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- Articles et rapports : 82-003-X201901200003Description :
Cet article fournit une description des Cohortes santé et environnement du recensement canadien (CSERCan), qui sont des ensembles de données couplées, fondés sur la population à domicile au moment de la collecte du recensement. Les ensembles de données des CSERCan constituent des ressources nationales en matière de données qui sont abondantes et qui peuvent servir à mesurer et à examiner les inégalités en matière de santé selon les aspects socioéconomiques et ethnoculturels lors de différentes périodes et à divers endroits. Ils peuvent également servir à examiner les effets de l'exposition à des facteurs environnementaux sur la santé humaine.
Date de diffusion : 2019-12-18 - Stats en bref : 11-629-X2019006Description :
Cette vidéo décrit un nouveau programme de surveillance de la santé à Statistique Canada : les Cohortes santé et environnement du recensement canadien (Cohortes SERCan). On y explique en quoi consistent les Cohortes SERCan, ce qu’elles nous permettent d’examiner, et les forces et les limites de ces données. On y décrit aussi quelques exemples de recherches récentes fondées sur les Cohortes SERCan, ainsi que la façon d’accéder à ces données.
Date de diffusion : 2019-12-18 - Articles et rapports : 12-001-X201900300001Description :
Les estimateurs de la variance par linéarisation classiques de l’estimateur par la régression généralisée sont souvent trop petits, ce qui entraîne des intervalles de confiance ne donnant pas le taux de couverture souhaité. Pour remédier à ce problème, on peut apporter des ajustements à la matrice chapeau dans l’échantillonnage à deux degrés. Nous présentons la théorie de plusieurs nouveaux estimateurs de la variance et les comparons aux estimateurs classiques dans une série de simulations. Les estimateurs proposés corrigent les biais négatifs et améliorent les taux de couverture de l’intervalle de confiance dans diverses situations correspondant à celles rencontrées en pratique.
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201900300002Description :
Souvent, des paradonnées sont recueillies pendant le processus d’enquête afin de surveiller la qualité des réponses. L’une des paradonnées recueillies est le comportement du répondant, qui peut servir dans la construction des modèles de réponse. On peut appliquer le poids du score de propension utilisant les renseignements sur le comportement du répondant à l’analyse finale pour réduire le biais dû à la non-réponse. Toutefois, l’inclusion de la variable de substitution dans la pondération du score de propension ne garantit pas toujours une amélioration de l’efficacité. Nous montrons que la variable de substitution n’est utile que quand elle est corrélée à la variable étudiée. Les résultats d’une étude par simulations limitée confirment cette constatation. L’article présente aussi une application sur données réelles utilisant les données de la Korean Workplace Panel Survey (enquête par panel sur le milieu de travail en Corée).
Date de diffusion : 2019-12-17 - 5. Nouvel estimateur de la variance de l’estimateur par le ratio avec corrections de petit échantillonArticles et rapports : 12-001-X201900300003Description :
Les formules largement utilisées pour la variance de l’estimateur par le ratio peuvent mener à une sérieuse sous-estimation quand l’échantillon est de petite taille; voir Sukhatme (1954), Koop (1968), Rao (1969) et Cochran (1977, pages 163 et 164). Nous proposons ici comme solution à ce problème classique de nouveaux estimateurs de la variance et de l’erreur quadratique moyenne de l’estimateur par le ratio qui ne sont pas entachés d’un important biais négatif. Des formules d’estimation semblables peuvent s’obtenir pour d’autres estimateurs par le ratio, comme il en est question dans Tin (1965). Nous comparons trois estimateurs de l’erreur quadratique moyenne de l’estimateur par le ratio dans une étude par simulation.
