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Ce tableau contient 7 séries. Les données commencent en 1972 (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), Produits (7 éléments : Total des produits de base; Total, énergie exclue; Énergie; Métaux et Minéraux; ...).

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Ce tableau contient 38 séries. Les données commencent en 1957 (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); Taux (38 éléments : Taux officiel d'escompte; Taux d'intérêt administrés des banques à charte - taux de base des prêts aux entreprises; Banques à charte - taux des prêts à la consommation; Report ou déport (-) sur le dollar États-Unis au Canada : à 1 mois; ...).

Description : Diffusions mensuelles historiques des ventes de biens fabriqués (livraisons), des nouvelles commandes, des commandes en carnet, des stocks, des stocks de matières premières, des stocks de biens en cours de fabrication ou travaux en cours, des stocks de produits finis, et des rapports des stocks aux ventes pour les biens durables et non durables du secteur de la fabrication au Canada, selon le Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN), pour les périodes de référence allant de janvier 2002 au mois de référence en cours. Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles. Valeurs exprimées en dollars constants.

Description : Diffusions mensuelles historiques des taux d’utilisation de la capacité dans le secteur de la fabrication au Canada, selon le Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN), de janvier 2017 au mois de référence en cours.

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Diffusions mensuelles historiques des ventes de biens fabriqués (livraisons), des nouvelles commandes, des commandes en carnet, des stocks de matières premières, des stocks de bien en cours de fabrication ou travaux en cours, des stocks de produits finis, des totaux des stocks, des rapports des stocks aux ventes et des rapports de produits finis aux ventes du secteur de la fabrication au Canada, selon le Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN), pour les périodes de référence allant de janvier 2013 au mois de référence en cours.

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Diffusions mensuelles historiques des ventes du secteur de la fabrication, par province et territoire, selon le Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN); données exprimées en milliers de dollars. Les valeurs désaisonnalisées et non désaisonnalisées sont disponibles pour les périodes de référence allant de janvier 2013 au mois de référence en cours. Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles.

Description : Commerce de gros, statistiques financières qui comprend: ventes de biens (dollars x 1 000) et coût des biens vendus (dollars x 1 000) selon les marchandises vendues en gros classé sous le Système de classification des produits de l'Amérique du Nord (SCPAN) Canada 2022, annuelle, Canada.

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Commerce de détail, ventes, Canada, provinces, territoires et Régions métropolitaines de recensement spécifiques, fondé sur le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), mensuel.

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Commerce de détail, ventes par industrie fondé sur le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), mensuel.

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Commerce de détail, commerce électronique, Canada, fondé sur le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), mensuel.

Description : Ventes commerciales de lait et de crème, Canada et les provinces (en kilolitres). Les données sont disponibles sur une base mensuelle.

Description : Production de la matière grasse, Canada et les provinces, (kilogrammes x 1 000). Les données sont disponibles sur une base mensuelle.

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L'ITRCAL est diffusé à titre de ressource statistique expérimentale. Il vise à fournir un signal en temps réel  des activités commerciales suivant les perturbations causées par la pandémie et pendant la phase de reprise.

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Ce tableau présente le nombre total et le pourcentage d’entreprises privées selon le sexe et l'identité Autochtone des propriétaires, la province ou la région, et la taille de l’entreprise.

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Ce tableau présente le nombre total et le pourcentage d’entreprises privées selon le sexe et l'identité Autochtone des propriétaires, l’âge du propriétaire principal, et la taille de l’entreprise

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Agrégats de crédit mensuels pour les secteur des ménages, par catégorie.

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Agrégats de crédit mensuels pour les secteur des sociétés non-financières privées, par catégorie.

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Agrégats de crédit mensuels pour les actifs du secteur des sociétés financières, par catégorie.

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Estimations de crédit sélectionnées, y compris les prêts et titres de créance et autres instruments financiers par secteur créancier (prêteur) et débiteur (emprunteur), désaisonnalisées et non désaisonnalisées.

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Opérations en titres des sociétés privées non financières, incluant les opérations nettes, les émissions brutes et les remboursements bruts pour les titres de créance et de participation.

Description : La règle de Cochran stipule qu’un intervalle de confiance (de Wald) à 95 % bilatéral standard autour de la moyenne d’un échantillon tiré d’une population présentant une asymétrie positive est raisonnable lorsque la taille de l’échantillon est supérieure à 25 fois le carré du coefficient d’asymétrie de la population. Nous examinons si une variante de cette règle brute s’applique à une proportion estimée à partir d’un échantillon aléatoire simple stratifié.

