@Paul11

Je ne conteste pas les chiffres de l’INSEE, il ont, pour moi, une valeur fondée.

Cependant, j’ai toujours eu l’habitude, quand je travaille sur les statistiques, d’exploiter les moyennes, mais chose importante, la moyenne n’a que peu d’intérêt si les écarts types sont importants. Dans ce contexte, si l’on souhaite ne travailler que sur la moyenne, il faut en réduire l’écart type en décomposant son l’échantillon en plusieurs sous-échantillons permettant d’obtenir une moyenne suffisamment parlante (ayant un écart type réduit) pour faire une étude pertinente.

Nous savons, par exemple, que les plus hauts salaires ont augmentés de façon disproportionnée par rapport à d’autres catégories professionnelles. Ce qui signifie que le facteur 26,9% en moyenne peut très bien exprimer une augmentation de salaire et traitement brut des hauts salaires de l’ordre de 35% alors que les autres catégories tournent autour de 18-20% (donnée lachée pour exemple, mais sans fondement, j’en conviens). Cela donnerai plutôt

Il me semble tout aussi pertinent d’éviter de prendre des mesures micro (application sur le terrain) à partir de données macro non épurées. Cela ne signifie pas que la conclusion de l’auteur est fausse, seulement qu’elle peut l’être ; il manque un maillon dans la chaîne de raisonnement.