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Tout (24 399)
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- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 7517Description : Si vous avez des questions concernant ces données, veuillez communiquer avec: Randy Sheldrick Section de l'énergie Division de la fabrication, de la construction et de l'énergie Statistique Canada Ottawa, Ontario K1A 0T6 Téléphone (613) 951-4804
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 7518Description : Cette information ne provient pas de Statistique Canada.
- 24 383. Agence du revenu du CanadaEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 7519Description : Cette information ne provient pas de Statistique Canada.
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 7520Description : Cette information ne provient pas de Statistique Canada.
- 24 385. Statistiques des États-UnisEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 7522Description : Cette information ne provient pas de Statistique Canada.
- 24 386. Ressources naturelles du CanadaEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 7524Description : Cette information ne provient pas de Statistique Canada.
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 7525Description : Cette information ne provient pas de Statistique Canada.
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 7526Description : Cette information ne provient pas de Statistique Canada.
- 24 389. Base de données intégréeEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 7527Description : Ceci n'est pas une enquête. Les données de base sont tirées de la Base de données intégrée (B.D.I.) conjointe d'Industrie Canada et de Statistique Canada.
- 24 390. Géographie 1971 à 2006Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 7528Description : Ceci n'est pas une enquête. La collection de l'IDD contient des fichiers géographiques de 1971 à 2006.
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Données (12 036)
Données (12 036) (20 à 30 de 12 036 résultats)
- Tableau : 13-10-0810-01Géographie : Canada, Province ou territoireLa fréquence : HebdomadaireDescription :
Ce tableau fournit aux Canadiens et aux chercheurs des données provisoires pour surveiller les tendances de décès hebdomadaires selon certains groupes de causes de décès au Canada. Étant donné les retards supplémentaires pour la réception des données provenant des bureaux des statistiques de l'état civil, ces données sont considérées comme provisoires. Les données affichées dans ce tableau seront disponibles par province ou territoire.
Date de diffusion : 2024-07-11 - Tableau : 13-10-0879-01Géographie : Canada, Province ou territoireLa fréquence : HebdomadaireDescription : Le tableau présente les taux de mortalité hebdomadaire normalisé selon l'âge pour chaque province du Canada (à l'exclusion des territoires), selon le sexe, depuis 2019. La normalisation est effectuée en utilisant la population canadienne de 2011.Date de diffusion : 2024-07-11
- Visualisation des données : 71-607-X2022008Description : Le portail de données de la Loi sur les mesures de transparence dans le secteur extractif (LMTSE) provient d'une collaboration entre Statistique Canada et Ressources naturelles Canada, soit le département qui administre la LMTSE. La LMTSE aide le gouvernement du Canada à dissuader la corruption dans le secteur extractif en exigeant que les entités extractives qui sont actives au Canada divulguent publiquement, sur une base annuelle, certains types de paiments versés aux gouvernements au Canada et l'étranger. L'objectif du portail de données est d'accroître l'accessibilité et l'utilité des informations concernant les paiments recueillis dans le cadre de la LMTSE en rassemblant toutes les données LMTSE en un seul endoit en ligne et en enrichissant davantage les données concernant les paiments avec des fonctions analytiques qui aident les utilisateurs à tirer parti de la base de données complète de la LMTSE. La base de données a également été conçue en tenant compte des utilisateurs de portables pour garantir que les utilisateurs et les parties prenantes aient un accès mobile aux données de la LMTSE.Date de diffusion : 2024-07-11
- Visualisation des données : 71-607-X2023022Description : L'outil de suivi de l'economie candienne présente des indicateurs mensuels sélectionnés dans l'Entrepôt commun de données de sortie (ECDS) de Statistique Canada pour mettre en évidence les dynamiques interreliées au sein de l'économie canadienne.Date de diffusion : 2024-07-11
- Tableau : 10-10-0006-01Géographie : CanadaLa fréquence : MensuelleDescription :
Ce tableau est constitué de 102 séries. Les données commencent en 2013, sauf certaines séries qui débutent en 2016. Les données comprennent les dimensions suivantes (certaines combinaisons sont indisponibles) : géographie (1 élément : Canada), composants (51 éléments : Totale, avances de fonds, prêts hypothécaires résidentiels assurés; Taux variable assuré; Taux fixe assuré, moins que 1 an; Taux fixe assuré, de 1 à moins que 3 ans; ...) et unité de mesure (2 éléments : Dollars et Taux d’intérêt). Pour obtenir de plus amples renseignements sur la dimension « composants », veuillez consulter le Relevé des prêts (nouveaux et existants) dans le site Web du Bureau du surintendant des institutions financières.
