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Cette carte illustre la superficie en canola exprimée en pourcentage de la superficie des terres en culture selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre la variation de la superficie cultivée en canola entre les Recensements de l'agriculture de 2006 et 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre les terres cultivées en soja en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte illustre la superficie en soja exprimée en pourcentage de la superficie des terres en culture selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre la variation de la superficie cultivée en soja entre les Recensements de l'agriculture de 2006 et 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre la variation de la superficie en oléagineux entre les Recensements de l'agriculture de 2006 et 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre les terres cultivées en légumes (excluant les légumes de serre) en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre les terres cultivées en raisins en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre les terres cultivées en pommes en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre les terres cultivées en bleuets en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

Description : Cette publication contient des données annuelles de 1926 jusqu'à maintenant sur le revenu agricole net pour le Canada et les provinces. La publication comprend également des fait saillants et des concepts et méthodes.

En mai, les mesures annuelles des deux années civiles précédentes font l'objet de révisions. En novembre, les estimations des trois années précédentes peuvent être révisées. Tous les cinq ans, on procède à une révision historique en se fondant sur les résultats du Recensement de l'agriculture. Bien que les données soient disponibles à la fin mai et à la fin novembre, la publication n'est pas prête pour la diffusion avant les mois de juillet et janvier suivants.

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Cette publication contient des données annuelles de 1971 jusqu'à maintenant sur les paiements directs versés aux producteurs, pour le Canada et les provinces. La publication comprend également des fait saillants et des concepts et méthodes.

En mai, les mesures annuelles des deux années civiles précédentes font l'objet de révisions. En novembre, les estimations des trois années précédentes peuvent être révisées. Tous les cinq ans, on procède à une révision historique en se fondant sur les résultats du Recensement de l'agriculture. Bien que les données soient disponibles à la fin mai et à la fin novembre, la publication n'est pas prête pour la diffusion avant les mois de juillet et janvier suivants.

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Cette carte de densité de points illustre le nombre de fermes dénombré au Recensement de l'agriculture de 2011 selon les divisions de recensement et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte illustre l'écoumène agricole du Recensement de l'agriculture de 2011 selon les divisions de recensement de 2011. L'écoumène agricole permet aux utilisateurs de produire des cartes thématiques en limitant l'affichage aux endroits où l'activité agricole canadienne est concentrée.

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Cette carte de densité de points illustre les superficies des terres en culture en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre la variation de la superficie des terres en jachère entre les Recensements de l'agriculture de 2006 et 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre la variation de la superficie en pâturages entre les Recensements de l'agriculture de 2006 et 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte illustre la superficie des terres en culture sans travail du sol exprimée en pourcentage de la superficie des terres en culture selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre le nombre de fermes déclarant des produits biologiques certifiés ou en transition en 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Cette carte de densité de points illustre la variation de la superficie en grandes cultures (excluant le foin) entre les Recensements de l'agriculture de 2006 et 2011 selon les divisions de recensement de 2011 et l'écoumène agricole de 2011.

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Dans le domaine du couplage d’enregistrements, il existe un large éventail de comparateurs de chaînes de caractères. Les difficultés lors des comparaisons surviennent lorsque des facteurs influent sur la composition des chaînes (ex. : emploi de surnoms pour les prénoms de personnes, erreurs typographiques, etc.). Il faut alors faire appel à des comparateurs plus sophistiqués. De tels outils permettent de réduire le nombre de liens potentiellement manqués. Malheureusement, une partie des gains peuvent s’avérer de faux liens. Afin d’améliorer les appariements, trois comparateurs de chaînes sophistiqués ont été développés et sont présentés dans cet article. Ce sont le comparateur Lachance, ainsi que ses dérivés, les comparateurs multi-mots et multi-types. Cette gamme d’outils est présentement disponible dans un prototype de couplage d’enregistrements déterministe, MixMatch. Ce logiciel permet de faire appel à des connaissances a priori afin de réduire le volume de faux liens générés lors des appariements. Un indicateur de force de liens est également proposé.

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Ce document vise à présenter l'utilisation des dossiers administratifs dans le U.S. Census pour les logements collectifs. Le dénombrement des logements collectifs signifie la collecte de données dans des endroits difficiles d'accès, comme les établissements correctionnels, les établissements de soins infirmiers spécialisés et les casernes militaires. Nous examinons les avantages et les contraites de l'utilisation de diverses sources de dossier administratifs pour l'élaboration de la base de sondage des logements collectifs, en vue d'améliorer la couverture. Le présent document est un document d'accompagnement de la communication de Chun et Gan (2014) portant sur les utilisations possibles des dossiers administratifs dans le recensement des logements collectifs.

