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La Base de données complètes sur les exploitations agricoles (BDCEA) est le résultat d'un projet mené conjointement par Agriculture et Agroalimentaire Canada et Statistique Canada. La base a été élaborée pour répondre à un besoin accru de données plus désagrégées au niveau de l'exploitation agricole. La base de données fournit aux utilisateurs l'outil dont ils ont besoin pour évaluer les politiques et programmes agricoles de même que la viabilité, la stabilité et la compétitivité de différents types d'exploitations agricoles.

Pour concevoir la BDCEA, on a intégré les résultats de diverses enquêtes et des données provenant de dossiers administratifs. La BDCEA peut fournir aux utilisateurs un éventail plus vaste que jamais de données désagrégées de nature physique et financière à l'égard des exploitations agricoles.

Ce manuel initiera les utilisateurs éventuels de la BDCEA avec la structure de la base et les normes de qualité des données qu'elle contient et décriront les différents produits et services offerts à l'heure actuelle par la BDCEA.

Ce document de travail donne un profil des entreprises canadiennes qui développement et produisent des bioproduits. Ce rapport fournit les données sur le nombre et les types d'entreprises bioproduits en 2009, incluant les recettes bioproduits, la recherche et le développement, utilisation de la biomasse, les brevets, les produits, les pratiques de l'entreprise et l'impact des réglementations gouvernementales sur ce secteur.

Statistique Canada est engagé dans un « Projet de système d'information sur la science et la technologie » qui a pour but de développer des indicateurs d'activité utiles réunis dans un cadre conceptuel permettant de dresser un portrait cohérent de la science et de la technologie (S-T) au Canada. La série des documents de travail sert à publier les résultats des différentes initiatives conduites dans le cadre de ce Projet. Les données produites ont trait aux activités, interrelations et résultats de la S-T. Plusieurs grands thèmes sont couverts parmi lesquels on retrouve l'innovation, la diffusion des technologies, les ressources humaines en S-T et les interrelations entre les différents acteurs qui oeuvrent en S-T. Cette série propose aussi d'importantes tabulations de données tirées des enquêtes régulières sur la R-D et S-T et rendues possibles du fait de l'existence du Projet.

Statistique Canada mène chaque année six enquêtes pour recueillir de l'information sur les intentions d'ensemencement, les superficies ensemencées et récoltées, les rendements, la production et les stocks des principales grandes cultures, et publie ces estimations dans Série de rapports sur les grandes cultures (SRGC). Cet article analyse les mouvements à court terme des prix hebdomadaires des cultures, de la semaine précédant la diffusion de SRGC à la semaine suivant la diffusion. Les grandes cultures étudiées sont l'avoine, le canola, le maïs, le lin, l'orge et le blé, tandis que les cultures spécialisées étudiées sont les graines de tournesol, les graines de l'alpiste des Canaries, les pois de grande culture, des variétés de lentilles, de graines de moutarde, de pois chiches et de pois verts. Les données utilisées pour les grandes cultures couvrent la période allant de 1990 à 2009, alors que celles des cultures spécialisées couvrent diverses périodes entre 1992 et 2009, selon leur disponibilité. Les résultats révèlent que les changements des prix avant et après les diffusions officielles de la publication SRGC se neutralisent au fil du temps. Les résultats semblent aussi indiquer que les prix après les diffusions sont tout aussi susceptibles d'augmenter qu'ils le sont de diminuer. Compte tenu de ces résultats, l'étude conclut que la publication de statistiques dans SRGC de Statistique Canada n'a pas d'effet systématique sur les prix des cultures. Les résultats sont conformes aux conclusions du National Agricultural Statistics Service du Département de l'agriculture des Etats-Unis.

Ce rapport présente un résumé des renseignements annuels des voyages internationaux, avec tableaux, graphiques, cartes et sommaire analytique des voyages entre le Canada et les autres pays. La publication fournit un profil des voyageurs internationaux par province, pays de résidence, destination, mode de transport, but de voyage, durée, dépenses, groupes d'âge et sexe.

