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Nombre de personnes faisant partie de la population active (emploi et chômage) et le taux de chômage selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Sont présentées les données de 12 mois plus tôt, du mois précédent et du mois courant, ainsi que la variation sur 12 mois, la variation mensuelle, la variation sur 12 mois en pourcentage et la variation mensuelle en pourcentage. Les données sont aussi disponible pour l'erreur-type de l'estimation, l'erreur-type du changement mensuel et l'erreur-type du changement annuel.

Description : Nombre de personnes faisant partie de la population active (emploi et chômage) et la population inactive, taux de chômage, taux d'activité et taux d'emploi selon le territoire, le sexe et le groupe d'âge, 5 dernies mois. Les données sont aussi disponible pour l'erreur-type de l'estimation, l'erreur-type du changement mensuel et l'erreur-type du changement annuel.

Description : Nombre de personnes faisant partie de la population active (emploi et chômage), taux de chômage, taux d'activité et taux d'emploi selon le territoire, le sexe et le groupe d'âge. Sont présentées les données de 12 mois plus tôt, du mois précédent et du mois courant, ainsi que la variation sur 12 mois, la variation mensuelle, la variation sur 12 mois en pourcentage et la variation mensuelle en pourcentage. Les données sont aussi disponible pour l'erreur-type de l'estimation, l'erreur-type du changement mensuel et l'erreur-type du changement annuel.

Description : Nombre d'employés selon la Classification nationale des professions (CNP), 5 derniers mois. Les données sont aussi disponible pour l'erreur-type de l'estimation, l'erreur-type du changement mensuel et l'erreur-type du changement annuel.

Description : Nombre d'employés selon la Classification nationale des professions (CNP). Sont présentées les données de 12 mois plus tôt, du mois précédent et du mois courant, ainsi que la variation sur 12 mois, la variation mensuelle, la variation sur 12 mois en pourcentage et la variation mensuelle en pourcentage. Les données sont aussi disponible pour l'erreur-type de l'estimation, l'erreur-type du changement mensuel et l'erreur-type du changement annuel.

Description : Heures habituelles et salaires moyens des employés (à temps plein et à temps partiel) selon le groupe d'âge, le sexe, la couverture syndicale, la permanence de l'emploi, et la Classification nationale des professions (CNP), 5 derniers mois.

Description : Heures habituelles et salaires moyens des employés (à temps plein et à temps partiel) selon le groupe d'âge, le sexe, la couverture syndicale, la permanence de l'emploi, et la Classification nationale des professions (CNP). Sont présentées les données de 24 mois plus tôt, de 12 mois plus tôt et du mois courant, ainsi que la variation sur 24 mois, la variation sur 12 mois, la variation sur 24 mois en pourcentage et la variation sur 12 mois en pourcentage.

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Nombre de chômeurs selon la durée du chômage, le sexe et le groupe d'âge, 5 derniers mois.

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Taux de chômage selon la région utilisée par le programme d'assurance-emploi, selon la date d'entrée en vigeur, mois courant.

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Nombre d'employés selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) et le type de données (désaisonnalisées, tendance-cycle et non désaisonnalisées), 5 derniers mois. Les données sont aussi disponibles pour l'erreur-type de l'estimation, l'erreur-type du changement mensuel et l'erreur-type du changement annuel.

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Nombre de personnes faisant partie de la population active (emploi et chômage), taux de chômage, taux d'activité et taux d'emploi selon les régions métropolitaines de recensement de Montréal, Toronto et Vancouver, 5 derniers mois. Les données sont aussi disponible pour l'erreur-type de l'estimation, l'erreur-type du changement mensuel et l'erreur-type du changement annuel.

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Nombre de personnes faisant partie de la population active (emploi et chômage) et la population inactive, taux de chômage, taux d'activité et taux d'emploi selon la région économique, 5 derniers mois. Les données sont aussi disponible pour l'erreur-type de l'estimation et l'erreur-type du changement annuel.

