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Enquête ou programme statistique
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Tout (88)
Tout (88) (40 à 50 de 88 résultats)
- Articles et rapports : 11-522-X200600110417Description :
Les coefficients des équations de régression sont souvent des paramètres d'intérêt dans le cas des enquêtes sur la santé et ces dernières sont habituellement réalisées selon un plan de sondage complexe avec l'utilisation des taux d'échantillonnage différentiels. Nous présentons des estimateurs des coefficients de régression applicables aux enquêtes complexes qui sont supérieurs aux estimateurs à facteur d'extension ordinaires selon le modèle en question, mais retiennent aussi les propriétés souhaitables du plan. Nous présentons les propriétés théoriques et celles qui sont simulées par la méthode Monte Carlo.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110418Description :
L'usage courant des modèles multiniveaux pour examiner les effets du contexte environnant sur les résultats en matière de santé témoigne de leur valeur en tant que méthode statistique d'analyse de données groupées. Cependant, l'application de la modélisation multiniveaux à des données provenant d'enquêtes à l'échelle de la population est souvent limitée par le petit nombre de cas par unité de deuxième niveau, si bien que l'on relève dans la littérature sur les effets du quartier une tendance récente à appliquer des méthodes d'analyse par grappes, ou classification automatique, pour contourner le problème de la dispersion des données. Dans le présent article, nous utilisons des simulations de Monte Carlo pour étudier les effets des tailles marginales de groupe et des méthodes d'analyse par grappes sur la validité des estimations des paramètres dans les modèles multiniveaux linéaires ainsi que non linéaires.
Date de diffusion : 2008-03-17 - 43. Inférence causale dans les études par observation utilisant des données administratives sur la santé ArchivéArticles et rapports : 11-522-X200600110419Description :
La recherche sur les services de santé s'appuie habituellement sur des données d'observation afin de comparer les résultats chez des patients recevant des traitements différents. La comparaison de groupes de patients participant à des études par observation peut être biaisée, car les résultats diffèrent à la fois en raison des effets du traitement et de ceux liés au pronostic fait sur le patient. Dans certains cas, particulièrement lorsque les données recueillies ont trait à des facteurs de risque cliniques précis, il est possible de tenir compte de ces différences en utilisant des méthodes statistiques ou épidémiologiques. Dans d'autres cas, où des caractéristiques non mesurées de la population de patients ont une incidence sur la décision de prodiguer le traitement ainsi que sur le résultat, il est impossible d'éliminer ces différences par des techniques courantes. L'utilisation de données administratives sur la santé pour entreprendre des études par observation demande des précautions particulières, puisque d'importants renseignements cliniques font défaut. Nous discutons de plusieurs méthodes statistiques et épidémiologiques visant à éliminer le biais manifeste (mesurable) et caché (non mesurable) dans les études par observation. Ces méthodes comprennent l'ajustement de la composition des groupes de cas, l'appariement fondé sur la propension, la redéfinition des variables d'exposition d'intérêt et la technique économétrique d'analyse avec variables instrumentales (VI). Nous illustrons ces méthodes à l'aide d'exemples extraits de publications médicales, dont la prédiction de la mortalité un an après une crise cardiaque, le rendement des dépenses en soins de santé, en ce qui a trait aux avantages cliniques et financiers, dans les régions des États-Unis où les dépenses sont élevées, ainsi que les avantages du traitement effractif des patients ayant fait une crise cardiaque liés à la survie à long terme. Il est possible d'utiliser des données administratives sur la santé pour réaliser des études par observation à condition de veiller soigneusement à résoudre les problèmes liés à la causalité inverse et au facteur de confusion non mesuré.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110420Description :
La plupart des grands organismes de recherche par sondage américains et canadiens n'utilisent pas les numéros de téléphone sans fil lorsqu'ils effectuent des enquêtes à composition aléatoire auprès des ménages. Dans le présent article, nous présentons les estimations les plus à jour disponibles de l'importance et des caractéristiques démographiques des utilisateurs de la téléphonie sans fil uniquement produites par le National Center for Health Statistics des États-Unis et par Statistique Canada. Puis, nous présentons des données sur la santé et l'accès aux services de santé des adultes n'utilisant que la téléphonie sans fil provenant de la National Health Interview Survey réalisée aux États-Unis, et nous examinons le risque de biais de couverture lorsque les études sur la santé s'appuient sur des données provenant d'enquêtes à composition aléatoire n'incluant pas les numéros de téléphone sans fil.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110421Description :