Cet article tente de répondre aux trois questions énoncées dans le titre. Il commence par une discussion des caractéristiques uniques des données d'enquêtes complexes qui diffèrent de celles des autres ensembles de données ; ces caractéristiques requièrent une attention spéciale, mais suggèrent une vaste gamme de procédures d'inférence. Ensuite, un certain nombre d'approches proposées dans la documentation pour traiter ces caractéristiques sont passées en revue en discutant de leurs mérites et de leurs limites. Ces approches diffèrent en ce qui a trait aux conditions qui sous-tendent leur utilisation, aux données additionnelles requises pour leur application, aux tests d'adéquation de l'ajustement du modèle, aux objectifs d'inférence qu'elles permettent de satisfaire, à l'efficacité statistique, aux demandes de ressources informatiques et aux compétences que doivent posséder les analystes qui ajustent les modèles. La dernière partie de l'article présente les résultats de simulations conçues pour comparer le biais, la variance et les taux de couverture des diverses approches dans le cas de l'estimation des coefficients de régression linéaire en partant d'un échantillon stratifié. Enfin, l'article se termine par une brève discussion des questions en suspens.

De nombreuses enquêtes par sondage comprennent des questions suscitant une réponse binaire (par exemple, obèse, non obèse) pour un certain nombre de petits domaines. Une inférence est requise au sujet de la probabilité d'une réponse positive (par exemple obèse) dans chaque domaine, la probabilité étant la même pour tous les individus dans chaque domaine et différente entre les domaines. Étant donné le peu de données dans les domaines, les estimateurs directs ne sont pas fiables et il est nécessaire d'utiliser des données provenant d'autres domaines pour améliorer l'inférence pour un domaine particulier. Essentiellement, il est supposé a priori que les domaines sont similaires, si bien que le choix d'un modèle hiérarchique bayésien, le modèle bêta-binomial standard, est naturel. L'innovation tient au fait qu'un praticien peut disposer d'information a priori supplémentaire qui est nécessaire au sujet d'une combinaison linéaire des probabilités. Par exemple, une moyenne pondérée des probabilités est un paramètre, et l'information peut être obtenue au sujet de ce paramètre, ce qui rend le paradigme bayésien approprié. Nous avons modifié le modèle bêta-binomial standard pour petits domaines afin d'y intégrer l'information a priori sur la combinaison linéraire des probabilités, que nous appelons une contrainte. Donc, il existe trois cas. Le practicien a) ne spécifie pas de contrainte, b) spécifie une contrainte et le paramètre entièrement et c) spécifie une contrainte et l'information qui peut être utilisée pour construire une loi a priori pour le paramètre. L'échantillonneur de Gibbs « griddy » est utilisé pour ajuster les modèles. Pour illustrer notre méthode, nous prenons l'exemple de l'obésité chez les enfants dans la National Health and Nutrition Examination Survey dans laquelle les petits domaines sont formés par croisement de l'école (cycle secondaire inférieur ou supérieur), de l'etnicité (blanche, noire, mexicaine) et du sexe (masculin, féminin). Nous procédons à une étude en simulation pour évaluer certaines caractéristiques statistiques de notre méthode. Nous avons montré que le gain de précision au-delà de (a) est dans l'ordre où (b) est plus grand que (c).

Nous proposons une méthode d'estimation de l'erreur quadratique moyenne (EQM) pour les estimateurs des moyennes de domaine en population finie qui peuvent être exprimés sous une forme pseudo-linéaire, c'est-à-dire comme une somme pondérée des valeurs d'échantillon. En particulier, la méthode proposée peut être utilisée pour estimer l'EQM du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique, de l'estimateur direct fondé sur un modèle et du prédicteur du M-quantile. Elle représente une extension des idées de Royall et Cumberland (1978) et mène à des estimateurs de l'EQM qui sont plus simples à mettre en oeuvre et éventuellement plus robustes au biais que ceux proposés dans la littérature sur les petits domaines. Cependant, il convient de souligner que les estimateurs de l'EQM définis en utilisant cette méthode peuvent également présenter une grande variabilité quand les tailles d'échantillon de domaine sont très petites. Nous illustrons les propriétés de la méthode à l'aide de simulations à grande échelle sous un modèle et sous un plan de sondage, dans ce dernier cas en nous fondant sur deux ensembles de données d'enquête réels contenant des données sur des petits domaines.