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Nombre de personnes faisant partie de la population active (emploi et chômage) et la population inactive, taux de chômage, taux d'activité et taux d'emploi selon la région économique, 5 derniers mois. Les données sont aussi disponible pour l'erreur-type de l'estimation et l'erreur-type du changement annuel.

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Nombre d'employés selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), la province et la région économique, 5 derniers mois.

Description : Estimations des caractéristiques de la population active selon le groupe d'âge, le sexe, la composition familiale par âge, la province, et le type de famille, 5 derniers mois.

Description : Estimations des caractéristiques de la population active selon le groupe autochtone détaillé, la région, le groupe d'âge et le sexe.

Description : Nombre de personnes faisant partie de la population active (emploi et chômage), et taux de chômage, selon la Classification nationale des professions (CNP) et le sexe, 5 derniers mois.

Description : Nombre de personnes occupées selon les heures habituellement travaillées, la Classification nationale des professions (CNP) et le sexe, 5 derniers mois.

Description : Nombre de personnes occupées selon les heures effectivement travaillées, la Classification nationale des professions (CNP) et le sexe, 5 derniers mois.

Description : Nombre de personnes ayant plus d'un emploi selon la Classification nationale des professions (CNP), le sexe et le groupe d'âge, 5 derniers mois.

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Le système QUID, conçu et développé par l’INSEE (Paris) est un système de chiffrement automatique de données d’enquête recueillies sous forme d’intitulés littéraux exprimés dans la terminologie du répondant. Le système repose sur l’utilisation d’une très vaste base d’apprentissage composée de phrases réelles codifiées par des experts. L’article présente d’abord le traitement automatique de normalisation préalable des phrases, puis l’algorithme organisant la base de phrases en une arborescence optimisée. Un exemple de classement est donné en illustration. Le traitement des variables annexes de codification, venant compléter l’information contenue dans les phrases, présente actuellement des difficultés qui sont examinées en détail. Le projet QUID 2, version rénovée du système, est évoqué succinctement.

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Supposons que des taux de sous-dénombrement ont été estimés pour un recensement et que des estimations du niveau de sous-dénombrement ont été établies pour les îlots. Il peut être alors souhaitable de dresser une nouvelle liste de ménages qui comprendrait les ménages qui auraient été oubliés. Nous proposons dans cet article de dresser une telle liste en pondérant les ménages qui ont été dénombrés. Les poids des ménages sont déterminés par des équations linéaires qui représentent le nombre total voulu de personnes dans chaque classe d’estimation et le nombre total voulu de ménages. On calcule alors des poids qui satisfont les contraintes et qui rapprochent le plus possible le tableau des données ajustées des données brutes. On peut voir dans cette méthode un exemple d’application de la méthode itérative du quotient à des cas où les contraintes ne concernent pas les fréquences marginales d’un tableau de contingence. Des covariables continues ou discrètes peuvent être utilisées dans les opérations de redressement et il est possible de vérifier directement si les contraints peuvent être satisfaites. Enfin, nous proposons des méthodes pour l’utilisation de données pondérées à des fins diverses liées au recensement et pour le redressement de données corrélées sur les caractéristiques des ménages oubliés, par exemple le revenu, qui ne sont pas considérées directement dans l’estimation du niveau de sous-dénombrement.

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Le U.S. Bureau of the Census utilise des estimateurs de système dual (ESD) pour évaluer l’erreur de couverture dans le recensement. Ce genre d’estimateur repose sur des données du recensement initial et d’une enquête postcensitaire. Lorsqu’on mesure la précision de l’ESD, il importe de savoir que cet estimateur est soumis à plusieurs composantes de l’erreur d’échantillonnage et de l’erreur non due à l’échantillonnage. Dans cet article, nous décrivons des modèles de l’erreur totale et des composantes d’erreur dans les estimateurs de système dual. Ces modèles établissent un rapport entre des indices observés de la qualité des données, comme le taux d’erreur d’appariement, et les deux premiers moments des composantes d’erreur. Nous analysons également la propagation de l’erreur dans l’ESD et évaluons le biais et la variance de cet estimateur. La méthode proposée est appliquée au recensement du Central Los Angeles County de 1986 dans le cadre du Test des opérations de redressement du U.S. Bureau of the Census. Cette méthode sera aussi utile pour évaluer l’erreur dans l’ESD à l’occasion du recensement de 1990 et pour d’autres applications.

