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Cette première parution trimestrielle du Bilan des investissements internationaux fait partie d'un vaste projet, en collaboration avec les Comptes du bilan national, qui a pour but de fournir aux utilisateurs des données plus pertinentes et à jour.

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À l'aide des données du recensement de 2001, ce profil fournit un aperçu statistique de l'appartenance religieuse, du revenu des particuliers, des familles et des ménages, des caractéristiques socioéconomiques des particuliers, des familles et des ménages et des coûts d'habitation pour les régions métropolitaines de recensement et les agglomérations de recensement.

Les données des composantes de profil sont diffusées par thèmes à différentes dates au niveau du Canada, des provinces et territoires, des divisions de recensement et subdivisions de recensement. Pour toutes les autres régions géographiques normalisées, notamment les régions métropolitaines de recensement, les agglomérations de recensement, les secteurs de recensement, les circonscriptions électorales fédérales (fondées sur l'Ordonnance de représentation de 1996), les aires de diffusion et les régions de tri d'acheminement, les données seront diffusées environ quatre semaines après la date de diffusion initiale.

Dans la gamme des produits du recensement, des groupements de variables comme celui-ci sont appelés « composantes électroniques des profils ». Ils sont offerts à chacune des huit diffusions principales de variables du cycle de recensement. Ensemble, ils formeront un profil cumulatif complet de toutes les variables pour tous les échelons géographiques, en plus d'un profil cumulatif complet pour les subdivisions de recensement abolies.

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À l'aide des données du recensement de 2001, ce profil fournit un aperçu statistique de l'appartenance religieuse, du revenu des particuliers, des familles et des ménages, des caractéristiques socioéconomiques des particuliers, des familles et des ménages et des coûts d'habitation pour les échelons géographiques suivants : les régions métropolitaines de recensement, les agglomérations de recensement subdivisées en secteurs de recensement et les secteurs de recensement.

Les données des composantes de profil sont diffusées par thèmes à différentes dates au niveau du Canada, des provinces et territoires, des divisions de recensement et subdivisions de recensement. Pour toutes les autres régions géographiques normalisées, notamment les régions métropolitaines de recensement, les agglomérations de recensement, les secteurs de recensement, les circonscriptions électorales fédérales (fondées sur l'Ordonnance de représentation de 1996), les aires de diffusion et les régions de tri d'acheminement, les données seront diffusées environ quatre semaines après la date de diffusion initiale.

Dans la gamme des produits du recensement, des groupements de variables comme celui-ci sont appelés « composantes électroniques des profils ». Ils sont offerts à chacune des huit diffusions principales de variables du cycle de recensement. Ensemble, ils formeront un profil cumulatif complet de toutes les variables pour tous les échelons géographiques, en plus d'un profil cumulatif complet pour les subdivisions de recensement abolies.

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À l'aide des données du recensement de 2001, ce profil fournit un aperçu statistique de l'appartenance religieuse, du revenu des particuliers, des familles et des ménages, des caractéristiques socioéconomiques des particuliers, des familles et des ménages et des coûts d'habitation pour les échelons géographiques suivants : les régions métropolitaines de recensement, les agglomérations de recensement et les subdivisions de recensement .

Les données des composantes de profil sont diffusées par thèmes à différentes dates au niveau du Canada, des provinces et territoires, des divisions de recensement et subdivisions de recensement. Pour toutes les autres régions géographiques normalisées, notamment les régions métropolitaines de recensement, les agglomérations de recensement, les secteurs de recensement, les circonscriptions électorales fédérales (fondées sur l'Ordonnance de représentation de 1996), les aires de diffusion et les régions de tri d'acheminement, les données seront diffusées environ quatre semaines après la date de diffusion initiale.

Dans la gamme des produits du recensement, des groupements de variables comme celui-ci sont appelés « composantes électroniques des profils ». Ils sont offerts à chacune des huit diffusions principales de variables du cycle de recensement. Ensemble, ils formeront un profil cumulatif complet de toutes les variables pour tous les échelons géographiques, en plus d'un profil cumulatif complet pour les subdivisions de recensement abolies.

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À l'aide des données du recensement de 2001, ce profil fournit un aperçu statistique de l'appartenance religieuse, du revenu des particuliers, des familles et des ménages, des caractéristiques socioéconomiques des particuliers, des familles et des ménages et des coûts d'habitation pour les échelons géographiques suivants : le Canada, les provinces, les territoires et les circonscriptions électorales fédérales (Ordonnance de représentation de 1996).

Les données des composantes de profil sont diffusées par thèmes à différentes dates au niveau du Canada, des provinces et territoires, des divisions de recensement et subdivisions de recensement. Pour toutes les autres régions géographiques normalisées, notamment les régions métropolitaines de recensement, les agglomérations de recensement, les secteurs de recensement, les circonscriptions électorales fédérales (fondées sur l'Ordonnance de représentation de 1996), les aires de diffusion et les régions de tri d'acheminement, les données seront diffusées environ quatre semaines après la date de diffusion initiale.