L'imputation composite est fréquemment employée dans les enquêtes auprès des entreprises. Le terme « composite » signifie que l'on utilise plus d'une méthode d'imputation pour remplacer les valeurs manquantes d'une variable d'intérêt. La littérature consacrée à l'estimation de la variance sous imputation composite est peu abondante. Afin de surmonter ce problème, nous examinons une extension de la méthodologie élaborée par Särndal (1992). Cette extension est de nature assez générale et est facile à mettre en oeuvre, à condition d'utiliser des méthodes d'imputation linéaires pour remplacer les valeurs manquantes. Cette catégorie de méthodes comprend l'imputation par régression linéaire, l'imputation par donneur et l'imputation par valeur auxiliaire, parfois appelée imputation « cold deck » ou imputation par substitution. Elle englobe donc les méthodes les plus couramment utilisées par les organismes statistiques nationaux pour imputer les valeurs manquantes. Notre méthodologie a été intégrée au Système d'estimation de la variance due à la non-réponse et à l'imputation (SEVANI), mis au point à Statistique Canada. Une étude par simulation est effectuée pour en évaluer les propriétés.

Cet article introduit une compilation spéciale du U.S. Census Bureau en présentant quatre articles du présent numéro : trois articles des auteurs Tillé, Lohr et Thompson de même qu'un article de discussion de l'auteur Opsomer.

Ce rapport présente un résumé des renseignements annuels des voyages internationaux, avec tableaux, graphiques, cartes et sommaire analytique des voyages entre le Canada et les autres pays. La publication fournit un profil des voyageurs internationaux par province, pays de résidence, destination, mode de transport, but de voyage, durée, dépenses, groupes d'âge et sexe.

Ce bulletin annuel résume la production, le prix et la valeur du miel et des produits de l'érable, par province. Il paraît chaque année, à l'automne.

Cette publication renferme de l'information annuelle sur les variables d'exploitation et financières liées aux services réguliers et d'affrètement de tous les transporteurs aériens agréés du Canada classés selon les niveaux de déclaration I à III. Les données d'exploitation (passagers, passagers-kilomètres, marchandises transportées, tonnes-kilomètres de marchandises, etc.) et les données financières (état des recettes - recettes d'exploitation, dépenses d'exploitation, recettes (dépenses) hors exploitation, bilan - actif et passif, ainsi que des indicateurs de performance financière) sont fournies. De l'information sur le carburant, sur les effectifs, par catégorie et sur les salaires et traitements payés, par province et territoire est également présentée. Cette publication comprend en outre des faits saillants.

Ce bulletin présente des tableaux finaux qui contiennent des données salariales pour l'année 2009-2010. Cette information est recueillie annuellement sous l'égide du Système d'information sur le personnel d'enseignement dans les universités et les collèges et a comme période de référence la date du 1er octobre de chaque année. Les données rendent donc compte de l'emploi dans les universités à cette date. Pour que ces données paraissent, l'université doit autoriser Statistique Canada à les publier. Cependant, ce bulletin ne contient aucune information ayant trait aux établissements dont le nombre d'enseignants à plein temps est inférieur à 100.

Cette publication renferme de l'information trimestrielle sur les variables d'exploitation et financières liées aux services réguliers et d'affrètement de tous les transporteurs aériens agréés du Canada classés selon les niveaux de déclaration I et II. Les données d'exploitation (passagers, passagers-kilomètres, marchandises transportées, tonnes-kilomètres de marchandises, etc.) et les données financières (recettes d'exploitation, dépenses d'exploitation, dépenses de l'effectif) sont fournies. Cette publication comprend en outre des faits saillants et certains indicateurs de performance financière et des mesures de la productivité.