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Le présent article expose les résultats d’une étude des causes du sous-dénombrement à l’occasion du recensement d’une région urbaine à dominante hispanique particulièrement difficile à dénombrer. L’étude propose un cadre d’organisation des causes du sous-dénombrement et tente d’expliquer ces celles-ci à partir de diverses hypothèses. L’approche adoptée est unique dans le sens qu’elle vise à quantifier les causes de sous-dénombrement et à isoler les problèmes exceptionnellement importants en incluant une analyse statistique des autres problèmes.

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Pour estimer le taux de sous-dénombrement dans le recensement, on exécute une enquête postcensitaire (EP) et on tente d’apparier les enregistrements de cette enquête avec des enregistrements du recensement; le taux d’appariement donne une estimation du taux de couverture du recensement. L’estimation du sous-dénombrement repose sur une stratification a posteriori où les caractéristiques géographiques et démographiques et les caractéristiques du logement X servent de critères de stratification. Or, la non-réponse fait qu’il manque des données sur X pour certaines personnes; en outre, on ne peut déterminer un code d’appariement Y pour chaque personne. Il faut donc une méthode pour imputer les valeurs manquantes de X et de Y. Cet article vise à examiner les méthodes d’imputation qui ont été utilisées dans le Test des opérations de redressement de 1986 (Schenker 1988) et propose deux méthodes de rechange axées sur des modèles : (1) une méthode d’estimation de tableau de contingence fondée sur le maximum de vraisemblance, qui ne tient pas compte du mécanisme de non-réponse et (2) une nouvelle méthode d’estimation de tableau de contingence de type bayesien, qui tient compte du mécanisme de non-réponse. La première méthode est plus simple au point de vue du calcul mais la seconde est plus intéressante au point de vue théorique et scientifique.

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Des arguments convaincants militent pour ou contre le redressement des chiffres des recensements décennaux aux États-Unis mais bon nombre de ces arguments reposent plus sur des considérations politiques que techniques. La décision de redresser les chiffres du recensement dépend essentiellement de la méthode de redressement. De plus, si le redressement devait s’effectuer, par exemple, à l’aide d’une méthode synthétique ou d’une méthode de régression, à quel niveau devrait-il se faire et comment devrait-on procéder pour les niveaux inférieurs ou supérieurs ? Pour apporter une réponse judicieuse à ces questions, il nous faut un modèle d’erreurs de sous-dénombrement « cohérent » en ce sens qu’il ne change pas d’un niveau d’agrégation à l’autre (pays, état, comté, etc.). Le présent article propose un modèle de ce genre; les sous-régions ayant des caractéristiques communes sont groupées par strate de telle sorte que les moyennes des facteurs de redressement des sous-régions de la strate soient les mêmes et que les variances soient inversement proportionnelles aux chiffres du recensement. En prenant en considération l’échantillonnage des régions (par l’estimation de système dual par exemple), nous pouvons construire des estimateurs empiriques de Bayes qui intègrent des éléments d’information sur la moyenne de la strate et la valeur de l’échantillon. Ces estimateurs sont calculés pour chaque état (51 états, y compris Washington, D.C.) et stratifiés selon l’origine raciale ou ethnique (3 strates) à l’aide de données de l’Enquête postcensitaire de 1980 (PEP 3-8, pour la population hors établissement institutionnel).

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En Australie, les estimations démographiques sont établies à partir des chiffres du recensement; lors des trois derniers recensements (1976, 1981 et 1986), ces chiffres ont été redressés pour tenir compte du sous-dénombrement. L’opération de redressement s’inspire des résultats d’une enquête postcensitaire et d’une analyse démographique. Cet article expose les méthodes utilisées de même que les résultats du redressement des données de 1986. Les auteurs voient aussi dans l’usage formel des rapports de masculinité proposé par Wolter (1986) une amélioration par rapport au rôle qu’avaient auparavant ces ratios dans le redressement des chiffres du recensement.

