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Description : Nombre de personnes faisant partie de la population inactive selon la raison pour ne pas chercher d'emploi, le sexe et le groupe d'âge, 5 derniers mois.

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Taux de chômage et taux d'emploi selon le genre d'étudiant au cours des mois d'été, le sexe et le groupe d'âge, 5 derniers mois. Les données sont aussi disponibles 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 le genre d'étudiant au cours des mois d'été, le sexe et le groupe d'âge. 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 de 12 mois en pourcentage.

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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 province, le genre d'étudiant au cours des mois d'été, le sexe et le groupe d'âge. 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 de 12 mois en pourcentage.

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 type de données (désaisonnalisées et tendance-cycle), le sexe et le groupe d'âge, 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 de personnes faisant partie de la population active (emploi et chômage), taux de chômage, taux d'activité et taux d'emploi selon le groupe d'âge et le sexe. 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), taux de chômage, taux d'activité et taux d'emploi selon la province, 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 catégorie de travailleur et le sexe, 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 catégorie de travailleur et le sexe. 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 occupées selon les heures effectivement travaillées à l'emploi principal et le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), 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 de personnes faisant partie de la population active (emploi et chômage) et de la population inactive, taux de chômage, taux d'activité et taux d'emploi, selon le sexe et le groupe d'âge détaillé, 5 derniers mois.

Description : Nombre de personnes faisant partie de la population active (emploi et chômage) et de la population inactive, taux de chômage, taux d'activité et taux d'emploi, selon le sexe et le groupe d'âge détaillé. 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.

Description : Nombre de personnes faisant partie de la population active (emploi et chômage) et de la population inactive, taux de chômage, taux d'activité et taux d'emploi, selon le niveau de scolarité atteint, le sexe et le groupe d'âge, 5 derniers mois.

Description : Taux de chômage, taux d'activité et taux d'emploi selon le genre d'étudiant durant les mois d'étude, le sexe et le groupe d'âge, 5 derniers mois.

Description : Nombre de personnes faisant partie de la population active (emploi et chômage) et taux de chômage, selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), le sexe et le groupe d'âge, 5 derniers mois.

Description : Nombre d'employés selon la catégorie de travailleur, le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) et le sexe, 5 derniers mois.

Description : Nombre de personnes occupant un emploi à temps partiel, selon la raison pour le travail à temps partiel, le sexe et le groupe d'âge, 5 derniers mois.

Description : Nombre de personnes occupées selon les heures habituellement travaillées, le genre d'emploi (emploi principal ou tous les emplois), le sexe et le groupe d'âge, 5 derniers mois.

Description : Nombre de personnes occupées selon les heures effectivement travaillées, le genre d'emploi (emploi principal ou tous les emplois), le sexe et le groupe d'âge, 5 derniers mois.

Description : Nombre de personnes occupées selon les heures habituellement travaillées, la catégorie de travailleur, le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) et le sexe, 5 derniers mois.

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L’auteur examine le sous-échantillonnage des non-répondants, tel que l’ont proposé Hansen et Hurwitz (1946), et la stratification a posteriori effectuée avant le sous-échantillonnage. Pour l’estimation des moyennes relatives à des caractéristiques étudiées, il propose des estimateurs par quotient adaptés à diverses situations et analyse les avantages de chacun. Des estimateurs par quotient particuliers sont également proposés pour les cas problèmes.

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La non-réponse intégrale et la non-réponse à une question sont les causes des données d’enquête manquantes. On corrige habituellement la non-réponse intégrale par une certaine correction des pondérations, tandis que la non-réponse à une question est corrigée par une sorte d’imputation. Les auteurs examinent les méthodes de correction par pondération et imputation ainsi que leurs propriétés.

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Les auteurs définissent et analysent divers genres de réponse ou de non-réponse ainsi que les indices, notamment des taux, qui servent à mesurer ces phénomènes; ils étudient également les effets de ces phénomènes sur les méthodes d’estimation et les procédés administratifs. Le problème de la non-réponse donne naissance à des expressions variées comme taux d’intégralité, taux d’admissibilité, taux de contact et taux de refus, et plusieurs de ces termes peuvent avoir des définitions variées. Il y a aussi les taux de non-réponse à une question et les taux de réponse par caractéristique. Suivant l’usage qu’on en fait, les taux peuvent être pondérés ou non.

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L’application de fonctions d’estimation optimales aux enquêtes par sondage (Godambe et Thompson 1986) produit des résultats optimaux en situation de non-réponse.