Dans la gamme des produits du recensement, des groupements de variables comme celui-ci sont appelés « composantes électroniques des profils ». Ils sont offerts à chacune des huit diffusions principales de variables du cycle de recensement. Ensemble, ils formeront un profil cumulatif complet de toutes les variables pour tous les échelons géographiques, en plus d'un profil cumulatif complet pour les subdivisions de recensement abolies.

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À l'aide des données du recensement de 2001, ce profil fournit un aperçu statistique de l'appartenance religieuse, du revenu des particuliers, des familles et des ménages, des caractéristiques socioéconomiques des particuliers, des familles et des ménages et des coûts d'habitation pour les localités désignées.

Les données des composantes de profil sont diffusées par thèmes à différentes dates au niveau du Canada, des provinces et territoires, des divisions de recensement et subdivisions de recensement. Pour toutes les autres régions géographiques normalisées, notamment les régions métropolitaines de recensement, les agglomérations de recensement, les secteurs de recensement, les circonscriptions électorales fédérales (fondées sur l'Ordonnance de représentation de 1996), les aires de diffusion et les régions de tri d'acheminement, les données seront diffusées environ quatre semaines après la date de diffusion initiale.

Dans la gamme des produits du recensement, des groupements de variables comme celui-ci sont appelés « composantes électroniques des profils ». Ils sont offerts à chacune des huit diffusions principales de variables du cycle de recensement. Ensemble, ils formeront un profil cumulatif complet de toutes les variables pour tous les échelons géographiques, en plus d'un profil cumulatif complet pour les subdivisions de recensement abolies.

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À l'aide des données du recensement de 2001, ce profil fournit un aperçu statistique de l'appartenance religieuse, du revenu des particuliers, des familles et des ménages, des caractéristiques socioéconomiques des particuliers, des familles et des ménages et des coûts d'habitation pour les régions urbaines.

Les données des composantes de profil sont diffusées par thèmes à différentes dates au niveau du Canada, des provinces et territoires, des divisions de recensement et subdivisions de recensement. Pour toutes les autres régions géographiques normalisées, notamment les régions métropolitaines de recensement, les agglomérations de recensement, les secteurs de recensement, les circonscriptions électorales fédérales (fondées sur l'Ordonnance de représentation de 1996), les aires de diffusion et les régions de tri d'acheminement, les données seront diffusées environ quatre semaines après la date de diffusion initiale.

Dans la gamme des produits du recensement, des groupements de variables comme celui-ci sont appelés « composantes électroniques des profils ». Ils sont offerts à chacune des huit diffusions principales de variables du cycle de recensement. Ensemble, ils formeront un profil cumulatif complet de toutes les variables pour tous les échelons géographiques, en plus d'un profil cumulatif complet pour les subdivisions de recensement abolies.

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Ce tableau fait partie du thème « Les Canadiens en mouvement », qui présente des données du recensement de 2001 sur la mobilité géographique des Canadiens, c'est-à-dire leur lieu de résidence un an et cinq ans avant le recensement. Ces données portent sur les changements du lieu de résidence des personnes qui se sont établies à l'intérieur des limites du pays, ainsi que le lieu d'origine des personnes ayant migré du Canada vers d'autres pays à un moment donné. À partir de ces données, on peut également obtenir des renseignement sur les personnes ayant migré d'une province à une autre, ou d'une région métropolitaine de recensement à une autre, et dresser un portrait de certaines de leurs caractéristiques.

Il est possible de s'abonner 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.

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Ce tableau fait partie du thème « Religions au Canada », qui comprend des données du recensement de 2001 sur les religions au Canada, c'est-à-dire sur la taille, la composition et la répartition géographique de la population appartenant à ces religions.

Il est possible de s'abonner 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.

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Ce profil renferme des renseignements gratuits sur les personnes ayant une appartenance à la population autochtone dans les diverses communautés canadiennes où les chiffres de cette population sont supérieurs à 250. Les communautés canadiennes comprennent les villes, les municipalités, les villages, les réserves, les établissements indiens, les comtés ou leurs équivalents et les aires métropolitaines.

Description : Cet outil interactif de visualisation de données fournit un aperçu des données sur le revenu agricole au Canada et par province. Il présente les cinq principales variations en dollars d'une année à l'autre des recettes monétaires et des dépenses d'exploitation brutes ainsi que la variation en dollars d'une année à l'autre des composantes du revenu agricole net.

