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Description :

Depuis plusieurs décennies, les agences nationales de statistique dans le monde utilisent des enquêtes probabilistes comme outil privilégié pour répondre à des besoins d’informations au sujet d’une population d’intérêt. Au cours des dernières années, on a observé un vent de changement et on considère de plus en plus d’autres sources de données. Cette tendance peut être expliquée par cinq facteurs principaux : le déclin des taux de réponse dans les enquêtes probabilistes, les coûts de collecte élevés, l’accroissement du fardeau sur les répondants, le désir d’avoir accès à des statistiques en « temps réel » et la prolifération des sources de données non probabilistes. Certaines personnes en sont même venues à croire que les enquêtes probabilistes pourraient graduellement disparaître. Dans cet article, nous passons en revue quelques approches qui permettent de réduire, voire éliminer, l’utilisation d’enquêtes probabilistes tout en conservant un cadre d’inférence statistique valide. Toutes les approches que nous considérons utilisent des données d’une source non probabiliste accompagnées, dans la plupart des cas, de données d’une enquête probabiliste. Certaines d’entre elles reposent sur la validité d’hypothèses de modèle ce qui contraste avec les approches fondées sur le plan de sondage probabiliste. Ces dernières sont généralement moins efficaces mais, en contrepartie, elles ne sont pas affectées par le risque de biais découlant d’une mauvaise spécification d’un modèle.

Description :

On a besoin de méthodes par modèle pour estimer des paramètres d’intérêt de petit domaine, comme les totaux et les moyennes, là où les méthodes classiques d’estimation directe ne peuvent garantir une précision suffisante. Les modèles au niveau des unités et au niveau des domaines sont les plus répandus dans la pratique. S’il s’agit d’un modèle au niveau des unités, il est possible d’obtenir des estimateurs efficaces par modèle si le plan de sondage est tel que les modèles d’échantillon et de population coïncident, c’est-à-dire que le plan d’échantillonnage n’est pas informatif pour le modèle en question. Si en revanche le plan de sondage est informatif pour le modèle, les probabilités de sélection seront liées à la variable d’intérêt même après conditionnement par les données auxiliaires disponibles, d’où l’implication que le modèle de la population ne vaut plus pour l’échantillon. Pfeffermann et Sverchkov (2007) se sont reportés aux relations entre les distributions de population et d’échantillon de la variable étudiée pour obtenir des prédicteurs semi-paramétriques approximativement sans biais des moyennes de domaine dans des plans d’échantillonnage informatifs. La procédure qu’ils ont employée est applicable aux domaines avec et sans échantillon. Verret, Rao et Hidiroglou (2015) ont étudié d’autres méthodes utilisant une fonction appropriée des probabilités de sélection d’unités comme variable auxiliaire supplémentaire. Leur technique a donné des estimateurs Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) approximativement sans biais pour les moyennes de petit domaine. Dans le présent exposé, nous étendons la méthode de Verret et coll. (2015) en ne formant aucune hypothèse au sujet des probabilités d’inclusion. Nous nous contentons d’intégrer ces dernières au modèle au niveau des unités en utilisant une fonction lisse des probabilités d’inclusion. C’est une fonction que nous estimons par une approximation locale donnant un estimateur polynomial local. Nous proposons une méthode bootstrap conditionnelle pour l’estimation de l’erreur quadratique moyenne (EQM) des estimateurs polynomiaux locaux et des estimateurs EBLUP. Nous examinons par simulation le biais et les propriétés d’efficacité de l’estimateur polynomial local. Nous présentons enfin les résultats de l’estimateur bootstrap de l’EQM.

Description :

Les plans de sondage probabilistes sont parfois utilisés en conjonction avec des prédicteurs fondés sur un modèle de quantités de population finie. Ces plans devraient réduire au minimum la variance anticipée (VA), qui est la variance du prédicteur d’intérêt sur la superpopulation et les processus d’échantillonnage. Le plan optimal pour la VA est bien connu pour les estimateurs assistés par un modèle qui atteignent la borne inférieure de Godambe et Joshi pour la VA des estimateurs sans biais sous le plan de sondage. Cependant, aucun plan de sondage probabiliste optimal n’a été trouvé pour la prédiction fondée sur un modèle, sauf dans des conditions telles que les estimateurs fondés sur un modèle et assistés par un modèle coïncident. Ces cas peuvent être limitatifs. Le présent article montre que la borne inférieure de Godambe et Joshi est une borne supérieure pour la VA du meilleur estimateur linéaire sans biais d’un total de population, où la limite supérieure est dans l’espace de tous les ensembles de covariables. C’est pourquoi les plans optimaux assistés par un modèle constituent un choix raisonnable pour la prédiction fondée sur un modèle en cas d’incertitude sur la forme du modèle final, comme cela se produit souvent avant la réalisation de l’enquête. Les simulations confirment le résultat dans différentes situations, y compris quand la relation entre les variables cibles et auxiliaires est non linéaire et modélisée au moyen de splines. La VA est la plus basse par rapport à la borne quand une variable importante du plan de sondage n’est pas associée à la variable cible.

