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Nombre de postes vacants et d'employés salariés, et taux de postes vacants selon la province et le territoire, 5 derniers mois.

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Nombre de postes vacants et d'employés salariés, et taux de postes vacants selon le code du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) à deux chiffres, 5 derniers mois.

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Nombre de postes vacants et d'employés salariés et taux de postes vacants selon le code du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) à deux chiffres, 5 derniers mois.

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Nombre de postes vacants et d'employés salariés et taux de postes vacants selon la province et le territoire, 5 derniers mois.

Description : Les recettes (dollars), désaisonnalisées de l'enquête mensuelle sur les services de restauration et débits de boissons, selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), mensuel, couvrant cinq mois de données.

Description : Production de blé de mouture, farine de blé incluant farine de blé entier et graham, farine de blé tendre et farine de blé dur ainsi que déchets de moutures pour le Canada.

Description : Production, écoulement et valeur à la ferme de viande de volaille, Canada et les provinces (données en milliers). Les données sont disponibles sur une base annuelle.

Description : Production de viande de poule et poulet, poids et valeur à la ferme, Canada et les provinces (oiseaux sauf indication contraire x 1 000). Les données sont disponibles sur une base annuelle.

Description : Production et écoulement d'œufs, Canada et les provinces (pondeuses sauf indication contraire). Les données sont disponibles sur une base annuelle.

Description : Placement de poussins et dindons pour la production, Canada et les provinces (dindonneau sauf indication contraire). Les données sont disponibles sur une base mensuelle.

Description : Cette application interactive de visualisation de données offre un aperçu global du marché du travail canadien en utilisant les données les plus récentes provenant de l'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures de travail (EERH). Les estimations sont désaisonnalisées et disponibles selon la province et le principal secteur d'activité. Des estimations historiques, remontant à 10 ans, sont aussi incluses. Cette application interactive permet aux utilisateurs de rapidement et d'aisément explorer et personnaliser l'information présentée. Combinez plusieurs provinces et principaux secteurs d'activité afin de créer vos propres domaines d'intérêts associés au marché du travail.

Description :

L'observatoire du marché du travail canadien consiste en un regroupement d'applications interactives de visualisation de données qui mettent en lumière l'étendue de l'information publique relative au marché du travail. Les applications entièrement interactives permettent aux Canadiens de rapidement et d'aisément personnaliser l'information présentée selon ce qui est pertinent pour eux et leurs intérêts.

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.

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; ...).

Description : Nombre de salariés selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) et le type de salariés, 5 derniers mois.

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Nombre de salariés selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) dans le secteur de l'énergie et le type de salariés.

Description : Rémunération hebdomadaire moyenne selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), le type de salariés et le statut de temps supplémentaire, 5 derniers mois.

Description : Rémunération horaire moyenne des salariés rémunérés à l'heure, selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) et le statut de temps supplémentaire, 5 derniers mois.

Description : Rémunération horaire moyenne (incluant le temps supplémentaire) des employés à salaire fixe, selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), 5 derniers mois.

Description : Lorsqu’un fournisseur de soins de santé de Medicare est soupçonné de fraude liée à la facturation, on isole une population de paiements X versés à ce fournisseur sur une certaine période. Un examinateur médical agréé peut, dans un long processus, établir le trop-payé Y = X - (montant justifié par la preuve) pour chaque paiement. En temps normal, il y aura trop de paiements dans une population pour que chacun soit examiné avec soin, aussi prélève-t-on un échantillon probabiliste. Les trop-payés de cet échantillon servent alors à calculer une borne inférieure de l’intervalle de confiance de 90 % pour le trop-payé total de cette population. La borne correspond au montant exigé en recouvrement auprès du fournisseur. Malheureusement, les méthodes classiques de calcul de cette borne ne permettent parfois pas de dégager le niveau de confiance de 90 %, plus particulièrement lorsqu’on utilise un échantillon stratifié.

Dans le présent document, nous présentons et décrivons 166 échantillons épurés tirés des enquêtes au sujet de l’intégrité de Medicare qui comportent 156 populations de paiements correspondantes. Les 7 588 paires échantillonnées (Y, X) indiquent 1) que les vérifications réalisées au sein de Medicare affichent des taux d’erreur élevés : plus de 76 % des paiements en question sont considérés comme étant des erreurs. Elles indiquent aussi 2) que les configurations de ces échantillons vont dans le sens d’un modèle de mélange « tout ou rien » pour (Y, X) qui est déjà défini dans les études spécialisées. Nous analysons des procédures de test de Monte Carlo fondées sur un modèle pour les plans de sondage de Medicare, ainsi que des méthodes de stratification fondées sur les moments anticipés du modèle. Pour la viabilité (atteinte d’un niveau de confiance de 90 %), nous définissons dans le présent article une nouvelle méthode de stratification qui rivalise avec les meilleures parmi de nombreuses méthodes existantes et qui semble moins sensible au choix de paramètres d’exploitation. Pour ce qui est du recouvrement des trop-payés (ce qui équivaut à une mesure de la précision), la nouvelle méthode se compare aussi aux meilleures parmi les nombreuses méthodes expérimentées. Malheureusement, aucun algorithme de stratification mis à l’essai ne s’est révélé viable pour plus de la moitié environ des 104 populations visées par l’essai.

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.

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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 produits de données associés à cette diffusion sont tirés de l'intégration des données longitudinales du système d'information sur les apprentis inscrits (SIAI) de 2008 à 2019 avec d'autres données administratives. Statistique Canada a établi une série d'indicateurs sur les gains des compagnons certifiés, selon la taille de la cohorte et par métiers sélectionnés, pour le Canada, l'ensemble des provinces et les territoires regroupés.