Afin d'augmenter le taux de réponse et de réduire les coûts, un grand nombre d'organismes d'enquête ont commencé à utiliser plusieurs modes de collecte pour recueillir des données pertinentes. Bien que la National Health Interview Survey (NHIS), une enquête polyvalente sur la santé des ménages menée annuellement par le National Center for Health Statistics des Centers for Disease Control and Prevention, soit essentiellement une enquête par interview sur place, il arrive que les interviewers réalisent certaines interviews par téléphone. Cette situation soulève des questions quant à la qualité des données résultantes. Pour y répondre, les données de la NHIS de 2005 sont utilisées pour analyser l'effet du mode de collecte sur huit indicateurs clés de la santé.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110422Description :
De nombreuses enquêtes sur la population recueillent des données sur la consommation d'aliments en recourant à la formule du rappel alimentaire de 24 heures pour consigner de façon détaillée la quantité d'aliments ingérés dans une journée. Afin d'estimer l'ingestion d'aliments et de nutriments à plus long terme à partir de ces données, des méthodes ont été mises au point qui nécessitent une deuxième interview de rappel auprès d'un sous-ensemble de répondants pour estimer la variabilité d'un jour à l'autre. Dans le cadre de l'Enquête thématique sur la nutrition comprise dans l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (cycle 2.2), la plupart des premières interviews ont été menées en personne et la plupart des interviews de rappel, au téléphone. Le présent article examine les effets de la méthode utilisée pour les interviews sur les aliments et nutriments ingérés déclarés à la fois le premier jour et le jour du rappel, ainsi que sur l'estimation de la variabilité chez une même personne entre la première et la deuxième interview.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110423Description :
Réalisée par Statistique Canada, l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes utilise deux bases de sondage et deux modes de collecte des données. Au cycle 2.1, un changement dans la répartition de l'échantillon entre les deux bases a été apporté. Une étude sur l'effet des modes menée par Statistique Canada faisait état de problèmes de comparabilité entre les cycles 1.1 et 2.1. L'Institut de la statistique du Québec a plutôt examiné ce changement dans sa globalité et a classé 178 variables en « variables comparables » et « non comparables ». Des recommandations ont été données aux utilisateurs québécois en matière de comparaisons chronologiques et interrégionales.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110425Description :
Supposons que les données d'une enquête avec plan de sondage à plusieurs degrés doivent être recueillies pour deux périodes de référence. Le présent article décrit les mérites relatifs de la méthode consistant à garder les mêmes grappes dans l'échantillon comparativement à l'échantillonnage de nouvelles grappes sous divers scénarios statistiques (corrélation entre les grappes et au cours du temps) et logistiques (coût de l'enquête). L'effet du plan dans le cas de la réutilisation au cours du temps des mêmes grappes tirées de l'échantillon principal est de la forme "1 - Ap(pi)/n", où " p " est la corrélation intertemporelle des totaux de grappe, "n" est le nombre de grappes, "pi" est la proportion de grappes du cycle précédent qui sont retenues et "A>0" est une constante fixe. Pourvu que les gains d'efficacité paraissent peu importants, la valeur des plans comportant la réutilisation des grappes tient à des considérations logistiques (coût de l'enquête). Nous présentons une démonstration empirique au moyen de données provenant de la Demography and Health Survey (DHS) réalisée au Bangladesh en 1996 et en 2000.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110426Description :
Dans la présente communication, le plan d'échantillonnage élaboré pour répondre aux objectifs et à la logistique de l'enquête est décrit. Parmi les défis à relever, notons la nécessité d'avoir les répondants sélectionnés à proximité des cliniques, la difficulté d'atteindre la taille d'échantillon désirée pour les jeunes ainsi que le sous-échantillonnage pour les mesures reliées à l'exposition aux agents environnementaux. Le plan d'échantillonnage présentera des solutions à ces défis entre autres, la formation de sites de collecte, l'utilisation de plusieurs bases de sondage ainsi qu'une stratégie de sélection des personnes.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110427Description :
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 se déroulent 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 effectuées 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 : 2008-03-17
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Données (1)
Données (1) ((1 résultat))
- Tableau : 71-585-XDescription :
Ce compendium fournit les données de la nouvelle Enquête sur le milieu de travail et les employés (EMTE) qui est effectuée par Statistique Canada avec le soutien de Développement des ressources humaines Canada L'EMTE compte deux volets: (1) une enquête auprès des établissements sur les changements organisationnels, la formation et d' autres pratiques en matière de ressources humaines, les stratégies d'entreprise ainsi que le roulement de la main-d'oeuvre au sein du milieu de travail; et (2) une enquête auprès des employés de ces mêmes milieux de travail, afin de recueillir des données sur leurs salaires, leurs heures de travail, le genre de travail qu'ils effectuent, le capital humain, l'utilisation de la technologie et la formation. Il en résulte une riche source nouvelle de renseignements interreliés sur les milieux de travail et leurs employés.