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L’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion est appliqué quand il est trop coûteux ou difficile d’obtenir les informations requises pour un sous-ensemble d’unités de la population et que, par conséquent, ces unités sont délibérément exclues de la sélection de l’échantillon. Si les unités exclues sont différentes des unités échantillonnées pour ce qui est des caractéristiques d’intérêt, les estimateurs naïfs peuvent être fortement biaisés. Des estimateurs par calage ont été proposés aux fins de réduction du biais sous le plan. Toutefois, dans les estimations sur petits domaines, ils peuvent être inefficaces y compris en l’absence d’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion. Les méthodes d’estimation sur petits domaines fondées sur un modèle peuvent servir à réduire le biais causé par l’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion si le modèle supposé se vérifie pour l’ensemble de la population. Parallèlement, pour les petits domaines, ces méthodes fournissent des estimateurs plus efficaces que les méthodes de calage. Étant donné qu’on obtient les propriétés fondées sur un modèle en supposant que le modèle se vérifie, mais qu’aucun modèle n’est exactement vrai, nous analysons ici les propriétés de plan des procédures de calage et des procédures fondées sur un modèle pour l’estimation de caractéristiques sur petits domaines sous échantillonnage défini par un seuil d’inclusion. Nos conclusions confirment que les estimateurs fondés sur un modèle réduisent le biais causé par un échantillonnage défini par un seuil d’inclusion et donnent des résultats significativement meilleurs en matière d’erreur quadratique moyenne du plan.

Description :

La sélection d’une taille d’échantillon adéquate est essentielle à la qualité d’une enquête. Les techniques les plus modernes consistent à tenir compte de plans de sondage complexes en calculant les tailles d’échantillon efficaces. Ces tailles d’échantillon efficaces sont déterminées à l’aide de l’effet de plan des variables d’intérêt centrales. Toutefois, dans les enquêtes en personne, il est souvent suspecté que les estimations empiriques des effets de plan sont confondues avec l’effet des intervieweurs. Parce que cela tend à mener à une surestimation des effets de plan, le risque est souvent d’attribuer incorrectement les ressources à une taille d’échantillon plus élevée au lieu d’utiliser plus d’intervieweurs ou d’améliorer l’exactitude des mesures. C’est pourquoi nous proposons un effet de plan corrigé qui sépare l’effet de l’intervieweur (dit aussi effet enquêteur) des effets du plan de sondage sur la variance due à l’échantillonnage. La capacité d’estimer l’effet de plan corrigé est mise à l’essai au moyen d’une étude par simulations. Dans ce contexte, nous abordons la question de la différenciation entre la variance due aux grappes et celle due aux intervieweurs. Les effets corrigés du plan sont estimés pour les données de la 6e édition de l’Enquête sociale européenne (ESS) et comparés aux estimations classiques de l’effet de plan. En outre, nous montrons que pour certains pays étudiés dans la 6e édition de l’ESS, les estimations de l’effet de plan classique sont effectivement fortement augmentées par les effets de l’intervieweur.

Description :

Dans les enquêtes, les bornes logiques entre variables ou entre vagues d’enquêtes compliquent l’imputation des valeurs manquantes. Nous proposons une nouvelle méthode d’imputation multiple par la régression pour traiter les non-réponses d’enquête avec bornes logiques bilatérales. La méthode d’imputation proposée satisfait automatiquement aux conditions de bornes sans procédure supplémentaire d’acceptation ou de rejet et utilise l’information sur les bornes pour dériver une valeur imputée et déterminer la pertinence de la valeur imputée. Les résultats de la simulation montrent que notre nouvelle méthode d’imputation surpasse les méthodes d’imputation actuelles pour les estimations de la moyenne et des quantiles, quels que soient les taux de valeurs manquantes, les distributions d’erreurs et les mécanismes de valeurs manquantes. Nous appliquons notre méthode pour imputer la variable du « nombre d’années de tabagisme » autodéclaré dans les dépistages médicaux successifs de la population coréenne.

