按十分位数和地区划分的工资和贫困率

[rosebaby50955]

如果说有一个领域的平均水平可能因极端情况而受到很大影响，那就是收入领域。我们很快就能理解亿万富翁定居于小村庄的例子 ：由于亿万富翁的收入会被加到全体村民的收入中，因此村庄的平均收入将会大幅增加。但每个村民并不会因此而变得更富裕。在统计学家可用的统计数据中，中位数的一大优势是对极端值不敏感。只需对个人从最少到最多进行排序，富有、身高、受教育程度等。并指向将人口一分为二的值X。就收入的例子来说，一半人的收入将低于 X 欧元，而另一半人的收入将高于 X 欧元。对于亿万富翁来说，计算时考虑的不是他的收入，而是他是统计学家所说的分布中的另一个个体，即根据有关变量对个人进行分类。此外，INSEE和就业部统计机构 DARES 除了公布平均数外，还公布中位收入和薪资。

因此，中位数将分布分为两部分。只需增加相同尺寸的零件数量即可细化分析。通常使用四种 币安数据 划分方法 ：四分位数，分为四；五分位数，分为五；十分位数，分为十分位；百分位数，分为一百。因此，第一四分位数包括 收入最低、仅靠工资生活的 25% 的个人。第二四分位数， 接下来的 25%。这同样适用于五分位数（20  ％切片）、十分位数（10  ％）和百分位数（1  ％）（图 1）。对于收入或财富来说，我们甚至可以超越百分位数。INSEE 提出的薪资数据可视化可以对此进行说明。

图 1 – 2019 年私营部门全职当量（FTEE）月净工资百分位数
阅读 ：2019年，在法国，四分之一的私营部门员工的全职月净薪超过 2,669 欧元。
来源 ：Insee，2019 年全体员工数据库。
当我们考虑家庭时，我们不再考虑工资，而是考虑生活水平。这是根据所有收入计算得出的 ：在适当情况下，工资会添加到其他收入中，例如失业救济金、退休金和养老金、其他社会福利和资产收入。生活水平按十分位数和非常精细的地理级别分布，例如市镇或集水区。这提供了有关贫困人口分布的精确信息，从而可以确定贫困率，包括按年龄组划分的贫困率。这些数据远远超出了媒体头条报道的“ 平均贫困率 ”——2020 年 14.6 % （图2。