Attentes des auvergnats

En 2013, la Région Auvergne a consulté 8677 auvergnats sur leur perceptions des services, des points forts/faibles de la région, des enjeux de 2030, et leur degré d’adhésion aux objectifs proposés (cf. site opendata.auvergne.fr/...."Auvergne 2030.cvs"). La Région a publié un document qui rapporte les principales statistiques descriptives des réponses aux questions posées (cf.site opendata.auvergne.fr/ ..."Auvergne-2030-Resultats-enquete-citoyens.pdf").

Ce chapitre propose quelques informations complémentaires tirées de l'analyse des liens existant entre le degré de satisfaction des personnes interviewés vis à vis des services (sports, culture, santé, commerces, téléphonie mobile, logements, transports publics, établissements spécialisés, insertion professionnelle ...) et leur degré de confiance dans les potentialités des ressources de la régions (ressources naturelles, culturelles, sociales, économiques ...)

Les statistiques descriptives indiquent que 35% seulement des interviewés (3060) sont satisfaits par plus de 50% des items questionnés – on les qualifiera de "globalement plutôt satisfaits" (BraodSatisfaction=S). Les autres interviewés (5617) sont "globalement plutôt déçus" par les services en question (BraodSatisfaction=N).

Elles indiquent également qu'un peu plus de la moitié des interviewés (4613) considèrent au moins 50% des items-ressources de la régions comme des points forts – on les qualifiera de "globalement plutôt confiants" dans les potentialités des ressources de la régions (BroadConfidence = "C"). Les autres interviewés (4064) sont qualifiés de "globalement plutôt pessimistes" quant aux potentialités de leur région (BroadConfidence = "N").

L'analyse des relations existant entre confiance, satisfaction et descripteurs socio-démographiques (régressions logistiques) montre que le degré de confiance des interviewés dans les potentialités des ressources de la région varie significativement avec la localisation des interviewés (département), leur âge, leur catégorie socio-professionnelle, et leur degré de satisfaction vis à vis des services. En revanche l'ancienneté dans la région n'influe pas significativement sur le degré de confiance dans les ressources de la région.

Le modèle de régression montre (cf Tableau ci-après (⁸)) :

- que la probabilité de rencontrer une personne "plutôt confiante" dans les potentialités des ressources de la région est significativement plus élevée dans le Puy de Dôme que dans les 3 autres départements, qu'elle est également plus élevée parmi les cadres supérieurs que dans les autres CSP, et et qu'elle est plus élevée parmi les gens de moins de 40 ans que parmi les plus âgés;

- que la probabilité de rencontrer une personne qui doute des potentialités des ressources de la région est significativement plus élevée parmi les gens qui sont peu ou pas satisfaits des services proposés par la région que parmi ceux qui sont "plutôt satisfaits", qu'elle est également plus élevée en Hte Loire, dans le Cantal et l’Allier que dans le Puy de Dôme, et qu'elle est plus élevée parmi les gens de plus de 55 ans que parmi les plus jeunes.

=== Run information ===

Scheme:weka.classifiers.functions.Logistic -R 1.0E-8 -M -1

Instances:8677

Attributes: 7

Genre, Département, Tranche d'âge, Ancienneté, CSP, BroadSatisfaction, BroadConfidence (Class)

=== Classifier model (full training set) ===

Logistic Regression with ridge parameter of 1.0E-8

Test mode:10-fold cross-validation

Coefficients... and Odds Ratio (OR) for Classe = C

La matrice de confusion indique la capacité du modèle de régression à prédire le niveau de confiance d'une personne dans les potentialités des ressources de la région, en se référant à sa localisation géographique, ses caractéristiques socio-démographiques et professionnelles et son degré de satisfaction des services..

== Confusion Matrix ===

a b classified as

Total Number of Instances 8677

Correctly Classified Instances 5974 68.8487 %

Incorrectly Classified Instances 2703 31.1513 %

Kappa statistic 0.3761

Mean absolute error 0.4054

Root mean squared error 0.4511

Relative absolute error 81.4127 %

Root relative squared error 90.3971 %

=== Detailed Accuracy By Class ===