Hier, @Louisa_A me demandait de commenter l’information comme quoi “70% des salariés français touchaient moins de 1 500 € par mois“. Tout d’abord, rappelons que selon l’INSEE, en 2008, le salaire médian net en France est de l’ordre de 1655 € par mois pour un temps plein (cf ici par exemple). Comme c’est la médiane (je renvoie ici pour une bonne blague du nouvel obs sur la médiane, comme quoi il ne faut pas toujours croire ce qu’on lit), c’est que 50% des français touchent ce salaire, ou plutôt toucheraient ce salaire s’il travaillaient à temps plein…. Le hic est que généralement l’insee normalise les données, et ne parle que de taux plein…

Mais heureusement l’insee met aussi a disposition des bases, en particulier la base dads2007, ici, avec un fichier de 25Mo (zippé) là, contenant près de 2 millions d’observations, dont le temps travaillé en 2007 et le salaire (ou plutôt une tranche de salaire). Le code est plutôt simple (même si j’ai travaillé sur la première moitié de la base, suite à des soucis d’importation sur mon petit portable),

> library(foreign)
> base=read.dbf("D:\\r-data\\salaries07.dbf")
> TRANCHE=c(0,100,300,600,1000,1300,2000,3000,
+ 4000,5000,7000,9000,11000,12500,14000,16000,
+ 18000,20000,24000,30000,1000000000)
> salinf=TRANCHE[1:20]
> salsup=TRANCHE[2:21]

Bref,
on peut récupérer des salaires médians, par temps plein (afin de voir si nos données sont représentatives), en notant qu’un temps plein c’est 1820 heures dans l’année (cf ici)

> Xinf=salinf[base$TRNNETO+1]/base$NBHEUR_TOT*1820/12
> Xsup=salsup[base$TRNNETO+1]/base$NBHEUR_TOT*1820/12
> quantile(Xinf,.5,na.rm=TRUE)
 50% 
1484.745 
> quantile(Xsup,.5,na.rm=TRUE)
 50% 
1685.185

Comme nous ne sommes pas trop loin des 1655 indiqués, j’aurais tendance à faire confiance à nos chiffres (en se plaçant proches de la borne supérieure d’ailleurs). Mais si on travaille sur le revenu, et pas le revenu pour un temps plein, les chiffres sont un peu différents,

> Xinf=salinf[base$TRNNETO+1]/12
> Xsup=salsup[base$TRNNETO+1]/12
> quantile(Xinf,.5,na.rm=TRUE)
 50% 
1333.333 
> quantile(Xsup,.5,na.rm=TRUE)
 50% 
1500

Pour revenir à nos moutons, si on s’intéresse à la proportion des français qui touchent moins de 1500 € par mois, j’obtiens

> mean(Xinf<=1500)
[1] 0.6118895
> mean(Xsup<=1500)
[1] 0.5236287

C’est à dire qu’à la louche, je pense que 55% des français touchent moins de 1500 € par mois. A condition que les chiffres soient en net. Si la citation parlait du brut, ça correspond en gros à du 1200 € par mois, et on a alors les proportions suivantes,

> mean(Xinf<=1500*.8)
[1] 0.4215607
> mean(Xsup<=1500*.8)
[1] 0.3143752

D’ailleurs un petite remarque sur ces histoires de revenu et de temps de travail. Si le temps travaillé par mois et le salaire horaire étaient des variables indépendantes, j’aurais pu faire des calculs rapides à partir de la distribution du temps de travail. Malheureusement, ces deux données ne sont pas indépendantes. Pour s’en convaincre, calculons le produit des espérances (salaire moyen horaire par temps moyen travaillé par mois) et l’espérance du produit (revenu moyen)

> Xinf=salinf[base$TRNNETO+1]/base$NBHEUR_TOT*1820/12
> Xsup=salsup[base$TRNNETO+1]/base$NBHEUR_TOT*1820/12
> mean(Xinf[Xinf<1000000000000],na.rm=TRUE)*
+ mean(base$NBHEUR_TOT/1820)
[1] 1609.669
> mean(salinf[base$TRNNETO+1])
[1] 16832.14

qui ne sont manifestement pas égaux. On a même un dépendance positive entre le salaire horaire et le temps de travail mensuel.  On retrouve ici le fait que les personnes qui effectuent les travaux avec les salaires horaires les plus bas sont aussi celles qui travaillent le moins. D’un point de vue technique, pour étudier les inégalités temps de travail/revenu horaire, c’est un peu compliqué à cause du produit. C’est pour ça qu’avec Stéphane Mussard on avait introduit la décomposition  des mesures d’inégalités pour des inégalités multiplicatives, ici. Mais on sort du cadre du papier, et ma réponse serait que non, je doute que la personne soit de bonne foi (la seule source que j’ai trouvé sur internet donnant ces chiffres était ici).