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Deux tendances convergentes soulèvent des questions concernant l’avenir des enquêtes probabilistes à grande échelle menées par ou pour des instituts nationaux de statistique (INS). Tout d’abord, l’augmentation des coûts et des taux de non-réponse menace potentiellement la rentabilité et la valeur inférentielle des enquêtes. En deuxième lieu, l’intérêt est de plus en plus grand à l’égard des mégadonnées en remplacement des enquêtes. Il existe de nombreux types différents de mégadonnées, mais je mettrai l’accent particulièrement sur les données produites par l’entremise des médias sociaux. Le présent document complète et met à jour un document antérieur sur le sujet (Couper, 2013). Je passerai en revue certaines des préoccupations concernant les mégadonnées, particulièrement dans la perspective des enquêtes. Je soutiens qu’il y a place pour des enquêtes de grande qualité et des analyses de mégadonnées dans les travaux des INS. Même s’il est peu probable que les mégadonnées remplacent les enquêtes de grande qualité, je crois que les deux méthodes peuvent remplir des fonctions complémentaires. Je tente de déterminer certains des critères qui doivent être satisfaits, ainsi que les questions auxquelles on doit répondre, avant que les mégadonnées puissent être utilisées pour des inférences fiables au niveau de la population.

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De plus en plus de données sont produites au moyen du nombre croissant de dispositifs électroniques qui nous entourent et que l’on retrouve sur Internet. La grande quantité de données et la fréquence élevée à laquelle elles sont produites ont donné lieu à l’introduction du terme « mégadonnées ». Compte tenu du fait que ces données rendent compte de nombreux aspects différents de nos vies au quotidien, et en raison de leur abondance et de leur disponibilité, les sources de mégadonnées sont très intéressantes du point de vue des statistiques officielles. Toutefois, les premières expériences obtenues suite aux analyses de grandes quantités d’enregistrements de boucles de détection de véhicules au Pays-Bas, d’enregistrements des détails des appels de téléphones mobiles et de messages des médias sociaux aux Pays-Bas révèlent qu’un certain nombre de défis doivent être résolus pour permettre l’application de ces sources de données aux statistiques officielles. Ces défis, ainsi que les leçons apprises pendant les études initiales, seront traitées et illustrées au moyen d’exemples. De façon plus particulière, les sujets suivants sont abordés : les trois types généraux de mégadonnées définis, la nécessité d’accéder à des quantités importantes de données et de les analyser, la façon de traiter les données qui comportent du bruit et d’aborder la sélectivité (ainsi que notre propre biais concernant ce sujet), comment aller au-delà de la corrélation, la façon de trouver les personnes ayant les compétences adéquates et la bonne attitude pour exécuter ce travail, et comment nous avons traité les problèmes de protection des renseignements personnels et de sécurité.

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Qu’entend-on par mégadonnées? Peuvent-elles remplacer ou compléter les enquêtes officielles? Quels sont certains des défis liés à l’utilisation des mégadonnées pour les statistiques officielles? Quelles sont certaines des solutions possibles? L’automne dernier, Statistique Canada a investi dans un projet pilote sur les mégadonnées afin de répondre à certaines de ces questions. Il s’agissait du premier projet d’enquête auprès des entreprises de cette sorte. Le présent document abordera certaines des leçons apprises dans le cadre du projet pilote de mégadonnées pour les données des compteurs intelligents.

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Depuis juillet 2014, l’Office for National Statistics a pris l’engagement de tenir le Recensement de 2021 au Royaume-Uni essentiellement en ligne. L’imputation au niveau de la question jouera un rôle important dans l’ajustement de la base de données du Recensement de 2021. Les recherches montrent qu’Internet pourrait produire des données plus précises que la saisie sur papier et attirer des personnes affichant des caractéristiques particulières. Nous présentons ici les résultats préliminaires des recherches destinées à comprendre comment nous pourrions gérer ces caractéristiques dans une stratégie d’imputation pour le Recensement du Royaume-Uni de 2021. Selon nos constatations, l’utilisation d’une méthode d’imputation fondée sur des donneurs pourrait nécessiter d’envisager l’inclusion du mode de réponse comme variable d’appariement dans le modèle d’imputation sous-jacent.