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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Émissions brutes, remboursements et émissions nettes de titres du gouvernement du Canada, y compris les obligations émises ou garanties par le gouvernement canadien, les bons du Trésor et les bons du Canada, par mois et par région. Le tableau comprend aussi les données historiques par type de titre (actions ordinaires, actions privilégiées, parts de fiducie, obligations, bons du Trésor, papier commercial et titrisation à terme) et par type d’émetteur (provinces, municipalités, sociétés, institutions et emprunteurs étrangers).

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Données de fin de mois sur l’encours des obligations émises par le gouvernement du Canada selon la monnaie. Le tableau comprend aussi les données historiques selon la monnaie par provinces, municipalités, sociétés et autres institutions.

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 6 séries. Les données commencent en 1999 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons). Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (1 élément : Canada), Genre de réserve (6 éléments : Total, réserves canadiennes officielles de liquidités internationales; Monnaies étrangères convertibles, dollars des États-Unis; Monnaies étrangères convertibles, autres monnaies; Or; ...).

Description : Produits du tabac (cigarettes, cigares, tabac fabriqué, haché fin, tabac fabriqué, pour la pipe) production, ventes (totales, domestiques, aux magasins des navires et aéronefs et aux ambassades étrangères au Canada) et écoulement mensuel.

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Mouvements itinérants hebdomadaires (intérieurs, transfrontaliers et internationaux) d'aéronefs, total de tous les aéroports canadiens dotés d'une tour de contrôle de NAV CANADA.

Description : Trafic de passagers mensuel contrôlé dans les huit plus grands aéroports du Canada. Les données proviennent du système de sûreté des cartes d’embarquement de l’Administration canadienne de la sûreté du transport aérien (ACSTA) et comprennent le trafic contrôlé aux points de contrôle préembarquement dans les aéroports.

Description : Recettes monétaires agricoles, Canada et les provinces par commodité. Les données sont disponibles sur une base annuelle en milliers de dollars.

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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La Classification des programmes d'enseignement (CPE) sert à classer les programmes d'enseignement selon le domaine d'études. La CPE a été élaborée par le National Center for Education Statistics (NCES) aux États-Unis. C'est une classification hiérarchique. La CPE Canada est l'adaptation de cette classification en vue de son utilisation au Canada. La classification donne une description détaillée des différentes classes de programme d'enseignement et comprend, en outre, des exemples illustrant les types de programmes d'enseignement inclus dans chaque classe de même que les programmes très proches classés ailleurs. En plus, la classification comprend un texte d'introduction et une structure de rechange pour l'agrégation des données sur le domaine d'études. La CPE comporte un cycle de révision de 10 ans.

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Le présent guide de référence fournit de l’information pour aider les personnes à utiliser et à interpréter efficacement les données du Recensement de 2021 sur les minorités visibles et le groupe de population. 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.

Description :

Le présent guide de référence fournit de l’information pour aider les personnes à utiliser et à interpréter efficacement les données du Recensement de 2021 sur l’origine ethnique ou culturelle. 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.

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Le présent guide de référence fournit de l’information pour aider les personnes à utiliser et à interpréter efficacement les données du Recensement de 2021 sur la mobilité et la migration. 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.

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Le présent guide de référence fournit de l’information pour aider les personnes à utiliser et à interpréter efficacement les données du Recensement de 2021 sur la religion. 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.

Description :

La trousse de recherche postsecondaire du Recensement de 2021 a été conçue pour les étudiants de collège, de CEGEP et d’université qui souhaitent utiliser les données du recensement dans le cadre de leurs recherches. Elle comprend un guide de recherche convivial sur les ressources du Recensement de la population et sur les façons d’utiliser les données pour répondre à des questions de recherche complexes.

Description :

La trousse éducative du Recensement de 2021 pour le secondaire a été conçue afin d’être utilisée dans le cadre de l’enseignement secondaire à travers le pays. Elle comprend des activités qui permettent aux élèves de connaître les types de données que fournit le recensement, les façons de trouver des données du recensement et la manière dont le recensement les aide à mieux comprendre leur communauté.

Description :

Ce guide de référence technique 2021 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) 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.

Description :

Ce guide de référence fournit une vue d’ensemble du produit Fichier des limites pour l’écoumène agricole (voir les notes ci-dessous), y compris la méthodologie générale utilisée pour créer les fichiers et d’autres renseignements techniques importants.

Ce produit est fourni en format imprimable.

Description :

Le Fichier des limites pour l'écoumène agricole délimite les régions agricoles importantes au Canada. Ce produit est généralisé pour la cartographie à petite échelle et peut être utilisé pour découper ou faire l’intersection avec n’importe quel fichier de limites géographiques, administratives ou naturelles, afin de limiter la représentation des données aux régions où la majeure partie des activités agricoles est concentrée au Canada. Lorsqu'il est utilisé dans les cartes thématiques de densité de points et choroplèthe, le concept d'écoumène fournit une représentation plus précise de la distribution spatiale des données dans les zones géographiques.