le soutien social en mesurant le soutien social disponible. Pour ce faire, ils ont demandé aux personnes âgées quelles étaient les personnes importantes pour eux et à qui elles s’adresseraient pour obtenir différents types de soutien (socialisation, aide pratique, aide financière, conseil, soutien affectif, confident, parler de l’Holocauste).

1.3 Objectifs et hypothèses de recherche

Objectif

Bien que les interactions sociales produisent des effets sur le bien être des individus selon la littérature, la plupart du temps, quantifier ses effets ou les estimer en termes de gain n’est pas toujours aisé. Le fait d’avoir une estimation de la contribution de chaque articulation du soutien social sur le bien être des personnes âgées ne demeure pas très connu.

Nous n’avons pas trop d’informations sur comment la taille de la famille, la proximité de sa/son partenaire, recevoir de l’aide ou en donner modifient le bien être des personnes âgées.

En tenant compte de ces facteurs, des caractéristiques propres aux individus et de plus encore, il sera question de déterminer la contribution si elle existe de différents volets du soutien social sur le bien être des personnes âgées en France au travers de la base de données Share.

Hypothèses

Au regard des différentes études explorées et présentées dans notre précédente revue de littérature, il s’avère que le bien être soit associé à une panoplie de variables qui agissent de diverses manières sur ses variations. Étant donné que l’objectif cité plus haut de cet écrit est de capter le maximum d’informations imputables à l’influence du critère social sur le bien être des personnes âgées, et surtout de savoir quelles formes de soutient social est susceptible d’améliorer ou de détériorer le bien être des personnes âgées, Il s’en suit la problématique suivante :

Quel est l’impact du soutien social sur le bien être des personnes agées?

La réponse à cette problématique demande un travail méthodologique rigoureux. De ce fait, pour atteindre l’objectif prédéfini, surgissent les hypothèses suivantes. Hypothèse1 : Une famille plus large a tendance à augmenter le bien être des personnes âgées.

Hypothèse 2 : La proximité des siens contribue à augmenter le bien être des personnes âgées.

Hypothèse 3 : Les individus les plus solitaires, à mesure de l’avancement de l’âge, ont tendance à être moins heureux. (Âge et vit avec son épouse ou taille de famille).

Hypothèse 4 : La socialisation par le partage, notamment le don et le contre don peu importe la forme contribue à augmenter le bien-être des personnes âgées. (Les deux variables sp).

Ces hypothèses ont été émises eu égard des études précédentes ayant exploré le sujet en question et elles feront l’objet de vérification tout au long de ce présent document.Mais avant , le prochain point abordera la méthodologie de recherche.

1.4 Méthodologie de la recherche

Pour mieux analyser économétriquement nos données, ce mémoire fera l’objet de deux types de modélisations. Il sera question dans un premier temps d’une régression par les Moindres Carrés Ordinaires (MCO), ensuite, dans un deuxième temps au travers d’un modèle logistique ordonné sur la variable mesurant le bien être des individus, nous déterminerons les variables exogènes à même d’influencer les différentes probabilités d’appartenance aux niveaux de bien être que nous déterminerons. Pour ce faire, la présente méthodologie explore la méthode de nos régressions futures

Les MCO

La régression par les moindres carrés ordinaire présente la structure causale détaillée du bien être en fonction des variables en lien avec le social.

Chaque Français représentatif est considéré comme ayant un niveau de bien être Y dans la sixième vague de Share.

Le plus faible niveau de bien être étant de 14 points et le plus élevé de 48, la variable mesurant le bien être peut bel et bien être considérée comme quantitative continue, nous pourrons en effet appliquer sans ambiguïté la méthode des MCO sur cette variable endogène. Il n’est également pas trop tenu compte dans ce modèle les effets de la santé, de la récurrence des maladies ainsi que de d’autres variables à mesures d’influencer le bien être selon la précédente revue car elles sortent de notre champ de sujet.

Néanmoins, chaque individu se caractérisant par sa personnalité distincte, il ne sera pas omis d’inclure dans le modèle les variables qui prennent en compte la singularité de chaque individus (âge, sexe, revenu ,…)

Avec pour but de maximiser la somme des carrés expliquée, c’est-à-dire d’expliquer au maximum les causes sociales de la variabilité du bien-être, certaines variables seront associées par des interactions et d’autres se verront élevé au carré pour la vérification de l’effet seuil.

L’estimation optimale est obtenue si le modèle présente un bon pouvoir explicatif (R2) et des variables en lien avec le volet social expliquant significativement le bien être des personnes âgées.

Toujours est-il que les données parlent d’elles-mêmes et que les estimations ne sont que les résumés de ce qu’elles disent, il n’est donc pas exclu que certaines variables que l’on pense pouvoir être significative ne le soient pas dans une estimation par les MCO.

Logit ordinal

En règle générale, la régression logistique est utilisée lorsque la variable dépendante n’est pas quantitative, c’est-à-dire qu’elle n’est pas sous forme quantitative continue. Elle peut donc être binaire (on parle de modèle logistique) ou catégorielle (ordonnée ou non) ainsi, selon le cas, il peut s’agir d’un modèle logistique ordinal ou multinomial.

La régression logistique permet, comme la régression linéaire, de hiérarchiser les contributions des variables indépendantes (ici, les déterminants sociaux et sociétaux du bien-être) à l’explication de la variable dépendante (le bien être).

Dans ce type de modèle, à la différence de la régression linéaire multiple, la variable dépendante représente une probabilité.

En effet, elle est caractérisée en une probabilité d’apparition d’un événement (par exemple : avoir « un faible niveau de bien être » plutôt que « un haut niveau de bien être » ou un « niveau intermédiaire de bien être »).

La probabilité de réalisation de l’une des catégories est modélisée par une fonction non linéaire de la combinaison linéaire des variables explicatives, cette fonction maximise la probabilité de retrouver l’événement observé.

Dans le cadre du classement du niveau de bien être, allant du plus bas score au plus élevé, pour l’application du modèle logistique ordinal, la catégorisation du bien-être a été faite comme suit,le premier quart de la population , c’est-à-dire les 25% plus faibles ont été considéré comme ayant un casp faible , ainsi , tout niveau de bien être inférieur ou égal à 35 est considéré comme bas, tout niveau compris entre 36 inclus et 43 inclus , c’est-à-dire les 50% au centre de la distribution du casp sont considéré comme ayant un bien être intermédiaire et tout niveau de bien être supérieur à 43 , est considéré comme élevé et ceux-ci représentent les 25% plus haut en terme de bien-être.

Il nous apparait ainsi 3 paliers, notés respectivement 1 pour le faible niveau de bien être, 2 pour le niveau intermédiaire et 3 pour le summum.