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En France, les contraintes budgétaires rendent plus difficile l’embauche d’enquêteurs occasionnels pour prendre en compte des problèmes de collecte. Il devient donc nécessaire de respecter une quotité de travail annuelle préalablement fixée. Pour les enquêtes Insee, réalisées à partir d’un échantillon maître, les difficultés apparaissent lors de l’absence prolongée d’un enquêteur sur l’ensemble de la durée de la collecte d’une enquête. En effet, dans ces conditions une partie du territoire peut devenir non couverte par l’enquête, ce qui génère de fait un biais. Afin de répondre à cette nouvelle difficulté, deux méthodes ont été mises en oeuvre en fonction du moment où le problème est diagnostiqué. Si l’ « abandon » de zone intervient avant ou juste au début de la collecte, une procédure dite de « sous-allocation » est mise en oeuvre. Elle consiste à interroger un minimum de ménages dans chaque zone de collecte au détriment d’autres zones pour lesquelles aucun problème de collecte n’est a priori diagnostiqué. Il s’agit donc de minimiser la dispersion des poids sous contrainte de respect de la charge de collecte. Si l’ « abandon » de zone intervient en cours de collecte, une priorisation des enquêtes restantes est mise en oeuvre. Elle se base sur le R-indicateur (indicateur de Représentativité) qui permet de mesurer le degré de similarité d’un échantillon par rapport à la population de base. L’objectif de cette priorisation en cours de collecte est de s’approcher le plus possible au final d’une équi-probabilité de réponse des répondants. Il est basé sur la dispersion des probabilités de réponse estimées des ménages échantillonnés, et se décline en R-indicateurs partiels mesurant cette représentativité variable par variable. Ces R-indicateurs sont des outils permettant d’analyser la collecte en isolant des groupes de populations sous-représentées. Il est possible d’intensifier les efforts de collecte sur les groupes précédemment identifiés. Lors de la présentation orale, les deux points avaient été évoqués succinctement. Toutefois, cet article ne traite que du premier point évoqué ci-dessus, à savoir la « sous-allocation ». La priorisation est en cours de mise en oeuvre pour la première fois à l’Insee pour l’enquête Patrimoine et elle donnera lieu à un article spécifique qui sera rédigé par A. Rebecq.

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Le présent article donne un aperçu des éléments d’un plan de sondage adaptatif introduit de la quatrième vague à la septième vague de l’enquête par panel PASS. L’exposé porte principalement sur les interventions expérimentales aux dernières phases du travail sur le terrain. Ces interventions visent à équilibrer l’échantillon en donnant la priorité aux membres de l’échantillon ayant une faible propension à répondre. À la septième vague, les intervieweurs ont reçu une double prime pour les interviews de cas ayant une faible propension à répondre achevées à la phase finale du travail sur le terrain. Cette prime a été limitée à une moitié, sélectionnée aléatoirement, des cas qui avaient une faible propension à répondre et n’ayant pas reçu de code d’état final après quatre mois de travail sur le terrain. Cette prime a effectivement intensifié l’effort déployé par les intervieweurs, mais n’a abouti à aucune augmentation significative des taux de réponse.

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Dans le cadre du projet européen SustainCity, un modèle de microsimulation des individus et des ménages a été créé en vue de simuler la population de différentes métropoles européennes. L’objectif du projet était d’unir plusieurs modèles de microsimulation de transports et d’occupation des sols (land use modelling), de leur adjoindre un module dynamique de population et d’appliquer ces approches de microsimulation à trois zones géographiques d’Europe (la région d’Île de France et les agglomérations de Bruxelles et Zurich).

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Au cours de la dernière décennie, on a vu les enquêtes par panel en ligne s’établir comme un moyen rapide et économique d’effectuer des études de marché. Les progrès dans le domaine des technologies de l’information, en particulier la croissance rapide continue de l’usage d’Internet et des ordinateurs par les membres du public, sont à la base de ce phénomène. La croissance des taux de non-réponse et des prix à laquelle doit faire face l’industrie des sondages sous-tend aussi ce changement. Toutefois, certains risques importants sont associés aux enquêtes par panel en ligne, le biais de sélection dû à l’autosélection des répondants n’étant pas le moindre. Il existe aussi des risques d’erreurs de couverture et de mesure. L’absence d’un cadre d’inférence et d’indicateurs de la qualité des données constitue un obstacle à l’utilisation de panels en ligne pour la production de statistiques de haute qualité au sujet de la population générale. Néanmoins, les enquêtes par panel en ligne pour la production de statistiques ponctuelles et même de statistiques officielles semblent représenter une nouvelle forme de concurrence posant de plus en plus de défis à certains instituts nationaux de statistique. Le présent article explore la question de la conception et de l’utilisation des panels en ligne de façon scientifiquement valable. On donne d’abord un aperçu d’une norme de mesure de la performance établie par la Société suédoise des enquêtes et des sondages pour évaluer certains aspects qualitatifs des résultats des enquêtes par panel en ligne. Puis, on discute en détail de la décomposition du biais et de l’atténuation des risques de biais. Enfin, on présente certaines idées en vue de combiner des enquêtes par panel en ligne et des enquêtes classiques pour obtenir une inférence contrôlée de manière rentable.

