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1. Bulletin d’information pour les entreprises et les collectivités
Revues et périodiques : 11-632-X
Description : Le bulletin fournit de l'information destinée aux trois principaux groupes : les entreprises (petites et moyennes), les collectivités, ainsi que les groupes et collectivités ethnoculturels. Les articles et le matériel de promotion aideront ces groupes à comprendre les données nationales et locales issues des diverses sources pertinentes qui se trouvent sur le site Web de Statistique Canada.
Date de diffusion : 2024-09-19
2. Guide des concepts et méthodes de l’Enquête auprès des peuples autochtones et l’Enquête auprès des peuples autochtones – Supplément sur les Inuit du Nunavut, 2022
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 89-653-X2024002
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.
Date de diffusion : 2024-08-14
3. Enquête canadienne sur le don, le bénévolat et la participation : fichier de microdonnées à grande diffusion
Microdonnées à grande diffusion : 89M0017X
Description : Il est maintenant possible de consulter le fichier de microdonnées à grande diffusion de l'Enquête canadienne sur le don, le bénévolat et la participation de 2010. Ce fichier comprend des données recueillies auprès de près de 15 000 répondants âgés de 15 ans et plus résidant dans un ménage privé de l'une des provinces. Le fichier de microdonnées à grande diffusion fournit des renseignements à l'échelon provincial sur la façon dont les Canadiens s'y prennent pour faire des dons d'argent et de biens à des organismes sans but lucratif et de bienfaisance ainsi que du bénévolat au sein de ces organismes et pour offrir de l'aide directe à autrui. Le fichier comprend également des données sociodémographiques ainsi que des données sur le revenu et sur la population active.
Date de diffusion : 2024-07-24
4. Guide des statistiques de l'assurance-emploi (SAE)
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 73-506-G
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.
Date de diffusion : 2024-07-18
5. La série des symposiums internationaux de Statistique Canada : recueil
Revues et périodiques : 11-522-X
Description : Depuis 1984, une série de conférences annuelles a été parrainée par Statistique Canada. Le recueil de la conférence est disponible depuis 1987.
Date de diffusion : 2024-06-28
6. Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires, 2024
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75-514-G2024001
Description : Le Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données.
Date de diffusion : 2024-06-18
7. Guide de l’Enquête sur les postes vacants et les salaires
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75-514-G
Description : Le Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données. Le guide porte sur les deux volets de l'enquête, soit le volet sur les postes vacants, dont la fréquence est trimestrielle, et le volet sur les salaires, dont la fréquence est annuelle.
Date de diffusion : 2024-06-18
8. Statistiques sur le logement au Canada
Revues et périodiques : 46-28-0001
Description : Cette publication offre un aperçu des travaux menés sur le thème du logement par Statistique Canada. Les lecteurs peuvent accéder à des informations approfondies portant sur les données récemment publiées par l'Agence. Cette série repose autant sur des méthodes descriptives qu'analytiques afin d'analyser des données administratives et d'enquêtes en lien avec les questions de logement.
Date de diffusion : 2024-05-08
9. Améliorations apportées à la méthodologie de l’Enquête canadienne sur le revenu pour l’année de référence 2022
Articles et rapports : 75F0002M2024005
Description : Des améliorations ont été apportées aux méthodes et aux sources de données utilisées dans le cadre de l'Enquête canadienne sur le revenu (ECR) pour produire les estimations du revenu et de la pauvreté, lors de la diffusion des estimations pour l'année de référence 2022. La plus importante de ces améliorations est une augmentation significative de la taille de l'échantillon pour un grand sous-ensemble du contenu de l'ECR. La méthodologie de pondération a également été améliorée et la population cible de l'ECR est passée des personnes de 16 ans et plus aux personnes de 15 ans et plus. Cet article décrit les changements apportés et présente le résultat net approximatif de ces changements sur les estimations de revenu et sur la qualité des données de l'ECR, à l'aide des données de 2021. Les changements décrits dans le présent document mettent en évidence les façons dont la qualité des données a été améliorée tout en ayant de faibles répercussions sur les principales estimations et tendances de l'ECR.