Description : Le présent article porte sur la possibilité que la qualité des données d’enquête fluctue au fil de la journée. Après avoir exposé l’argument sur le plan théorique, les données recueillies au moyen d’un panel du Survey of Unemployed Workers in New Jersey (enquête sur les chômeurs au New Jersey) sont analysées. Plusieurs indicateurs indirects de l’erreur de réponse sont examinés, notamment la non-réponse partielle, la durée des interviews, l’arrondissement et les mesures de la qualité des données du journal sur l’emploi du temps. Les données probantes que nous avons rassemblées pour l’effet de l’heure de la journée sur les interviews sont fiables ou inexistantes. La non-réponse partielle et la probabilité que la durée des interviews fasse partie des 5 % des durées les plus courtes semblent augmenter en soirée, mais une évaluation plus détaillée demande de recourir à des variables instrumentales.

Description : La répartition optimale de l’échantillon dans le cadre d’un échantillonnage stratifié est l’une des questions fondamentales des techniques d’enquête. Il s’agit d’une procédure consistant à diviser la taille globale de l’échantillon en strates de telle sorte que, pour des plans d’échantillonnage donnés dans les strates, la variance de l’estimateur stratifié /pi du total (ou de la moyenne) de la population pour une variable à l’étude donnée atteigne son minimum. Dans le présent travail, nous considérons la répartition optimale d’un échantillon, sous des bornes inférieures et supérieures imposées conjointement sur les tailles d’échantillon dans les strates. Nous nous intéressons à la fonction de variance d’une forme générique qui, en particulier, couvre le cas de l’échantillonnage aléatoire simple sans remise dans les strates. L’objectif du présent document est double. Tout d’abord, nous établissons (à l’aide des conditions de Karush-Kuhn-Tucker) une forme générique de la solution optimale, appelée « conditions d’optimalité ». Ensuite, sur la base des conditions d’optimalité établies, nous dérivons un algorithme récursif efficace, appelé « RNABOX », qui résout le problème de répartition étudié. Le RNABOX peut être considéré comme une généralisation de l’algorithme récursif classique de répartition de Neyman, un outil populaire pour la répartition optimale lorsque seules des bornes supérieures sont imposées à la taille des strates d’échantillonnage. Nous mettons en œuvre le RNABOX dans R dans le cadre de notre paquet stratallo qui est disponible dans le dépôt Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Description : Tout en évitant de préciser la relation paramétrique entre la variable d’étude et les covariables, nous illustrons l’avantage d’inclure une composante spatiale pour mieux tenir compte des covariables dans nos modèles en vue de faire une inférence prédictive bayésienne. Nous traitons chaque combinaison unique de covariables comme une strate individuelle, puis nous utilisons les techniques d’estimation sur petits domaines pour faire une inférence à propos de la population moyenne finie de la variable de réponse continue. Les deux modèles spatiaux utilisés sont le modèle d’autorégression conditionnel et le modèle d’autorégression conditionnelle simple. Nous incluons les effets spatiaux en créant la matrice d’adjacence à partir de la distance de Mahalanobis entre les covariables. Nous démontrons également la façon d’incorporer les poids d’enquête dans les modèles spatiaux en cas de données d’enquête probabiliste. Nous comparons les résultats des deux modèles non spatiaux, à savoir le modèle Scott-Smith et le modèle Battese, Harter et Fuller, aux modèles spatiaux. Nous illustrons la comparaison entre les deux modèles mentionnés et une application au moyen des données sur l’indice de masse corporelle de huit comtés en Californie. Notre but est d’obtenir des strates voisines donnant des prédictions similaires et d’augmenter la différence entre les strates qui ne sont pas voisines. Finalement, l’utilisation des modèles spatiaux montre un regroupement global moindre par rapport aux modèles non spatiaux, ce qui correspond au résultat souhaité.