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Depuis l’année de référence 2012, des données annuelles sur le revenu des particuliers et des familles sont produites par l’Enquête canadienne sur le revenu (ECR). L’ECR est une enquête transversale visant à fournir des renseignements sur le revenu et les sources de revenu des Canadiens, de même que sur leurs caractéristiques personnelles et celles de leur ménage. L’ECR produit, dans une large mesure, les mêmes statistiques que l’Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR), dont les dernières données sur le revenu portaient sur l’année de référence 2011. La présente note vise à décrire la méthodologie de l’ECR, ainsi que les principales différences dans les objectifs, la méthodologie et les questionnaires de l’ECR et de l’EDTR.

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Le Bulletin d'information de Statistique Canada pour les collectivités offre des renseignements sur les données et les services de Statistique Canada à l'intention des personnes qui travaillent dans les organisations municipales et communautaires. Le bulletin d'information contient aussi des liens vers les communiqués du recensement et de l'Enquête nationale auprès des ménages, les vidéos, les didacticiels interactifs, les avis aux médias, les séances d'apprentissage et les présentations.

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Le Bulletin d'information de Statistique Canada pour les petites et moyennes entreprises offre des renseignements sur les données et les services de Statistique Canada à l'intention des personnes travaillant dans le secteur des affaires. Le bulletin d'information contient aussi des liens vers les communiqués du recensement et de l'Enquête nationale auprès des ménages, les vidéos, les didacticiels interactifs, les avis aux médias, les séances d'apprentissage et les présentations.

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Un aperçu du cadre des statistiques de finances publiques (SFP) canadiennes et de la manière dont il est associé aux autres statistiques sur les administrations publiques comme celles du Système canadien des comptes macroéconomiques et des comptes publics, et les nouveaux produits de données des SFP offerts aux utilisateurs.

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À compter de novembre 2014, Statistique Canada publiera les données sur le commerce international des biens sur la base de la balance des paiements (BDP) pour donner plus de détails sur chaque pays partenaire. Dans la publication de ces données, les exportations selon la BDP vers 27 pays et les importations selon la BDP en provenance de 27 pays, appelés les principaux partenaires commerciaux (PPC) du Canada, seront mises en lumière pour la première fois. En réponse à une demande importante d’information sur ces pays depuis quelques années, les données de la BDP sur le commerce des biens seront disponibles pour des pays comme la Chine et le Mexique, le Brésil et l’Inde, la Corée du Sud et nos plus grands partenaires commerciaux de l’Union européenne. En outre, les données de la BDP sur le commerce des biens pour ces pays seront disponibles avec les données désormais trimestrielles sur le commerce des services et les données annuelles sur les investissements directs étrangers pour un grand nombre de ces principaux partenaires commerciaux. Cela facilitera l’analyse, à l’aide de données totalement comparables, du commerce et des investissements internationaux au niveau des pays. L’objectif de cet article est de présenter ces nouvelles mesures . Cette note commencera par présenter aux utilisateurs les concepts clés de la BDP, et surtout le concept du changement de propriété. Cela servira à familiariser les analystes avec le cadre de la BDP pour l’analyse des données au niveau des pays, par contraste avec les données douanières sur le commerce. Ensuite, elle présentera une certaine analyse préliminaire pour illustrer les concepts, où l’exemple principal sera le commerce basé sur la BDP avec la Chine. Enfin, elle tracera les grandes lignes de l’expansion des données trimestrielles sur le commerce des services pour dégager de nouvelles estimations du commerce pour les PPC et discuter des travaux à venir dans les statistiques du commerce.

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L’Enquête sur la consommation de carburant (ECC) a été créée en 2013 et est une enquête nationale trimestrielle qui est conçue pour analyser la distance parcourue et la consommation d’essence des véhicules de passagers et d’autres véhicules pesant moins de 4 500 kilogrammes. La base de sondage est constituée de véhicules extraits des fichiers d’immatriculation de véhicules qui sont conservés par les ministères provinciaux. L’ECC utilise des puces de voiture comme mode de collecte pour une partie des unités échantillonnées, afin de recueillir des données sur les déplacements et l’essence consommée. L’utilisation de cette nouvelle technologie comporte de nombreux avantages, par exemple, la réduction du fardeau de réponse, des coûts de collecte et des effets sur la qualité des données. Pour les trimestres de 2013, 95 % des unités échantillonnées ont reçu des questionnaires papier, et 5 %, des puces de voiture, et au T1 de 2014, les données de 40 % des unités échantillonnées ont été recueillies au moyen de puces de voiture. Cette étude décrit la méthodologie du processus d’enquête, examine les avantages et les défis du traitement et de l’imputation pour les deux modes de collecte, présente certains résultats initiaux et conclut avec un sommaire des leçons apprises.