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201900300004Description :
Dans les études sociales ou économiques, il faut souvent adopter une vue d’ensemble de la société. Dans les études en agriculture par exemple, on peut établir un lien entre les caractéristiques des exploitations et les activités sociales des particuliers. On devrait donc étudier un phénomène en considérant les variables d’intérêt et en se reportant à cette fin à diverses populations cibles liées entre elles. Pour se renseigner sur un phénomène, on se doit de faire des observations en toute intégration, les unités d’une population devant être observées conjointement avec les unités liées d’une autre. Dans l’exemple de l’agriculture, cela veut dire qu’on devrait prélever un échantillon de ménages ruraux qui serait lié de quelque manière à l’échantillon d’exploitations à utiliser aux fins de l’étude. Il existe plusieurs façons de prélever des échantillons intégrés. Nous analysons ici le problème de la définition d’une stratégie optimale d’échantillonnage dans cette optique. La solution proposée doit réduire le coût d’échantillonnage au minimum et satisfaire une précision préétablie de l’estimation des variables d’intérêt (dans l’une et/ou l’autre des populations) décrivant le phénomène. L’échantillonnage indirect dresse un cadre naturel pour un tel réglage, car les unités appartenant à une population peuvent être porteuses d’une information sur l’autre population visée par l’enquête. Nous étudions ce problème selon divers contextes caractérisant l’information sur les liens disponibles à l’étape du plan de sondage, que les liens entre les unités soient connus à ce stade ou que l’information dont nous disposons sur ces mêmes liens laisse très nettement à désirer. Nous présentons ici une étude empirique de données agricoles pour un pays en développement. On peut y voir combien il est efficace de prendre en compte les probabilités d’inclusion au stade du plan de sondage à l’aide de l’information disponible (sur les liens en l’occurrence) et à quel point on peut ainsi nettement réduire les erreurs des estimations pour la population indirectement observée. Nous démontrons enfin la nécessité de disposer de bons modèles pour la prédiction des variables ou des liens inconnus.
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201900300005Description :
On obtient les estimations mensuelles du chômage provincial fondées sur l’Enquête sur la population active (EPA) des Pays-Bas au moyen de modèles de séries chronologiques. Les modèles tiennent compte du biais de renouvellement et de la corrélation sérielle causée par le plan d’échantillonnage à panel rotatif de l’EPA. L’article compare deux méthodes d’estimation de modèles de séries chronologiques structurels (MSCS). Dans la première méthode, les MSCS sont exprimés sous forme de modèles espace-état, auxquels sont appliqués le filtre et le lisseur de Kalman dans un cadre fréquentiste. L’autre solution consiste à exprimer ces MSCS sous forme de modèles multiniveaux de séries chronologiques dans un cadre bayésien hiérarchique et à les estimer à l’aide de l’échantillonneur de Gibbs. Nous comparons ici les estimations mensuelles du chômage et les erreurs-types fondées sur ces modèles pour les 12 provinces des Pays-Bas. Nous discutons ensuite des avantages et des inconvénients de la méthode multiniveau et de la méthode espace-état. Les MSCS multivariés conviennent pour l’emprunt d’information dans le temps et l’espace. La modélisation de la matrice de corrélation complète entre les composantes des séries chronologiques accroît rapidement le nombre d’hyperparamètres qu’il faut estimer. La modélisation de facteur commun est une des façons possibles d’obtenir des modèles plus parcimonieux qui continuent de tenir compte de la corrélation transversale. L’article propose une méthode encore plus parcimonieuse, dans laquelle les domaines ont en commun une tendance globale et leurs propres tendances indépendantes pour les écarts propres au domaine par rapport à la tendance globale. L’approche par modélisation de séries chronologiques est particulièrement adaptée à l’estimation de la variation mensuelle du chômage.
