Indice de développement humain (IDH)
Il s'agit d'un indice composé qui mesure la qualité de vie moyenne de la population d'un pays. Théoriquement, l'indice va de 0 à 1. Il tient compte de trois dimensions du développement humain. D'abord, la possibilité d'avoir une vie longue et en santé en se fondant sur l'espérance de vie à la naissance. Ensuite, le niveau de scolarisation, évalué à partir du taux d'analphabétisme et de la fréquentation des différents niveaux du système scolaire. Enfin, le standard de vie, calculé à partir du produit intérieur brut (PIB) par capita en tenant compte de la parité du pouvoir d'achat (PPA).
La PPA sert « à mesurer le pouvoir d'achat relatif des monnaies de différents pays pour les mêmes types de biens et de services. Étant donné que le prix des biens et des services peut varier d'un pays à l'autre, la PPA permet de comparer plus exactement le niveau de vie de différents pays. Pour estimer la PPA, on compare le prix d'articles analogues, mais comme les articles disponibles dans les différents pays et à différentes périodes ne sont pas identiques, ces estimations ne sont pas toujours solides.»
Source: Human Development Reports
Autres statistiques sur le même thème |
| Croissance annuelle de la population (en % de la population totale) |
| Densité de population (personnes par km carré) |
| Immigration nette (sur cinq ans) |
| Indice de développement humain (IDH) |
| Personnes nées à l'extérieur du pays |
| Personnes nées à l'extérieur du pays (en % de la population totale) |
| Population (0-14 ans) (% de la population totale) |
| Population (15-64 ans) (% de la population totale) |
| Population (65 ans et +) (% de la population totale) |
| Population de réfugiés (pays d'accueil) |
| Population de réfugiés (pays d'origine) |
| Population totale |
| Population urbaine (% de la population totale) |
| Taux de fertilité (naissances par femme) |
| Taux de mortalité - enfants (par 1000 naissances) |
| Taux de mortalité brut (par 1000 habitants) |
| Taux de natalité brut (par 1000 habitants) |
| Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents |
| Urbanisation - Population des agglomérations de plus d'un million de résidents (% population) |
|
| Années | Valeurs | Variations (%) ** |
| 1990 | 0,82 |
|
| 1991 | 0,82 |
0,00 |
| 1992 | 0,82 |
0,00 |
| 1993 | 0,84 |
2,44 |
| 1994 | 0,85 |
1,19 |
| 1995 | 0,86 |
1,18 |
| 1996 | 0,86 |
0,00 |
| 1997 | 0,87 |
1,16 |
| 1998 | 0,89 |
2,30 |
| 1999 | 0,89 |
0,00 |
| 2000 | 0,90 |
1,12 |
| 2001 | 0,90 |
0,00 |
| 2002 | 0,90 |
0,00 |
| 2003 | 0,91 |
1,11 |
| 2004 | 0,90 |
-1,10 |
| 2005 | 0,90 |
0,00 |
| 2006 | 0,90 |
0,00 |
| 2007 | 0,91 |
1,11 |
| 2008 | 0,90 |
-1,10 |
| 2009 | 0,90 |
0,00 |
| 2010 | 0,91 |
1,11 |
| 2011 | 0,91 |
0,00 |
| 2012 | 0,91 |
0,00 |
| 2013 | 0,91 |
0,00 |
| 2014 | 0,92 |
1,10 |
| 2015 | 0,93 |
1,09 |
| 2016 | 0,93 |
0,00 |
| 2017 | 0,93 |
0,00 |
|
| |
Augmentation de 14% en 27 ans
Pour l'ensemble de la période 1990-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 0,89. Le changement enregistré entre la première et la dernière année est de 14 %. C'est en 2017 qu'on enregistre la valeur la plus élevée (0,93) et c'est en 1990 qu'on enregistre la valeur la plus basse (0,82). Nous disposons des résultats pour 28 années.
Sur la base des données disponibles, on peut estimer qu'en 2025 la valeur devrait osciller autour de 0,98. Cette prévision présente un niveau de fiabilité très élevé puisque les valeurs disponibles ont une structure linéaire (coefficient de corrélation = 0.91 et coefficient de détermination = 0.83).
Consulter cette page pour mieux comprendre les composantes de la croissance démographique pour ce pays, au choix de l'année.
Pour y voir un peu plus clair, comparer aussi avec d'autres pays de la région:
Irlande,
Finlande,
Islande,
Norvège,
Royaume-Uni.
Précisions méthodologiques. Dans le tableau ci-contre, les zones ombragées soulignent les valeurs négatives. Le graphique est construit à partir des composantes Highcharts. Les balises pour évaluer la fiabilité des prévisions sont fondées sur les travaux de Jacob Cohen. Dans les cas où l'on procède à des estimations, les régressions sont du type MCO (Moindres carrés ordinaires).
Statistiques avec R et Python |
Pour les utilisateurs de R et de Python, il est possible d'obtenir la statistique dans un format adéquat pour une récupération immédiate dans l'objectif d'effectuer des analyses statistiques plus complexes.
Accès aux codes R et Python des statistiques ici utilisées
D'autres statistiques sur le pays |
Profil du pays
Évolution démographique depuis 1960
Composantes du PIB
Évolution des températures depuis 1960
Chronologie contemporaine
Liste des dirigeants politiques depuis 1945
Résultats des dernières élections
|