Date de diffusion : 2024-04-26
10. Guide de l'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures de travail
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 72-203-G
Description : Le Guide de l'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures de travail contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données. Il contient également une description des produits et services d'information de même que le questionnaire de l'enquête.
Date de diffusion : 2024-03-28

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Analyses (388)

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101. Répartition optimale de l'échantillon pour une régression convergente sous le plan dans une enquête sur les services aux cancéreux quand les variables du plan d'échantillonnage sont connues pour des agrégats Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200800110615
Description :
Nous considérons les taux d'échantillonnage optimaux dans des plans d'échantillonnage par élément, quand l'analyse prévue est la régression linéaire pondérée par les poids de sondage et que les paramètres à estimer sont des combinaisons linéaires des coefficients de régression provenant d'un ou de plusieurs modèles. Nous commençons par élaborer des méthodes en supposant que des renseignements exacts sur les variables du plan existent dans la base de sondage, puis nous les généralisons à des situations où l'information pour certaines variables du plan n'est disponible que sous forme d'agrégat pour des groupes de sujets éventuels ou provient de données inexactes ou périmées. Nous envisageons également un plan d'échantillonnage pour l'estimation de combinaisons de coefficients provenant de plus d'un modèle. Une généralisation supplémentaire permet d'utiliser des combinaisons flexibles de coefficients choisies pour améliorer l'estimation d'un effet tout en en contrôlant un autre. Les applications éventuelles comprennent l'estimation des moyennes pour plusieurs ensembles de domaines chevauchants, ou l'amélioration des estimations pour des sous populations telles que les races minoritaires par échantillonnage non proportionnel des régions géographiques. Dans le contexte de la conception d'un sondage sur les soins reçus par les cancéreux (l'étude CanCORS) qui a motivé nos travaux, l'information éventuelle sur les variables du plan d'échantillonnage comprenait des données de recensement au niveau de l'îlot sur la race/ethnicité et la pauvreté, ainsi que des données au niveau individuel. Pour un emplacement de l'étude, un plan d'échantillonnage avec probabilités inégales en utilisant les adresses résidentielles des sujets et des données de recensement réduirait la variance de l'estimateur d'un effet du revenu de 25 %, ou de 38 % si la race des sujets avait été connue également. Par pondération flexible des contrastes du revenu selon la race, la variance de l'estimateur serait réduite de 26 % en utilisant les adresses résidentielles seulement et de 52 % en utilisant les adresses et les races. Nos méthodes seraient utiles dans les études où l'on considère un suréchantillonnage géographique selon la race ethnicité ou les caractéristiques socioéconomiques, ou dans toute étude où les caractéristiques pour lesquelles des données sont disponibles dans les bases de sondage sont mesurées avec une erreur.
Date de diffusion : 2008-06-26
102. L'algorithme BACON-EEM pour la détection d'observations aberrantes multivariées dans des données d'enquête incomplètes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200800110616
Description :
Dans le cas de données multivariées complètes, l'algorithme BACON (Billor, Hadi et Vellemann 2000) donne une estimation robuste de la matrice de covariance. La distance de Mahalanobis correspondante peut être utilisée pour la détection des observations aberrantes multivariées. Quand des items manquent, l'algorithme EM est un moyen commode d'estimer la matrice de covariance à chaque étape d'itération de l'algorithme BACON. Dans l'échantillonnage en population finie, l'algorithme EM doit être amélioré pour estimer la matrice de covariance de la population plutôt que de l'échantillon. Une version de l'algorithme EM pour données d'enquête suivant un modèle normal multivarié, appelée algorithme EEM (espérance estimée/maximisation), est proposée. La combinaison des deux algorithmes, dénommée algorithme BACON EEM, est appliquée à deux ensembles de données et comparée à d'autres méthodes.