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Cet article présente une analyse des incidences et des prévisions pour 2020 en ce qui a trait à l'Indice des prix des services de messagerie et de messagers (IPSMM) pendant la pandémie de la COVID-19.

Description :

Indice des prix des services de messageries et des services de messagers (IPSMSM) selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Les données mensuelles sont disponibles à partir dejanvier 2003. Le tableau présente les données de la période de référence la plus récente et des quatre dernières périodes. La période de base de l’indice est (2003=100).

Description :

Indice de prix des services de messageries et des services de messagers (IPSMSM) selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Les données mensuelles sont disponibles à partir de février 2003. Le tableau présente les variations en pourcentage d’un mois à l’autre et d’une année à l’autre pour différents niveaux d’agrégation. La période de base de l’indice est (2003=100).

Description : Communiqué publié dans Le Quotidien – Bulletin de diffusion officielle de Statistique Canada

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Indice des prix des services de messageries et des services de messagers (IPSMSM) selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Les données mensuelles sont disponibles à partir dejanvier 2003. Le tableau présente les données de la période de référence la plus récente et des quatre dernières périodes. La période de base de l’indice est (2003=100).

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Indice de prix des services de messageries et des services de messagers (IPSMSM) selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Les données mensuelles sont disponibles à partir de février 2003. Le tableau présente les variations en pourcentage d’un mois à l’autre et d’une année à l’autre pour différents niveaux d’agrégation. La période de base de l’indice est (2003=100).

Description : Données trimestrielles réelles, par catégorie et type de dépense.

Description : Données trimestrielles réelles, par catégorie et type de dépense.

Description : Données trimestrielles réelles, par catégorie et type de dépense.

Description : Données trimestrielles en dollars courants, par type de désaisonnalisation et par catégorie et type de dépense.

Description : Nombre d'emplois généré par activités touristique, selon les branches touristiques, par désaisonnalisation.

Description : Indices implicites de prix trimestrielle, par estimation touristique, 2012=100.

Description : Données trimestrielles réelles.

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Ce tableau contient 21 séries, avec des données pour les années 1986 - 2017 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons). Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (1 élément : Canada) ; Prix (2 éléments : Aux prix courants; Aux prix constants de 2007) ; Activités (7 éléments : Produit intérieur brut (PIB) touristique; Total des branches touristiques; Transport; Hébergement; ...) ; Désaisonnalisation (2 éléments : Non désaisonnalisées; Désaisonnalisées au taux trimestrielles).

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Depuis plusieurs décennies, les agences nationales de statistique dans le monde utilisent des enquêtes probabilistes comme outil privilégié pour répondre à des besoins d’informations au sujet d’une population d’intérêt. Au cours des dernières années, on a observé un vent de changement et on considère de plus en plus d’autres sources de données. Cette tendance peut être expliquée par cinq facteurs principaux : le déclin des taux de réponse dans les enquêtes probabilistes, les coûts de collecte élevés, l’accroissement du fardeau sur les répondants, le désir d’avoir accès à des statistiques en « temps réel » et la prolifération des sources de données non probabilistes. Certaines personnes en sont même venues à croire que les enquêtes probabilistes pourraient graduellement disparaître. Dans cet article, nous passons en revue quelques approches qui permettent de réduire, voire éliminer, l’utilisation d’enquêtes probabilistes tout en conservant un cadre d’inférence statistique valide. Toutes les approches que nous considérons utilisent des données d’une source non probabiliste accompagnées, dans la plupart des cas, de données d’une enquête probabiliste. Certaines d’entre elles reposent sur la validité d’hypothèses de modèle ce qui contraste avec les approches fondées sur le plan de sondage probabiliste. Ces dernières sont généralement moins efficaces mais, en contrepartie, elles ne sont pas affectées par le risque de biais découlant d’une mauvaise spécification d’un modèle.