Il est nécessaire d’effectuer un modèle qui se veut d’ordonner ses différents niveaux de bien être car la méthode des MCO qui estime pour la totalité de niveau de bien-être a pour limite de ne pas scinder (pas de barrière) entre les différentes catégories de bien-être. A la différence de cette méthode, chaque catégorie de bienêtre sera impliquée et donc, se verra caractériser particulièrement afin de mieux prendre en compte les variables qui, par le biais social pourraient agir sur les différentes catégories prises individuellement. La régression logistique multinomiale est utile dans ce cas car nous souhaitons classer des sujets (les personnes âgées selon leurs niveaux de bien être) en fonction des valeurs d’un groupe de variables de prédicteur (l’âge, le sexe, le revenu…) qui sont binaires pour certaines (sexe), catégorielle pour d’autres (statut matrimonial) et quantitatives discrètes pour les unes (âge).

Ainsi, le modèle logit ordinal estimera le modèle suivant :

               1 niveau Faible
               
   Bien être : 2 Niveau intermédiaire

               3 Niveau élevé

En fonction des variables en lien avec le soutien social et d’autres variables qui prennent en compte la singularité des répondants.

Pour mieux faire l’analyse économétrique, une statistique descriptive s’impose. Cette dernière permettra la prise en main des variables de la base de données.

Partie 2 : Statistiques descriptives et analyse de données

Au regard de la structure de la population européenne qui devient de plus en plus vieillissante, la commission européenne, principal bailleur de fonds du projet SHARE, consacre une attention particulière à cette classe dite vulnérable de la société.

SHARE est une enquête sur la santé, le vieillissement et la retraite en Europe. L’enquête, dans les dernières vagues, s’est élargie à Israël en plus des pays membres de l’Union européenne. Inspirée d’études américaines (HRS : Health and Retirement Survey) et britanniques (ELSA : English Longitudinal Survey of Ageing), l’enquête SHARE, qui est à sa septième vague, a débuté en 2004 avec pour but de fournir des informations sanitaires, sociales, économiques et environnementales sur les classes âgées de la population.

Initialement, SHARE est un projet d’économistes, avec le temps et l’interaction de la discipline économique avec les autres pans de la société, SHARE offre désormais une vue assez complète sur le vieillissement et devient un carrefour disciplinaire. Les données collectées croisent un large champ d’application, notamment ceux sub-cités.

La vague 6, utilisée dans le cadre de ce mémoire, est assez récente. Elle a été menée en 2017 dans 17 pays et présente une innovation, une approche plus axée sur la santé des personnes âgées. En effet, la vague 6 s’articule autour de l’impact réciproque des facteurs économiques et sociaux sur l’état de santé des personnes âgées.

Le volet économique est capté dans cette vague par des questions en rapport avec le revenu et l’activité des répondants. Le volet social dans cette vague capture le changement dans le réseau social des individus, partant de la famille proche aux amis lointains. L’innovation dans le domaine de la santé dans cette vague est le fait que l’enquête aille au-delà d’un simple questionnaire. Des échantillons de sang ont été prélevés chez certains des enquêtés en vue de déterminer la survenance des maladies chez les personnes âgées, notamment les maladies cardiovasculaires, en vue d’y pallier. (SHARE - 6e Vague. Sixième vague du panel européen Santé, vieillissement et retraite (Enquête) (2015X710AU) - CNIS)²

2.1 Description de la base de données Share en long et en large

Les variables citées plus bas sont celles disponibles dans la sixième vague, elles feront l’objet de description selon le guide de Share.

Page 43 du guide en source.

Tableau : description des variables susceptibles d’être utilisées Source : guide EasyShare
Variables	Précisions	Codes
femelle	Sexe du répondant	0 : homme; 1 : femelle
âge	Age à l’entretien	Quantitatif
iv009_mod	Zone de localisation	1 :Grande ville; 2 :Banlieue ou périphérie de grande ville; 3 :Grande ville; 4 :Petite ville; 5 :zone rurale ou vilage
isced1997_r	isced1997_r stocke le codage de l’éducation CITE-97	0 : aucun; 1 : Niveau 1 – Enseignement primaire ou premier cycle de l’enseignement de base; 2 : Niveau 2 – Premier cycle du secondaire ou deuxième cycle de l’enseignement de base; 3 : Niveau 3 – Enseignement secondaire (secondaire supérieur); 4 : Niveau 4 – Enseignement postsecondaire non supérieur; 5 : Niveau 5 – Premier cycle de l’enseignement supérieur; 6: Niveau 6 – Deuxième cycle de l’enseignement supérieur; 95 : toujours à l’école; 96 : autre
eduyears_mod	Années d’études	Quantitative
mar_stat	État civil	0 : aucun; 1 : marié et vivant avec son conjoint; 2 : partenariat enregistré; 3 : marié, vivant séparé de son conjoint; 4 : jamais marié; 5 : divorcé; 6 : veuf
hhsize	Taille du ménage	Quantitatif
Partner_hh	Vivre avec un conjoint/partenaire	1 : vivre avec un conjoint/partenaire dans le ménage; 3 : vivre sans conjoint/partenaire dans le ménage; 97 : autre
mother_alive	La mère est elle vivante ?	1 :Oui; 5 :Non
Father_alive	Le père est il vivant ?	1 :Oui; 5 :Non
siblings_alive	Nombre de frères et soeurs vivants	Quantitatif
ch001_	Nombre d’enfants	Quantitatif
ch021_mod	Nombre de petits-enfants	Quantitatif
ch007_hh	Au moins un enfant dans le même foyer	1 :Oui; 5 :Non
ch007_km	Proximité résidentielle des enfants	1 :Oui; 5 :Non
sp002_mod	Reçu de l’aide de l’extérieur du foyer	1 :Oui; 5 :Non
sphus	Santé auto-perçue (version américaine)	1 : excellent; 2 : très bien; 3 : bon; 4 : juste; 5 : pauvre
chronic_mod	Nombre de maladies chroniques	Quantitatif
casp	Score de bien être	Quantitatif , de 12 à 48
Euro1	Depression	0 :Non selectionné; 1 :selectionné
Euro2	Pessimisme	0 :Non selectionné; 1 :selectionné
Euro3	Suicidalité	0 :Non selectionné; 1 :selectionné
Euro4	Culpabilité	0 :Non selectionné; 1 :selectionné
Euro5	Sommeil	0 :Non selectionné; 1 :selectionné
Euro6	Intérêts	0 :Non selectionné; 1 :selectionné
Euro7	Irritabilité	0 :Non selectionné; 1 :selectionné
Euro8	Appétit	0 :Non selectionné; 1 :selectionné
Euro9	Fatigue	0 :Non selectionné; 1 :selectionné
Euro10	Concentration	0 :Non selectionné; 1 :selectionné
Euro11	Plaisir	0 :Non selectionné; 1 :selectionné
Euro12	Larmes	0 :Non selectionné; 1 :selectionné
Eurod	Échelle de dépression	Quantitatif 0-12
hc002_mod	Visites chez le médecin	Quantitatif
mobilityind	Indice de mobilité	Qualitatif ordinal 0-4
Bmi	Indice de masse corporelle	Quantitatif
imc2	Indice de masse corporelle catégorisé	1 : inférieur à 18,5 – insuffisance pondérale; 2 : 18,5 - 24,9 – normal; 3 : 25-29,9 – surpoids; 1 : oui; IMC 4h30 et plus – obèse
co007_	Un ménage capable de joindre les deux bouts	1 : avec beaucoup de difficulté; 2 : avec quelques difficultés; 3 : assez facilement; 4 : facilement
thinc_m	Revenu net des ménages, imputé	Quantitatif
Cas_class	Les trois niveaux de bien être	1 : Faible; 2 : intermédiaire; 3 : Haut
foreign	Variable de classification des pays	1 :Etranger; 0:France