Date de diffusion : 2008-06-26
103. Trouver l'équilibre entre les divers objectifs du plan d'échantillonnage de la National Health and Nutrition Examination Survey Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200800110618
Description :
La National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) fait partie d'une série de programmes ayant trait à la santé parrainés par le National Center for Health Statistics des États-Unis. Une caractéristique unique de la NHANES est que tous les répondants de l'échantillon sont soumis à un examen médial complet. Afin de normaliser la façon dont ils sont effectués, ces examens ont lieu dans des centres d'examen mobiles (CEM). L'examen comprend des mesures physiques, des tests tels que l'examen de la vue et des dents, ainsi que le prélèvement d'échantillons de sang et d'urine pour des analyses biologiques. La NHANES est une enquête annuelle continue sur la santé réalisée auprès de la population civile des États-Unis ne résidant pas en établissement. Les principaux objectifs analytiques comprennent l'estimation du nombre et du pourcentage de personnes dans la population des États-Unis et dans des sous groupes désignés qui présentent certaines maladies et certains facteurs de risque. Le plan d'échantillonnage de la NHANES doit permettre d'établir un juste équilibre entre les exigences liées à l'obtention d'échantillons annuels et pluriannuels efficaces et la souplesse requise pour pouvoir modifier les paramètres essentiels du plan afin de mieux adapter l'enquête au besoin des chercheurs et des décideurs qui élaborent les politiques en matière de santé. Le présent article décrit les défis associés à la conception et à la mise en oeuvre d'un processus d'échantillonnage permettant d'atteindre les objectifs de la NHANES.
Date de diffusion : 2008-06-26
104. Estimation pour petits domaines sous une contrainte Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200800110619
Description :
La prédiction sur petits domaines fondée sur des effets aléatoires, appelée (MPLSBE), est une méthode de construction d'estimations pour de petites régions géographiques ou de petites sous populations en utilisant les données d'enquête existantes. Souvent, le total des prédicteurs sur petits domaines est forcé d'être égal à l'estimation par sondage directe et ces prédicteurs sont alors dits calés. Nous passons en revue plusieurs prédicteurs calés et présentons un critère qui unifie leur calcul. Nous dérivons celui qui est l'unique meilleur prédicteur linéaire sans biais sous ce critère et discutons de l'erreur quadratique moyenne des prédicteurs calés. L'imposition de la contrainte comporte implicitement la possibilité que le modèle de petit domaine soit spécifié incorrectement et que les prédicteurs présentent un biais. Nous étudions des modèles augmentés contenant une variable explicative supplémentaire pour lesquels les prédicteurs sur petits domaines ordinaires présentent la propriété d'autocalage. Nous démontrons à l'aide de simulations que les prédicteurs calés ont un biais un peu plus faible que le prédicteur MPLSBE habituel. Cependant, si le biais est une préoccupation, une meilleure approche consiste à utiliser un modèle augmenté contenant une variable auxiliaire supplémentaire qui est fonction de la taille du domaine. Dans les simulations, les prédicteurs fondés sur le modèle augmenté ont une EQM plus petite que MPLSBE quand le modèle incorrect est utilisé pour la prédiction. De surcroît, l'EQM augmente très légèrement comparativement à celle de MPLSBE si la variable auxiliaire est ajoutée au modèle correct.
Date de diffusion : 2008-06-26
105. Dans ce numéro (Vol. 34, no. 1) Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200800110642
Description :
La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.
Date de diffusion : 2008-06-26
106. Mesure de la santé dans les enquêtes sur la population Archivé
Articles et rapports : 11-522-X200600110370
Description :
De nombreux pays mènent des enquêtes portant spécifiquement sur la santé de leur population. Puisque la santé tient une place de premier plan dans la plupart des aspects de la vie, des données sur la santé sont également recueillies dans des enquêtes auprès de la population qui traitent d'autres sujets. Les enquêtes sur la santé de la population comprennent généralement la santé physique et mentale, la santé dentaire, les incapacités, la toxicomanie, les facteurs de risque pour la santé, la nutrition, la promotion de la santé, l'utilisation et la qualité des soins de santé, la protection en matière de santé et les coûts. Certaines enquêtes portent sur des problèmes de santé bien précis, alors que d'autres visent à évaluer l'état général de santé. La santé est souvent une composante importante des études longitudinales, notamment dans les cohortes de naissance et les cohortes vieillissantes. Les renseignements sur la santé peuvent être recueillis par l'entremise des déclarations faites par les répondants (sur eux-mêmes et parfois sur d'autres), d'examens médicaux ou de mesures biologiques. L'exactitude des renseignements sur la santé déclarés par les répondants soulève des préoccupations réelles. La logistique, le coût et la collaboration des répondants sont des considérations de taille lorsque les renseignements sont recueillis par des examens médicaux. Enfin, les questions d'éthique et de protection de la vie privée sont souvent importantes, surtout lorsque de l'ADN et des biomarqueurs sont en cause. La comparabilité internationale des mesures de la santé gagne en importance. Le présent article analyse la méthodologie de diverses enquêtes sur la santé et examine les défis que pose la collecte de données exactes dans ce domaine.
