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Tout (24 348)
Tout (24 348) (20 à 30 de 24 348 résultats)
- Tableau : 16-10-0048-01Géographie : Province ou territoireLa fréquence : MensuelleDescription :
Valeur mensuelle 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 1992 au mois de référence en cours. Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles.
Date de diffusion : 2024-06-14 - Tableau : 20-10-0001-01Géographie : Canada, Province ou territoireLa fréquence : MensuelleDescription : Le nombre d'unité et le total des ventes de véhicules automobiles neufs par genre de véhicule et origine de manufacture, mensuel.Date de diffusion : 2024-06-14
- Tableau : 20-10-0002-01Géographie : Canada, Province ou territoireLa fréquence : AnnuelleDescription : Le nombre d'unité et le total des ventes de véhicules automobiles neufs selon le genre de véhicule.Date de diffusion : 2024-06-14
- Tableau : 20-10-0003-01Géographie : CanadaLa fréquence : MensuelleDescription :
Ventes de grossistes, prix et volume, pour le Canada, pour tous les membres sous la dimension Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Les données sont désaisonnalisées et disponibles sur une base mensuelle en dollars x 1 000 000.
Date de diffusion : 2024-06-14 - Tableau : 20-10-0003-02Géographie : CanadaLa fréquence : MensuelleDescription :
Ventes de grossistes, prix et volume pour les grossistes-marchands de véhicules automobiles et de pièces automobiles. Les données sont désaisonnalisées et disponibles pour le Canada sur une base mensuelle en dollars x 1 000 000.
Date de diffusion : 2024-06-14 - Tableau : 20-10-0074-01Géographie : Canada, Province ou territoireLa fréquence : MensuelleDescription :
Ventes du commerce de gros, disponibles pour tous les membres sous les dimensions, Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) et ajustements, disponibles mensuellement, pour Canada, provinces et territoires, en dollars X 1 000.
Date de diffusion : 2024-06-14 - Tableau : 20-10-0074-02Géographie : Canada, Province ou territoireLa fréquence : MensuelleDescription :
Ventes du commerce de gros pour les grossistes-marchands de véhicules automobiles et de pièces automobiles. Les données désaisonnalisées et non désaisonnalisées sont disponibles mensuellement pour le Canada et les provinces et territoires en dollars X 1 000.
Date de diffusion : 2024-06-14 - Tableau : 20-10-0076-01Géographie : CanadaLa fréquence : MensuelleDescription :
Stocks du commerce de gros, disponibles pour tous les membres sous les dimensions ajustements et Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), disponibles mensuellement, pour Canada, en dollars x 1 000.
Date de diffusion : 2024-06-14 - Tableau : 20-10-0076-02Géographie : CanadaLa fréquence : MensuelleDescription :
Stocks du commerce de gros pour les grossistes-marchands de véhicules automobiles et de pièces automobiles. Les données désaisonnalisées et non désaisonnalisées sont disponibles mensuellement pour le Canada en dollars X 1 000.
Date de diffusion : 2024-06-14 - Tableau : 32-10-0383-01Géographie : Division de recensement, Région agricole de recensement, Subdivision de recensement unifiéeLa fréquence : HebdomadaireDescription :
Les indices de végétation sont disponible pour l'ensemble du Canada agricole pour trois types de couverture du sol (total agriculture, cultures, pâturages) pour la période de 1987 à aujourd'hui. Trois niveaux géographiques utilisant la version de 2021 sont disponibles: régions agricoles de recensement, divisions de recensement et les subdivisions de recensement unifiées.