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201900300006Description :
Un taux de non-réponse élevé est un problème très courant dans les enquêtes-échantillons de nos jours. Du point de vue statistique, nous entretenons des inquiétudes au sujet du biais et de la variance accrus des estimateurs de chiffres de population comme les totaux ou les moyennes. Diverses méthodes ont été proposées pour compenser ce phénomène. En gros, nous pouvons les diviser en imputation et calage, et c’est sur la dernière méthode que nous nous concentrons ici. La catégorie des estimateurs par calage offre un large éventail de possibilités. Nous examinons le calage linéaire, pour lequel nous suggérons d’utiliser une version de non-réponse de l’estimateur de régression optimal fondé sur le plan. Nous faisons des comparaisons entre cet estimateur et un estimateur de type GREG. Les mesures de la distance jouent un rôle très important dans l’élaboration des estimateurs par calage. Nous démontrons qu’un estimateur de la propension moyenne à répondre (probabilité) peut être inclus dans la mesure de la distance « optimale » dans les cas de non-réponse, ce qui aide à réduire le biais de l’estimateur ainsi obtenu. Une étude en simulation a été réalisée pour illustrer de manière empirique les résultats obtenus de façon théorique pour les estimateurs proposés. La population se nomme KYBOK et se compose de municipalités administratives de la Suède, pour lesquelles les variables comprennent des mesures financières et de la taille. Les résultats sont encourageants pour l’estimateur « optimal » combiné à la propension estimative moyenne à répondre, où le biais a été réduit pour la plupart des cas d’échantillonnage de Poisson faisant partie de l’étude.
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201900300007Description :
Lorsque la base de sondage est importante, il est difficile d’optimiser la stratification et la taille de l’échantillon dans un plan de sondage univarié ou multivarié. Il existe diverses façons de modéliser et de résoudre ce problème. Un des moyens les plus naturels est l’algorithme génétique (AG) combiné à l’algorithme d’évaluation de Bethel-Chromy. Un AG recherche itérativement la taille minimale d’échantillon permettant de respecter les contraintes de précision lorsqu’il s’agit de partitionner les strates atomiques formées par le produit cartésien de variables auxiliaires. Nous signalons un inconvénient avec les AG classiques appliqués à un problème de regroupement et proposons un nouvel algorithme génétique de « regroupement » avec des opérateurs génétiques au lieu des opérateurs classiques. Des expériences indiquent qu’on se trouve ainsi à améliorer nettement la qualité de solution pour un même effort de calcul.
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201900300008Description :
Les enquêtes à double base de sondage sont utiles là où une seule base n’assure pas une couverture suffisante, mais pour les estimateurs d’un tel plan d’échantillonnage à double base, il faut connaître l’appartenance à une base pour chaque unité échantillonnée. Si cette indication ne peut être tirée de la base de sondage même, elle est souvent à recueillir auprès de l’enquêté. Si l’enquêté donne alors une indication erronée, les estimations résultantes des moyennes ou des totaux pourront s’en trouver biaisées. Nous proposons une méthode de réduction de ce biais grâce à des données exactes d’appartenance venant d’un sous-échantillon d’enquêtés. Nous examinons les propriétés de notre nouvel estimateur et le comparons à d’autres. Nous l’appliquons aux données de l’exemple qui a été à l’origine de notre étude, soit une enquête auprès des pêcheurs à la ligne pêchant à des fins récréatives qui reposait sur une base d’adresses et une base incomplète de permis de pêche.
Date de diffusion : 2019-12-17
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- 1. Visualiseur de données sur le logement ArchivéVisualisation des données : 71-607-X2019010Description : Le Visualiseur de données sur le logement est un outil de visualisation qui permet aux utilisateurs d’explorer les données de Statistique Canada sur une carte. Ils peuvent utiliser l’outil pour consulter, comparer et exporter les données.Date de diffusion : 2019-10-30
Analyses (44)
Analyses (44) (0 à 10 de 44 résultats)
- Articles et rapports : 82-003-X201901200003Description :
Cet article fournit une description des Cohortes santé et environnement du recensement canadien (CSERCan), qui sont des ensembles de données couplées, fondés sur la population à domicile au moment de la collecte du recensement. Les ensembles de données des CSERCan constituent des ressources nationales en matière de données qui sont abondantes et qui peuvent servir à mesurer et à examiner les inégalités en matière de santé selon les aspects socioéconomiques et ethnoculturels lors de différentes périodes et à divers endroits. Ils peuvent également servir à examiner les effets de l'exposition à des facteurs environnementaux sur la santé humaine.