Date de diffusion : 2008-03-17
107. Modèles mixtes linéaires et non linéaires de niveau agrégé pour l'estimation sur petits domaines d'après des dénombrements binaires provenant d'énquêtes Archivé
Articles et rapports : 11-522-X200600110390
Description :
Nous proposons un modèle linéaire généralisé avec composantes aléatoires additives (GLMARC pour generalized linear model with additive random components) de niveau agrégé applicable aux dénombrements binaires provenant d'enquêtes. Ce modèle comporte une partie linéaire (pour les effets aléatoires) et une partie non linéaire (pour les effets fixes) pour la modélisation de la fonction de moyenne et appartient donc à la classe des modèles mixtes linéaires et non linéaires (MLNL). Il permet d'adopter une approche de type modèle linéaire mixte (LMM) pour l'estimation sur petits domaines (EPD) semblable dans une certaine mesure à la méthode bien connue de Fay Herriot (1979) et tient donc compte du plan d'échantillonnage. Contrairement à l'approche bayésienne hiérarchique (BH) de You et Rao (2002), la méthode proposée donne lieu à des estimations sur petits domaines et des diagnostics fréquentistes faciles à interpréter, ainsi qu'à un auto étalonnage reposant sur des estimations directes fiables sur grands domaines. La méthodologie habituelle des LMM ne convient pas dans le cas de dénombrements, à cause de l'absence de contraintes d'intervalle pour la fonction de moyenne et de la possibilité d'obtenir des estimations non raisonnables (p. ex. 0 dans le contexte de l'EPD) des composantes de variance, car le modèle ne permet pas que la partie des effets aléatoires de la fonction de moyenne conditionnelle dépende de la moyenne marginale. La méthode proposée est une amélioration de la méthode élaborée antérieurement par Vonesh et Carter (1992) qui s'appuyait aussi sur des modèles mixtes linéaires et non linéaires, mais qui ne tenait pas compte de la relation entre la variance et la moyenne, quoique cela se fasse habituellement par des contraintes d'intervalle pour les effets aléatoires. En outre, les effets du plan de sondage et l'estimation des effets aléatoires n'étaient pas envisagés. En revanche, dans notre application à l'estimation sur petits domaines, il est important d'obtenir des estimations appropriées des effets fixes ainsi qu'aléatoires. Il convient de souligner que, contrairement au modèle linéaire mixte généralisé (GLMM), le modèle GLMARC se caractérise, comme les LMM, par une grande simplicité d'ajustement. Cette dernière est due au remplacement des effets fixes et aléatoires originaux du GLMM par un nouvel ensemble de paramètres du GLMARC dont l'interprétation est assez différente, car l'effet aléatoire n'est plus intégré dans la fonction prédictrice non linéaire. Toutefois, cela n'a aucune conséquence pour estimation sur petits domaines, parce que les paramètres de petit domaine correspondent aux moyennes conditionnelles globales et non aux paramètres individuels du modèle. Nous proposons pour l'estimation des paramètres une méthode s'appuyant sur l'application itérative du meilleur prédicteur linéaire sans biais (BLUP pour best linear unbiased predictor) qui permet l'auto étalonnage après un agrandissement approprié du modèle. Le problème des petits domaines pour lesquels la taille d'échantillon est faible, voire nulle, ou des estimations directes nulles est résolu en regroupant les domaines pour l'étape de l'estimation des paramètres uniquement. L'application du modèle à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2000 2001 en vue d'estimer la proportion de fumeurs quotidiens dans les sous populations définies par les régions sociosanitaires provinciales selon le groupe âge sexe est présentée à titre d'illustration.