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On a besoin de méthodes par modèle pour estimer des paramètres d’intérêt de petit domaine, comme les totaux et les moyennes, là où les méthodes classiques d’estimation directe ne peuvent garantir une précision suffisante. Les modèles au niveau des unités et au niveau des domaines sont les plus répandus dans la pratique. S’il s’agit d’un modèle au niveau des unités, il est possible d’obtenir des estimateurs efficaces par modèle si le plan de sondage est tel que les modèles d’échantillon et de population coïncident, c’est-à-dire que le plan d’échantillonnage n’est pas informatif pour le modèle en question. Si en revanche le plan de sondage est informatif pour le modèle, les probabilités de sélection seront liées à la variable d’intérêt même après conditionnement par les données auxiliaires disponibles, d’où l’implication que le modèle de la population ne vaut plus pour l’échantillon. Pfeffermann et Sverchkov (2007) se sont reportés aux relations entre les distributions de population et d’échantillon de la variable étudiée pour obtenir des prédicteurs semi-paramétriques approximativement sans biais des moyennes de domaine dans des plans d’échantillonnage informatifs. La procédure qu’ils ont employée est applicable aux domaines avec et sans échantillon. Verret, Rao et Hidiroglou (2015) ont étudié d’autres méthodes utilisant une fonction appropriée des probabilités de sélection d’unités comme variable auxiliaire supplémentaire. Leur technique a donné des estimateurs Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) approximativement sans biais pour les moyennes de petit domaine. Dans le présent exposé, nous étendons la méthode de Verret et coll. (2015) en ne formant aucune hypothèse au sujet des probabilités d’inclusion. Nous nous contentons d’intégrer ces dernières au modèle au niveau des unités en utilisant une fonction lisse des probabilités d’inclusion. C’est une fonction que nous estimons par une approximation locale donnant un estimateur polynomial local. Nous proposons une méthode bootstrap conditionnelle pour l’estimation de l’erreur quadratique moyenne (EQM) des estimateurs polynomiaux locaux et des estimateurs EBLUP. Nous examinons par simulation le biais et les propriétés d’efficacité de l’estimateur polynomial local. Nous présentons enfin les résultats de l’estimateur bootstrap de l’EQM.

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Les plans de sondage probabilistes sont parfois utilisés en conjonction avec des prédicteurs fondés sur un modèle de quantités de population finie. Ces plans devraient réduire au minimum la variance anticipée (VA), qui est la variance du prédicteur d’intérêt sur la superpopulation et les processus d’échantillonnage. Le plan optimal pour la VA est bien connu pour les estimateurs assistés par un modèle qui atteignent la borne inférieure de Godambe et Joshi pour la VA des estimateurs sans biais sous le plan de sondage. Cependant, aucun plan de sondage probabiliste optimal n’a été trouvé pour la prédiction fondée sur un modèle, sauf dans des conditions telles que les estimateurs fondés sur un modèle et assistés par un modèle coïncident. Ces cas peuvent être limitatifs. Le présent article montre que la borne inférieure de Godambe et Joshi est une borne supérieure pour la VA du meilleur estimateur linéaire sans biais d’un total de population, où la limite supérieure est dans l’espace de tous les ensembles de covariables. C’est pourquoi les plans optimaux assistés par un modèle constituent un choix raisonnable pour la prédiction fondée sur un modèle en cas d’incertitude sur la forme du modèle final, comme cela se produit souvent avant la réalisation de l’enquête. Les simulations confirment le résultat dans différentes situations, y compris quand la relation entre les variables cibles et auxiliaires est non linéaire et modélisée au moyen de splines. La VA est la plus basse par rapport à la borne quand une variable importante du plan de sondage n’est pas associée à la variable cible.

Description :

L’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion est appliqué quand il est trop coûteux ou difficile d’obtenir les informations requises pour un sous-ensemble d’unités de la population et que, par conséquent, ces unités sont délibérément exclues de la sélection de l’échantillon. Si les unités exclues sont différentes des unités échantillonnées pour ce qui est des caractéristiques d’intérêt, les estimateurs naïfs peuvent être fortement biaisés. Des estimateurs par calage ont été proposés aux fins de réduction du biais sous le plan. Toutefois, dans les estimations sur petits domaines, ils peuvent être inefficaces y compris en l’absence d’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion. Les méthodes d’estimation sur petits domaines fondées sur un modèle peuvent servir à réduire le biais causé par l’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion si le modèle supposé se vérifie pour l’ensemble de la population. Parallèlement, pour les petits domaines, ces méthodes fournissent des estimateurs plus efficaces que les méthodes de calage. Étant donné qu’on obtient les propriétés fondées sur un modèle en supposant que le modèle se vérifie, mais qu’aucun modèle n’est exactement vrai, nous analysons ici les propriétés de plan des procédures de calage et des procédures fondées sur un modèle pour l’estimation de caractéristiques sur petits domaines sous échantillonnage défini par un seuil d’inclusion. Nos conclusions confirment que les estimateurs fondés sur un modèle réduisent le biais causé par un échantillonnage défini par un seuil d’inclusion et donnent des résultats significativement meilleurs en matière d’erreur quadratique moyenne du plan.

