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Ce tableau fait partie du thème « Gains des Canadiens » qui présente des données du recensement de 2001 sur le revenu d'emploi (salaires et traitements, revenu net dans une entreprise non agricole non constituée en société ou dans l'exercice d'une profession, et revenu net provenant d'un travail autonome agricole) des Canadiens en 2000. Les données sont réparties selon le sexe, l'âge et la région géographique, et sont également présentées pour certains groupes de population (p. ex. les immigrants). Le thème comprend aussi des données sur le niveau de scolarité et le revenu d'emploi de divers groupes de population. Il existe un abonnement à tous les ensembles préparés à partir des tableaux offerts le jour de la diffusion officielle. Voir le numéro 97F0023XCB au catalogue pour obtenir plus d'information.

Ce tableau est offert GRATUITEMENT dans Internet, numéro 97F0019XIF2001047 au catalogue.

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Ce tableau fait partie du thème « Gains des Canadiens » qui présente des données du recensement de 2001 sur le revenu d'emploi (salaires et traitements, revenu net dans une entreprise non agricole non constituée en société ou dans l'exercice d'une profession, et revenu net provenant d'un travail autonome agricole) des Canadiens en 2000. Les données sont réparties selon le sexe, l'âge et la région géographique, et sont également présentées pour certains groupes de population (p. ex. les immigrants). Le thème comprend aussi des données sur le niveau de scolarité et le revenu d'emploi de divers groupes de population.

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Ce tableau fait partie du thème « Revenu des particuliers, des familles et des ménages », qui présente des données du recensement de 2001 sur le revenu des particuliers, des familles et des ménages au Canada en 2000, notamment sur la composition du revenu, et des données permettant de mesurer le faible revenu appelées seuils de faible revenu. La composition du revenu inclut les gains, le revenu de sources publiques et le revenu de placements. Le thème inclut également des données sur le revenu des ménages selon le genre de famille, l'âge, la région géographique et pour certain groupes de population (p. ex. les immigrants).

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Ce tableau fait partie du thème « Revenu des particuliers, des familles et des ménages », qui présente des données du recensement de 2001 sur le revenu des particuliers, des familles et des ménages au Canada en 2000, notamment sur la composition du revenu, et des données permettant de mesurer le faible revenu appelées seuils de faible revenu. La composition du revenu inclut les gains, le revenu de sources publiques et le revenu de placements. Le thème inclut également des données sur le revenu des ménages selon le genre de famille, l'âge et la région géographique, et pour certains groupes de population (p. ex. les immigrants).

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À l'aide des données de recensement de 1980 à 2000, on examine quelles seraient les conditions nécessaires pour que les cohortes de nouveaux immigrants parviennent à la parité de gains avec les travailleurs nés au Canada. Selon les résultats, il faudrait que les gains des nouveaux immigrants s'améliorent considérablement et rapidement pour que leur profil relatif se rapproche de celui des travailleurs nés au Canada. La raison est simple : la plus forte croissance relative des gains des cohortes de nouveaux immigrants n'a que partiellement compensé la baisse très marquée de leurs gains relatifs au moment de leur arrivée au Canada.

Description : Les comptes de patrimoine nationaux trimestriels, les flux financiers et les changements aux données sur les actifs sont présentés selon le principe « de qui à qui » pour certains instruments financiers.

Description : Ce tableau de bord interactif permet d'accéder aux données actuelles et historiques des immatriculations des véhicules automobiles neufs. Il permet à l'utilisateur de compiler et d'analyser les données des immatriculations des véhicules automobiles neufs selon le type de carburant, la géographie et le type de véhicule. Cette application Web est mise à jour à chaque trimestre.

Description : 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.

Description : 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.

Description : Statistique Canada produit divers outils de visualisation interactifs qui présentent les données sous forme de graphiques. Ces outils offrent un moyen pratique d’interpréter les tendances qui sous-tendent nos données liées à divers sujets sociaux et économiques.

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Ce tableau contient 38 séries. Les données commencent en 1935 (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), Actif et passif (38 éléments : Total de l'actif; Total, Gouvernement du Canada, titres émis ou garantis; Gouvernement du Canada, Bons du trésor; Total, Gouvernement du Canada, obligations; ...).

Description : Ce tableau contient 39 séries. Les données commencent en 1991 (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) ; Statistiques du marché financier (39 éléments : Bons du trésor du Gouvernement du Canada, à 1 mois (taux composés);Bons du trésor du Gouvernement du Canada, à 2 mois (taux composés); Bons du trésor du Gouvernement du Canada, à 3 mois (taux composés); Bons du trésor du Gouvernement du Canada, à 6 mois (taux composés); ...).