Date de diffusion : 2008-03-17
108. Utilisation de la loi t pour traiter les valeurs aberrantes dans l'estimation pour de petits domaines Archivé
Articles et rapports : 11-522-X200600110391
Description :
L'estimation sur petits domaines au moyen de modèles linéaires au niveau du domaine repose habituellement sur l'hypothèse de normalité des effets aléatoires au niveau du domaine (erreurs de modélisation) et des erreurs de sondage dans les estimations directes par sondage. Les observations aberrantes peuvent poser un problème et être dues à des valeurs aberrantes des erreurs de modélisation ou des erreurs de sondage, deux possibilités dont les incidences sont fort différentes. Nous considérons ici les deux possibilités et étudions empiriquement comment l'utilisation d'une approche bayésienne reposant sur l'hypothèse que l'une des composantes de l'erreur suit une loi t permet de traiter les valeurs aberrantes éventuelles. Les exemples empiriques reposent sur des modèles des rapports de pauvreté dans les États américains utilisés par le Small Area Income and Poverty Estimates program du U.S. Census Bureau, en étendant les modèles gaussiens habituels afin de supposer que l'erreur de modélisation ou l'erreur de sondage suit une loi t. Nous examinons comment les résultats sont influencés par la variation du nombre de degrés de liberté (supposé connu) de la loi t. Nous constatons que l'utilisation d'une loi t à faible nombre de degrés de liberté peut réduire les effets des valeurs aberrantes, mais dans les exemples discutés, les résultats ne vont pas jusqu'à s'approcher du rejet catégorique des observations.
Date de diffusion : 2008-03-17
109. Inférence bayésienne prédictive robuste pour les quantiles de population finie d'un petit domaine Archivé
Articles et rapports : 11-522-X200600110392
Description :
Nous suivons une méthode bayésienne robuste pour analyser des données pouvant présenter un biais de non-réponse et un biais de sélection non ignorables. Nous utilisons un modèle de régression logistique robuste pour établir le lien entre les indicateurs de réponse (variable aléatoire de Bernoulli) et les covariables, dont nous disposons pour tous les membres de la population finie. Ce lien permet d'expliquer l'écart entre les répondants et les non-répondants de l'échantillon. Nous obtenons ce modèle robuste en élargissant le modèle de régression logistique conventionnel à un mélange de lois de Student, ce qui nous fournit des scores de propension (probabilité de sélection) que nous utilisons pour construire des cellules d'ajustement. Nous introduisons les valeurs des non-répondants en tirant un échantillon aléatoire à partir d'un estimateur à noyau de la densité, formé d'après les valeurs des répondants à l'intérieur des cellules d'ajustement. La prédiction fait appel à une régression linéaire spline, fondée sur les rangs, de la variable de réponse sur les covariables selon le domaine, en échantillonnant les erreurs à partir d'un autre estimateur à noyau de la densité, ce qui rend notre méthode encore plus robuste. Nous utilisons des méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC) pour ajuster notre modèle. Dans chaque sous-domaine, nous obtenons la loi a posteriori d'un quantile de la variable de réponse à l'intérieur de chaque sous-domaine en utilisant les statistiques d'ordre sur l'ensemble des individus (échantillonnés et non échantillonnés). Nous comparons notre méthode robuste à des méthodes paramétriques proposées récemment.