Date de diffusion : 2008-09-24
Analyses (84)
Analyses (84) (20 à 30 de 84 résultats)
- Articles et rapports : 11-522-X200600110393Description :
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 - Articles et rapports : 11-522-X200600110394Description :
Statistique Canada a mené en 2004 l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes sur la nutrition. L'objectif principal de l'enquête était d'estimer les distributions d'apports alimentaires habituels des Canadiens au niveau provincial pour 15 groupes d'âge et de sexe. En général, on estime de telles distributions à l'aide du logiciel SIDE, mais obtenir ces estimations en tenant compte des choix qui ont été faits en termes de plan d'échantillonnage et de méthode d'estimation de la variabilité d'échantillonnage n'est pas chose facile. Cet article traite des défis méthodologiques reliés à l'estimation de distributions d'apports habituels à l'aide de SIDE avec les données de l'enquête.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110395Description :
Cette étude a pour but d'examiner les facteurs associés à l'obésité au Canada et aux États-Unis à l'aide de données provenant de l'Enquête conjointe Canada-États-Unis sur la santé de 2002 2003, enquête téléphonique réalisée de concert par Statistique Canada et le National Center for Health Statistics des États-Unis. Les deux pays ont utilisé essentiellement le même questionnaire au même moment, ce qui a produit un ensemble de données garantissant une comparabilité sans précédent des estimations nationales calculées pour les deux pays. L'analyse des distributions empiriques de l'indice de masse corporelle (IMC) révèle que les Américaines sont sensiblement plus grosses que les Canadiennes, mais que la distribution de l'IMC est presque la même pour les hommes, qu'ils soient Américains ou Canadiens. Les facteurs susceptibles d'expliquer les écarts observés chez les femmes sont examinés.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110396Description :
À partir des données sur l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, il est possible d'estimer les distributions des apports habituels de nutriments. Il est plus difficile d'estimer la consommation habituelle d'aliments. Cette dernière doit être estimée en jumelant la fréquence de consommation de l'aliment avec la distribution de l'apport habituel de l'aliment chez les consommateurs. Il peut être difficile d'estimer cette distribution pour des aliments plus rares et il est pratiquement impossible d'obtenir des estimations fiables de la fréquence de consommation de l'aliment en se fiant sur seulement deux jours de données par répondant. L'utilisation d'une source extérieure ou d'une hypothèse paramétrique peut solutionner en partie ce problème. Une alternative est d'utiliser une approche indirecte pour estimer l'impact d'un aliment sur la distribution de l'apport habituel d'un nutriment en éliminant ou en remplaçant en tout ou en partie l'aliment par un autre.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110397Description :
En pratique, il arrive souvent que certaines données recueillies comportent une erreur de mesure. Parfois, des covariables (ou facteurs de risque) d'intérêt sont difficiles à observer avec précision en raison de l'emplacement physique ou du coût. D'autres fois, il est impossible de mesurer précisément les covariables à cause de leur nature. Dans d'autres situations, une covariable peut représenter la moyenne d'une certaine grandeur mesurable au cours du temps, et tout moyen pratique de mesurer cette grandeur comporte nécessairement une erreur de mesure. Lorsqu'on procède à des inférences statistiques dans de telles conditions, il est important de tenir compte des effets des covariables mesurées incorrectement; sinon, les résultats risques d'être incorrects, voire même trompeurs. Dans le présent article, nous discutons de plusieurs exemples d'erreur de mesure survenant dans des contextes distincts. Nous accordons une attention particulière aux données sur la survie en présence de covariables sujettes à une erreur de mesure. Nous discutons d'une méthode de simulation extrapolation pour la correction des effets de l'erreur de mesure. Enfin, nous présentons une étude par simulation.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110398Description :
L'étude de données longitudinales est essentielle si l'on veut observer correctement l'évolution des variables d'intérêt chez les personnes, les collectivités et les populations plus importantes au cours du temps. Les modèles linéaires à effets mixtes (pour les réponses continues observées au fil du temps), ainsi que les modèles linéaires généralisés à effets mixtes et les équations d'estimation généralisées (pour les réponses plus générales, telles que les données binaires ou les dénombrements observés au fil du temps) sont les méthodes les plus répandues pour analyser les données longitudinales provenant d'études sur la santé, même si, comme toute méthode de modélisation, elles ont leurs limites, dues en partie aux hypothèses sous jacentes. Dans le présent article, nous discutons de certains progrès, dont l'utilisation de méthodes fondées sur des courbes, qui rendent la modélisation des données longitudinales plus souple. Nous présentons trois exemples d'utilisation de ces méthodes plus souples tirés de la littérature sur la santé, dans le but de démontrer que certaines questions par ailleurs difficiles peuvent être résolues raisonnablement lors de l'analyse de données longitudinales complexes dans les études sur la santé des populations.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110399Description :