Description : Les plans d’enquête adaptatifs (PEA) permettent d’adapter les protocoles de recrutement aux sous-groupes de population qui présentent un intérêt pour une enquête. Ces dernières années, l’optimisation efficace d’un PEA a fait l’objet de recherches et de plusieurs applications. Toutefois, le rendement d’un PEA optimisé au fil du temps réagit aux variations temporelles des propensions à répondre. On ne comprend pas encore entièrement la façon dont les stratégies d’adaptation peuvent s’adapter à une telle variation au fil du temps. Dans la présente étude, nous proposons une approche d’optimisation robuste dans le contexte d’enquêtes séquentielles multimodales à l’aide d’une analyse bayésienne. Cette approche s’exprime sous la forme d’un problème de programmation mathématique qui tient explicitement compte de l’incertitude attribuable à la variation temporelle. Des décisions en matière de PEA peuvent alors être prises en tenant compte de la variation chronologique de la propension à répondre conditionnelle au mode et des corrélations de la propension à répondre entre les modes. La démonstration de cette approche fait appel à une étude de cas : l’Enquête sur la santé aux Pays-Bas de 2014 à 2017. Nous évaluons la sensibilité du rendement des PEA 1) au niveau budgétaire et 2) à la durée des données de série chronologique historiques applicables. Nous concluons que la dépendance au niveau budgétaire n’est que modérée et que la dépendance aux données historiques est tempérée par le degré de saisonnalité au cours de l’année.

Description : À mesure que les plans de sondage à mode mixte deviennent de plus en plus populaires, leurs effets sur la qualité des données ont attiré l’attention de plusieurs chercheurs. La plupart des études se sont concentrées sur les propriétés de biais des plans de sondage à mode mixte; peu d’entre elles ont cherché à savoir si les plans de sondage à mode mixte ont des structures de variance hétérogènes entre les modes. Bien que de nombreuses caractéristiques des plans de sondage à mode mixte, comme l’utilisation d’intervieweurs variés, les différences systématiques entre les répondants, les différents niveaux de biais dû à la désirabilité sociale, entre autres, peuvent conduire à des variances hétérogènes dans les estimations ponctuelles des moyennes de population propre à un mode, la présente étude permet d’examiner précisément si les variances de l’intervieweur demeurent cohérentes entre les différents modes dans les études multimodales. Pour répondre à cette question de recherche, nous utilisons les données recueillies grâce à deux modèles d’études distincts. Dans le premier modèle, lorsque les intervieweurs sont responsables soit du mode face à face, soit du mode téléphonique, nous examinons s’il y a des différences de mode dans les variances de l’intervieweur pour : 1) les questions politiques de nature délicate; 2) les éléments internationaux; 3) les indicateurs d’éléments manquants sur des éléments internationaux, grâce aux données sur la Jordanie de la vague 6 de l’Arab Barometer. Dans le deuxième modèle, nous nous appuyons sur les données de base de la Health and Retirement Study (HRS) de 2016 pour examiner la question sur trois sujets lorsque les intervieweurs sont responsables des deux modes. Les sujets traités comprennent : 1) l’échelle d’évaluation de la dépression du Center for Epidemiological Studies-Depression (CES-D); 2) les observations des intervieweurs; 3) l’échelle d’activité physique. Pour tenir compte du manque de plans de sondage interpénétrés dans les deux sources de données, nous incluons des covariables au niveau du répondant dans nos modèles. Nous constatons des différences importantes dans les variances de l’intervieweur sur un élément (12 éléments au total) dans l’enquête de l’Arab Barometer, alors que pour la HRS, les résultats sont de 3 sur 18. Dans l’ensemble, nous constatons que l’ampleur des variances de l’intervieweur est plus grande en personne que par téléphone pour les éléments de nature délicate. Nous effectuons des simulations pour comprendre le pouvoir de détecter les effets du mode d’enquête dans les tailles d’échantillons typiquement modestes de l’intervieweur.

Description : Lorsqu’ils souhaitent diffuser des fichiers à grande diffusion pour des données confidentielles, les organismes de statistique peuvent générer des données entièrement synthétiques. Nous proposons une méthode pour construire des données entièrement synthétiques à partir d’enquêtes dont les données sont recueillies selon des plans d’échantillonnage complexes. Notre méthode respecte la stratégie générale proposée par Rubin (1993). Plus précisément, nous générons des pseudo-populations en appliquant la méthode du bootstrap bayésien en population finie pondéré pour tenir compte des poids d’enquête, tirons des échantillons aléatoires simples de ces pseudo-populations, estimons des modèles de synthèse en utilisant ces échantillons aléatoires simples et diffusons des données simulées tirées des modèles sous la forme de fichiers à grande diffusion. Pour faciliter l’estimation de la variance, nous utilisons le cadre d’imputation multiple et deux stratégies de génération de données. Dans la première, nous générons plusieurs ensembles de données à partir de chaque échantillon aléatoire simple. Dans la seconde, nous générons un seul ensemble de données synthétiques à partir de chaque échantillon aléatoire simple. Nous présentons des règles de combinaison de l’imputation multiple pour chaque scénario. Nous illustrons les propriétés d’échantillonnage répété des règles de combinaison au moyen d’études par simulations, ce qui comprend des comparaisons avec la génération de données synthétiques en fonction de méthodes de pseudo-vraisemblance. Nous appliquons les méthodes proposées à un sous-ensemble de données tirées de l’American Community Survey.