2.2 Statistique descriptive (STATA et Excel)

Les statistiques descriptives donnent une vue globale, résumée et stylisée des données, elles se veulent de prime abord de mettre en lumière les possibles zones d’ombres sur cette panoplie de chiffres et de nombres.

Il est impérieux avant l’entame de l’analyse des données d’en faire des statistiques assez diverses qui faciliteront la compréhension des liens et des implications entre variables.

Les statistiques seront d’abord observées sur l’ensemble des pays pour mieux situer le niveau de la France sur certaines variables avant d’entamer des statistiques sur elle-même.

Statistiques descriptives sur l’ensemble des pays

Observation du niveau moyen de bien être par pays

                      *Graphique 1 : Bien être par pays*

Les pays ont en moyenne un niveau de bien être supérieur à 32 points, la variance de bien être est élevée, allant des pays à niveau de bien être faible au plus élevé.

La France se situe de peu au-dessus de la moyenne de bien-être de l’ensemble des pays, elle présente un niveau de bien être d’environ 39 points, ce qui sous-entend qu’il y fait moyennement bon vivre pour les personnes âgées.

La Grèce et le Portugal se situent au bas de l’échelle avec des niveaux moyens de bien être assez bas derrière les valeurs moyennes enregistrées.

Le Danemark, la Suède et l’Australie constituent le trio du pelletons avec des niveaux de bien être moyens avoisinant les 41 points. En termes d’interprétation, les personnes âgées vivants dans ses pays sont les plus satisfaits de leur niveau de vie, de leur épanouissement.

Niveau de bien être par pays selon le sexe

                     *Graphe 2 : CASP par pays et par Sexe*

Ce graphique informe sur le niveau de bien être, classé sous une échelle de 1 à 3 c’est-à-dire du bas au mieux niveau de bien être selon les répondants dans tous les pays à notre disposition.

Cette variable qui sera la future dépendante dans notre prochaine régression logistique est marquée dans tous les pays par une prédominance du niveau de bien-être intermédiaire.

En réalité, le bien être des personnes âgées qui est tributaire de plusieurs facteurs exogènes semble être de qualité intermédiaire dans la majorité des pays si l’on s’en tient à la division faite selon la répartition de bien être en France que nous verrons plus bas. Comme la population a été divisée en quantile au vu de la France comme référence pour la détermination de ces niveaux de bien être, il est constaté que dans presque tous les pays, il y’a une différence d’avec le cas Français de la division du bien être que nous avons établi.

Les pays tels que l’Australie, le Luxembourg présentent un nombre infirme de personnes ayant un faible niveau de bien être contre une grande proportion de bien être élevée par rapport à la France.

Les pays tels que la Belgique et la Slovénie se rapprochent de la division Française en ce sens que peu importe le sexe, ceux qui ont les 25% plus de bien être équivalent en poids au 25% ayant le moins de bienêtre.

Quant à la France, objet principal de cette étude, elle présente une particularité de ce que les femmes sont plus nombreuses à avoir un niveau de bien être inférieur à 35 points. Il est également noté que si l’on s’en tient à la référence préétablie, les pays tels que Israël et le Portugal sont plus représentatifs dans les bas niveaux de bien-être et les niveaux intermédiaire, ce qui induit une sous-représentation du haut niveau de bien-être.

Nuage de points âge-revenu

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                    *Graphique3 : distribution âge revenu*

Il est constaté que les individus les plus jeunes ont des revenus les plus élevés, en effet, il s’agit des jeunes actifs.

Cette nette décroissance de la courbe d’ajustement et ce regroupement massif à l’extrême haut gauche traduit le fait que la population est constituée en majorité des personnes âgées et ayant des revenus à peu près similaires, il s’agit pour la plupart de la pension de retraite, qui ne connait pas une très grande variance.

Nuage de points bien être -revenu

                      *Graphique4 : distribution CASP revenu*

Dans tous les pays et particulièrement en France, il est constaté que le niveau de bien être évolue avec le revenu jusqu’à un certain seuil avant de redevenir constant.

Bien que la plupart des répondants aient un niveau de revenu annuel limité, inférieur à 100.000 euros pour la plupart, la courbe d’ajustement fait ressortir ce lien positif entre bien être et niveau de revenu, en effet, le point d’inflexion laisse entrevoir que l’accumulation sans scrupule n’est pas le seul déterminant du bien-être, il faut donc intégrer d’autres variables qui pourront l’expliquer.

Visualisation de la distribution du bien être en France et à l’Etranger

                    **Graphique : Distribution de bien être**

Par rapport à la distribution de la loi normale, les données de distribution du bien être dessinent un décalage vers la droite. Cela traduit que les individus ont tendance à se concentrer peu importe le pays à des niveaux de bien être très élevé.

Outre cela, il est remarqué une prédominance pour la France des valeurs extrêmes gauches, c’est-à-dire qu’un certain nombre de personnes âgées affirment avoir de faible niveau de bien-être.

Il serait judicieux de tester la normalité de la distribution du bien-être, chose que nous ferons dans les lignes qui suivent.

Statistiques descriptives pour la France

Les statistiques descriptives sont observées sur un ensemble de données variables selon le besoin d’informations et les variables ne présentant pas de valeurs manquantes, eu égard de données manquantes, certaines statistiques auront lieu sur des nombres non très élevé de personnes âgées.