Date de diffusion : 2019-12-18 - Stats en bref : 11-629-X2019006Description :
Cette vidéo décrit un nouveau programme de surveillance de la santé à Statistique Canada : les Cohortes santé et environnement du recensement canadien (Cohortes SERCan). On y explique en quoi consistent les Cohortes SERCan, ce qu’elles nous permettent d’examiner, et les forces et les limites de ces données. On y décrit aussi quelques exemples de recherches récentes fondées sur les Cohortes SERCan, ainsi que la façon d’accéder à ces données.
Date de diffusion : 2019-12-18 - Articles et rapports : 12-001-X201900300001Description :
Les estimateurs de la variance par linéarisation classiques de l’estimateur par la régression généralisée sont souvent trop petits, ce qui entraîne des intervalles de confiance ne donnant pas le taux de couverture souhaité. Pour remédier à ce problème, on peut apporter des ajustements à la matrice chapeau dans l’échantillonnage à deux degrés. Nous présentons la théorie de plusieurs nouveaux estimateurs de la variance et les comparons aux estimateurs classiques dans une série de simulations. Les estimateurs proposés corrigent les biais négatifs et améliorent les taux de couverture de l’intervalle de confiance dans diverses situations correspondant à celles rencontrées en pratique.
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201900300002Description :
Souvent, des paradonnées sont recueillies pendant le processus d’enquête afin de surveiller la qualité des réponses. L’une des paradonnées recueillies est le comportement du répondant, qui peut servir dans la construction des modèles de réponse. On peut appliquer le poids du score de propension utilisant les renseignements sur le comportement du répondant à l’analyse finale pour réduire le biais dû à la non-réponse. Toutefois, l’inclusion de la variable de substitution dans la pondération du score de propension ne garantit pas toujours une amélioration de l’efficacité. Nous montrons que la variable de substitution n’est utile que quand elle est corrélée à la variable étudiée. Les résultats d’une étude par simulations limitée confirment cette constatation. L’article présente aussi une application sur données réelles utilisant les données de la Korean Workplace Panel Survey (enquête par panel sur le milieu de travail en Corée).
Date de diffusion : 2019-12-17 - 5. Nouvel estimateur de la variance de l’estimateur par le ratio avec corrections de petit échantillonArticles et rapports : 12-001-X201900300003Description :
Les formules largement utilisées pour la variance de l’estimateur par le ratio peuvent mener à une sérieuse sous-estimation quand l’échantillon est de petite taille; voir Sukhatme (1954), Koop (1968), Rao (1969) et Cochran (1977, pages 163 et 164). Nous proposons ici comme solution à ce problème classique de nouveaux estimateurs de la variance et de l’erreur quadratique moyenne de l’estimateur par le ratio qui ne sont pas entachés d’un important biais négatif. Des formules d’estimation semblables peuvent s’obtenir pour d’autres estimateurs par le ratio, comme il en est question dans Tin (1965). Nous comparons trois estimateurs de l’erreur quadratique moyenne de l’estimateur par le ratio dans une étude par simulation.
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201900300004Description :
Dans les études sociales ou économiques, il faut souvent adopter une vue d’ensemble de la société. Dans les études en agriculture par exemple, on peut établir un lien entre les caractéristiques des exploitations et les activités sociales des particuliers. On devrait donc étudier un phénomène en considérant les variables d’intérêt et en se reportant à cette fin à diverses populations cibles liées entre elles. Pour se renseigner sur un phénomène, on se doit de faire des observations en toute intégration, les unités d’une population devant être observées conjointement avec les unités liées d’une autre. Dans l’exemple de l’agriculture, cela veut dire qu’on devrait prélever un échantillon de ménages ruraux qui serait lié de quelque manière à l’échantillon d’exploitations à utiliser aux fins de l’étude. Il existe plusieurs façons de prélever des échantillons intégrés. Nous analysons ici le problème de la définition d’une stratégie optimale d’échantillonnage dans cette optique. La solution proposée doit réduire le coût d’échantillonnage au minimum et satisfaire une précision préétablie de l’estimation des variables d’intérêt (dans l’une et/ou l’autre des populations) décrivant le phénomène. L’échantillonnage indirect dresse un cadre naturel pour un tel réglage, car les unités appartenant à une population peuvent être porteuses d’une information sur l’autre population visée par l’enquête. Nous étudions ce problème selon divers contextes caractérisant l’information sur les liens disponibles à l’étape du plan de sondage, que les liens entre les unités soient connus à ce stade ou que l’information dont nous disposons sur ces mêmes liens laisse très nettement à désirer. Nous présentons ici une étude empirique de données agricoles pour un pays en développement. On peut y voir combien il est efficace de prendre en compte les probabilités d’inclusion au stade du plan de sondage à l’aide de l’information disponible (sur les liens en l’occurrence) et à quel point on peut ainsi nettement réduire les erreurs des estimations pour la population indirectement observée. Nous démontrons enfin la nécessité de disposer de bons modèles pour la prédiction des variables ou des liens inconnus.