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La sélection d’une taille d’échantillon adéquate est essentielle à la qualité d’une enquête. Les techniques les plus modernes consistent à tenir compte de plans de sondage complexes en calculant les tailles d’échantillon efficaces. Ces tailles d’échantillon efficaces sont déterminées à l’aide de l’effet de plan des variables d’intérêt centrales. Toutefois, dans les enquêtes en personne, il est souvent suspecté que les estimations empiriques des effets de plan sont confondues avec l’effet des intervieweurs. Parce que cela tend à mener à une surestimation des effets de plan, le risque est souvent d’attribuer incorrectement les ressources à une taille d’échantillon plus élevée au lieu d’utiliser plus d’intervieweurs ou d’améliorer l’exactitude des mesures. C’est pourquoi nous proposons un effet de plan corrigé qui sépare l’effet de l’intervieweur (dit aussi effet enquêteur) des effets du plan de sondage sur la variance due à l’échantillonnage. La capacité d’estimer l’effet de plan corrigé est mise à l’essai au moyen d’une étude par simulations. Dans ce contexte, nous abordons la question de la différenciation entre la variance due aux grappes et celle due aux intervieweurs. Les effets corrigés du plan sont estimés pour les données de la 6e édition de l’Enquête sociale européenne (ESS) et comparés aux estimations classiques de l’effet de plan. En outre, nous montrons que pour certains pays étudiés dans la 6e édition de l’ESS, les estimations de l’effet de plan classique sont effectivement fortement augmentées par les effets de l’intervieweur.

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Dans les enquêtes, les bornes logiques entre variables ou entre vagues d’enquêtes compliquent l’imputation des valeurs manquantes. Nous proposons une nouvelle méthode d’imputation multiple par la régression pour traiter les non-réponses d’enquête avec bornes logiques bilatérales. La méthode d’imputation proposée satisfait automatiquement aux conditions de bornes sans procédure supplémentaire d’acceptation ou de rejet et utilise l’information sur les bornes pour dériver une valeur imputée et déterminer la pertinence de la valeur imputée. Les résultats de la simulation montrent que notre nouvelle méthode d’imputation surpasse les méthodes d’imputation actuelles pour les estimations de la moyenne et des quantiles, quels que soient les taux de valeurs manquantes, les distributions d’erreurs et les mécanismes de valeurs manquantes. Nous appliquons notre méthode pour imputer la variable du « nombre d’années de tabagisme » autodéclaré dans les dépistages médicaux successifs de la population coréenne.

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Cet article présente une analyse des incidences et des prévisions pour 2020 en ce qui a trait à l'Indice des prix des services de messagerie et de messagers (IPSMM) pendant la pandémie de la COVID-19.

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La revue publie des articles sur les divers aspects des méthodes statistiques qui intéressent un organisme statistique comme, par exemple, les problèmes de conception découlant de contraintes d'ordre pratique, l'utilisation de différentes sources de données et de méthodes de collecte, les erreurs dans les enquêtes, l'évaluation des enquêtes, la recherche sur les méthodes d'enquêtes, l'analyse des séries chronologiques, la désaisonnalisation, les études démographiques, l'intégration des données statistiques, les méthodes d'estimation et d'analyse de données et le développement de systèmes généralisés. Une importance particulière est accordée à l'élaboration et à l'évaluation de méthodes qui ont été utilisées pour la collecte de données ou appliquées à des données réelles.

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Cette publication a été conçue pour permettre de définir et de classer de façon systématique par une structure la gamme complète des activités professionnelles au Canada. Elle consiste en dix grandes catégories professionnelles qui sont subdivisées en grands groupes, sous-groupes et groupes de base. Des définitions et les titres de professions sont fournis pour chaque groupe de base. Un index alphabétique des titres de professions classifiées au niveau du groupe de base est aussi fourni.

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Ce produit comprend des articles sur les plus récents développements méthodologiques et conceptuels dans le Système canadien des comptes macroéconomiques ainsi que l’analyse de l’économie canadienne. Il comprend des articles qui expliquent les nouvelles méthodes, les nouveaux concepts et les nouvelles techniques statistiques utilisés afin de compiler le Système canadien des comptes macroéconomiques. Il comprend également des renseignements sur les produits nouveaux ou améliorés et fournit des mises à jour et des suppléments d’information pour les divers guides et articles analytiques portant sur une grande variété de sujets liés à l’économie canadienne.