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L’imputation multiple est une méthode de traitement de la non-réponse à une enquête qui consiste à remplacer chaque donnée manquante par un vecteur de valeurs possibles, qui reflète un certain degré d’incertitude à propos des valeurs à imputer. La description de la méthode est précédée d’un exemple simple et d’un aperçu des fondements théoriques.

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Afin de répondre aux exigences de traitement de la plupart de ses enquêtes, Statistique Canada a mis sur pied un projet visant à élaborer un système généralisé de contrôle et d’imputation. Les auteurs de ce document analysent les diverses méthodes d’imputation qui ont été proposées dans le cadre de ce projet, pour traiter la non-réponse partielle. Ils se penchent aussi sur les aspects importants de l’application de ces propositions dans un système généralisé.

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Des réponses incomplètes rendent difficile l’analyse de données d’enquête. En appliquant la méthode du maximum de vraisemblance, il est possible d’obtenir des estimateurs pour les paramètres à l’étude et d’effectuer certains tests statistiques. Dans le présent document, nous définissons les estimateurs du maximum de vraisemblance pour le cas où la non-réponse est considérée comme étant répartie aléatoirement. Nous examinons une méthode d’imputation des valeurs manquantes ainsi que le problème de l’estimation des points d’inflexion pour la moyenne. Nous tentons également d’étendre les résultats de notre analyse à des covariances structurées et au cas où la non-réponse n’est pas aléatoire.

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Dans toutes les enquêtes-entreprises mensuelles, trimestrielles ou annuelles, il est nécessaire de vérifier les données fournies par les unités répondantes et d’en imputer pour les unités non répondantes. Le présent document porte sur les diverses méthodes de contrôle et d’imputation des données. Le contrôle des données comprend le contrôle statistique et le contrôle de la cohérence. L’imputation est effectuée aussi bien pour les cas de non-réponse totale que pour ceux de non-réponse partielle.

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Lorsque la technique d’ajustement par classes de pondération est mise en application pour compenser l’effet de la non-réponse, plusieurs questions méritent des réponses précises et quantifiées : Comment le choix des variables servant à la définition des classes affecte-t-il l’erreur quadratique moyenne totale, en particulier le biais de non-réponse et la variance échantillonnale ? Selon quelle règle et quelle procédure doit-on choisir les variables d’ajustement ? A partir de quel critère peut-on établir des tailles optimales pour les classes de pondération ? Enfin, lorsque cette procédure est mise en application pour compenser la non-réponse au niveau d’éléments spécifiques d’un questionnaire comment utiliser efficacement des variables auxiliaires fortement correlées lorsque celles-ci sont elles-mêmes affectées par la non-réponse ? Cet article s’adresse aux professionnels impliqués dans la pratique qui cherchent des lignes directrices.

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Un nouveau système de traitement, utilisant la méthode d’imputation du plus proche voisin (N-N), est employé pour l’Enquête nationale sur les fermes (ENF). Une étude empirique a été faite pour déterminer si les estimations ENF seraient affectées par l’emploi de groupes d’imputation basés sur le type de ferme. Pour la règle d’imputation examinée ici, l’étude prouve que l’effet peut être petit.

Description : Ce produit comprend des articles sur les plus récents développements méthodologiques et conceptuels dans le Système canadien des comptes macroéconomiques ainsi que l’analyse de l’économie canadienne. Il comprend des articles qui expliquent les nouvelles méthodes, les nouveaux concepts et les nouvelles techniques statistiques utilisés afin de compiler le Système canadien des comptes macroéconomiques. Il comprend également des renseignements sur les produits nouveaux ou améliorés et fournit des mises à jour et des suppléments d’information pour les divers guides et articles analytiques portant sur une grande variété de sujets liés à l’économie canadienne.

Description : Ce produit contient des ensembles de données quadrillées d’estimations annuelles et de moyennes sur 30 ans de l’apport en eau. Le suivi de l’apport en eau — une estimation de l’approvisionnement en eau renouvelable calculée à partir des données des archives nationales des données hydrologiques (HYDAT) sur le débit des cours d’eau — fournit des renseignements qui aident à mieux connaître les ressources en eau disponibles pour l’utilisation humaine et les besoins des écosystèmes. Des ensembles de données annuels sont accessibles pour les années 1971 à 2021 et couvrent le sud du Canada. Des moyennes sur 30 ans sont accessibles pour les périodes de 1971 à 2000, de 1981 à 2010, et de 1991 à 2020. Elles couvrent les étendues terrestres et d’eau douce du Canada, à l’exception de l’archipel Arctique.