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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 produits de données associés à cette diffusion sont tirés de l'intégration des données longitudinales du système d'information sur les apprentis inscrits (SIAI) de 2008 à 2019 avec d'autres données administratives. Statistique Canada a établi une série d'indicateurs sur le parcours des compagnons nouvellement inscrits, selon la taille de la cohorte et par métiers sélectionnés, pour le Canada, l'ensemble des provinces et les territoires regroupés.

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La Classification géographique type (CGT) fournit une structure de classification systématique pour toutes les régions géographiques au Canada. La CGT est le système de classification officielle utilisé pour le Recensement de la population et d’autres enquêtes de Statistique Canada.

La classification est divisée en deux volumes, soit le volume I, La classification et le volume II, Cartes de référence.

Le volume I renferme une description de la classification et des régions géographiques normalisées connexes et comprend les noms de localité. Il comprend les noms et les codes des régions géographiques du Canada, des provinces et des territoires, des divisions de recensement (comtés, municipalités régionales de comté) et des subdivisions de recensement (municipalités). Les noms et les codes des régions métropolitaines de recensement, des agglomérations de recensement, des zones d'influence métropolitaine de recensement, des régions économiques, des régions agricoles de recensement et des subdivisions de recensement unifiées sont présentés dans les variantes de classification de la CGT. Il fournit les renseignements sur les modifications, entre la version actuelle de la CGT et la version précédente, qui ont une incidence sur la classification, par exemple, les changements de nom, de genre ou de code, et montre la relation qui existe entre les nouveaux et les anciens codes.

Des cartes de référence indiquant l'emplacement et les limites des régions géographiques normalisées figurant dans la classification sont incluses dans le Volume II, Cartes de référence

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La Classification géographique type (CGT) fournit une structure de classification systématique pour toutes les régions géographiques au Canada. La CGT est le système de classification officielle utilisé pour le Recensement de la population et d’autres enquêtes de Statistique Canada.

La classification est divisée en deux volumes, soit le volume I, La classification et le volume II, Cartes de référence.

Le volume II renferme des cartes de référence indiquant les limites, les noms, les codes et l'emplacement des régions géographiques figurant dans la classification. Les cartes de référence montrent les subdivisions de recensement, les divisions de recensement, les régions métropolitaines de recensement, les agglomérations de recensement, les zones d'influence métropolitaine de recensement et les régions économiques. Les définitions de ces termes se trouvent dans le Volume I, La classification. Le volume I renferme une description de la classification et des régions géographiques normalisées connexes et comprend les noms de localité.

Les cartes du volume II peuvent être téléchargées en format PDF à partir de notre site Web.

Description : Cette application cartographique interactive permet de trouver facilement plusieurs endroits au Canada, de les visualiser sur une carte, d'obtenir des renseignements géographiques de base ainsi que des données démographiques pour les régions sélectionnées. Afin de cibler un endroit précis, l'utilisateur peut faire un zoom sur la carte ou effectuer une recherche par nom de localité, code postal, adresse civique, intersection de rues ou code géographique. GéoRecherche affichera la carte appropriée incluant les limites géographiques et autres caractéristiques. GéoRecherche démontre automatiquement, pour les régions sélectionnées, le type de régions géographiques et les relations entre ces différentes régions. Il y a aussi une option permettant d'afficher des cartes thématiques dynamiques pour les variables déterminées de recensement (pour des niveaux géographiques déterminés). De plus, GéoRecherche établit des liens entre les cartes de référence du recensement et autres produits du recensement.

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Ce guide décrit le contenu et les utilisations du produit. Il contient des renseignements sur la qualité des données, les clichés d'enregistrement et la méthodologie.

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Les cartes de référence des secteurs de recensement, selon les régions métropolitaines de recensement ou les agglomérations de recensement, couvrent la totalité des régions métropolitaines de recensement et des agglomérations de recensement comprises dans le programme des secteurs de recensement. Les cartes montrent les limites et les noms des secteurs de recensement et des subdivisions de recensement, les localités désignées et leur nom, ainsi que le noyau, le noyau secondaire, la banlieue et la région rurale à l'intérieur des régions métropolitaines de recensement ou des agglomérations de recensement. Des cartons intérieurs sont disponibles pour montrer les détails des régions à plus forte concentration. Les cartes montrent également le réseau routier et d'autres traits visibles, comme les voies ferrées, les rivières et les lacs. L'échelle et la taille des cartes varient. Des liens intégrés permettent aux utilisateurs de se rendre à l'aire de diffusion respective grâce à la carte du secteur de recensement en consultant les cartes sur Internet.

Un guide de référence est disponible (92-143-G).

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Ce guide décrit le contenu et les applications du produit et contient des renseignements sur la qualité des données, la méthodologie et le mode d'installation.

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GéoSuite est un outil de recherche puissant fondé sur les régions géographiques normalisées du Recensement de 2016. Grâce à cet outil, les usagers peuvent chercher et récupérer des données, explorer les liens entre les régions géographiques, obtenir des renseignements sur ces régions et produire des données sous forme de tableaux. Les données disponibles comprennent les chiffres de population et les chiffres des logements du plus récent recensement, les coordonnées de points représentatifs, la superficie, les codes géographiques, les noms des régions, et dans certains cas, les chiffres de population du dernier recensement.

Description :

Le guide de référence donne un aperçu du Fichier des attributs géographiques, y compris une description de la méthode d'élaboration du produit.