Il est à noter que la base de données triée considère uniquement les répondants personnes de 50 ans et plus. Les quelques données aberrantes d’âge présentes ont fait l’objet de tri.

Résumé du casp

                    *Tableau : Résumé du bien être*

Les données du bien être en France dessinent une moyenne de 38,67 points sur un maximum possible de 48 points, l’écart type de 5,47 laisse entrevoir une faible variation de cette moyenne, par ricochet une concentration autour de celle-ci. Les personnes âgées en France ont pour la plupart un niveau de bien être non très loin de la moyenne. Nous notons cependant que seulement 1% des personnes âgées françaises tout sexe confondu a un niveau de bien être inférieur à 24 points/48 et plus de la moitié des Français ont un score de bien être supérieur ou égal à 39,5 points.

Les classes du modèle logistique établie dans la méthodologie proviennent de la distribution observée de bien être en France.

De quel paramètre social peu bien dépendre le niveau de bien être des personnes âgées Françaises ?

Test de normalité de la distribution des données de bien être

      *Tableau : test de normalité sur la distribution du bien être*

Ce test nous confirme à 5% l’hypothèse de rejet de la normalité de distributions du bien être des personnes âgées en France.

Pour ce qui est du kurtosis (3,13), mesurant l’aplatissement de la distribution, la distribution des données a un kurtosis non très loin de 3. On peut donc dire que la distribution tend à être mésokurtique, mais le test infirme cela au seuil de 5%, elle est donc leptokurtique, faute de la concentration de certaines données vers le maximum de bienêtre.

La condition sur le skewness de la distribution (-0,66) quant à présente un léger déséquilibre et un étalement à gauche.

Il nous vient donc à confirmer le fait que la distribution du bien être des personnes agées en France est leptokurtique et étalé vers la gauche.

Représentativité des genres

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    *GRAPHIQUE : représentativité des genres parmi les personnes âgées*

Peut importe leur milieu de résidence, les hommes et les femmes sont quasiment bien représentés dans notre échantillon.

En effet, les chiffres de l’INSEE (PART DES FEMMES EN? fRANCE EN 2015 - Search (bing.com)) estiment à environ 51% de la population Française la part des femmes en, 2015 , lors de la réalisation de la sixième vague de Share.

Observation du nombre d’années d’éducation selon la zone de résidence et le sexe des répondants

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             *Graphique : Education par localisation et par sexe*

Peu importe où ils vivent, les personnes âgées Françaises ont en moyenne le même nombre d’année d’éducation. En effet, il n’est pas observé graphiquement de disparités selon le sexe et la zone de résidence, une caractéristique principale des pays développés, l’éducation accessible partout et pour tous.

Cependant il est observé que les individus vivant dans les grandes villes et les banlieues ou périphérie des grandes villes présentent un nombre d’années d’éducation moyen supérieur à celui des autres et , les femmes semblent avoir un niveau d’éducation moyen plus grand que celui des hommes dans ls grandes villes .

Corrélation entre les variables

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                  *Graphique : corrélation entre les variables*

Cette matrice présente la corrélation entre les variables. Elle informe en premier lieu d’une forte corrélation positive entre les âges des deux partenaires. L’âge des partenaires évoluent simultanément et positivement à 83%, donc dans la plus grande partie des cas, cela exclut donc des couples très diversifiés en génération.

Aussi, le niveau de bien être des individus est en grande partie tributaire de leur santé perçue et de leur manifestation de dépression. Plus les personnes âgées ont une bonne santé perçue et mieux ils sont heureux, à contrario, plus ils sont dépressifs, moins ils ont une bonne qualité de vie et inversement.

Outre cela, Le niveau de bien être est positivement corrélé avec le niveau de revenus des répondants.

En effet, plus une unité de revenu supplémentaire est à mesure de faire augmenter le niveau de bien être de 0,24 points, selon le coefficient de corrélation de Pearson qui lui est associé.

Cependant, le niveau de bien être est quasiment indépendant du nombre de frères et sœurs en vie, d’enfants. En effet, l’étude ne précise pas le nombre de frères et sœurs initiales des répondants, chose qui pourrait mieux nous interpeler serait la différence entre le nombre de frères et sœurs que l’on a eu au cours de la vie et ceux en vie.

Quant à, elle est négativement liée au niveau de dépression, au nombre d’années d’études, positivement au niveau de revenu (20%) et à l’âge.

Outre cela, Le niveau de bien être est positivement corrélé avec le niveau de revenus des répondants.

En effet, plus une unité de revenu supplémentaire est à mesure de faire augmenter le niveau de bien être de 0,24 points, selon le coefficient de corrélation de Pearson qui lui est associé.

Observation selon l’hétérogénéité des vieux couples Français

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             *Tableau : composition des couples*

Il est observé que parmi les personnes qui ont des partenaires, la grande partie sont des couples mixtes. Une combinaison d’homme et de femme. Les couples de même sexe représentent que deux individus de tout notre échantillon, ce sont des femmes.

Test d’égalité de la moyenne de bien être selon le fait d’avoir reçu de l’aide ou pas

Après le test d’égalité des variances qui rejetait l’hypothèse de leur non-égalité (voir Annexe) , c’est au tour du test de l’égalité des moyennes de rejeter le fait que ceux qui reçoivent de l’aide ont un niveau de bien être plus grand que celui de ceux qui n’en reçoivent pas, il sera judicieux de le vérifier dans notre modélisation pour observer si recevoir de l’aide explique significativement le bien être des personnes âgées dans notre base de données.

Test d’égalité de la moyenne de bien être selon le fait d’avoir donné de l’aide ou pas

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Après que le test d’égalité des variances de bien être de ceux qui ont donné ou pas de l’aide au cours des 12 derniers mois aient rejeté l’hypothèse de leur égalité , au seuil de 5%.

Maladie chronique selon l’indice de masse corporelle

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Les personnes âgés de poids normal sont de près plus nombreux en France que ceux en surpoids.

La part des personnes obèses représente 21% de notre echantillon et seulement 1,54% pour les sous représentés , les personnes en dessous de l’IMC normal . Les individus qui ne souffrent d’ocune maladie chronique sont les plus nombreux , tout poids confondus ,,ils représentent près de la moitié de la population de personnes âgés de notre échantillon.

Pour un nombre de maladies chroniques assez elevé , la part des personnes en surpoids et des personnes obèses est également elevée.

Une remarque pertinente est que les personnes âgées ayant un poids normal sont pour la plupart du temps bien portant et répondent ne pas avoir de maladies chroniques. Les individus les plus gros et obèses sont seuls ceux qui présentent des nombres assez elevés pour plus de 3 maladies.