Date de diffusion : 2024-07-11 - Tableau : 10-10-0006-02Géographie : CanadaLa fréquence : MensuelleDescription :
Ce tableau est constitué de 51 séries. Les données commencent en 2013, sauf certaines séries qui débutent en 2016. Les données comprennent les dimensions suivantes (certaines combinaisons sont indisponibles) : géographie (1 élément : Canada), composants (51 éléments : Totale, avances de fonds, prêts hypothécaires résidentiels assurés; Taux variable assuré; Taux fixe assuré, moins que 1 an; Taux fixe assuré, de 1 à moins que 3 ans; ...) et unité de mesure (1 élément : Dollars). Pour obtenir de plus amples renseignements sur la dimension « composants », veuillez consulter le Relevé des prêts (nouveaux et existants) dans le site Web du Bureau du surintendant des institutions financières.
Date de diffusion : 2024-07-11 - Tableau : 10-10-0141-01Géographie : CanadaLa fréquence : QuotidienneDescription :
Ce tableau contient 6 séries. Les données commencent en 1999 (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), Genre de réserve (6 éléments : Total, réserves canadiennes officielles de liquidités internationales; Monnaies étrangères convertibles, dollars des États-Unis; Monnaies étrangères convertibles, autres monnaies; Or; ...).
Date de diffusion : 2024-07-11 - Tableau : 10-10-0144-01Géographie : CanadaLa fréquence : HebdomadaireDescription :
Ce tableau contient 8 séries. Les données commencent en 1992 (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 (8 éléments : Taux officiel d'escompte; Adjudication de Bons du trésor - rendement moyen : à 3 mois; Adjudication de Bons du trésor - rendement moyen : à 6 mois; Adjudication de Bons du trésor (au mardi) - rendement moyen : à 1 an; ...).
Date de diffusion : 2024-07-11 - Tableau : 38-10-0250-01Géographie : CanadaLa fréquence : Aux 2 ansDescription : Ce tableau contient 92 séries. Les données commencent en 2009 (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) Secteur (92 éléments : Total, industries et ménages; Total, industries; Cultures agricoles; Élevage; ...).Date de diffusion : 2024-07-11
- Tableau : 18-10-0258-01Géographie : Canada, Province ou territoireLa fréquence : TrimestrielleDescription : Indice des prix des entrées dans l'agriculture (IPEA). Les données trimestrielles sont disponibles à partir du premier trimestre de 2002. 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 (2012=100).Date de diffusion : 2024-07-10
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Analyses (9 996)
Analyses (9 996) (30 à 40 de 9 996 résultats)
- Stats en bref : 11-001-X20241783389Description : Communiqué publié dans Le Quotidien – Bulletin de diffusion officielle de Statistique CanadaDate de diffusion : 2024-06-26
- Articles et rapports : 12-001-X202400100001Description : Inspirés par les deux excellentes discussions de notre article, nous offrons un regard nouveau et présentons de nouvelles avancées sur le problème de l’estimation des probabilités de participation pour des échantillons non probabilistes. Tout d’abord, nous proposons une amélioration de la méthode de Chen, Li et Wu (2020), fondée sur la théorie de la meilleure estimation linéaire sans biais, qui tire plus efficacement parti des données disponibles des échantillons probabiliste et non probabiliste. De plus, nous élaborons une méthode de vraisemblance de l’échantillon, dont l’idée est semblable à la méthode d’Elliott (2009), qui tient adéquatement compte du chevauchement entre les deux échantillons quand il est possible de l’identifier dans au moins un des échantillons. Nous utilisons la théorie de la meilleure prédiction linéaire sans biais pour traiter le scénario où le chevauchement est inconnu. Il est intéressant de constater que les deux méthodes que nous proposons coïncident quand le chevauchement est inconnu. Ensuite, nous montrons que de nombreuses méthodes existantes peuvent être obtenues comme cas particulier d’une fonction d’estimation sans biais générale. Enfin, nous concluons en formulant quelques commentaires sur l’estimation non paramétrique des probabilités de participation.Date de diffusion : 2024-06-25
- Articles et rapports : 12-001-X202400100002Description : Nous proposons des comparaisons entre trois méthodes paramétriques d’estimation des probabilités de participation ainsi que de brefs commentaires à propos des groupes homogènes et de la poststratification.Date de diffusion : 2024-06-25