Dans le contexte des études sur la santé, il est assez fréquent de recueillir des réponses binaires ou numériques répétées au moyen d'un ensemble de covariables multidimensionnelles durant une courte période auprès d'un grand nombre de familles indépendantes. Ces familles sont sélectionnées dans une population finie, conformément à certains plans de sondage complexes. Il est intéressant d'examiner les effets des covariables sur les réponses familiales longitudinales après voir tenu compte de la variation des effets familiaux et des corrélations longitudinales des réponses répétées. Cette communication traitera des avantages et des inconvénients des méthodes existantes d'estimation des effets de régression, de la variance des effets familiaux et des corrélations longitudinales. On décrira ensuite les avantages d'une nouvelle méthode unifiée généralisée de quasi vraisemblance pour analyser les données familiales longitudinales fondées sur un plan de sondage complexe. On analysera certaines études numériques existantes en vue d'illustrer les méthodes prises en considération dans la communication.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110400Description :
On peut obtenir des estimations du nombre attribuable de décès (DA), toutes causes confondues, en commençant par estimer le risque attribuable corrigé (RA) au sein de la population pour tenir compte des covariables confusionnelles, puis en multipliant le RA par le nombre de décès, déterminé d'après les statistiques de l'état civil sur la mortalité, survenus pendant une période de référence précise. Nous obtenons par la méthode de régression à risques proportionnels des estimations des risques relatifs corrigés basées sur des données sur la mortalité provenant du suivi d'une cohorte ou d'une enquête que nous combinons à une distribution conjointe du facteur de risque et des covariables confusionnelles pour calculer un risque attribuable (RA) corrigé. Nous examinons deux estimateurs du RA corrigé, qui se distinguent par la population de référence d'après laquelle la distribution conjointe du facteur de risque et des variables confusionnelles est obtenue. Les deux populations de référence considérées sont : i) la population qui est représentée par la cohorte de référence et : ii) une population extérieure à la cohorte. Nous appliquons des méthodes fondées sur la théorie de la fonction d'influence pour obtenir des expressions permettant d'estimer la variance de l'estimateur du nombre attribuable de décès (DA). Ces estimateurs de la variance peuvent être appliqués à des données recueillies auprès d'échantillons allant de l'échantillon aléatoire simple à l'échantillon en grappes stratifié à plusieurs degrés pondéré par les poids de sondage utilisés pour réaliser les enquêtes nationales auprès des ménages. Nous illustrons l'estimation de la variance du nombre attribuable de décès au moyen d'une analyse de la surmortalité liée à l'indice de masse corporelle non idéal dans une population réalisée sur des données provenant de la deuxième étude de la mortalité basée sur la National Health and Examination Survey (NHANES) et de la NHANES de 1999-2002. Ces méthodes peuvent également être utilisées pour estimer le nombre attribuable de décès par cause d'une maladie ou de nouveaux cas ainsi que leurs erreurs types, lorsque la période de référence est brève.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110401Description :
L'Australian Bureau of Statistics (ABS) entamera la création d'un ensemble de données statistiques longitudinales de recensement (EDSLR) en sélectionnant un échantillon de 5 % de personnes provenant de la population du Recensement de 2006 en vue de le coupler de manière probabiliste aux données des futurs recensements. L'un des objectifs à long terme est de profiter de la force des riches données démographiques longitudinales fournies par l'EDSLR pour offrir des éclaircissements sur diverses questions qui ne peuvent être résolues à l'aide de données transversales. L'EDSLR pourrait être amélioré par couplage probabiliste avec les données sur les naissances, les décès et l'immigration, ainsi qu'avec celles des registres des maladies. Le présent article décrit brièvement les progrès récents dans le domaine du couplage des données à l'ABS, expose les grandes lignes, la méthodologie de couplage des données et les mesures de la qualité qui ont été envisagées et résume les résultats provisoires à l'aide des données du test du recensement.