Description : Ce produit contient des spécifications à l’intention des utilisateurs des fichiers de données géospatiales sur l’apport en eau. Il s’agit d’un document qui leur fournit des renseignements techniques importants ainsi que des liens vers la méthodologie utilisée.

Description : Les produits d’information spatiale fournissent des données à des fins de visualisation, de référence, de cartographie et d’analyse spatiale à l’aide de systèmes d’information géographique (SIG). Parmi les fichiers pouvant être consultés figurent des données spatiales sur l’environnement ainsi que de la documentation et des métadonnées. Ces données sont publiées dans le cadre d’une série de produits liés au Recensement de l’environnement. Les données du Recensement de l’environnement au sujet de l’environnement naturel du Canada sont organisées selon le Système de comptabilité économique et environnementale — Comptabilité des écosystèmes, une norme statistique internationale qui s’appuie sur une approche spatiale pour la comptabilisation des écosystèmes et du capital naturel.

Description : Ces guides de référence sont destinés aux utilisateurs de la Plateforme longitudinale entre l'éducation et le marché du travail (PLEMT). Il fournit une vue d'ensemble du Système d'information sur les étudiants postsecondaires (SIEP) et du Système d'information sur les apprentis inscrits (SIAI), de la méthodologie générale utilisée pour créer des indicateurs longitudinaux et des informations techniques importants pour les utilisateurs.

Description : Ce guide vise à fournir un compte rendu détaillé des approches spécialisées et méthodologiques de l’EAPA et l’EAPA–SIN de 2022. Conçu pour les utilisateurs de données de l’EAPA et l’EAPA–SIN, ce guide décrit les concepts et les mesures de l’enquête, tout en abordant les détails techniques de la conception, les travaux sur le terrain et le traitement des données. Ce guide a pour objectif de fournir aux utilisateurs des renseignements utiles sur la façon d’utiliser et d’interpréter les résultats de l’enquête. De plus, une analyse de la qualité des données permet aux utilisateurs d’examiner les forces et les limites des données en fonction de leurs besoins particuliers.

La section 1 du présent guide donne un aperçu de l’EAPA et de l’EAPA–SIN de 2022. Le contexte et les objectifs de l’enquête y sont également abordés. La section 2 traite des thèmes de l’EAPA et explique les principaux concepts et définitions utilisés dans le cadre de l’enquête. Les sections 3 à 6 portent sur des aspects importants de la méthodologie d’enquête, du plan d’échantillonnage, de la collecte des données et du traitement des données. Dans les sections 7 et 8, il est question des problèmes liés à la qualité des données et l’on met en garde les utilisateurs en ce qui a trait à la comparaison des données de l’EAPA ou de l’EAPA–SIN de 2022 avec celles issues d’autres sources. La section 9 présente les produits de l’enquête qui sont offerts au public, y compris les tableaux de données, les articles analytiques et les documents de référence. Les annexes fournissent une liste exhaustive des indicateurs de l’enquête, des catégories supplémentaires de codage et des classifications types utilisées dans le cadre de l’EAPA et l’EAPA–SIN. Enfin, on y trouve également un glossaire des termes relatifs à l’enquête ainsi que de l’information sur les intervalles de confiance.

Description : Le Guide des statistiques de l’assurance-emploi (SAE) résume la méthodologie de l’enquête et contient un dictionnaire des concepts et définitions utilisées par le programme.

Description : Cette vidéo fait partie d'une série conçue pour vous donner une compréhension de base des pages Web du Recensement de la population. Cette vidéo fournira un aperçu des principaux liens et produits de la page principale qui sont disponibles pour tous les utilisateurs.

Description : Cette vidéo fait partie d'une série conçue pour vous donner une compréhension de base des pages Web du Recensement de la population. Le but de cette vidéo est d'expliquer où trouver le produit de données standard le plus populaire du Recensement de la population, le Profil du Recensement de 2021, et comment filtrer les données.

Description : Cette vidéo fait partie d'une série conçue pour vous donner une compréhension de base des pages Web du Recensement de la population. Le but de cette vidéo est d'expliquer comment ajouter des géographies dans le Profil du Recensement de 2021 et de présenter les différentes options de téléchargement pour voir les données.