- Articles et rapports : 12-001-X202400100003Description : Beaumont, Bosa, Brennan, Charlebois et Chu (2024) proposent des méthodes novatrices de sélection de modèles aux fins d’estimation des probabilités de participation pour des unités d’échantillonnage non probabiliste. Notre examen portera principalement sur le choix de la vraisemblance et du paramétrage du modèle, qui sont essentiels à l’efficacité des techniques proposées dans l’article. Nous examinons d’autres méthodes fondées sur la vraisemblance et la pseudo-vraisemblance pour estimer les probabilités de participation et nous présentons des simulations mettant en œuvre et comparant la sélection de variables fondée sur le critère d’information d’Akaike (AIC). Nous démontrons que, dans des scénarios pratiques importants, la méthode fondée sur une vraisemblance formulée sur les échantillons non probabiliste et probabiliste groupés qui sont observés offre un meilleur rendement que les autres solutions fondées sur la pseudo-vraisemblance. La différence de sensibilité du AIC est particulièrement grande en cas de petites tailles de l’échantillon probabiliste et de petit chevauchement dans les domaines de covariables.Date de diffusion : 2024-06-25
- Articles et rapports : 12-001-X202400100004Description : Les organismes nationaux de statistique étudient de plus en plus la possibilité d’utiliser des échantillons non probabilistes comme solution de rechange aux échantillons probabilistes. Toutefois, il est bien connu que l’utilisation d’un échantillon non probabiliste seul peut produire des estimations présentant un biais important en raison de la nature inconnue du mécanisme de sélection sous-jacent. Il est possible de réduire le biais en intégrant les données de l’échantillon non probabiliste aux données d’un échantillon probabiliste, à condition que les deux échantillons contiennent des variables auxiliaires communes. Nous nous concentrons sur les méthodes de pondération par l’inverse de la probabilité, lesquelles consistent à modéliser la probabilité de participation à l’échantillon non probabiliste. Premièrement, nous examinons le modèle logistique ainsi que l’estimation par la méthode du pseudo maximum de vraisemblance. Nous proposons une procédure de sélection de variables en fonction d’un critère d’information d’Akaike (AIC) modifié qui tient compte de la structure des données et du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons également une méthode simple fondée sur le rang pour former des strates a posteriori homogènes. Ensuite, nous adaptons l’algorithme des arbres de classification et de régression (CART) à ce scénario d’intégration de données, tout en tenant compte, encore une fois, du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons un estimateur de la variance bootstrap qui tient compte de deux sources de variabilité : le plan d’échantillonnage probabiliste et le modèle de participation. Nos méthodes sont illustrées au moyen de données recueillies par approche participative et de données d’enquête de Statistique Canada.Date de diffusion : 2024-06-25
- Articles et rapports : 12-001-X202400100005Description : Dans cette réplique, je réponds aux commentaires des participants à l’analyse, M. Takumi Saegusa, M. Jae-Kwang Kim et Mme Yonghyun Kwon. Les commentaires de M. Saegusa, qui portent sur les différences entre l’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle (EC) pour les inférences causales et l’hypothèse d’EC pour les inférences de population finie au moyen d’échantillons non probabilistes ainsi que sur la distinction entre les méthodes fondées sur le plan et celles fondées sur un modèle pour l’inférence de population finie au moyen d’échantillons non probabilistes, sont examinés et clarifiés dans le contexte de mon article. Je réponds ensuite au cadre exhaustif de M. Kim et de Mme Kwon pour classer les méthodes actuelles d’estimation des scores de propension (SP) en méthodes conditionnelles et inconditionnelles. J’étends leurs études par simulations pour varier les poids de sondage, permettre des modèles de SP incorrectement précisés, et inclure un estimateur supplémentaire, à savoir l’estimateur par la propension logistique ajustée mis à l’échelle (Wang, Valliant et Li (2021), noté sWBS). Dans mes simulations, on observe que l’estimateur sWBS dépasse de façon constante les autres estimateurs ou leur est comparable dans le modèle de SP incorrectement précisé. L’estimateur sWBS, ainsi que les estimateurs WBS ou ABS décrits dans mon article, ne supposent pas que les unités superposées dans les échantillons de référence probabiliste et non probabiliste sont négligeables, et ils n’exigent pas non plus l’identification des unités superposées, comme le nécessitent les estimateurs proposés par M. Kim et Mme Kwon.Date de diffusion : 2024-06-25