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Créé en collaboration avec l'Agence de la santé publique du Canada (ASPC), ce guide de l'utilisateur des données avec son dictionnaire de données annexé fournit aux Canadiens et aux chercheurs les informations nécessaires pour pouvoir utiliser le tableau des informations préliminaires détaillées sur les cas confirmés de COVID-19 (révisé).

Le guide de l'utilisateur des données avec le dictionnaire de données annexé décrit les informations générales sur la COVID-19 ainsi que les objectifs, la couverture, le contenu du tableau, les limites et les problèmes de qualité des données de l'ensemble des données.

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Le présent manuel complète les tableaux du Programme d'indicateurs pancanadiens de l'éducation (PIPCE). Le manuel est un guide qui fournit une description générale de chaque indicateur et de ses composantes. Le PIPCE comprend cinq grands ensembles d'indicateurs : un portrait de la population d'âge scolaire; le financement des systèmes d'éducation; les études primaires et secondaires; les études postsecondaires; et les transitions et résultats.

Le Programme d'indicateurs pancanadiens de l'éducation (PIPCE) est un projet conjoint de Statistique Canada et du Conseil des ministres de l'éducation, Canada.

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Ce guide technique décrit les détails méthodologiques de l'Indice des prix des services de comptabilité (IPSC). Le document comprend des renseignements sur le but de l’indice, les sources de données ainsi que l’estimation de l’indice et l’agrégation.

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La stratégie des données de Statistique Canada (SCDS) fournit un plan d'action pour la gestion et l'exploitation des actifs de données de l'organisme afin d'assurer leur utilisation et leur valeur optimales tout en maintenant la confiance du public. Comme Statistique Canada est le fournisseur de confiance du pays en matière de données et d'informations de haute qualité pour soutenir la prise de décisions et de politiques fondées sur des données probantes, la SCDS comprend naturellement aussi le plan de l'organisme visant à fournir un soutien et une expertise en matière de données à d'autres organisations gouvernementales (fédérales, provinciales et territoriales), à des organisations non gouvernementales, au secteur privé, au milieu universitaire et à d'autres communautés nationales et internationales).

Le SCDS fournit une feuille de route sur la façon dont Statistique Canada continuera à gouverner et à gérer ses précieux actifs de données dans le cadre de son programme de modernisation et en conformité et en réponse à d'autres stratégies et initiatives du gouvernement fédéral. Ces stratégies fédérales comprennent la Stratégie des données pour la fonction publique fédérale, le Plan d'action national du Canada pour la transparence gouvernementale 2018-2020 et le Plan stratégique des opérations numériques du Secrétariat du Conseil du Trésor : 2018-2022.

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Le Guide de l'Enquête sur la population active contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données, la qualité des données et les produits et services d'information. Il contient également une description géographique des régions infraprovinciales de même que le questionnaire de l'enquête.

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À partir de l'année de référence 2018, l'enquête annuelle sur les dépenses en immobilisations (CAPEX) a ajouté du contenu permettant de produire des estimations de dépenses en immobilisations par actifs d'infrastructures. En plus du contenu existant, le nouveau questionnaire demande une ventilation des dépenses par fonction (ou objectif) ainsi que la source de financement des dépenses en capital à partir des subventions publiques.

Ce produit décrira les sources et les méthodes utilisées pour produire des estimations des dépenses en immobilisations et des réparations spécifiques aux actifs d'infrastructure et ce par fonction.

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Le Guide de l'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures de travail contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données. Il contient également une description des produits et services d'information de même que le questionnaire de l'enquête.

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Ce guide de référence technique est destiné aux utilisateurs de la Plateforme longitudinale entre l'éducation et le marché du travail (PLEMT). Les données pour les produits associés à ce numéro d'édition proviennent de l'intégration du Système d'information sur les apprentis inscrits (SIAI) de 2008 à 2017 à d'autres données administratives sur les gains. Statistique Canada a établi une série d'indicateurs sur les parcours de formation et les résultats sur le marché du travail des apprentis inscrits pour certains métiers et cohortes d'apprentis, selon le sexe, pour le Canada, les provinces, la région de l'Atlantique et pour les territoires regroupés.