Description : De nombreuses études sont aux prises avec un problème de comparaison d’estimations obtenues à l’aide de différentes méthodologies d’enquête, notamment des différences de base de sondage, d’instruments de mesure et de modes d’exécution. L’enjeu se présente dans les enquêtes multimodales et les enquêtes remaniées. Un remaniement majeur des processus d’enquête pourrait avoir une incidence systématique sur les estimations d’enquêtes; il est donc important de quantifier et d’ajuster de telles discontinuités entre les plans de sondage pour assurer la comparabilité des estimations au fil du temps. Nous proposons une approche d’estimation sur petits domaines pour rapprocher deux ensembles d’estimations d’enquête et l’appliquons à deux enquêtes du Marine Recreational Information Program (MRIP), qui surveille la pêche récréative le long des côtes de l’océan Atlantique et du golfe du Mexique aux États-Unis. Nous développons un modèle log-normal pour les estimations issues des deux enquêtes, en tenant compte de la dynamique temporelle par régression sur la taille de la population et les facteurs saisonniers État-par-vague et en tenant partiellement compte des propriétés de couverture changeantes par régression sur la pénétration du téléphone sans fil. À l’aide des variances de plan de sondage estimées, nous développons un modèle de régression qui est analytiquement cohérent avec le modèle de moyenne log-normal. Nous utilisons les variances de plan de sondage modélisées dans une procédure d’estimation sur petits domaines de Fay-Herriot, afin d’obtenir les meilleurs prédicteurs linéaires sans biais empiriques des estimations rapprochées de l’effort de pêche (nécessitant des prédictions pour de nouveaux ensembles de covariables), et de fournir une approximation asymptotiquement valide de l’erreur quadratique moyenne.

Description : Des travaux récents sur l’estimation des domaines d’enquête ont montré que l’intégration a priori d’hypothèses sur l’ordonnancement des moyennes des domaines de population réduit la variance des estimateurs et fournit des intervalles de confiance plus petits ayant une bonne couverture. Dans le présent document, nous montrons dans quelle mesure les hypothèses d’ordonnancement partiel permettent une estimation fondée sur un modèle des moyennes d’échantillon dans des domaines pour lesquels la taille de l’échantillon est nulle, lorsque les estimations de la variance et les intervalles de confiance sont conservateurs. Les restrictions d’ordre peuvent également améliorer considérablement l’estimation et l’inférence dans les domaines de petite taille. Des exemples de données d’enquêtes bien connues démontrent l’utilité de ces méthodes. Le code permettant de mettre en œuvre les exemples à l’aide du paquet R csurvey est fourni en annexe.

Description : L’estimation sur petits domaines est de plus en plus populaire auprès des statisticiens d’enquêtes. Étant donné que les estimations directes sur petits domaines comportent habituellement des erreurs-types élevées, des approches fondées sur des modèles sont souvent adoptées pour emprunter de l’information entre domaines. Les modèles d’estimation sur petits domaines reposent souvent sur des covariables pour coupler différents domaines et des effets aléatoires pour tenir compte de la variation supplémentaire. Des études récentes ont montré que les effets aléatoires ne sont pas nécessaires pour tous les domaines, de sorte que des distributions a priori en rétrécissement global-local (GL) ont été introduites pour modéliser efficacement la parcimonie des effets aléatoires. Le comportement des distributions a priori GL relatif à la queue varie, et leur rendement diffère selon les différents niveaux de parcimonie des effets aléatoires. Donc, il faut adapter le modèle à différents choix de distributions a priori, puis choisir celle qui convient le mieux en fonction du critère d’information de déviance ou d’autres paramètres d’évaluation. Dans le présent document, nous proposons une distribution a priori souple pour la modélisation des effets aléatoires dans l’estimation sur petits domaines. Les hyperparamètres de la distribution a priori déterminent le comportement de la queue et peuvent être estimés dans un cadre entièrement bayésien. Par conséquent, le modèle qui en résulte est adapté à la parcimonie des effets aléatoires sans ajustement répétitif. Nous démontrons le rendement de la distribution a priori proposée par des simulations et des applications réelles.