Le rapport renferme des données sur les écoles (publiques) primaires et secondaires à l'échelon des provinces, des territoires et du Canada, et ce, pour des variables clés telles que les effectifs scolaires, les diplômés, les finances et les éducateurs. Les données portent sur une période de cinq ans, ce qui permet de les examiner de façon approfondie en remontant jusqu'à 1997, première année scolaire pour laquelle on dispose de statistiques sur l'enseignement primaire et secondaire. Les données sur les écoles privées pour les années 2007-2008 à 2009-2010 portent sur les inscriptions, les diplômés et les éducateurs.

Ce produit présente des tableaux de données détaillées et sommaires sur le commerce de biens culturels, ainsi que des tableaux croisés de ce commerce entre le Canada et certains pays.

Les produits culturels sont sélectionnés à l'aide du cadre de la statistique de la culture de Statistique Canada. En somme, ce cadre définit les produits culturels comme ceux découlant de l'expression créatrice.

Parmi les exemples de biens culturels figurent : les livres; les revues; les journaux; les cartes postales; les calendriers; les films; les vidéocassettes; les disques numériques polyvalents (DVD); les partitions; les disques compacts (CD); les cassettes; les 33 tours en vinyle; les peintures (originaux et reproductions); les photographies; les sculptures; les ornements et les figurines; les plans architecturaux, les designs et les dessins; le matériel publicitaire; les pièces muséographiques; les collections de pièces de monnaie et de timbres; et les antiquités. Les médias non enregistrés, dont les CD vierges, ne sont pas inclus.

Cette publication contient des données annuelles de 1926 jusqu'à maintenant sur les recettes monétaires agricoles pour le Canada et les provinces. La publication comprend également des fait saillants et des concepts et méthodes.

En mai, les mesures annuelles des deux années civiles précédentes font l'objet de révisions. En novembre, les estimations des trois années précédentes peuvent être révisées. Tous les cinq ans, on procède à une révision historique en se fondant sur les résultats du Recensement de l'agriculture. Bien que les données soient disponibles à la fin mai et à la fin novembre, la publication n'est pas prête pour la diffusion avant les mois de juillet et janvier suivants.

Cette publication contient des données annuelles de 1926 jusqu'à maintenant sur les dépenses d'exploitation agricoles et les frais d'amortissement, pour le Canada et les provinces. La publication comprend également des fait saillants et des concepts et méthodes.

En mai, les mesures annuelles des deux années civiles précédentes font l'objet de révisions. En novembre, les estimations des trois années précédentes peuvent être révisées. Tous les cinq ans, on procède à une révision historique en se fondant sur les résultats du Recensement de l'agriculture. Bien que les données soient disponibles à la fin mai et à la fin novembre, la publication n'est pas prête pour la diffusion avant les mois de juillet et janvier suivants.

Cette publication contient des données annuelles de 1926 jusqu'à ce jour sur la valeur du capital agricole, des données annuelles de 1921 jusqu'à présent sur la valeur à l'acre des terres et bâtiments agricoles, ainsi que des données annuelles de 1986 jusqu'à présent sur la valeur par tête de bétail et de la volaille au 1er juillet, pour le Canada et les provinces. La publication comprend également des faits saillants, des concepts et des méthodes.

En mai, les mesures annuelles des deux années civiles précédentes ont fait l'objet de révisions. En novembre, les estimations des trois années précédentes pourraient être révisées. Tous les cinq ans, on procède à une révision historique en se fondant sur les résultats du recensement de l'agriculture. Bien que les données soient disponibles à la fin mai et à la fin novembre, la publication ne sera pas terminée et prête à être diffusée avant les mois de juillet et janvier suivants.

Note aux lecteursLes données dans les tableaux suivants ont été modifiées le 2 décembre 2008 :Les tableaux 1-4, 1-5 et le tableau 2

Ce document de travail donne un profil des entreprises canadiennes qui développement et produisent des bioproduits. Ce rapport fournit les données sur le nombre et les types d'entreprises bioproduits en 2009, incluant les recettes bioproduits, la recherche et le développement, utilisation de la biomasse, les brevets, les produits, les pratiques de l'entreprise et l'impact des réglementations gouvernementales sur ce secteur.