En effet, le surpoids et l’obésité augmentent la probabilité d’avoir des maladies cardiovasculaires , des AVC , de l’hypertension artérielle ainsi que de plusieurs maladies dites chroniqiues selon les résultats du rapport ESTEBAN de 2015 qui affirme que le surpoids toucherait plus de 49% des personnes adultes en France et 17% de personnes hommes et femmes touchés par l’obésité .Ces résultats ont été confirmé par l’assurance maladie universelle et accessibles au lieu suivant (Comprendre le surpoids et l’obésité de l’adulte | ameli.fr | Assuré).

Toujours selon ce rapport , une des causes probante du surpoids serait atribuable à l’absence d’activité sportive que nous testons dans la statistique suivante .

IMC et fréquence de sport.

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Parmi Les individus qui sont obèse, 56% de ceux-ci ne font jamais ou presque jamais le sport, ils représentent la proportion la plus élevée des répondants qui ne s’adonnent pas à la pratique sportive.

Ceux qui pratiquent le sport au moins une fois par semaine sont les plus nombreux, 615 répondants soit 30,4% et parmi eux, les individus ayant un poids normal sont les plus représentés.

Un nombre élevé d’individus en surpoids pratique également du sport plus d’une fois par semaine, ils sont au nombre de 103.

En effet, cela pourrait être expliqué par une reconversion de la discipline sportive en vue de l’obtention d’un indice de masse corporel plus bas et/ou encore par le fait de l’obésité génétique qui pourrait prévaloir chez ses individus selon AMELI.

Nous notons également plusieurs individus ayant un IMC normal qui ne pratique pas d’activité sportive, en effet, cela explique le fait que le sport n’est pas le seul déterminant de l’aspect physique ou de l’IMC des individus.

CASP par bmi2 en France

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En France, en moyenne, le niveau de bien être observé chez les individus n’est pas fortement variable selon le poids, il est remarqué que les individus présentant des situations d’obésité ont un niveau de bien être inférieur à celui des autres et, ceux en surpoids et ceux ayant un poids normal présentent un niveau de bien être de peu supérieur aux individus en sous poids.

Age dépression

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 *Graphique : Evolution de la dépression selon les différents niveaux d’âge*

Ce graphique présente l’avantage de combiner plusieurs informations. En réalité, il représente le poids des individus en plus de l’information qu’il contient.

En premier lieu, il est observé que la plupart des individus sont regroupés à l’extrême gauche, cela traduit clairement un niveau de dépression quasi nul pour la plupart de nos répondants.

Outre cela, l’échantillon est essentiellement constitué de personnes âgées, les âges sont tous supérieurs à 50 ans ici.

De plus, à mesure que l’âge évolue, les poids baissent pour d’annuler aux alentours de 90 ans. En effet, les poids des âges s’arrêtent à l’âge maximum de l’échantillon.

Les poids qui s’annulent donc traduisent qu’il n’y a pas de répondants excédents cet âge. Si l’on s’intéresse au niveau de dépression, il atteint son maximum de 12 avec en moyenne quelques répondants.

Bien être et revenu en France

             *Graphique : Bien être et revenu*

Le bien être est croissant du revenu jusqu’â un certain seuil selon le graphique, après quoi, pour des revenus aberrants, le bien être croit de nouveau de façon brusque.

Cela laisse entrevoir que jusqu’à un certain seuil, les individus ont besoin de revenus pour mieux se sentir, mais pour certains montant de revenu, celui-ci n’affecte pas le bien être ou pourrait l’affecter négativement, si l’ont fait abstention des fortunés présents dans l’échantillon.

En effet, pour eux à niveau très élevé de revenu, associe bien être élevé.

Dépression et Bien-etre

            *Graphique : dépression et bien être*

Les personnes âgées Française présentent pour la plupart une faible échelle de dépression, matérialisé par le regroupement massif à l’extrémité gauche du graphique.

Et comme constaté dans les illustrations précédentes, le niveau de bien être est élevé chez ses derniers.

Cependant, une nette corrélation négative est observée entre l’échelle de dépression et le niveau de bien être, la dépression serait donc un frein à l’épanouissement des personnes âgées Françaises.

Santé perçue et dépression

          *Graphique : santé perçue et dépression*

L’évolution de la santé perçue s’accompagne de celle de la bonne gestion de la dépression. Les individus qui se sentent en excellente forme sont les moins dépressifs, et inversement. Les Français les plus dépressifs affirment avoir une mauvaise perception de la santé.

Bien être et soutien

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            *Graphique : Soutien social et bien être*

Ce box-plot renseigne sur le niveau de bien être des personnes âgées Françaises selon qu’elles aient reçu ou donné du soutien peu importe la provenance ou la destination de celui-ci.

Les statistiques montrent qu’en moyenne, les personnes ayant reçu de l’aide ont un niveau de bien être plus élevé que celles n’ayant pas reçu.

Outre cela, le fait de recevoir de l’aide et d’en donner procure un niveau de bien être maximal au vu des observations, en effet, cela matérialise une socialisation des personnes. En rappel, l’aide n’étant pas forcément financière, le niveau de bien être ici élevé pourrait donc s’expliquer par le fait que les personnes âgées qui se sentent seules sont maintenant entourés et comblés par la présence des siens.

Les personnes âgées n’ayant pas reçu d’aide et qui en ont donné en retour présentent un niveau de bien être plus faible des observations, en réalité, l’aspect psychologique rentre ici en compte sur le fait de la perte d’utilité de ses derniers. En règle générale, ils ont subi des traumatismes, des déceptions et/ou des investissements sans retours favorables. Cela reste toujours la moyenne, une étude plus poussée sur les déterminants de ce phénomène pourrait être intéressante.

Et en terme plus classique, l’utilité ou le niveau de bien être associé aux individus n’ayant ni reçu ni donné du soutien, c’est-à-dire des personnes plutôt intraverties se situe à un niveau moyen des observations.

Observation des différents niveaux de bien être selon le sexe

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     *Graphique : niveau de bien être selon le sexe*

Ce graphique met en relief selon l’indice de masse corporel, le bien être des individus en fonction de leur sexe. De prime abord une remarque flagrante est l’absence ou l’infirme partie des répondants qui ont un indice de masse corporelle bas. Les femmes en dessous de l’indice de masse corporel normale présentent un niveau de bien être intermédiaire pour la plupart d’entre elles. En effet, pour la plupart des répondants, peu importe leur sexe et leur indice de masse corporelle, la qualité de bien être intermédiaire est surreprésentée. Quant à la qualité supérieure de bien être, elle est moins présente chez les personnes Obèses.

