Volume 4 : N° 4, Octobre 2007
OUTILS & TECHNIQUES
La topographie de la pauvreté aux États-Unis : une analyse spatiale utilisant des données à l'échelle du comté provenant du projet des indicateurs communautaires de l'état de santé
James B. Holt, PhD, MPA
Référence suggérée pour cet article : Holt JB. La topographie de la pauvreté aux Etats-Unis : une analyse spatiale utilisant des données à l'échelle du comté provenant du projet des indicateurs communautaires de l'état de santé. Prev Chronic
Dis;2007;4(4). http://www.cdc.gov/pcd/issues/2007/
oct/07_0091_fr.htm. Consulté le [date].
Résumé
Les données socio-économiques et les données liées à la santé à l'échelle du comté sont désormais disponibles via la base de données Community Health Status Indicators (CHSI) (indicateurs communautaires de l'état de santé). Ces données sont utiles pour évaluer la santé des communautés et régions. Les
utilisateurs des données CHSI peuvent accéder en ligne à des rapports et à une application cartographique pour visualiser les schémas de diverses mesures liées à la communauté. Il est également possible de télécharger ces données pour mener des analyses locales. Le présent article décrit une analyse spatiale de la pauvreté
aux Etats-Unis à l'échelle du comté pour l'année 2000. Les techniques statistiques spatiales dans un système d'information géographique (SIG) ont été utilisées pour quantifier des schémas spatiaux significatifs tels que les taux de pauvreté concentrés et les outliers spatiaux. L'analyse a révélé des schémas de
pauvreté incontestables et significatifs. Une démarcation distinctive nord-sud a été constatée entre des concentrations de pauvreté élevées et faibles, ainsi que des îlots de pauvreté élevée et faible dans des zones où les taux de pauvreté prédominants étaient inverses. Ce schéma peut être décrit comme
suivant un clivage de pauvreté continental. Ces perspectives peuvent être utiles pour expliquer les processus sous-jacents impliqués dans la formation de tels schémas donnant lieu à de telles concentrations de richesse et de pauvreté. Les techniques analytiques spatiales sont largement applicables aux données liées à la santé et aux
données socio-économiques et peuvent fournir une information importante au sujet de la structure spatiale de l'ensemble de données, ce qui est important pour le choix de méthodes d'analyse adéquates.