Date de diffusion : 2008-03-17
110. Estimateurs robustes de l'erreur quadratique moyenne de prédiction du MPLSBE de petit domaine dans le modèle de Fay-Herriot Archivé
Articles et rapports : 11-522-X200600110393
Description :
Dans le présent article, nous calculons un estimateur de deuxième ordre sans biais (ou presque sans biais) de l'erreur quadratique moyenne de prédiction (EQMP) du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique (MPLSBE) d'un total de petit domaine pour une extension, selon l'hypothèse de non-normalité, du modèle bien connu de Fay-Herriot. Plus précisément, nous calculons notre estimateur de l'EQMP en posant essentiellement certaines conditions de moment pour les distributions de l'erreur d'échantillonnage et des effets aléatoires. L'estimateur de l'EQMP de Prasad-Rao fondé sur l'hypothèse de normalité se révèle étonnamment robuste en ce sens qu'il reste un estimateur de deuxième ordre sans biais dans des conditions de non-normalité des effets aléatoires lorsqu'un estimateur simple de la méthode des moments est employé pour la composante de variance et lorsque l'erreur d'échantillonnage suit une distribution normale. Nous montrons que l'estimateur de l'EQMP fondé sur l'hypothèse de normalité n'est plus un estimateur de deuxième ordre sans biais lorsque l'erreur d'échantillonnage suit une distribution non normale ou lorsque la méthode des moments de Fay-Herriot est utilisée pour estimer la composante de variance même si l'erreur d'échantillonnage suit une distribution normale. Il est intéressant de noter que lorsque l'estimateur simple de la méthode des moments est utilisé pour la composante de variance, l'estimateur de l'EQMP que nous proposons n'exige pas une estimation du kurtosis des effets aléatoires. Les résultats d'une étude de simulation sur l'exactitude de l'estimateur de l'EQMP proposé, dans des conditions de non-normalité de la distribution tant de l'erreur d'échantillonnage que des effets aléatoires, sont également présentés.
Date de diffusion : 2008-03-17

Références (93)

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1. Guide des concepts et méthodes de l’Enquête auprès des peuples autochtones et l’Enquête auprès des peuples autochtones – Supplément sur les Inuit du Nunavut, 2022
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 89-653-X2024002
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.
Date de diffusion : 2024-08-14
2. Guide des statistiques de l'assurance-emploi (SAE)
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 73-506-G
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.
Date de diffusion : 2024-07-18
3. Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires, 2024
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75-514-G2024001
Description : Le Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données.
Date de diffusion : 2024-06-18
4. Guide de l’Enquête sur les postes vacants et les salaires
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75-514-G
Description : Le Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données. Le guide porte sur les deux volets de l'enquête, soit le volet sur les postes vacants, dont la fréquence est trimestrielle, et le volet sur les salaires, dont la fréquence est annuelle.
Date de diffusion : 2024-06-18
5. Guide de l'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures de travail
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 72-203-G
Description : Le Guide de l'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures de travail contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données. Il contient également une description des produits et services d'information de même que le questionnaire de l'enquête.
Date de diffusion : 2024-03-28
6. Méthodologie des tables de mortalité pour le Canada, les provinces et les territoires
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 84-538-X
Géographie : Canada
Description : Cette publication électronique présente la méthodologie sous-jacente à la production des tables de mortalité pour le Canada, les provinces et les territoires.
Date de diffusion : 2023-08-28
7. Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires, 2023 Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75-514-G2023001
Description : Le Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données.
Date de diffusion : 2023-05-25
8. Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires, 2020 Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75-514-G2020001
Description :
Le Guide de l’Enquête sur les postes vacants et les salaires contient un dictionnaire de concepts et de définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l’enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données.
Date de diffusion : 2020-12-15
9. Guide de l'Enquête sur la population active
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 71-543-G
Description :
Le Guide de l'Enquête sur la population active contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données, la qualité des données et les produits et services d'information. Il contient également une description géographique des régions infraprovinciales de même que le questionnaire de l'enquête.
Date de diffusion : 2020-04-09
10. Statistique Canada : lignes directrices concernant la qualité
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-539-X
Description :
Ce document réunit des lignes directrices et des listes de contrôles liées à de nombreuses questions dont on doit tenir compte dans la poursuite des objectifs de qualité que sous-tend l'exécution des activités statistiques. Le document s'attarde principalement à la façon d'assurer la qualité grâce à la conception ou à la restructuration efficace et adéquate d'un projet ou d'un programme statistique, des débuts jusqu'à l'évaluation, la diffusion et la documentation des données. Ces lignes directrices sont fondées sur les connaissances et l'expérience collective d'un grand nombre d'employés de Statistique Canada. On espère que les Lignes directrices concernant la qualité seront utiles au personnel chargé de la planification et de la conception des enquêtes et d'autres projets statistiques, ainsi qu'à ceux qui évaluent et analysent les résultats de ces projets.
Date de diffusion : 2019-12-04

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Date de modification :: 2024-10-09

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