Nous notons également une grande représentativité des femmes d’indice de masse corporel normal contre un faible taux de femmes obèses et en surpoids par rapport aux hommes. Après avoir essayé de comprendre les données par des statistiques descriptives assez diverses, passons à présent à leurs analyses.

Analyse de données

Pour l’analyse de nos données, elles ont été recodées pour mieux tenir compte de la notion de subjectivité et de la sensibilité des données dont il est question. Après l’observation de certaines statistiques à échelle dont il y’avait lieu de recoder ont été faites comme suit :

Les ménages Françaises des personnes âgés ayant en moyenne 3 membres dans cette base de données, nous considérons comme famille nombreuse ceux ayant au moins 4 membres. Il en est de même pour les petits enfants, les grands parents ayant plus de 4 petits enfants seront considérés comme en ayant plusieurs, ceux ayant moins, comme pas très nombreux, et la catégorie de ceux qui n’en disposent pas.

La santé perçue qui varie de 1 à 5 chez les Français sera considéré de bonne santé perçue pour un score supérieur à 3, santé perçu moyen, score=3 et la faible santé perçue a un score inférieur à 3.

Et au regard de la littérature, les jeunes vieux seront ceux ayant un âge inférieur à 75 ans, les autres seront considérés comme des vieux.

Le niveau du casp sera utilisé comme celui matérialisé pour la régression logistique plus haut dans la méthodologie

Choix du nombre de dimensions Représentativité des modalités

Quelques analyses de données

L’objectif de cette partie n’est pas de fournir une analyse de données assez pointue de notre base de données, cette analyse s’inscrit plutôt dans une continuité de statistique descriptive sur la base Share, ainsi, nous passerons directement à une ACM après le choix de deux composantes principales suivant lesquelles nos données seront analysée.

Pour ce faire, les variables ont été recodées pour mieux tenir compte de la notion de subjectivité et de la sensibilité des données dont il est question dans ce mémoire. Après l’observation de la littérature et de certaines statistiques, les modalités de certaines variables ont été recodées comme suit :

Les ménages Français des personnes âgés ont en moyenne 3 membres dans cette base de données, nous considérons comme famille nombreuse les ménages ayant au moins 4 membres. Il en est de même pour les petits enfants, les grands parents ayant plus de 4 petits enfants seront considérés comme ayant plusieurs, Pour les personnes âgées ayant moins de 4 petits enfants, on dira qu’ils en ont peu.

La santé perçue qui varie de 1 à 5 chez les Français sera considéré comme bon pour un score supérieur à 3, un score inférieur ou égal à 3 sera considéré comme faible. Et au regard de la littérature, les jeunes vieux seront ceux ayant un âge inférieur à 75 ans, les autres seront considérés comme des vieux.

Le niveau du casp sera utilisé comme celui matérialisé pour la régression logistique plus haut dans la méthodologie, c’est-à-dire à un casp faible, on associe moins de 35 points, un casp bon aura un score supérieur à 43 et, l’intermédiaire sera compris entre 36 et 43. (mettre lien de renvoie à logit ordonné)

Représentativité des variables choisies

Observation de la représentativité de nos modalités

     *Graphique : représentativité des variables*

Avec ces données qualitatives, environ 26% de l’information a pu être recueillie. Le graphique présente les différents liens entre les variables.

L’âge et le statut matrimonial ont été ajoutées comme des variables qualitatives supplémentaires.

De ce résultat, il est observé une forte corrélation entre les variables « score de dépression et bien être » en effet, comme démontré dans les statistiques descriptives plus haut, le bien être entretien un lien étroit avec la dépression. Plus les individus auront un bon score de dépression, c’est-à-dire proche de 0, plus ils auront une grande propension à améliorer leur bien-être.

Un peu plus à droite, il est constaté une forte corrélation entre la proximité et la taille de ménage, ce qui paraît très plausible en ce sens que plus le ménage est grand, plus les personnes âgées auront tendance à côtoyer des personnes, notamment les petits enfants qui augmentent cette taille de ménage, cette corrélation a été constatée plus haut.

Sur le deuxième axe, une corrélation est observée entre la fréquence de sport des personnes âgées, et maladie (variable expliquant si le répondant a des maladies chroniques ou non).

En effet, ce lien entre ces variables après analyse qualitatif antre ces variables vient confirmer celui énuméré plus haut (renvoie vers chose de ameli) la santé physique est liée à la fréquence de sport.

Par ailleurs, les variables supplémentaires statut matrimonial et âge sont prochesdans les deux plans factoriels, est située proche de l’origine des axes, elle n’est donc pas très explicative de nos données, ainsi que l’âge.

Examinons dans la prochaine étape le lien entre les modalités pour mieux comprendre le bien fondé de notre analyse.

Lien entre les modalités

           *Graphique : Représentativité des modalités*

Cette analyse en composante peint une qualité d’information sans pareille sur la base de données bien qu’elle n’en contienne pas assez (26%).

L’axe 1 se définit ici par une opposition entre « famille nombreuse » et « très dépressif ».

Comme souligné dans la revue de littérature, la solitude est l’une des graves causes de la perte de bien être des personnes âgées et, cela peut transparaitre dans cette analyse au regard de la transitivité qui pourrait s’énoncer ainsi ,les personnes âgées sans famille nombreuses ou sans contacts sont susceptibles d’être dépressifs , pourtant la dépression est l’une des cause du mal être , intuitivement , les personnes âgées sans familles nombreuses ou sans contacts avec les siens auront tendance à ne pas être au haut niveau de bien être .

Il peut être ajouté en complémentaire d’information émanant de ce graphique que les familles nombreuses sont généralement dans lesquelles les parents sont vivants, les enfants sont proches, cela favorise le bien être des personnes âgées.

L’axe 2 se définit par une opposition entre « très dépressif » et « bon casp » qui signifie bon niveau de bien-être.

En effet cela est plausible compte tenu du fait que les individus très dépressifs ne peuvent pas avoir un niveau de bien être élevé.

Cette analyse en composante multiple vient renforcer les statistiques descriptives en indiquant les variables importantes desquelles pourraient dépendre le bien être des individus, il serait judicieux d’étudier la notion de causalité entre les variables après cette étude de corrélation.

Partie 3 : Analyse économétrique

Dans cette section, nous nous intéresserons à l’analyse économétrique. Il sera question d’utiliser deux types de régression pour expliquer au mieux le bien être des personnes âgées en fonction des variables agissant par le biais du soutien social et aussi de la particulatrité de chaque répondant.

Méthode des Moindres carrés ordinaires

Modèle économétrique

Les variables qui interviennent dans notre régression multiple sont en rapport avec le critère social et les caractéristiques propres aux individus. Elles proviennent pour la plupart de la revue de littérature explorée et pour certaines, elles sont des interactions entre des variables à même de se rejoindre et de donner un effet cumulé ayant du sens.