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Dans l’optique de réduire le fardeau de réponse des exploitants agricoles, Statistique Canada étudie d’autres approches que les enquêtes par téléphone pour produire des estimations des grandes cultures. Une option consiste à publier des estimations de la superficie récoltée et du rendement en septembre, comme cela se fait actuellement, mais de les calculer au moyen de modèles fondés sur des données par satellite et des données météorologiques, ainsi que les données de l’enquête téléphonique de juillet. Toutefois, avant d’adopter une telle approche, on doit trouver une méthode pour produire des estimations comportant un niveau d’exactitude suffisant. Des recherches sont en cours pour examiner différentes possibilités. Les résultats de la recherche initiale et les enjeux à prendre en compte sont abordés dans ce document.

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L’Enquête sur l’emploi, la rémunération et les heures de travail (EERH) permet de produire des estimations mensuelles du niveau et des tendances de l’emploi, de la rémunération et des heures de travail et ce, pour des niveaux détaillés de la classification industrielle pour le Canada, les provinces et les territoires. Afin d’améliorer l’efficacité des activités de collecte pour cette enquête, un questionnaire électronique (QE) a été introduit à l’automne 2012. Compte tenu de l’échéance pour cette transition, ainsi que du calendrier de production de l’enquête, une stratégie de conversion a été établie pour l’intégration de ce nouveau mode de collecte. L’objectif de la stratégie était d’assurer une bonne adaptation de l’environnement de collecte, ainsi que de permettre la mise en oeuvre d’un plan d’analyse permettant d’évaluer l’effet de ce changement sur les résultats de l’enquête. Le présent article donne un aperçu de la stratégie de conversion, des différents ajustements qui ont été effectués pendant la période de transition et des résultats des diverses évaluations qui ont été menées. Par exemple, on décrit l’effet de l’intégration du QE sur le processus de collecte, le taux de réponse et le taux de suivi. En outre, on discute de l’effet de ce nouveau mode de collecte sur les estimations de l’enquête. Plus précisément, on présente les résultats d’une expérience randomisée réalisée afin de déceler la présence éventuelle d’un effet de mode.

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L’Étude sur le surdénombrement du recensement (ESR) est une étude essentielle de mesure postcensitaire de la couverture. Son principal objectif est de produire des estimations du nombre de personnes dénombrées de façon erronée, selon la province et le territoire, et d’examiner les caractéristiques des personnes dénombrées plus d’une fois, afin de déterminer les raisons possibles de ces erreurs. L’ESR est fondée sur l’échantillonnage et l’examen manuel de groupes d’enregistrements reliés, qui sont le résultat d’un couplage de la base de données des réponses du recensement et d’une base administrative. Dans cette communication, nous décrivons la nouvelle méthodologie de l’ESR de 2011. De nombreuses améliorations ont été apportées à cette méthodologie, y compris une plus grande utilisation du couplage d’enregistrements probabiliste, l’estimation de paramètres de couplage au moyen d’un algorithme espérance-maximisation (EM), et l’utilisation efficace de données sur les ménages pour déceler davantage de cas de surdénombrement.

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En janvier et février 2014, Statistique Canada a réalisé un essai en vue de mesurer l’efficacité des diverses stratégies de collecte au moyen d’une enquête en ligne fondée sur l’autodéclaration. On a communiqué avec les unités échantillonnées en leur envoyant des lettres de présentation par la poste et on leur a demandé de répondre à l’enquête en ligne, sans contact avec un intervieweur. L’essai visait à mesurer les taux de participation à une enquête en ligne, ainsi que les profils des répondants et des non-répondants. On a mis à l’essai différents échantillons et lettres, afin de déterminer l’efficacité relative des diverses méthodes. Les résultats du projet serviront à renseigner les responsables de diverses enquêtes sociales qui se préparent à ajouter à leurs enquêtes la possibilité d’y répondre par Internet. Le document présentera la méthode générale de l’essai, ainsi que les résultats observés pendant la collecte et l’analyse des profils.