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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; ...).

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Ratios du service de la dette, intérêts et paiments obligatoires du principal, et statistiques connexes pour les ménages, Canada.

Description : Ce tableau fournit aux Canadiens et aux chercheurs des données provisoires pour surveiller les tendances de décès hebdomadaires selon le groupe d'âge et le sexe 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.

Description : Il est essentiel de pouvoir quantifier l’exactitude (biais, variance) des résultats publiés dans les statistiques officielles. Dans ces dernières, les résultats sont presque toujours divisés en sous-populations selon une variable de classification, comme le revenu moyen par catégorie de niveau de scolarité. Ces résultats sont également appelés « statistiques de domaine ». Dans le présent article, nous nous limitons aux variables de classification binaire. En pratique, des erreurs de classification se produisent et contribuent au biais et à la variance des statistiques de domaine. Les méthodes analytiques et numériques servant actuellement à estimer cet effet présentent deux inconvénients. Le premier inconvénient est qu’elles exigent que les probabilités de classification erronée soient connues au préalable et le deuxième est que les estimations du biais et de la variance sont elles-mêmes biaisées. Dans le présent article, nous présentons une nouvelle méthode, un modèle de mélange gaussien estimé par un algorithme espérance-maximisation (EM) combiné à un bootstrap, appelé « méthode bootstrap EM ». Cette nouvelle méthode n’exige pas que les probabilités de classification erronée soient connues au préalable, bien qu’elle soit plus efficace quand on utilise un petit échantillon de vérification qui donne une valeur de départ pour les probabilités de classification erronée dans l’algorithme EM. Nous avons comparé le rendement de la nouvelle méthode et celui des méthodes numériques actuellement disponibles, à savoir la méthode bootstrap et la méthode SIMEX. Des études antérieures ont démontré que pour les paramètres non linéaires, le bootstrap donne de meilleurs résultats que les expressions analytiques. Pour presque toutes les conditions mises à l’essai, les estimations du biais et de la variance obtenues par la méthode bootstrap EM sont plus proches de leurs vraies valeurs que celles obtenues par les méthodes bootstrap et SIMEX. Nous terminons l’article par une discussion sur les résultats et d’éventuels prolongements de la méthode.

Description : Nous étudions la prédiction sur petits domaines des paramètres généraux à partir de deux modèles pour les dénombrements au niveau de l’unité. Nous construisons des prédicteurs de paramètres, comme les quartiles, qui peuvent être des fonctions non linéaires de la variable réponse du modèle. Nous élaborons d’abord une procédure pour construire les meilleurs prédicteurs empiriques et les estimateurs de l’erreur quadratique moyenne des paramètres généraux dans un modèle Gamma-Poisson au niveau de l’unité. Nous utilisons ensuite un algorithme de rééchantillonnage préférentiel pour élaborer des prédicteurs pour un modèle linéaire mixte généralisé (MLMG) avec une distribution de la réponse de Poisson. Nous comparons les deux modèles au moyen d’une simulation et d’une analyse des données de l’Iowa Seat-Belt Use Survey (une enquête sur l’utilisation de la ceinture de sécurité dans l’État de l’Iowa).

Description : Nous présentons une nouvelle méthodologie pour réconcilier des estimations des totaux des superficies cultivées au niveau du comté à un total prédéfini au niveau de l’État soumis à des contraintes d’inégalité et à des variances aléatoires dans le modèle de Fay-Herriot. Pour la superficie ensemencée du National Agricultural Statistics Service (NASS), un organisme du ministère de l’Agriculture des États-Unis (USDA), il est nécessaire d’intégrer la contrainte selon laquelle les totaux estimés, dérivés de données d’enquête et d’autres données auxiliaires, ne sont pas inférieurs aux totaux administratifs de la superficie ensemencée préenregistrés par d’autres organismes du USDA, à l’exception de NASS. Ces totaux administratifs sont considérés comme fixes et connus, et cette exigence de cohérence supplémentaire ajoute à la complexité de la réconciliation des estimations au niveau du comté. Une analyse entièrement bayésienne du modèle de Fay-Herriot offre un moyen intéressant d’intégrer les contraintes d’inégalité et de réconciliation et de quantifier les incertitudes qui en résultent, mais l’échantillonnage à partir des densités a posteriori comprend une intégration difficile; des approximations raisonnables doivent être faites. Tout d’abord, nous décrivons un modèle à rétrécissement unique, qui rétrécit les moyennes lorsque l’on suppose que les variances sont connues. Ensuite, nous élargissons ce modèle pour tenir compte du rétrécissement double par l’emprunt d’information dans les moyennes et les variances. Ce modèle élargi comporte deux sources de variation supplémentaire; toutefois, comme nous rétrécissons à la fois les moyennes et les variances, ce second modèle devrait avoir un meilleur rendement sur le plan de la qualité de l’ajustement (fiabilité) et, possiblement, sur le plan de la précision. Les calculs sont difficiles pour les deux modèles, qui sont appliqués à des ensembles de données simulées dont les propriétés ressemblent à celles des cultures de maïs de l’Illinois.