Statistique Canada est engagé dans un « Projet de système d'information sur la science et la technologie » qui a pour but de développer des indicateurs d'activité utiles réunis dans un cadre conceptuel permettant de dresser un portrait cohérent de la science et de la technologie (S-T) au Canada. La série des documents de travail sert à publier les résultats des différentes initiatives conduites dans le cadre de ce Projet. Les données produites ont trait aux activités, interrelations et résultats de la S-T. Plusieurs grands thèmes sont couverts parmi lesquels on retrouve l'innovation, la diffusion des technologies, les ressources humaines en S-T et les interrelations entre les différents acteurs qui oeuvrent en S-T. Cette série propose aussi d'importantes tabulations de données tirées des enquêtes régulières sur la R-D et S-T et rendues possibles du fait de l'existence du Projet.

Statistique Canada mène chaque année six enquêtes pour recueillir de l'information sur les intentions d'ensemencement, les superficies ensemencées et récoltées, les rendements, la production et les stocks des principales grandes cultures, et publie ces estimations dans Série de rapports sur les grandes cultures (SRGC). Cet article analyse les mouvements à court terme des prix hebdomadaires des cultures, de la semaine précédant la diffusion de SRGC à la semaine suivant la diffusion. Les grandes cultures étudiées sont l'avoine, le canola, le maïs, le lin, l'orge et le blé, tandis que les cultures spécialisées étudiées sont les graines de tournesol, les graines de l'alpiste des Canaries, les pois de grande culture, des variétés de lentilles, de graines de moutarde, de pois chiches et de pois verts. Les données utilisées pour les grandes cultures couvrent la période allant de 1990 à 2009, alors que celles des cultures spécialisées couvrent diverses périodes entre 1992 et 2009, selon leur disponibilité. Les résultats révèlent que les changements des prix avant et après les diffusions officielles de la publication SRGC se neutralisent au fil du temps. Les résultats semblent aussi indiquer que les prix après les diffusions sont tout aussi susceptibles d'augmenter qu'ils le sont de diminuer. Compte tenu de ces résultats, l'étude conclut que la publication de statistiques dans SRGC de Statistique Canada n'a pas d'effet systématique sur les prix des cultures. Les résultats sont conformes aux conclusions du National Agricultural Statistics Service du Département de l'agriculture des Etats-Unis.

Cet article tente de répondre aux trois questions énoncées dans le titre. Il commence par une discussion des caractéristiques uniques des données d'enquêtes complexes qui diffèrent de celles des autres ensembles de données ; ces caractéristiques requièrent une attention spéciale, mais suggèrent une vaste gamme de procédures d'inférence. Ensuite, un certain nombre d'approches proposées dans la documentation pour traiter ces caractéristiques sont passées en revue en discutant de leurs mérites et de leurs limites. Ces approches diffèrent en ce qui a trait aux conditions qui sous-tendent leur utilisation, aux données additionnelles requises pour leur application, aux tests d'adéquation de l'ajustement du modèle, aux objectifs d'inférence qu'elles permettent de satisfaire, à l'efficacité statistique, aux demandes de ressources informatiques et aux compétences que doivent posséder les analystes qui ajustent les modèles. La dernière partie de l'article présente les résultats de simulations conçues pour comparer le biais, la variance et les taux de couverture des diverses approches dans le cas de l'estimation des coefficients de régression linéaire en partant d'un échantillon stratifié. Enfin, l'article se termine par une brève discussion des questions en suspens.