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Un accroissement significatif dans le sous-dénombrement du recensement de 1986 est révélé tant par la contre-vérification des dossiers que par la méthode démographique présentée dans ce document. Une attention particulière est portée à l’évaluation des différentes composantes de l’accroissement de la population, spécialement à la migration interprovinciale. Le texte conclut par un survol de deux méthodes différentes pour générer les estimations postcensitaires : celle couramment utilisée, basée sur le recensement, et un modèle flexible utilisant toutes les données pertinentes en plus du recensement.

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Depuis 1961, Statistique Canada produit des estimations du sous-dénombrement pour chaque recensement. À cette fin, le Bureau utilise la méthode dite de contre-vérification des dossiers (CVD). La fiabilité des estimations est importante parce que ces dernières sont utilisées pour évaluer la qualité des données du recensement et pour établir les principales causes de l’erreur de couverture. Cette fiabilité a également un rôle très important dans l’élaboration de méthodes conçues pour améliorer la couverture des recensements futurs. Dans cette étude, nous définissons les sources potentielles d’erreur de la CVD de manière à bien les comprendre et, dans la mesure du possible, à en réduire les effets sur l’estimation de l’erreur de couverture.

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L’efficacité des estimateurs de système dual du sous-dénombrement du recensement repose en grande partie sur l’hypothèse selon laquelle des personnes dénombrées lors de l’étude d’évaluation peuvent être appariées de façon précise aux mêmes personnes dénombrées lors du recensement. Or, les erreurs d’appariement et les non-appariements erronés, qui sont inévitables, diminuent l’exactitude des estimateurs. De fait, des études ont démontré que l’ampleur de l’erreur résultante peut être suffisamment importante par rapport à l’erreur d’observation du recensement pour que l’estimation devienne inutilisable. Le présent mémoire a pour objet d’exposer un modèle d’analyse de l’effet de l’erreur d’appariement sur les estimateurs du sous-dénombrement et d’illustrer son utilisation possible dans le cadre du programme d’évaluation du sous-dénombrement du recensement de 1990. L’erreur quadratique moyenne de l’estimateur de système dual est d’abord dérivée du modèle proposé et les composantes de l’EQM résultant de l’erreur d’appariement sont définies et expliquées. Nous étudierons ensuite, à la lumière du modèle, l’incidence de l’erreur d’appariement sur l’EQM de l’estimateur du sous-dénombrement du recensement. Enfin, nous illustrerons une méthodologie permettant d’utiliser le modèle pour optimaliser la conception des études d’évaluation de l’erreur d’appariement et donnerons la forme des estimateurs.

Description : Le présent manuel complète les tableaux du Programme d'indicateurs pancanadiens de l'éducation (PIPCE). Le manuel est un guide qui fournit une description générale de chaque indicateur et de ses composantes. Le PIPCE comprend cinq grands ensembles d'indicateurs : un portrait de la population d'âge scolaire; le financement des systèmes d'éducation; les études primaires et secondaires; les études postsecondaires; et les transitions et résultats.

Le Programme d'indicateurs pancanadiens de l'éducation (PIPCE) est un projet conjoint de Statistique Canada et du Conseil des ministres de l'éducation, Canada.

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

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

Description : Ce document présente la liste complète des indicateurs d’inclusion sociale relatif aux groupes ethnoculturels au Canada qui sont accessibles sur la page d’accueil de notre Carrefour des Statistiques sur le genre, la diversité et l’inclusion. L'information fournie pour chaque indicateurs comprend une brève description de leur dérivation correspondante, les sources de données et les années de référence disponibles ainsi que les niveaux géographiques et de désagrégation accessibles. Chaque indicateur dispose d’un numéro de produits correspondant (tableaux de données, outils de visualisation et documents analytiques). Ce document a été mis à jour pour refléter les indicateurs d'inclusion sociale et les produits associés qui sont disponibles en 2024.