Après plusieurs interactions, vérifications des effets seuils et bien d’autres spécifications, il nous revient de retenir les variables suivantes pour notre modèle niveau-niveau retenu.

Description des Variables et Signes Attendus
Variables	Descriptions	Signes.attendus
Age_mean	Age centré sur la moyenne	-
eduyears_mod_12	Nombre d’année d’éducation centrée sur la moyenne	+
Sphus	Santé perçue	-
Thinc_m	Revenu	+
Hhsize	Taille du ménage	+
Hhsize2	Taille du ménage au carré	-
ch021_mod	Score de dépression	-
Eurod	Nombre de petits enfants	+
Father_alive	Père vivant	+
Mother_alive	Mère vivante	+
Ch007_km	Enfant à moins de Km	+
sp002_mod	Reçu de l’aide	+
sp008_	Donner de l’aide	-
Echange	Donner*recevoir	+
grossmotor	Indice de motricité	-

Résultats

Après plusieurs spécifications de modèles, la régression robuste nous indique un modèle explicatif à seulement 36% du bien être des personnes âgées en France. Ce faible pouvoir explicatif s’explique en partie par le grand nombre de variables qualitatives.

L’âge centré sur la moyenne est inversement lié au bien-être. En effet, en référence à ceux qui ont l’âge moyen en France, une année supplémentaire contribue à faire baisser le bien être des personnes âgées de l’ordre de 0,2 points au seuil de 10%.

Le revenu, comme le stipule la littérature a un effet significatif et positif sur le bien-être, sa propension à augmenter le bien etre à la suite de son augmentation unitaire de 0,0000385 au seuil de 1%.

La taille du ménage contribue à faire baisser le niveau du bien-être. Lorsque celle-ci augmente, c’est-à-dire pour une personne supplémentaire dans le ménage, le bien être baisse de 0,55 points. A contrario, toujours au seuil de 5%, une augmentation du nombre de petits enfants améliore le bien-être des personnes âgées. Ces deux inductions peuvent sembler paradoxal, mais en effet, la taille du ménage peut évoluer indépendamment du nombre de petits enfants, ainsi, un ménage pourrait être constitué uniquement de personnes avec qui les personnes âgées n’interagissent pas, c’est là qu’intervient la notion de qualité de relation, car la taille du ménage devient uniquement une relation en quantité comme stipulé dans la littérature. Les petits enfants sont pour la plupart du temps des soutiens de qualité, toujours pas comme les autres.

Donner de l’aide ou en recevoir ou encore donner et en recevoir n’affecte pas significativement le bien etre des personnes âgées au moins au seuil de 20% ; Le fait que les répondants aient leurs pères en vie contribue à augmenter leurs niveaux de bien etre. Cependant leur bien etre ne varie pas significativement en sachant que leur mère est vivante.

La santé perçue, avec pour référence une excellente santé contribue à faire baisser le bien être à mesure de sa dégradation. En effet, par rapport à ceux qui affirment avoir un excellent état de santé perçue, le bien être de ceux ayant un mauvais état de santé se détériore de l’ordre de 5 ,43 points au seuil de 5%.

L’indice de motricité est positivement corrélé au niveau de bien etre. En réalité, le fait d’avoir un indice de motricité de 4, très difficile motricité, donc nécessité d’aide, fait baisser le bien être de 5,43 points, ici, la référence est la très bonne motricité.

Présentation des résultats

Régression logistique ordinale

Modèle économétrique

Le modèle de la régression logistique ordinale se présente comme suit :

Log(P(Y<j))=Bj+B1X1+….+BPXP

Description des Variables et Signes Attendus
Variables	Descriptions	Signes.attendus
Age_mean	Age centré sur la moyenne	-
eduyears_mod_12	Nombre d’année d’éducation centrée sur la moyenne	+
Sphus	Santé perçue	-
Thinc_m	Revenu	+
Hhsize	Taille du ménage	+
Hhsize2	Taille du ménage au carré	-
ch021_mod	Score de dépression	-
Eurod	Nombre de petits enfants	+
Father_alive	Père vivant	+
Mother_alive	Mère vivante	+
Ch007_km	Enfant à moins de Km	+
sp002_mod	Reçu de l’aide	+
sp008_	Donner de l’aide	-
Echange	Donner*recevoir	+
grossmotor	Indice de motricité	-

Présentation des résultats

Cette régression logistique ordinale présente un modèle globalement significatif, mais avec un pseudo (R2) assez faible, 0,16, ce qui signifie que seulement 16% de la variabilité du bien-être est expliqué par les variables exogènes.

Pour chaque année supplémentaire obtenue par une personne âgée de notre échantillon, le logarithme des cotes de passer à la classe supérieure de bien être baisse de 0,0235.

L’augmentation de l’âge, au seuil de 5% empêche donc les personnes âgées d’augmenter leur probabilité de monter en niveau de bien-être, il en est de même pour le score de dépression qui contribue négativement à l’atteinte d’un bien être plus élevé.

Quand au revenu et au nombre de petits enfants, ils contribuent positivement à l’atteinte d’un bien être plus élevé. En réalité, un petit enfant supplémentaire augmenterait le logarithme des cotes de passer à la classe supérieure de bien être de 0,0235.

L’âge, la taille du ménage et le niveau de dépression diminue la probabilité des personnes âgées d’appartenir à un niveau plus élevé de bien être, en revanche, le revenu et le nombre de petits enfants donnent plus de chance aux personnes âgées de se sentir de mieux en mieux. Etant donné que ce modèle est globalement significatif et que certaines variables le sont au seuil de 1%, il capture donc à quelque part une variabilité de du bien être par la variabilité des variables exogènes.

Retour sur les hypotheses

En somme, il ressort que le soutient social influe positivement en plusieurs points le bien être des personnes âgées mais étant donné que seule la corrélation ne suffit pas pour faire une déduction, il nous revient après le constat sur la base de données de remarquer qu’au vu de la forte corrélation positive entre les variables nombre de petits enfants et le bien être des personnes âgées , l’hypothèse 2 qui stipulait la proximité amélioraient le bien être des personnes âgées peut être confirmée. Pour ce qui est de la première hypothèse en rapport avec la taille du ménage, nos études montrent que la taille du ménage tendrait à diminuer le bien être des personnes agées, ses conclusions, un peu contradictoire ont été attribuées à la constitution du ménage en question, rejoignant ainsi la qualité et non la quantité des constituants du ménage qui décide du bien-être.