Description : Le sous-dénombrement de la population est un des principaux obstacles avec lesquels il faut composer lors de l’analyse statistique d’échantillons d’enquête non probabilistes. Nous considérons dans le présent article deux scénarios types de sous-dénombrement, à savoir le sous-dénombrement stochastique et le sous-dénombrement déterministe. Nous soutenons que l’on peut appliquer directement les méthodes d’estimation existantes selon l’hypothèse de positivité sur les scores de propension (c’est-à-dire les probabilités de participation) pour traiter le scénario de sous-dénombrement stochastique. Nous étudions des stratégies visant à atténuer les biais lors de l’estimation de la moyenne de la population cible selon le sous-dénombrement déterministe. Plus précisément, nous examinons une méthode de population fractionnée (split-population method) fondée sur une formulation d’enveloppe convexe et nous construisons des estimateurs menant à des biais réduits. Un estimateur doublement robuste peut être construit si un sous-échantillon de suivi de l’enquête probabiliste de référence comportant des mesures sur la variable étudiée devient réalisable. Le rendement de six estimateurs concurrents est examiné au moyen d’une étude par simulations, et des questions nécessitant un examen plus approfondi sont brièvement abordées.

Description : Les spécialistes de la recherche sur les enquêtes se tournent de plus en plus vers la collecte multimodale de données pour composer avec la baisse des taux de réponse aux enquêtes et l’augmentation des coûts. Une approche efficace propose des modes de collecte moins coûteux (par exemple sur le Web) suivis d’un mode plus coûteux pour un sous-échantillon des unités (par exemple les ménages) dans chaque unité primaire d’échantillonnage (UPE). Nous présentons deux solutions de rechange à cette conception classique. La première consiste à sous-échantillonner les UPE plutôt que les unités pour limiter les coûts. La seconde est un plan hybride qui comprend un échantillon (à deux degrés) par grappes et un échantillon indépendant sans mise en grappes. À l’aide d’une simulation, nous démontrons que le plan hybride comporte des avantages considérables.

Description : La prédiction conforme est une méthode allégée en hypothèses servant à générer des intervalles ou des ensembles de prédiction sans distribution, pour des modèles prédictifs presque arbitraires, avec une couverture d’échantillon fini garantie. Les méthodes conformes sont un sujet de recherche dynamique en statistique et en apprentissage automatique, mais ce n’est que récemment qu’elles ont été étendues aux données non échangeables. Dans le présent article, nous invitons les méthodologistes d’enquête à commencer à utiliser des méthodes conformes et à y contribuer. Nous introduisons la façon dont la prédiction conforme peut être appliquée à des données provenant de plusieurs plans de sondage complexes courants dans un cadre d’inférence fondée sur le plan pour une population finie, et nous faisons ressortir des lacunes où les méthodologistes d’enquête pourraient appliquer leur expertise de façon fructueuse. Nos simulations confirment empiriquement les garanties théoriques de la couverture d’échantillon fini, et notre exemple de données réelles démontre la façon dont la prédiction conforme peut être appliquée aux données d’enquêtes-échantillons complexes.

Description : Dans cet article, nous utilisons une version légèrement simplifiée de la méthode de Fickus, Mixon et Poteet (2013) pour définir une paramétrisation maniable des noyaux des plans de sondages déterminantaux à probabilités d’inclusion simple fixées. Pour des valeurs spécifiques du paramètre multidimensionnel, nous retrouvons une matrice de la famille P^II de Loonis et Mary (2019). Nous conjecturons que, parmi les plans déterminantaux à probabilités d’inclusion fixées la variance minimale de l’estimateur d’Horvitz et Thompson (1952) d’une variable d’intérêt, s’exprime en fonction de P^II. Nous mettons à disposition des programmes R expérimentaux facilitant l’appropriation de différentes notions présentées dans l’article, et dont certaines sont qualifiées de non-triviales par Fickus et coll. (2013). Une version longue de cet article, contenant les démonstrations et une présentation plus détaillée des plans déterminantaux, est également mise à disposition.