De nombreuses enquêtes par sondage comprennent des questions suscitant une réponse binaire (par exemple, obèse, non obèse) pour un certain nombre de petits domaines. Une inférence est requise au sujet de la probabilité d'une réponse positive (par exemple obèse) dans chaque domaine, la probabilité étant la même pour tous les individus dans chaque domaine et différente entre les domaines. Étant donné le peu de données dans les domaines, les estimateurs directs ne sont pas fiables et il est nécessaire d'utiliser des données provenant d'autres domaines pour améliorer l'inférence pour un domaine particulier. Essentiellement, il est supposé a priori que les domaines sont similaires, si bien que le choix d'un modèle hiérarchique bayésien, le modèle bêta-binomial standard, est naturel. L'innovation tient au fait qu'un praticien peut disposer d'information a priori supplémentaire qui est nécessaire au sujet d'une combinaison linéaire des probabilités. Par exemple, une moyenne pondérée des probabilités est un paramètre, et l'information peut être obtenue au sujet de ce paramètre, ce qui rend le paradigme bayésien approprié. Nous avons modifié le modèle bêta-binomial standard pour petits domaines afin d'y intégrer l'information a priori sur la combinaison linéraire des probabilités, que nous appelons une contrainte. Donc, il existe trois cas. Le practicien a) ne spécifie pas de contrainte, b) spécifie une contrainte et le paramètre entièrement et c) spécifie une contrainte et l'information qui peut être utilisée pour construire une loi a priori pour le paramètre. L'échantillonneur de Gibbs « griddy » est utilisé pour ajuster les modèles. Pour illustrer notre méthode, nous prenons l'exemple de l'obésité chez les enfants dans la National Health and Nutrition Examination Survey dans laquelle les petits domaines sont formés par croisement de l'école (cycle secondaire inférieur ou supérieur), de l'etnicité (blanche, noire, mexicaine) et du sexe (masculin, féminin). Nous procédons à une étude en simulation pour évaluer certaines caractéristiques statistiques de notre méthode. Nous avons montré que le gain de précision au-delà de (a) est dans l'ordre où (b) est plus grand que (c).

Nous proposons une méthode d'estimation de l'erreur quadratique moyenne (EQM) pour les estimateurs des moyennes de domaine en population finie qui peuvent être exprimés sous une forme pseudo-linéaire, c'est-à-dire comme une somme pondérée des valeurs d'échantillon. En particulier, la méthode proposée peut être utilisée pour estimer l'EQM du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique, de l'estimateur direct fondé sur un modèle et du prédicteur du M-quantile. Elle représente une extension des idées de Royall et Cumberland (1978) et mène à des estimateurs de l'EQM qui sont plus simples à mettre en oeuvre et éventuellement plus robustes au biais que ceux proposés dans la littérature sur les petits domaines. Cependant, il convient de souligner que les estimateurs de l'EQM définis en utilisant cette méthode peuvent également présenter une grande variabilité quand les tailles d'échantillon de domaine sont très petites. Nous illustrons les propriétés de la méthode à l'aide de simulations à grande échelle sous un modèle et sous un plan de sondage, dans ce dernier cas en nous fondant sur deux ensembles de données d'enquête réels contenant des données sur des petits domaines.

L'imputation composite est fréquemment employée dans les enquêtes auprès des entreprises. Le terme « composite » signifie que l'on utilise plus d'une méthode d'imputation pour remplacer les valeurs manquantes d'une variable d'intérêt. La littérature consacrée à l'estimation de la variance sous imputation composite est peu abondante. Afin de surmonter ce problème, nous examinons une extension de la méthodologie élaborée par Särndal (1992). Cette extension est de nature assez générale et est facile à mettre en oeuvre, à condition d'utiliser des méthodes d'imputation linéaires pour remplacer les valeurs manquantes. Cette catégorie de méthodes comprend l'imputation par régression linéaire, l'imputation par donneur et l'imputation par valeur auxiliaire, parfois appelée imputation « cold deck » ou imputation par substitution. Elle englobe donc les méthodes les plus couramment utilisées par les organismes statistiques nationaux pour imputer les valeurs manquantes. Notre méthodologie a été intégrée au Système d'estimation de la variance due à la non-réponse et à l'imputation (SEVANI), mis au point à Statistique Canada. Une étude par simulation est effectuée pour en évaluer les propriétés.

Cet article introduit une compilation spéciale du U.S. Census Bureau en présentant quatre articles du présent numéro : trois articles des auteurs Tillé, Lohr et Thompson de même qu'un article de discussion de l'auteur Opsomer.