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201900300005Description :
On obtient les estimations mensuelles du chômage provincial fondées sur l’Enquête sur la population active (EPA) des Pays-Bas au moyen de modèles de séries chronologiques. Les modèles tiennent compte du biais de renouvellement et de la corrélation sérielle causée par le plan d’échantillonnage à panel rotatif de l’EPA. L’article compare deux méthodes d’estimation de modèles de séries chronologiques structurels (MSCS). Dans la première méthode, les MSCS sont exprimés sous forme de modèles espace-état, auxquels sont appliqués le filtre et le lisseur de Kalman dans un cadre fréquentiste. L’autre solution consiste à exprimer ces MSCS sous forme de modèles multiniveaux de séries chronologiques dans un cadre bayésien hiérarchique et à les estimer à l’aide de l’échantillonneur de Gibbs. Nous comparons ici les estimations mensuelles du chômage et les erreurs-types fondées sur ces modèles pour les 12 provinces des Pays-Bas. Nous discutons ensuite des avantages et des inconvénients de la méthode multiniveau et de la méthode espace-état. Les MSCS multivariés conviennent pour l’emprunt d’information dans le temps et l’espace. La modélisation de la matrice de corrélation complète entre les composantes des séries chronologiques accroît rapidement le nombre d’hyperparamètres qu’il faut estimer. La modélisation de facteur commun est une des façons possibles d’obtenir des modèles plus parcimonieux qui continuent de tenir compte de la corrélation transversale. L’article propose une méthode encore plus parcimonieuse, dans laquelle les domaines ont en commun une tendance globale et leurs propres tendances indépendantes pour les écarts propres au domaine par rapport à la tendance globale. L’approche par modélisation de séries chronologiques est particulièrement adaptée à l’estimation de la variation mensuelle du chômage.
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201900300006Description :
Un taux de non-réponse élevé est un problème très courant dans les enquêtes-échantillons de nos jours. Du point de vue statistique, nous entretenons des inquiétudes au sujet du biais et de la variance accrus des estimateurs de chiffres de population comme les totaux ou les moyennes. Diverses méthodes ont été proposées pour compenser ce phénomène. En gros, nous pouvons les diviser en imputation et calage, et c’est sur la dernière méthode que nous nous concentrons ici. La catégorie des estimateurs par calage offre un large éventail de possibilités. Nous examinons le calage linéaire, pour lequel nous suggérons d’utiliser une version de non-réponse de l’estimateur de régression optimal fondé sur le plan. Nous faisons des comparaisons entre cet estimateur et un estimateur de type GREG. Les mesures de la distance jouent un rôle très important dans l’élaboration des estimateurs par calage. Nous démontrons qu’un estimateur de la propension moyenne à répondre (probabilité) peut être inclus dans la mesure de la distance « optimale » dans les cas de non-réponse, ce qui aide à réduire le biais de l’estimateur ainsi obtenu. Une étude en simulation a été réalisée pour illustrer de manière empirique les résultats obtenus de façon théorique pour les estimateurs proposés. La population se nomme KYBOK et se compose de municipalités administratives de la Suède, pour lesquelles les variables comprennent des mesures financières et de la taille. Les résultats sont encourageants pour l’estimateur « optimal » combiné à la propension estimative moyenne à répondre, où le biais a été réduit pour la plupart des cas d’échantillonnage de Poisson faisant partie de l’étude.