- Articles et rapports : 12-001-X202400100006Description : Dans certains articles sur les échantillons non probabilistes, l’hypothèse de l’échangeabilité conditionnelle est jugée nécessaire pour une inférence statistique valide. Cette hypothèse repose sur une inférence causale, bien que son cadre de résultat potentiel diffère grandement de celui des échantillons non probabilistes. Nous décrivons les similitudes et les différences entre deux cadres et abordons les enjeux à prendre en considération lors de l’adoption de l’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle dans les configurations d’échantillons non probabilistes. Nous examinons aussi le rôle de l’inférence de la population finie dans différentes approches de scores de propension et de modélisation de régression des résultats à l’égard des échantillons non probabilistes.Date de diffusion : 2024-06-25
- Articles et rapports : 12-001-X202400100007Description : La construction de pseudo-poids pour l’intégration des données peut être comprise dans le cadre de l’échantillonnage à deux phases. Au moyen du cadre d’échantillonnage à deux phases, nous abordons deux approches de l’estimation des scores de propension et mettons au point une nouvelle façon de construire la fonction de score de propension pour l’intégration des données en utilisant la méthode de maximum de vraisemblance conditionnelle. Les résultats d’une étude de simulation limitée sont aussi présentés.Date de diffusion : 2024-06-25
- Articles et rapports : 12-001-X202400100008Description : Des échantillons non probabilistes émergent rapidement pour aborder des sujets prioritaires urgents dans différents domaines. Ces données sont actuelles, mais sujettes à un biais de sélection. Afin de réduire le biais de sélection, une littérature abondante portant sur la recherche sur les enquêtes a étudié l’utilisation de méthodes d’ajustement par le score de propension (SP) pour améliorer la représentativité de la population des échantillons non probabilistes, au moyen d’échantillons d’enquête probabilistes utilisés comme références externes. L’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle (EC) est l’une des principales hypothèses requises par les méthodes d’ajustement fondées sur le SP. Dans le présent article, j’examine d’abord la validité de l’hypothèse de l’EC conditionnellement à plusieurs estimations de scores d’équilibrage qui sont utilisées dans les méthodes d’ajustement fondées sur le SP existantes. Un score d’équilibrage adaptatif est proposé aux fins d’estimation sans biais des moyennes de population. Les estimateurs de la moyenne de population selon les trois hypothèses de l’EC sont évalués au moyen d’études de simulation de Monte Carlo et illustrés au moyen de l’étude sur la séroprévalence du SRAS-CoV-2 des National Institutes of Health pour estimer la proportion d’adultes aux États-Unis qui présentaient des anticorps de la COVID-19 du 1er avril au 4 août 2020.Date de diffusion : 2024-06-25
- Articles et rapports : 12-001-X202400100009Description : Nos commentaires répondent aux points de discussion soulevés par Sen, Brick et Elliott. Nous évaluons les avantages et les inconvénients potentiels de la suggestion de Sen de recourir à l’apprentissage automatique pour repérer les faux répondants au moyen d’interactions et de combinaisons improbables de variables. Nous rejoignons la réflexion de Brick sur l’incidence des faux répondants sur les enquêtes non probabilistes menées à des fins commerciales. Enfin, nous examinons les solutions proposées par Elliott pour relever le défi exposé dans notre étude.Date de diffusion : 2024-06-25
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Références (1 892)
Références (1 892) (60 à 70 de 1 892 résultats)
- Avis et consultations : 92-136-GDescription :
Comme c'est le cas en prévision de chaque recensement, des consultations sur le contenu du recensement sont en cours auprès des utilisateurs de données. Le Guide de consultation sur le contenu du Recensement vous offre l'occasion de communiquer vos commentaires.