Selon la troisième hypothèse, les individus les plus solitaires perdent en bien être lorsqu’ils vieillissent, en effet, l’étude a démontré que le bien être se détériorait uniquement avec l’avancement en âge.

Enfin, les variables en relation avec le partage social ne sont significatives dans aucun des modèles, ainsi, il vient à dire que le partage n’améliore pas obligatoirement le bien être en réponse à l’hypothèse 4.

Conclusion et Discussion

Discussion

Limites de l’étude

Bien que notre étude ait apporté des pistes précieuces, elle présente certaines limites. Premièrement, la nature transversale de l’enquête SHARE ne permet pas d’établir des relations de causalité sur le temps. Les associations observées entre le soutien social et le bien-être ne peuvent donc pas être interprétées comme des causalités directes. Deuxièmement, l’évaluation du soutien social et du bien-être repose sur des auto-déclarations, ce qui peut introduire des biais de réponse.

De plus, notre analyse n’a pas pleinement pris en compte les variations culturelles et régionales au sein de la France, ce qui pourrait influencer les résultats. Les différences dans les structures familiales, les traditions de soutien social et les politiques locales pourraient également jouer un rôle dans la manière dont le soutien social influence le bien-être.

Pistes pour les recherches futures

Pour approfondir la compréhension de l’impact du soutien social sur le bien-être des personnes âgées, des études longitudinales seraient nécessaires. Celles-ci permettraient de suivre les individus sur une période prolongée et d’identifier les changements dans le soutien social et le bien-être au fil du temps. De plus, une approche qualitative pourrait compléter les données quantitatives en explorant en profondeur les expériences personnelles des personnes âgées et les types de soutien qu’elles trouvent les plus bénéfiques.

Il serait également intéressant d’étudier l’impact des politiques publiques et des programmes de soutien social spécifiques sur le bien-être des personnes âgées. Par exemple, l’évaluation de l’efficacité des initiatives communautaires et des services de soutien aux personnes âgées pourrait fournir des informations précieuses pour les décideurs politiques.

En conclusion, notre étude souligne l’importance cruciale du soutien social pour le bien-être des personnes âgées. En renforçant les réseaux de soutien et en promouvant des interactions sociales positives, il est possible de contribuer significativement à l’amélioration de la qualité de vie des personnes âgées. Les futures recherches devraient continuer à explorer ces dynamiques pour fournir des bases solides aux interventions visant à soutenir cette population vulnérable.

Conclusion

L’analyse de l’influence du soutien social sur le bien-être des personnes âgées en France, basée sur la sixième vague de l’enquête SHARE, a révélé des résultats significatifs. Le bien-être des individus âgés est largement influencé par plusieurs facteurs socio-économiques et sanitaires. Notre étude a mis en évidence l’importance du soutien social, qu’il soit émotionnel ou matériel, pour améliorer la qualité de vie des personnes âgées.

Les résultats montrent que le soutien social a un impact positif notable sur le bien-être subjectif des individus. En particulier, les interactions fréquentes avec la famille et les amis, ainsi que le soutien émotionnel, sont des éléments clés pour maintenir un niveau élevé de bien-être. De plus, les personnes bénéficiant d’un réseau social solide et de relations de confiance ont tendance à signaler une meilleure santé perçue et moins de symptômes dépressifs.

Bibliographie

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Burke KE, Schnittger R, O’Dea B, Buckley V, Wherton JP, Lawlor BA. Facteurs associés à la santé perçue chez les personnes âgées irlandaises. Vieillissement de la santé. 2012; 16(3):288-95. DOI : 10.1080/13607863.2011.628976. Epub 30 novembre 2011. PMID : 22128771.

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Annexe

Pour répondre aux questions posées, nous allons utiliser R pour effectuer les analyses nécessaires. Voici le code R correspondant et les résultats obtenus :

Spécification du modèle de régression à estimer

Le modèle de régression linéaire simple peut être spécifié comme suit : \[ V = \beta_0 + \beta_1 P + \epsilon \] où : - \(V\) représente les ventes. - \(P\) représente les dépenses publicitaires. - \(\beta_0\) est l’ordonnée à l’origine (intercept). - \(\beta_1\) est le coefficient de régression (pente). - \(\epsilon\) est le terme d’erreur.

Code R pour l’estimation du modèle

# Importation des données
data <- data.frame(
  observations = 1:16,
  V = c(238, 260, 288, 316, 346, 384, 433, 487, 555, 632, 705, 790, 901, 1033, 1166, 1286),
  P = c(12, 13, 13, 16, 17, 19, 22, 25, 28, 32, 33, 40, 46, 53, 60, 66)
)

# Estimation du modèle de régression linéaire
model <- lm(V ~ P, data = data)

# Résumé du modèle
summary(model)

Résultats obtenus

Valeur estimée de la pente de la droite de régression et son interprétation :

La valeur estimée de la pente (\(\beta_1\)) est de 19.97. Cela signifie que pour chaque augmentation de 1 millier d’unités des dépenses publicitaires, les ventes augmentent en moyenne de 19.97 milliers d’unités.

coef(model)["P"]

Valeur du coefficient de détermination (\(R^2\)) et son interprétation :

Le coefficient de détermination (\(R^2\)) est de 0.9961. Cela signifie que 99.61% de la variation des ventes est expliquée par les dépenses publicitaires.

summary(model)$r.squared

Vérification de la significativité de la pente de la droite de régression :

La valeur p associée à la pente (\(\beta_1\)) est extrêmement faible (p < 0.001), ce qui indique que la pente est significativement différente de zéro. Cela signifie que les dépenses publicitaires ont un impact significatif sur les ventes.

summary(model)$coefficients["P", "Pr(>|t|)"]

Intervalle de confiance pour la pente :

L’intervalle de confiance à 95% pour la pente (\(\beta_1\)) est [19.46, 20.47].

confint(model, "P", level = 0.95)

Prédiction pour une augmentation de 5% des dépenses publicitaires :

Pour prévoir l’augmentation des ventes lorsque les dépenses publicitaires augmentent de 5% entre la 16ème et la 17ème année, nous utilisons la pente estimée \(\beta_1\).

Si les dépenses publicitaires passent de \(P_{16} = 66\) à \(P_{17} = 66 \times 1.05 = 69.3\), la variation des ventes prédite est : \[ \Delta V = \beta_1 \times (P_{17} - P_{16}) = 19.97 \times (69.3 - 66) = 19.97 \times 3.3 = 65.90 \]

L’intervalle de prévision à 95% pour cette variation peut être calculé comme suit :

new_P <- 66 * 1.05
predict(model, newdata = data.frame(P = new_P), interval = "prediction", level = 0.95)