Description : Ce rapport a pour objectif de présenter les résultats d'une étude du nombre estimé d'enfants admissibles à l'instruction dans la langue officielle minoritaire, en vertu de l'article 23 de la Charte canadienne des droits et libertés, qui ont été classifiés comme non admissibles lors du Recensement de 2021 puisque celui-ci ne permet pas d’établir les liens entre les membres d'une même famille résidant à des adresses différentes. En ayant recours à d’autres sources de données, plus précisément à des recensements précédents et à des données administratives (données sur l’état civil et données fiscales), on a pu reconstituer ces liens familiaux, à même le Recensement de 2021. Le rapport présente d'abord les méthodes et les sources de données utilisées, puis les résultats obtenus selon certaines régions et certains groupes d'âge.

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Le présent rapport traite de l’identité autochtone, de l’ascendance autochtone, du groupe autochtone, du statut d’Indien inscrit ou des traités, de l’appartenance à une Première Nation ou à une bande indienne, de l’appartenance à une organisation ou à un établissement métis et de l’inscription en vertu d’un accord sur les revendications territoriales des Inuits. Il contient des explications sur les concepts, la qualité des données, la comparabilité historique et la comparabilité avec d’autres sources, de même que des renseignements sur la collecte, le traitement et la diffusion des données.

Description : Les données pour les produits associés à ce guide de référence technique sont tirées d'une première version du fichier T1 que Statistique Canada reçoit de l'Agence du revenu du Canada (ARC). Les données sur des sujets particuliers reliés au revenu et aux déductions d'impôts peuvent être tirées des déclarations de revenus T1. Les sujets d'intérêt de cette version préliminaire du T1 peuvent varier d'année en année.

Description : Le Plan ministériel (PM) est le plan de dépenses individuel de chaque ministère et organisme. Ces rapports renferment un niveau de détails accru sur une période de trois ans quant aux principales priorités d'une organisation par résultat stratégique, programme et résultat prévu ou attendu, y compris des liens vers les besoins en ressources présentés dans le Budget principal des dépenses. De concert avec le Budget principal des dépenses, le Plan ministériel fournit aux députés des renseignements sur les dépenses prévues des ministères et des organisations, et appuie l'examen des projets de loi de crédits qu'effectue le Parlement. Les PM sont habituellement déposés peu de temps après le Budget principal des dépenses par le président du Conseil du Trésor.

Description : Les données du Recensement de l’agriculture fournissent des renseignements statistiques sur les exploitations et les exploitants agricoles à des niveaux géographiques fins et pour de petites sous–populations. Des activités d’évaluation de la qualité sont essentielles pour s’assurer que les données du recensement sont fiables et qu’elles répondent aux besoins des utilisateurs.

Ce rapport fournit des renseignements sur la qualité des données relatives au Recensement de l’agriculture, comme les sources d’erreur, la détection des erreurs, les méthodes de contrôle de la divulgation, les indicateurs de la qualité des données, les taux de réponse et les taux de collecte.

Description : Ce guide présente de l’information visant à améliorer la compréhension des statistiques du Commerce international de marchandises du Canada. Les définitions de bases, les concepts clés, la méthodologie, et les processus de traitement de données y sont présentés. Un aperçu des données publiées, qui inclut une description des classifications de produits, d’industries, et des zones géographiques est fourni. Des liens vers les produits pour lesquels ces données sont disponibles sont également présentés.

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Créé en collaboration avec l'Agence de la santé publique du Canada (ASPC), ce guide de l'utilisateur des données avec son dictionnaire de données annexé fournit aux Canadiens et aux chercheurs les informations nécessaires pour pouvoir utiliser le tableau des informations préliminaires détaillées sur les cas confirmés de COVID-19 (révisé).

Le guide de l'utilisateur des données avec le dictionnaire de données annexé décrit les informations générales sur la COVID-19 ainsi que les objectifs, la couverture, le contenu du tableau, les limites et les problèmes de qualité des données de l'ensemble des données.