Date de diffusion : 2023-01-09 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-500-X2021004Description : Le présent guide de référence fournit de l’information pour aider les personnes à utiliser et à interpréter efficacement les données du Recensement de 2021 sur le revenu. Le guide contient des définitions et des explications sur les concepts, les questions, les classifications, la qualité des données et la comparabilité avec d’autres sources pour ce thème.Date de diffusion : 2022-12-15
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-500-X2021013Description : Le présent guide de référence fournit de l’information pour aider les personnes à utiliser et à interpréter efficacement les données du Recensement de 2021 sur la scolarité. Le guide contient des définitions et des explications sur les concepts, les questions, les classifications, la qualité des données et la comparabilité avec d’autres sources pour ce thème.Date de diffusion : 2022-12-01
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-304-X2021001Description : Le Guide du Recensement de la population est un document de référence qui présente les différentes étapes du Recensement de la population de 2021. Il fournit un aperçu de la détermination du contenu, du plan d’échantillonnage, de la collecte, du traitement des données, de l’évaluation de la qualité des données, des lignes directrices relatives à la confidentialité et de la diffusion. Il comprend également les taux de réponse et d’autres renseignements relatifs à la qualité des données. Ce produit peut s’avérer utile autant aux utilisateurs chevronnés qu’aux nouveaux utilisateurs qui souhaitent se familiariser avec le Recensement de la population de 2021 et obtenir des renseignements précis sur celui-ci.Date de diffusion : 2022-11-30
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-500-X2016013Description :
Ce guide porte sur le thème suivant : scolarité. Ce guide de référence fournit des renseignements qui permettent aux utilisateurs de se servir des données du Recensement de 2016, de les mettre en application et de les interpréter. Ce guide renferme des définitions et des explications sur les concepts, les classifications, la qualité des données et la comparabilité des données à celles d'autres sources. De plus amples renseignements sont inclus pour certaines variables afin de permettre aux utilisateurs débutants de mieux comprendre les concepts et les questions utilisés du recensement.
Date de diffusion : 2022-11-30 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-500-X2021003Description :
Le présent guide de référence fournit de l’information pour aider les personnes à utiliser et à interpréter efficacement les données du Recensement de 2021 sur les langues. Le guide contient des définitions et des explications sur les concepts, les questions, les classifications, la qualité des données et la comparabilité avec d’autres sources pour ce thème.
Date de diffusion : 2022-11-30 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-500-X2021011Description : Le présent guide de référence fournit de l’information pour aider les personnes à utiliser et à interpréter efficacement les données du Recensement de 2021 sur le navettage. Le guide contient des définitions et des explications sur les concepts, les questions, les classifications, la qualité des données et la comparabilité avec d’autres sources pour ce thème.Date de diffusion : 2022-11-30
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-500-X2021012Description : Le présent guide de référence fournit de l’information pour aider les personnes à utiliser et à interpréter efficacement les données du Recensement de 2021 sur le travail. Le guide contient des définitions et des explications sur les concepts, les questions, les classifications, la qualité des données et la comparabilité avec d’autres sources pour ce thème.Date de diffusion : 2022-11-30
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-500-X2021017Description : Le présent guide de référence fournit de l’information pour aider les personnes à utiliser et à interpréter efficacement les données du Recensement de 2021 sur l’instruction dans la langue officielle minoritaire. Le guide contient des définitions et des explications sur les concepts, les questions, les classifications, la qualité des données et la comparabilité avec d’autres sources pour ce thème.Date de diffusion : 2022-11-30
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-301-XDescription : Le Dictionnaire du recensement est un document de référence qui comprend des définitions détaillées des concepts, des variables et des termes géographiques du Recensement de la population, de même que des renseignements historiques.
En se référant au Dictionnaire du recensement, les utilisateurs de données, débutants et intermédiaires, auront une meilleure compréhension des données et de la façon de comparer les variables entre les années de recensement.
Le Dictionnaire du recensement sera diffusé de manière itérative, en commençant par les définitions portant sur la géographie, de même que des définitions thématiques non reliées aux données, des tableaux, des figures et des annexes. Du contenu additionnel s’ajoutera lors des diffusions subséquentes d’autres thèmes.
Date de diffusion : 2022-11-30
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