Le présent article décrit les progrès récents dans le domaine des stratégies d'échantillonnage adaptatif et présente de nouvelles variantes de ces stratégies. Les progrès récents comprennent les plans d'échantillonnage à marche aléatoire ciblée et l'échantillonnage adaptatif « en toile ». Ces plans conviennent particulièrement bien pour l'échantillonnage par réseau; par exemple pour obtenir un échantillon de personnes appartenant à une population humaine cachée en suivant les liens sociaux partant d'un groupe de personnes échantillonnées pour trouver d'autres membres de la population cachée à ajouter à l'échantillon. Chacun de ces plans peut également être transposé à des conditions spatiales pour produire de nouvelles stratégies d'échantillonnage adaptatif spatial souples, applicables à des populations réparties non uniformément. Les variantes de ces stratégies d'échantillonnage comprennent celles où les liens du réseau ou les liens spatiaux ont des poids inégaux et sont suivis avec des probabilités inégales.

Les plans de sondage et les estimateurs des enquêtes à base de sondage unique utilisés à l'heure actuelle par les organismes gouvernementaux américains ont été élaborés en réponse à des problèmes pratiques. Les programmes d'enquêtes-ménages fédéraux doivent faire face aujourd'hui à la diminution des taux de réponse et de la couverture des bases de sondage, à la hausse des coûts de collecte des données et à l'accroissement de la demande de statistiques pour des petits domaines. Les enquêtes à bases de sondage multiples, dans lesquelles des échantillons indépendants sont tirés de bases de sondage distinctes, peuvent être utilisées en vue de relever certains de ces défis. La combinaison d'une liste et d'une base de sondage aréolaire ou l'utilisation de deux bases de sondage pour échantillonner les ménages ayant une ligne de téléphone fixe et ceux ayant une ligne de téléphone mobile en sont des exemples. Nous passons en revue les estimateurs ponctuels et les ajustements de la pondération qui peuvent être utilisés pour analyser les données d'enquête à bases de sondage multiples au moyen de logiciels standard et nous résumons la construction des poids de rééchantillonnage pour l'estimation de la variance. Étant donné leur complexité croissante, les enquêtes à bases de sondage multiples obligent à résoudre des difficultés qui ne se posent pas dans le cas des enquêtes à base de sondage simple. Nous étudions le biais dû à l'erreur de classification dans les enquêtes à bases de sondage multiples et proposons une méthode pour corriger ce biais quand les probabilités d'erreur de classification sont connues. Enfin, nous discutons des travaux de recherche nécessaires en ce qui concerne les erreurs non dues à l'échantillonnage dans les enquêtes à bases de sondage multiples.

La Base de données complètes sur les exploitations agricoles (BDCEA) est le résultat d'un projet mené conjointement par Agriculture et Agroalimentaire Canada et Statistique Canada. La base a été élaborée pour répondre à un besoin accru de données plus désagrégées au niveau de l'exploitation agricole. La base de données fournit aux utilisateurs l'outil dont ils ont besoin pour évaluer les politiques et programmes agricoles de même que la viabilité, la stabilité et la compétitivité de différents types d'exploitations agricoles.

Pour concevoir la BDCEA, on a intégré les résultats de diverses enquêtes et des données provenant de dossiers administratifs. La BDCEA peut fournir aux utilisateurs un éventail plus vaste que jamais de données désagrégées de nature physique et financière à l'égard des exploitations agricoles.

Ce manuel initiera les utilisateurs éventuels de la BDCEA avec la structure de la base et les normes de qualité des données qu'elle contient et décriront les différents produits et services offerts à l'heure actuelle par la BDCEA.

Cette série comprend de la documentation détaillée sur l'évolution du revenu, notamment les enjeux liés à la conception de l'enquête, l'évaluation qualitative des données et les recherches exploratoires lors de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) de 2009.

Le premier document de la série est le Cadre conceptuel pour les statistiques de la culture 2011, une révision du Cadre canadien pour les statistiques culturelles 2004.

Le cadre conceptuel fournit une définition statistique officielle de la culture et décrit un ensemble de domaines culturels pouvant être utilisés pour mesurer la culture, à partir de l'étape de la création jusqu'à celle de l'utilisation.

