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Rapport de recherche
Profil de la criminalité dans les villes : Analyse statistique
multidimensionnelle
Kwing Hung, Ph.D.
Chi Nguyen, M.A.
2002
Les points de vue exposés dans ce
document de travail sont ceux de
l'auteur et ne représentent pas les
points de vue ou la position du
ministère de la Justice du Canada.
SOMMAIRE
Dans cette étude, nous avons fait appel à des méthodes statistiques
multidimensionnelles pour faire une analyse des taux de criminalité par
type d'infraction recensée à l'échelle nationale par le Programme de
déclaration uniforme de la criminalité (DUC1). On visait ainsi à dégager des
profils à partir de la masse d'informations transmises par les services
policiers au Centre canadien de la statistique juridique de Statistique
Canada pour 1999. Il s'avère que l'analyse statistique permet de représenter
le profil de criminalité de 600 villes canadiennes au moyen de quatre
indices. Cette information pourrait contribuer à une définition adéquate
des problèmes de criminalité des villes individuelles et ainsi aider les
organismes locaux de justice pénale dans l'élaboration de stratégies de
prévention et de répression.
Par ailleurs, les villes ont été regroupées selon deux classifications basées
sur la région géographique et la population. Les analyses démontrent que
ces deux modes de répartition ne s'avèrent que moyennement pertinents.
On trouvera dans le rapport la description des profils typiques des
différentes régions géographiques et des villes de différentes tailles.
Certains résultats confirment les idées reçues. Par exemple, les infractions
contre la moralité sont plus nombreuses et plus graves dans les grandes
villes que dans les petites. Cependant, l'analyse révèle d'autres résultats
étonnants. Par exemple, le taux de criminalité violente est plus élevé dans
les provinces de l'Atlantique et des Prairies qu'ailleurs, et il est plus élevé
dans les petites villes que dans les grandes.
Ces résultats s'avéreront utiles dans la conception de programmes de
prévention. Premièrement, les profils individualisés permettent de
connaître les grands problèmes à cibler dans chaque ville. Deuxièmement,
grâce aux profils par région et par population, chaque ville peut plus
efficacement choisir les programmes de prévention des autres villes qui
pourrait lui être utile.
(Version PDF) 
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