Date de diffusion : 2024-06-14
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Données (12 022)
Données (12 022) (30 à 40 de 12 022 résultats)
- Tableau : 36-10-0610-01Géographie : Canada, Province ou territoireLa fréquence : AnnuelleDescription : La contribution économique issue de la production d'actifs d'infrastructure découlant de l'investissement est présentée pour la valeur ajoutée (PIB), la rémunération des salariés et le nombre d'emplois. La valeur ajoutéeest une mesure clé du rendement économique. Elle représente la valeur de la production d'une industrie moins la valeur des intrants intermédiaires qui ont été utilisés dans la production des biens et des services. Dans le Compte économique de l'infrastructure, il s'agit de la valeur ajoutée attribuable à la production d'actifs d'infrastructure d'une industrie. Le nombre d'emplois représente le nombre d'emplois occupés par les travailleurs autonomes, les salariés et les travailleurs familiaux non rémunérés. La rémunération des salariés représente les salaires et traitements, ainsi que les revenus supplémentaires du travail découlant des intrants travail pour la production d'actifs d'infrastructure.Date de diffusion : 2024-06-14
- Tableau : 36-10-0611-01Géographie : Canada, Province ou territoireLa fréquence : AnnuelleDescription : L'âge moyen de l'investissement est obtenu sous forme d'âge pondéré de tous les investissements qui demeurent dans le stock brut à la fin de l'année. La durée de vie utile restante, obtenue en soustrayant l'âge moyen des dépenses d'investissement de leur durée de vie utile prévue, est ensuite divisée par la durée de vie utile prévue, créant ainsi un ratio qui indique le pourcentage de la catégorie d'actifs qui restent dans le stock.Date de diffusion : 2024-06-14
- Tableau : 36-10-0655-01Géographie : Canada, Province ou territoireLa fréquence : AnnuelleDescription : Élargissement du Compte économiques de l’infrastructure afin de mettre l’accent sur l’aspect environnemental dans le but d’aider à la compréhension de la relation entre l’investissement dans les infrastructures et l’environnment. Les indicateurs principaux incluent les émissions de gaz à effet de serre résultant de la production des actifs d’infrastructure, les émissions de gaz à effet de serre par valeur ajoutée et la proportion d’intrants propres.Date de diffusion : 2024-06-14
- Tableau : 37-10-0193-01Géographie : Canada, Région géographique du Canada, Province ou territoireLa fréquence : AnnuelleDescription :
Les données portant sur l'âge médian au moment de l'inscription et de la certification et sur le délai médian avant la certification et l'abandon sont également disponibles. Les données sont disponibles pour certains métiers et cohortes d'apprentis nouvellement inscrits, selon le sexe, pour le Canada, les provinces, la région de l'Atlantique et pour les territoires regroupés.
Date de diffusion : 2024-06-14 - Tableau : 38-10-0003-01La fréquence : OccasionnelleDescription : Estimations à long terme de la médiane, du minimum et du maximum de l'eau douce renouvelable mensuelle pour certaines régions de drainage, 1971 à 2020.Date de diffusion : 2024-06-14
- Tableau : 38-10-0091-01La fréquence : OccasionnelleDescription : Estimations annuelles de l'eau douce renouvelable pour certaines écoprovinces à partir de 1971.Date de diffusion : 2024-06-14
- Tableau : 38-10-0095-01La fréquence : OccasionnelleDescription : Estimations à long terme de la médiane, du minimum et du maximum de l'eau douce renouvelable mensuelle pour certaines écoprovinces, 1971 à 2020.Date de diffusion : 2024-06-14
- Tableau : 38-10-0283-01La fréquence : OccasionnelleDescription : Estimations annuelles de l'eau douce renouvelable pour certaines régions de drainage et le sud du Canada à partir de 1971.Date de diffusion : 2024-06-14
- Visualisation des données : 71-607-X2018015Description : 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.Date de diffusion : 2024-06-13
- Visualisation des données : 71-607-X2021019Description : 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.Date de diffusion : 2024-06-13
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Analyses (9 962)
Analyses (9 962) (300 à 310 de 9 962 résultats)
- Articles et rapports : 12-001-X202300200001Description : 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.Date de diffusion : 2024-01-03
- 302. Méthode d’estimation de l’effet des erreurs de classification sur les statistiques de deux domainesArticles et rapports : 12-001-X202300200002Description : 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.Date de diffusion : 2024-01-03
- Articles et rapports : 12-001-X202300200003Description : 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).Date de diffusion : 2024-01-03
- Articles et rapports : 12-001-X202300200004Description : 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.Date de diffusion : 2024-01-03
- Articles et rapports : 12-001-X202300200005Description : 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.Date de diffusion : 2024-01-03
- Articles et rapports : 12-001-X202300200006Description : 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.Date de diffusion : 2024-01-03