La deuxième publication de cette série est un document d'accompagnement du Cadre conceptuel pour les statistiques de la culture 2011, une révision du Cadre canadien pour les statistiques culturelles 2004.

Le guide met en correspondance le Cadre canadien pour les statistiques de la culture 2011 et les systèmes de classification type suivants, utilisés par Statistique Canada : le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) 2007, le Système de classification des produits de l'Amérique du Nord (SCPAN) - Canada (version provisoire 0.1), la Classification nationale des professions pour statistiques (CNP-S) 2006 et la Classification des programmes d'enseignement (CPE), Canada, 2000.

Il renferme des explications, des définitions et des exemples de la façon dont les codes de classification sont mis en correspondance avec le cadre conceptuel. Il contient également une série de tableaux qui contiennent des codes, par système de classification, ce qui aide à illustrer les domaines et sous-domaines du cadre et met en évidence les codes dont la mise en correspondance avec le cadre se fait moins bien.

Cette série le Cadre canadien pour les statistiques de la culture 2011, remplace le Cadre canadien pour les statistiques culturelles 2004 (produit no 81-595-MIF2004021 au catalogue).

Le premier document de la série est le cadre conceptuel, qui fournit une définition de la culture, de ses critères d'inclusion et des domaines et sous-domaines qui la composent. Le deuxième document est un guide de classification qui met en correspondance le cadre conceptuel et certains systèmes de classification type. Son objectif est de favoriser l'adoption d'une approche normalisée de la mesure de la culture au Canada.

L'Avant-goût des produits et services donne un aperçu des produits et services proposés dont les données sont tirées du Recensement de la population de 2011 et du Recensement de l'agriculture de 2011. Les renseignements qu'il renferme comprendront une description des produits et services, « Quoi de neuf? » en comparaison avec les renseignements de 2006, les niveaux géographiques, la disponibilité et les formats de diffusion, le calendrier de la diffusion et l'établissement des prix.

L'Avant-goût est un produit Internet et un format PDF est également disponible sur Internet. Ce produit sera mis à jour périodiquement au fur et à mesure que les détails relatifs aux produits et services seront définitifs.

L'Aperçu des produits et services géographiques présente un survol des produits et services proposés qui seront diffusés sur la base du prochain Recensement de la population. La gamme de produits géographiques comprend des concepts, des améliorations aux produits existants et une présence accrue sur le site Web. Des cartes de référence et d'autres produits géographiques sont également offerts sur divers supports d'information. En outre, ce document examine et met en lumière les changements apportés à la gamme de produits géographiques du recensement.Les produits décrits dans ce document peuvent être modifiés dû à des contraintes techniques. Les utilisateurs sont invités à lire les guides de référence qui accompagnent chacun des produits géographiques pour connaître en détail le contenu final des produits.

Le Guide de référence pour le Fichier de conversion des codes postaux est disponible pour le produit suivant : Fichier de conversion des codes postaux (FCCP) (no 92-153-XCB au catalogue). Le guide décrit la façon d'utiliser le produit.

La plupart des produits géographiques sont accompagnés de guides de référence gratuits décrivant le contenu et les applications du produit et contenant, entre autres, des renseignements sur la qualité des données et les clichés d'enregistrement. Ces guides en format PDF sont offerts avec les produits au moment de leur diffusion. Ils sont également accessibles en ligne.

Cette étude offre un aperçu préliminaire de la révision (historique) complète du Système canadien des comptes nationaux, qui sera diffusée à partir du mois de juin 2012. La dernière révision de cette ampleur a eu lieu en 1997. La présente étude met en évidence les changements qui ont résulté de l'adoption du SNA2008, qui est la norme internationale révisée de la comptabilité nationale, de même que de révisions statistiques découlant de sources de données et de méthodologies nouvelles et améliorées. Les mises à jour aux systèmes de classification utilisés dans le Système canadien des comptes nationaux sont également présentées, accompagnées d'une liste des changements prévus pour 2014.