Mesdames, messieurs, mesnounours, mesguarjas, z'est parti pour la suite de l'analyse des chiffres ! Shiftez dans l'univers fantastique des chiffres en tous genres, identifiez-vous au chiffre 7 (car c'est la remise en question, ouais, c'est la numérologie qui le dit), faites-vous les griffes de therians sur les colonnes interminables des tableaux !!!

Et prenez un coca. (oui beaucoup d'entre vous n'aiment pas ça, je vous meuh, cordialement).

DONC. Le second tableau, aussi appelé Sa magnificence Tablatique, expose la différence de salaires entre les professions. Mais pas seulement. Eh oui puisqu'il expose, également, le différentiel selon les âges.

Avons-nous affaire à un tableau type bordel sans nom ? Je vous laisse voter.

Oui nounours gros FDP sa mère la tondeuse à gazon →

Mais non voyons, ô Grand Nounours au Sourire Comique →

Je vais être honnête avec vous, je ne sais même pas si ma lecture sera bonne... heureusement, l'INSEE a tout prévu, puisqu'il explique comment lire le tableau.

En théorie.

Lecture : en 2022, les femmes salariées du secteur privé gagnent en moyenne 14,0% de moins que les hommes en équivalent temps plein (EQTP)

Ok, donc on se rappelle que l'étude ne porte que sur les salariés du secteur privé. Ensuite, leur 14%, on le retrouve dans la dernière ligne, "Ensemble", à la 3ème colonne. Ce qui veut dire qu'ils ont fait une moyenne de tous les écarts de salaire (catégorie sociopro, âge, profession, taille de l'entreprise et secteur d'activité).

Est-ce que je me suis fait chier à tout calculer ? Bien sûr que oui ! :D (après, je me suis rendue compte qu'ils ont mis le jeu de données en format excel, et que je pouvais faire calculer excel...)

Voici comment on calcule une moyenne : on additionne toutes les valeurs, qu'on divise par le nombre de valeurs. Donc, je prends la 3ème colonne "écart (en %)" , j'additionne toutes les valeurs, j'enlève le détail des services (car il y a déjà une moyenne des services), j'arrive à 260,5.

Ensuite je calcule le nombre de valeurs : il y en a 20.

Et je ne tombe pas sur 14%, mais sur 12,92% précisément. Excel lui, a arrondi à 13%. Donc je sais pas d'où ils sortent leur 14%, surtout qu'ils n'ont absolument pas calculé par formule Excel, donc... ça craint...

Si on sort un peu des chiffres, je ne comprends pas l'utilité de la moyenne sur un panel d'options aussi large. Pourquoi :

1/ Les options du tableau ont des écarts qui peuvent s'expliquer par des motifs différents.

Exemple : les femmes s'insèrent plus tardivement sur le marché du travail (études + longues), ce qui explique l'écart par rapport à l'âge.

Mais ça n'explique pas l'écart par rapport au secteur d'activité. Il n'est donc pas pertinent de mettre en relation ces 2 options.

2/ Comment ont-ils mis les chiffres en relation ? La lecture la plus intuitive de ce tableau, pour calculer l'ensemble des données, c'est de faire le lien entre les différentes lignes. Donc il y aurait 4 021 femmes cadres dans cette étude, et 1 683 seraient âgées de moins de 25 ans ? (soit une proportion de 41%). Ça me paraît très peu probable, et même, ça défierait leurs résultats, qui est de dire qu'il y a nettement moins de femmes cadres que d'hommes cadres.

Comment calculer un écart sur des données qui ne sont même pas reliées entre elles ?

Par conséquent, pour moi la catégorie "ensemble" ne renvoie à rien de concret. Elle ne sert à rien. D'ailleurs, ils ne l'utilisent pas dans leur analyse : ils se contentent d'expliquer les écarts en se basant sur une seule ligne.

Ah, et dernier détail : leur calcul du "équivalent temps plein" (EQTP). Ils précisent (onglet "documentation") : "un salaire converti à un temps plein pendant toute l'année". Donc, ils calculent un salaire sur une année, mais ils le mettent en équivalent mensuel sur leur tableau ?

Mais quel bordel !

Allez, courage, il reste encore 3 tableaux :D