Description : Dans le présent article, nous examinons la façon dont une grande base de données non probabiliste peut servir à améliorer des estimations de totaux de population finie d’un petit échantillon probabiliste grâce aux techniques d’intégration de données. Dans le cas où la variable d’intérêt est observée dans les deux sources de données, Kim et Tam (2021) ont proposé deux estimateurs convergents par rapport au plan de sondage qui peuvent être justifiés par la théorie des enquêtes à double base de sondage. D’abord, nous posons des conditions garantissant que les estimateurs en question seront plus efficaces que l’estimateur de Horvitz-Thompson lorsque l’échantillon probabiliste est sélectionné par échantillonnage de Poisson ou par échantillonnage aléatoire simple sans remise. Ensuite, nous étudions la famille des prédicteurs QR proposée par Särndal et Wright (1984) pour le cas moins courant où la base de données non probabiliste ne contient pas la variable d’intérêt, mais des variables auxiliaires. Une autre exigence est que la base non probabiliste soit vaste et puisse être couplée avec l’échantillon probabiliste. Les conditions que nous posons font que le prédicteur QR est asymptotiquement sans biais par rapport au plan de sondage. Nous calculons sa variance asymptotique sous le plan de sondage et présentons un estimateur de variance convergent par rapport au plan de sondage. Nous comparons les propriétés par rapport au plan de sondage de différents prédicteurs de la famille des prédicteurs QR dans une étude par simulation. La famille comprend un prédicteur fondé sur un modèle, un estimateur assisté par un modèle et un estimateur cosmétique. Dans nos scénarios de simulation, l’estimateur cosmétique a donné des résultats légèrement supérieurs à ceux de l’estimateur assisté par un modèle. Nos constatations sont confirmées par une application aux données de La Poste, laquelle illustre par ailleurs que les propriétés de l’estimateur cosmétique sont conservées indépendamment de l’échantillon non probabiliste observé.

Description : Les méthodes de coordination d’échantillons visent à augmenter (dans une coordination positive) ou à diminuer (dans une coordination négative) la taille du chevauchement entre les échantillons. Les échantillons pris en compte peuvent être tirés à différentes périodes d’une enquête répétée ou de différentes enquêtes portant sur une population commune. La coordination négative est utilisée pour contrôler le fardeau de réponse au cours d’une période donnée, car certaines unités ne répondent pas aux questionnaires d’enquête si elles sont sélectionnées dans de nombreux échantillons. Habituellement, les méthodes de coordination d’échantillons ne tiennent pas compte des mesures du fardeau de réponse qu’une unité a déjà supporté pour répondre à des enquêtes précédentes. Nous ajoutons une telle mesure dans une nouvelle méthode en adaptant un schéma d’échantillonnage spatialement équilibré basé sur une généralisation de l’échantillonnage de Poisson, de concert avec une méthode de coordination négative. Le but est de créer un double contrôle du fardeau pour ces unités : en utilisant une mesure du fardeau pendant le processus d’échantillonnage et en utilisant une méthode de coordination négative. Nous évaluons l’approche au moyen d’une simulation de Monte Carlo et examinons son utilisation aux fins de contrôle pour la sélection de « points chauds » dans les enquêtes-entreprises à Statistique Pays-Bas.

Description : Le présent article permet d’examiner des plans d’échantillonnage pour les populations qui peuvent être représentées sous forme de matrice N × M. Par exemple, pour l’étude des activités touristiques, les lignes peuvent représenter les endroits visités par les touristes et les colonnes, les jours pendant la saison touristique. L’objectif est d’échantillonner les cellules (i, j) de la matrice lorsque le nombre de sélections dans chaque ligne et chaque colonne est a priori fixe. La taille d’échantillon de la i^e ligne représente le nombre de cellules sélectionnées dans la ligne i, tandis que la taille d’échantillon de la j^e colonne correspond au nombre de cellules sélectionnées dans la colonne j. Un plan d’échantillonnage matriciel donne une matrice d’indicateurs d’échantillon N × M, avec l’entrée 1 à la position (i, j) si la cellule (i, j) est échantillonnée, et 0 autrement. Le premier plan d’échantillonnage matriciel étudié comporte un niveau d’échantillonnage et les tailles d’échantillon des lignes et des colonnes sont établies à l’avance : les tailles d’échantillon des lignes peuvent varier, tandis que les tailles d’échantillon des colonnes sont toutes identiques. Nous pouvons considérer les marges fixes comme des contraintes d’équilibrage et nous examinons les algorithmes possibles pour la sélection de ces échantillons. Nous abordons ensuite un nouvel estimateur de variance de l’estimateur de Horvitz-Thompson pour la moyenne de la variable d’enquête y. Plusieurs niveaux d’échantillonnage peuvent être requis pour tenir compte de toutes les contraintes, ce qui nécessite des plans d’échantillonnage matriciel à plusieurs niveaux, que nous étudions également.