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201900300007Description :
Lorsque la base de sondage est importante, il est difficile d’optimiser la stratification et la taille de l’échantillon dans un plan de sondage univarié ou multivarié. Il existe diverses façons de modéliser et de résoudre ce problème. Un des moyens les plus naturels est l’algorithme génétique (AG) combiné à l’algorithme d’évaluation de Bethel-Chromy. Un AG recherche itérativement la taille minimale d’échantillon permettant de respecter les contraintes de précision lorsqu’il s’agit de partitionner les strates atomiques formées par le produit cartésien de variables auxiliaires. Nous signalons un inconvénient avec les AG classiques appliqués à un problème de regroupement et proposons un nouvel algorithme génétique de « regroupement » avec des opérateurs génétiques au lieu des opérateurs classiques. Des expériences indiquent qu’on se trouve ainsi à améliorer nettement la qualité de solution pour un même effort de calcul.
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201900300008Description :
Les enquêtes à double base de sondage sont utiles là où une seule base n’assure pas une couverture suffisante, mais pour les estimateurs d’un tel plan d’échantillonnage à double base, il faut connaître l’appartenance à une base pour chaque unité échantillonnée. Si cette indication ne peut être tirée de la base de sondage même, elle est souvent à recueillir auprès de l’enquêté. Si l’enquêté donne alors une indication erronée, les estimations résultantes des moyennes ou des totaux pourront s’en trouver biaisées. Nous proposons une méthode de réduction de ce biais grâce à des données exactes d’appartenance venant d’un sous-échantillon d’enquêtés. Nous examinons les propriétés de notre nouvel estimateur et le comparons à d’autres. Nous l’appliquons aux données de l’exemple qui a été à l’origine de notre étude, soit une enquête auprès des pêcheurs à la ligne pêchant à des fins récréatives qui reposait sur une base d’adresses et une base incomplète de permis de pêche.
Date de diffusion : 2019-12-17
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Références (7)
Références (7) ((7 résultats))
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-539-XDescription :
Ce document réunit des lignes directrices et des listes de contrôles liées à de nombreuses questions dont on doit tenir compte dans la poursuite des objectifs de qualité que sous-tend l'exécution des activités statistiques. Le document s'attarde principalement à la façon d'assurer la qualité grâce à la conception ou à la restructuration efficace et adéquate d'un projet ou d'un programme statistique, des débuts jusqu'à l'évaluation, la diffusion et la documentation des données. Ces lignes directrices sont fondées sur les connaissances et l'expérience collective d'un grand nombre d'employés de Statistique Canada. On espère que les Lignes directrices concernant la qualité seront utiles au personnel chargé de la planification et de la conception des enquêtes et d'autres projets statistiques, ainsi qu'à ceux qui évaluent et analysent les résultats de ces projets.
Date de diffusion : 2019-12-04 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-303-XDescription :
Le Rapport technique sur la couverture présentera l'erreur incluse dans les données du recensement provenant des personnes omises (non dénombrées) ou des personnes dénombrées plus d’une fois par le Recensement de 2016. L’erreur de couverture de la population est parmi les types d'erreurs les plus importantes, car elle a une incidence, non seulement sur l'exactitude des chiffres de population, mais également sur l'exactitude de tous les résultats des données du recensement décrivant les caractéristiques de l'univers de la population.
Date de diffusion : 2019-11-13 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 99-011-XDescription :
Ce thème présente des données sur les Autochtones du Canada et leurs caractéristiques démographiques. Selon l'application, les estimations fondées sur les concepts suivants pourraient être appropriées pour la population autochtone : 1) Identité autochtone, 2) Ascendance autochtone, 3) Indien inscrit ou des traités et 4) Membre d'une Première Nation ou d'une bande indienne. Les données de l'Enquête nationale auprès des ménages de 2011 sont offertes pour les localités géographiques où ces populations résident, y compris les subdivisions de recensement « dans les réserves » et les collectivités inuites de l'Inuit Nunangat ainsi que les autres régions géographiques, c.-à-d. aux niveaux national (Canada), provincial et territorial.