- Articles et rapports : 12-001-X202300200007Description : 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.Date de diffusion : 2024-01-03
- Articles et rapports : 12-001-X202300200008Description : 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 PII 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 PII. 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.Date de diffusion : 2024-01-03
- Articles et rapports : 12-001-X202300200009Description : 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.Date de diffusion : 2024-01-03
- Articles et rapports : 12-001-X202300200010Description : 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.Date de diffusion : 2024-01-03
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Références (1 890)
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- Fichiers et documentation sur la géographie : 92-500-GDescription : Ce guide de référence est destiné aux usagers du Fichier du réseau routier. Il fournit une vue d'ensemble de la méthodologie générale utilisée pour créer ce fichier et des renseignements techniques importants aux usagers.Date de diffusion : 2023-07-12
- Avis et consultations : 92F0009XDescription : Ce rapport présente un sommaire des changements apportés aux limites municipales, au statut et aux noms. Cette liste est habituellement produite sur une base annuelle et reflète les changements survenus dans l'année précédente. Une liste sur cinq ans est produite les années de Recensement de la population.Date de diffusion : 2023-07-12
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 72-212-X2023001Description : Les données sur les revenus des familles de recensement, des particuliers, et des aînés sont tirées du Fichier des familles T1 (FFT1). Ce fichier est basé sur les renseignements venant du formulaire T1, Déclaration de revenus et de prestation, que Statistique Canada reçoit de l'Agence du revenu du Canada (ARC) treize mois après la fin de l'année d'imposition.Date de diffusion : 2023-07-12
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 72-212-XDescription : Les données sur les revenus des familles de recensement, des particuliers, et des aînés sont tirées des déclarations d'impôt. Les données pour les produits associés à cette diffusion sont dérivées d’une version du fichier T1 que reçoit Statistique Canada de l’Agence du revenu du Canada (ARC) treize mois après la fin de l'année d'imposition.Date de diffusion : 2023-07-12
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-500-X2021007Description :
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 lieu de naissance, le statut des générations, la citoyenneté et l’immigration. 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 : 2023-06-21 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-500-XDescription :
Fournit des renseignements qui permettent aux utilisateurs d’utiliser les données du Recensement de la population de manière efficace, de les mettre en application et de les interpréter. Chaque guide renferme des définitions et des explications sur les concepts du recensement ainsi qu’une rubrique sur la qualité des données et la comparabilité historique. Des renseignements supplémentaires seront inclus pour des variables spécifiques afin d'aider les utilisateurs à mieux comprendre les concepts et les questions utilisés dans le recensement.
Date de diffusion : 2023-06-21 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75-514-G2023001Description : Le Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires 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.Date de diffusion : 2023-05-25
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75-514-GDescription : Le Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires 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. Le guide porte sur les deux volets de l'enquête, soit le volet sur les postes vacants, dont la fréquence est trimestrielle, et le volet sur les salaires, dont la fréquence est annuelle.Date de diffusion : 2023-05-25
- Fichiers et documentation sur la géographie : 23-26-0002Description : Ce document fait partie du produit de visualisation des données Tableau de bord de la chaîne d’approvisionnement des grains : Mouvement des grains par chemin de fer en temps réel (TBCAG). Il accompagne le TBCAG et présente la structure conceptuelle du mouvement ferroviaire, les données et la méthodologie, ainsi que les limites actuelles. Le TBCAG est publié en tant que produit de données expérimentales.Date de diffusion : 2023-05-11
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-503-X2021006Description : Mise à jour en avril 2023 pour inclure les nouvelles données du Recensement de 2021, la Trousse de l'enseignant du Recensement de 2021 est destinée aux classes du primaire et du secondaire partout au pays. Elle comprend cinq activités amusantes et clés en main qui aideront les élèves à comprendre à quoi sert le recensement, comment il est mené et quel rôle il a joué dans la création du Canada tel qu'on le connaît aujourd'hui.Date de diffusion : 2023-04-11
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