Jérôme R.

@༄REPTILE༄MODE༄CYRUS༄

J’espère qu’au moins un lecteur trouvera l’envie et le temps d’examiner ce que j’ai présenté 

Comme évoqué auparavant, j’ai concocté une notice. Celle-ci expose avec quelques liens et captures d’écran les sources des données et les (bons ?) traitements que je leur ai appliqués.

à suivre...

@Décoder l’éco

Parmi les 8 fichiers proposés sur la première page que vous m’avez indiquée, je n’en vois aucun qui permette d’avoir le nombre de décès quotidien pour une tranche d’âge. Help ! svp indiquez moi la référence du fichier.

@ ༄REPTILE༄MODE༄CYRUS༄
Merci pour la proposition,
Jusque là j’ai réussi à me débrouiller en procédant en plusieurs étapes 

Pour les années 2015 à 2018, j’utilise les fichiers d’enregistrement quotidiens disponibles sur cette page.
Chaque fichiers contient environ 600 000 entrées (environ 50Mo).
J’ai commencé par ne garder que les champs noms, sexe, date naissance, date décès.
Ensuite je procède par portion de 150 000 entrées.
Pour chaque tranche, quelques formules calculent l’âge de décès et attribuent la classe sexe/âge. Ensuite la fonction « tableau croisé dynamique » fait le reste.

Je décris ici la procédure avec quelques captures d’écrans.

@Décoder l’éco

Merci pour l’indication des fichiers de données utilisés, c’est quand même important ... même si, théoriquement, cela de devrait pas expliquer une telle différence de résultats.
Je vais faire mouliner mon tableur avec ces nouvelles données.

Population standardisée : puisque l’on standardise par rapport à la même population, cela ne revient-il pas au même de :

1/ faire la différence des décès standardisés : t2*p — t1*p

2/ faire la différence des taux puis de multiplier par la population :
(t2 — t1)*p

 ?

Calcul de la population par interpolation : comme indiqué en bas de ma note précédente, cela ne change pas grand-chose dans l’ampleur de l’écart (53 732 au lieu de 53 393)
Ceci dit, je précise que j’ai utilisé des population obtenues par interpolation pour calculer les taux de mortalité.

@Décoder l’éco

Bonjour,
Content que vous aillez vu mon intervention parmi les nombreux commentaires, et merci de votre retour 

1/ France Métro ou « complète » : j’utilise les fichiers suivant :

• Années 2019, 2020 et 2021 : Fichier des décès quotidiens par sexe, âge et lieu - 17 septembre 2021 (mis à disposition sur cette page).

• Années 2015, 2016, 2017 et 2018 : Fichier des décès - années 2010 à 2018 (mis à disposition sur cette page ).

Cependant, j’ai remarqué que le taux de mortalité annuel global obtenu à partir de ces données était systématiquement supérieur de 3-4% à celui indiqué dans un autre fichier de l’INSEE (demo-deces-taux-mort). Cet autre fichier concernant la population France « complète », j’en ai déduit qu’il fallait prendre pour assiette cette dernière. Après modif’, j’obtiens des taux de mortalité similaires.

2/ Méthode : Si j’ai bien compris votre méthode, cela revient, pour chaque classe C et chaque jour J de la « période moisson » (1er mai d’une année N au 31 déc. de l’année N+3), à calculer :

1 — la différence entre le taux au jour J de la période 1 et celui de J à la période 2 : [TMp2(J) — TMp1(J) ]

2 — appliquer cette différence à la population de la classe en 2020.

3 — calculer le cumul des écarts.

Avec cette méthode (feuille « méthode 2 » de ce fichier tableur), j’obtiens un excès de 53 393 de P2 par rapport à P1*.

Et comme je n’ai pas encore trouvé d’éventuelle erreur, cela m’intrigue !!
J’espère que quelqu’un parmi vos lecteurs prendra le temps de vérifier les calculs que j’expose.

*(notez que le fait d’utiliser une valeur de la population au jour J obtenue par interpolation plutôt que d’utiliser la valeur au 1er janvier, ne change pas grand chose à la conclusion).

@Eric F

Pour 2020, les décès quotidiens par classe d’âge sont « servis sur un tableau » par un fichier mis à disposition par l’INSEE.
Pour déduire les taux de mortalité pour chaque jour et chaque classe, il suffit de diviser par la population de la classe : il y a là peu de chance d’erreur de ma part.
Or les graphiques de l’évolution de ce taux de mortalité pour les 65 — 74 ans ou les 75 ans et plus montrent très nettement une forte augmentation de ce taux fin 2020, au-delà du pic du printemps.
(plus de détails sont présentés dans cette étude).

C’est l’augmentation de ce taux appliqué à une population dont l’effectif a lui aussi augmenté par rapport aux années précédentes qui « justifie » l’envolée de l’excès de décès.

(Qu’est-ce qui, d’un point de vue sanitaire, expliquerait cette envolée, il faudrait enquêter. Manque de prises en charge adéquates -covid ou autres problème de santé, suicides , ?....)