Description : L'enquête Répercussions de la COVID-19 sur les services aux victimes au Canada a pour objet de recueillir des renseignements sur les répercussions qu'ont eues les restrictions liées à la pandémie de COVID-19 sur le fonctionnement des programmes de services aux victimes au Canada, ainsi que des renseignements sur les facteurs ayant eu une incidence sur leur capacité de fournir des services, et sur la manière dont ils ont ajusté leurs opérations pour continuer de fournir des services aux victimes.

Description : L'objectif de l'Enquête sur la COVID-19 et la santé mentale est de recueillir des données pour évaluer les effets de la COVID-19 sur la santé mentale et le bien-être des Canadiens. La pandémie de COVID-19 ayant radicalement changé notre vie quotidienne, il est nécessaire de recueillir des renseignements au sujet de ses effets sur la santé mentale et la capacité d'adaptation.

Description : Les comptes des écosystèmes sont fondés sur le cadre du Système de comptabilité économique et environnementale - Comptabilité des écosystèmes (SCEE-CE), qui a été adopté en tant que standard statistique international par la Commission de la statistique des Nations Unies au mois de mars 2021. Ce cadre s'harmonise à la comptabilité des actifs environnementaux décrite dans le Cadre central du Système de comptabilité économique et environnementale (SCEE-CC) des Nations Unies, adopté comme norme internationale en 2012, et s'appuie sur cette dernière.

Description : Les résultats de l'enquête aideront à identifier les futurs besoins d'approvisionnement afin que les entreprises puissent retourner sur le lieu de travail, ainsi qu'à répondre au besoin d'EPI requis pour satisfaire aux nouvelles directives provinciales et fédérales en matière de santé et de sécurité en lien avec la pandémie de COVID-19.

Description : Cette étude pilote pose des questions sur le vif aux Canadiens au sujet de leurs activités et de leurs sentiments. Notre objectif est de mieux comprendre les facteurs qui influent sur le bien-être, en particulier les activités artistiques et culturelles, qui sont au coeur de cette étude pilote. Il s'agit d'une initiative menée en collaboration avec le Conseil des arts du Canada et Patrimoine canadien. Les données fourniront un éclairage sur les liens qui existent entre les activités et le bien-être et elles pourraient servir à élaborer des programmes qui améliorent la vie des gens.

Description : Le but de cette enquête est de recueillir des renseignements mensuels sur le bilan et les prêts des institutions financières non bancaires. Ces données seront recueillies dans le cadre du programme des agrégats mensuels du crédit, qui fournit des estimations des emprunts des ménages et des sociétés non financières de divers secteurs de crédit.

Description : Mesurer la variation des prix des services de prêts.

Description : L'objectif de l'Enquête canadienne sur les problèmes juridiques (ECPJ) est de cerner les divers problèmes graves auxquels les gens font face, la façon dont ils tentent de les résoudre et les répercussions que ces problèmes peuvent avoir sur leur vie. Les renseignements recueillis permettront de mieux comprendre les divers moyens utilisés pour résoudre ces problèmes, que ce soit par l'entremise de systèmes officiels comme les tribunaux ou de systèmes informels comme les stratégies d'auto-assistance.

Description : Le but de cette enquête est de recueillir des renseignements sur la prestation de services de garde d'enfants au Canada pour les enfants de 12 ans et moins à l'échelle nationale, provinciale et territoriale. Les données sont recueillies auprès de fournisseurs de services de garde à domicile et en centre agréés et non agréés. Des questions seront posées sur le personnel, les services fournis, l'inscription et les frais quotidiens ainsi que l'ampleur des défis liés à la COVID-19. Les données seront utilisées par Emploi et Développement social Canada (EDSC) pour la recherche et l'élaboration de politiques.

Description : Le questionnaire de suivi à l'Enquête canadienne sur la santé et les anticorps contre la COVID-19 (ECSAC - Questionnaire de suivi, 2023) a recueilli des renseignements nouveaux et à jour à propos de la santé. Les questions portaient sur les changements dans votre statut vaccinal, la réinfection au virus qui cause la COVID-19, les symptômes de la COVID-19 et ses répercussions sur la vie quotidienne, les problèmes de santé et l'utilisation des services de soins de santé.