Summary
Le taux d’homicide est un bon indicateur de la violence générale dans un pays. De plus, il s’agit du crime le mieux mesuré car il est rare qu’un homicide passe inaperçu. De nombreux auteurs ont donc cherché à expliquer ce qui pouvait influencer la variation du taux d’homicide dans les pays du monde. Leurs résultats ont mis à jour certains prédicteurs qui influenceraient le taux d’homicide dans les pays du monde. Il s’agit notamment du niveau de vie mesuré à l’aide du PIB par habitant, de l’inégalité, mesuré à l’aide du coefficient GINI ou encore des facteurs démographiques. Ces facteurs criminogènes sont tous de niveau macroscopique sur lesquels il est difficile d’agir. Ce mémoire intégrera au modèle, en plus des prédicteurs déjà connus, des variables plus proximales (consommation d’alcool, de drogue, présence de criminalité organisée, corruption, taux de criminalité, etc.) afin de voir s’ils pourraient également influencer la variation du taux d’homicide. Cette étude se concentrera sur le taux d’homicide de 41 pays européens. Une sélection de nos variables sera effectuée à l’aide d’analyses bivariées (corrélation, corrélation partielle) avant d’intégrer les variables restantes dans plusieurs modèles de régression multiple qui permettra in fine d’isoler les variables ayant une réelle influence sur le taux d’homicide. Les résultats indiquent que les facteurs proximaux ont une réelle influence sur le taux d’homicide. En effet, non seulement deux variables proximales (l’abus de la consommation d’alcool, et le pourcentage de personne s’étant déclaré victime de cambriolage) sont, après avoir pris en considération de nombreuses variables de niveau macroscopique, significativement liées au taux d’homicide mais en plus, le fait d’intégrer ce type de variables dans un modèle de régression multiple fait augmenter la variance expliquée. Ces variables de type proximales ont donc une grande importance dans l’explication de la variation du taux d’homicide.