Date de diffusion : 2008-03-17 - 30. Appariement de données régionales du recensement avec des données d'enquête et des données administratives ArchivéArticles et rapports : 11-522-X200600110402Description :
Dans cet article, nous expliquons comment joindre les données sommaires du recensement par région à des données d'enquête ou à des données administratives. Nous citons des exemples d'ensembles de données présents dans les Centres de données de recherche de Statistique Canada, mais les méthodes valent aussi pour des ensembles extérieurs, notamment les ensembles de données administratives. À l'aide de quatre exemples, nous illustrons des situations courantes dans lesquelles se trouvent les chercheurs : (1) cas où les données d'enquête (ou les données administratives) et les données du recensement contiennent des identificateurs géographiques de même niveau et sont codés selon la même année de référence du découpage géographique aux fins du recensement (par exemple, si les deux ont des données 2001 AD); (2) cas où les deux fichiers contiennent des identificateurs géographiques pour la même année de référence, mais pour des niveaux différents de découpage géographique du recensement (par exemple, 1996 SD dans l'enquête, mais 1996 SR dans les données du recensement); (3) cas où les deux fichiers contiennent des données codées pour des années de référence différentes de géographie telles que 1996 SD pour l'enquête, mais 2001 AD pour le recensement); (4) cas où les données d'enquête n'ont pas d'identificateurs géographiques, ceux-ci devant d'abord être produits à partir des codes postaux du fichier d'enquête. Ces exemples sont présentés en syntaxe SAS, mais les principes s'appliquent à d'autres langages de programmation ou progiciels statistiques.
Date de diffusion : 2008-03-17
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Références (3)
Références (3) ((3 résultats))
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2009001Géographie : Province ou territoireDescription :
Ce guide présente de l'information qui intéresse les utilisateurs des données provenant de l'Enquête sur les dépenses des ménages, nous avons obtenu des renseignements sur les habitudes de dépense, les caractéristiques des logements et de l'équipement ménager des ménages canadiens. L'enquête a porté sur les ménages privés des dix provinces. (Dans le but de réduire le fardeau de réponse pour les ménages du nord, l'EDM est menée dans le nord seulement tous les deux ans, débutant a partir de 1999.)
Ce guide comprend les définitions des termes et des variables de l'enquête, ainsi que des descriptions de la méthode, la qualité des données, et le contenu de tableaux standards de données. Il contient aussi une section décrivant les différentes statistiques pouvant être créées au moyen des données sur les dépenses (p. ex. part du budget, part du marché, et agrégat de dépenses).
Date de diffusion : 2008-12-22 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M199201ADescription :
À partir de janvier 1994, l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) va suivre un panel de familles et d'individus durant une période d'au moins six ans afin de cerner leurs expériences de travail ainsi que les changements monétaires et familiaux. Un document intitulé "Contenu de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu: document de travail " a été distribué en février 1992.
Ce document servait de base pour consulter les utilisateurs concernés. Lors de ce processus, le contenu a subi plusieurs modifications. Un test à grande échelle de l'EDTR sera effectué en février et mai 1993 pour évaluer le nouveau contenu.
Ce présent document porte sur le contenu touchant la démographique et le travail qui sera utilisé pour le test.
Date de diffusion : 2008-10-21 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2008001Géographie : Province ou territoireDescription :
Ce guide présente de l'information qui intéresse les utilisateurs des données provenant de l'Enquête sur les dépenses des ménages (EDM) de 2005. Les données ont été recueillies au moyen d'entrevues personnelles menées en janvier, en février et en mars 2006, à l'aide d'un questionnaire papier. Nous avons obtenu des renseignements sur les habitudes de dépense, les caractéristiques des logements et de l'équipement ménager des ménages canadiens en 2005. L'enquête a porté sur les ménages privés des dix provinces et des trois territoires du Nord. (Dans le but de réduire le fardeau de réponse pour les ménages du nord, l'EDM est menée dans le nord seulement tous les deux ans, débutant a partir de 1999.)
Ce guide comprend les définitions des termes et des variables de l'enquête, ainsi que des descriptions de la méthode, la qualité des données, et le contenu de tableaux standards de données. Il contient aussi une section décrivant les différentes statistiques pouvant être créées au moyen des données sur les dépenses (p. ex. part du budget, part du marché, et agrégat de dépenses).
Date de diffusion : 2008-02-26
- Date de modification :