Description : 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.

Description : De novembre 2022 à mars 2023, Statistique Canada a entrepris une série de discussions afin d’obtenir de la rétroaction au sujet des questions posées dans le cader du Recensement de la population et d’autres enquêtes de l’organisme pour identifier les personnes des Premières Nations, les Métis et les Inuit. Le rapport résume les commentaires reçus lors de ces discussions.

Description : Les échanges concernant les questions posées dans le Recensement de la population et d’autres enquêtes de l’organisme pour identifier les personnes des Premières Nations, les Métis et les Inuit sont essentiels si l’on veut s’assurer de recueillir des données significatives et de très grande qualité. Les commentaires reçus lors des discussions sont présentés dans ces rapports.

Description : Ce système de classification a été élaboré conjointement par le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH), le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), la Fondation canadienne pour l'innovation (FCI), les Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC) et Statistique Canada qui en est le gardien. Cette classification-type conjointe, inspirée du modèle de Frascati 2015 de l'Organisation de Coopération et de Développement Économiques (OCDE), sera utilisée par les organismes subventionnaires fédéraux et Statistique Canada pour recueillir et diffuser des données liées à la recherche et au développement au Canada. La première version officielle de la Classification canadienne de recherche et développement (CCRD) était la version 1.0 de 2020, actuellement remplacée par la version 2.0. La CCRD est révisée tous les deux ans pour les changements mineurs, et tous les cinq ans pour les révisions majeures. La CCRD 2020 version 2.0 est composée de 3 éléments principaux : le type d'activité ou TA (avec 3 catégories), le domaine de recherche ou DR (avec 1 671 domaines au niveau le plus bas) et l'objectif socioéconomique ou OSE (avec 85 groupes principaux au niveau le plus bas).

Description : Les données du Recensement de la population sont importantes pour l’ensemble des collectivités et essentielles pour la planification des services qui soutiennent l’éducation, l’emploi, le transport, les soins de santé et le logement. Afin de maintenir la pertinence du recensement, Statistique Canada évalue et revoit le contenu du questionnaire du recensement à chaque cycle. En vue du Recensement de 2026, Statistique Canada a consulté les Canadiens de l’automne 2022 au printemps 2023. On a reçu des réponses détaillées d’organisations et de représentants des administrations fédérales, provinciales, territoriales et locales; des Premières Nations, des Métis et des Inuits; du grand public; des universitaires; des groupes d’intérêts spéciaux et du secteur privé. 

Ce rapport intitulé est axé sur les résultats de la consultation portant sur les besoins de données du Recensement de 2026 et des discussions avec les intervenants. Le chapitre 1 précise les personnes qui ont été consultées. Le chapitre 2 décrit le degré d’importance des besoins des utilisateurs des données du recensement, comme la taille de la population d’intérêt. Le chapitre 3 présente une évaluation des lacunes statistiques perçues dans le contenu du recensement ainsi que de la disponibilité et de la qualité des autres sources de données. Le chapitre 4 porte sur les besoins en matière d’information selon les thèmes du recensement et sur la façon dont les préparatifs du Test du recensement de 2024 aideront à satisfaire à ces besoins.

Description : Ces guides de référence sont destinés aux utilisateurs de la Plateforme longitudinale entre l'éducation et le marché du travail (PLEMT). Il fournit une vue d'ensemble du Système d'information sur les étudiants postsecondaires (SIEP) et du Système d'information sur les apprentis inscrits (SIAI), de la méthodologie générale utilisée pour créer des indicateurs longitudinaux et des informations techniques importants pour les utilisateurs.

Description : La consultation auprès des utilisateurs est la première étape pour déterminer le contenu du Programme du recensement. Les conclusions tirées des consultations relatives au contenu sont présentées dans ces rapports.

Description : 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.

Description : 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.

Description : Les régions sociosanitaires, définies par les provinces, correspondent à des unités ou des régions administratives qui présentent un intérêt pour les autorités en matière de santé. Ce produit contient les fichiers de correspondance (qui permettent de faire le lien entre les régions sociosanitaires et les codes géographiques du recensement les plus récents) et les fichiers numériques des limites. La documentation à l'intention de l'utilisateur donne un aperçu des régions sociosanitaires et décrit les sources, les méthodes, les limites et le produit (format des fichiers et des clichés d'enregistrement).

En plus des fichiers géographiques, ce produit comprend aussi les données du Recensement pour les régions sociosanitaires (profil de base).