Produits analytiques
Le document analytique offre des analyses relatives aux principales conclusions et aux tendances dans les données, et a comme complément les courts articles trouvés dans l'ENM en bref et dans la Série « Perspective géographique » de l'ENM.
Produits de données
Le Profil de l'ENM est l'un des produits de données qui offrent un aperçu statistique des régions géographiques déterminées par l'utilisateur, fondé sur plusieurs variables détaillées ou groupes de variables. D'autres produits de données comprennent des tableaux de données qui représentent une série de tableaux croisés d'une complexité variée et sont offerts pour plusieurs niveaux géographiques.
Date de diffusion : 2019-10-29 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-621-M2018105Description :
Statistique Canada doit réagir à la légalisation du cannabis pour usage non médical en mesurant divers aspects de l'introduction du cannabis dans l'économie et la société canadiennes. Une partie importante de la mesure de l'économie et de la société est l'utilisation des classifications statistiques. Il est de pratique courante pour les classifications qu'elles soient mises à jour et révisées à mesure que de nouvelles industries, de nouveaux produits, professions et programmes éducatifs sont introduits dans l'économie et la société canadiennes. Cet article décrit les changements apportés aux différentes classifications statistiques utilisées par Statistique Canada afin de mesurer l'introduction du cannabis légal pour usage non médical.
Date de diffusion : 2019-07-24 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-633-X2019001Description :
Le mandat de la Direction des études analytiques (DEA) est de fournir des renseignements actuels, pertinents et de haute qualité sur des questions économiques, sociales et de santé qui importent aux Canadiens. La Direction tire profit des connaissances spécialisées et d’un large éventail de sources statistiques de façon stratégique afin de décrire la nature évolutive de l’économie et de la société canadiennes et de tirer des conclusions et des constats objectifs reposant sur des données scientifiques sur celle-ci. Pour étudier les questions de recherche, la Direction a recours à des méthodes de pointe, y compris la microsimulation et l’analyse prédictive, en se fondant sur une gamme de données administratives et d’enquête couplées et intégrées. Dans l’optique de l’accroissement de l’accès aux données, les données couplées de la DEA sont mises à la disposition des chercheurs et des décideurs externes pour appuyer la prise de décisions fondées sur des données probantes. La Direction diffuse les résultats de recherche sur divers supports (c.-à-d. des documents de recherche, des études, des infographies, des vidéos et des blogues) pour répondre aux besoins des utilisateurs. La Direction offre également un soutien en matière d’analyse et de la formation, de la rétroaction et des services d’assurance de la qualité au vaste éventail de programmes menés au sein et à l’extérieur de Statistique Canada.
Date de diffusion : 2019-05-29 - Avis et consultations : 75F0002M2019006Description :
En 2018, Statistique Canada a diffusé deux nouveaux tableaux de données présentant des estimations des taux d’imposition et de transfert effectifs des déclarants et des familles de recensement. Ces estimations sont tirées de la Banque de données administratives longitudinales. La publication fournit une description détaillée des méthodes utilisées pour produire les estimations des taux d’imposition et de transfert effectifs.
Date de diffusion : 2019-04-16 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75-005-M2019001Description :
La production de statistiques issues de l'Enquête sur la population active (EPA) s'accompagne de plusieurs activités, dont une est le traitement des données. Cette étape consiste à vérifier et corriger les données, au besoin, et à produire des fichiers de microdonnées. À partir de janvier 2019, le traitement de l'EPA passera à un nouveau système, l'Environnement pour le traitement des enquêtes sociales. Ce document décrit le développement et la mise à l'épreuve qui ont précédé l'implémentation du nouveau système, et démontre que le passage au nouveau système n'aura qu'une incidence minime sur les estimations de l'EPA et qu'il sera transparent pour les utilisateurs de données.
Date de diffusion : 2019-02-08
- Date de modification :