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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) (30 à 40 de 84 résultats)
- Articles et rapports : 11-522-X200600110403Description :
Le présent article décrit les travaux de recherche en vue d'intégrer l'estimation assistée par un modèle dans l'American Community Survey (ACS), grande enquête permanente destinée à remplacer le questionnaire de recensement détaillé dans les recensements décennaux des États Unis. L'application proposée intègre l'information provenant des dossiers administratifs dans l'estimation d'après les données de l'ACS. L'approche de l'estimation assistée par un modèle limite l'utilisation des dossiers administratifs aux ajustements des poids de sondage, tout en retenant les données sur les caractéristiques recueillies directement auprès des participants à l'ASC. Bien que l'ACS soit une enquête générale qui n'est pas spécialement liée à la santé, la présente étude de cas pourrait permettre de proposer des applications éventuelles dans le domaine de la statistique de la santé.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110404Description :
Les efforts des programmes d'enquête en vue de réduire les coûts et le fardeau de réponse se sont traduits par une utilisation croissante de l'information disponible dans les bases de données administratives. Le couplage des données provenant de ces deux sources est un moyen d'exploiter leur nature complémentaire et de maximiser leur utilité respective. Le présent article décrit diverses méthodes suivies pour procéder au couplage des enregistrements des bases de données de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) et de l'Information santé orientée vers la personne (ISOP). Les fichiers résultant de certaines de ces méthodes de couplage sont utilisés pour analyser les facteurs de risque d'hospitalisation pour une maladie cardiaque. La sensibilité de l'analyse est évaluée en fonction des diverses approches de couplage.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110408Description :
Malgré les progrès réalisés en vue d'améliorer la santé de la population des États Unis, des disparités en matière de santé persistent entre divers groupes raciaux/ethniques et socioéconomiques. Les sources habituelles de données pour évaluer la santé d'une population d'intérêt comprennent les enquêtes à grande échelle, qui contiennent souvent des questions à réponse autodéclarée, comme « Un médecin ou un autre professionnel de la santé vous a t-il déjà dit que vous souffrez de problème de santé d'intérêt ? Les réponses à de telles questions pourraient ne pas refléter la prévalence réelle des problèmes de santé (p. ex., si le répondant n'a pas accès à un médecin ou à un autre professionnel de la santé). De même, les renseignements autodéclarés concernant des données quantitatives telles que la taille et le poids pourraient être entachés d'erreurs de déclaration. Ce genre d'« erreurs de mesure » dans les données sur la santé pourraient avoir une incidence sur les inférences relatives aux mesures de la santé et aux disparités en matière de santé. Dans la présente étude, nous ajustons des modèles d'erreur de mesure aux données de la National Health and Nutrition Examination Survey, qui comprend un volet d'interview durant lequel sont posées des questions à réponse autodéclarée et un volet d'examen durant lequel sont obtenues des mesures physiques. Puis, nous élaborons des méthodes permettant d'utiliser les modèles ajustés pour améliorer l'analyse des données autodéclarées provenant d'une autre enquête ne comportant pas de volet d'examen. Enfin, nous appliquons ces méthodes, qui comportent l'imputation multiples de valeurs fondées sur les données recueillies par examen à l'enquête ne produisant que des données autodéclarées, à la National Health Interview Survey dans des exemples ayant trait au diabète, à l'hypertension et à l'obésité. Les résultats préliminaires laissent entendre que les ajustements pour l'erreur de mesure peuvent causer des variations non négligeables des estimations des mesures de la santé.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110409Description :
Dans le cas de l'échantillonnage avec probabilités de sélection inégales, les corrélations entre les probabilités de sélection et les données échantillonnées peuvent induire un biais. Pour le corriger, on fait souvent appel à des poids de sondage correspondant à l'inverse de la probabilité de sélection. Les plans d'échantillonnage fortement disproportionnels donnent lieu à des poids élevés, susceptibles d'introduire une variabilité superflue dans des statistiques telles que l'estimation de la moyenne de la population. L'élagage des poids consiste à réduire ceux dont la valeur est élevée à une valeur seuil fixée et à rajuster ceux dont la valeur est inférieure à ce seuil afin que leur somme demeure égale à celle des poids non élagués. Cet élagage réduit la variabilité, mais introduit un certain biais. Les méthodes habituelles ne sont pas « guidées par les données », c'est à dire qu'elles ne se fondent pas sur les données pour arriver au compromis biais variance approprié, ou bien elles le font de façon très inefficace. Cette communication décrit l'élaboration de méthodes bayésiennes de sélection des variables pour l'élagage des poids destinées à compléter les méthodes habituelles, ponctuelles, fondées sur le plan de sondage, lors de l'utilisation de plans à probabilités d'inclusion disproportionnelles où les variances dues aux poids de sondage excèdent la correction pour le biais. Ces méthodes sont utilisées pour estimer les paramètres de population provenant de modèles de régression linéaire et de régression linéaire généralisée dans le contexte de plans d'échantillonnage à probabilités de sélection connues stratifiés et stratifiés a posteriori. Des applications seront décrites dans le cas de données provenant d'enquêtes sur les blessures causées par des accidents de circulation, pour lesquelles des plans de sondage fortement disproportionnels sont souvent utilisés.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110410Description :
Survey of Occupational Illnesses and Injuries (SOII) des États Unis est une enquête à grande échelle effectuée auprès des établissements et réalisée par le Bureau of Labor Statistics. Elle a pour but de mesurer les taux d'incidence et les conséquences des maladies et des blessures professionnelles dans certaines industries à l'échelle du pays et de l'État. À l'heure actuelle, cette enquête s'appuie sur des méthodes relativement simples pour la détection et le traitement des valeurs aberrantes. Les méthodes de détection des valeurs aberrantes reposent sur la comparaison des taux d'incidence déclarés en ce qui concerne l'établissement à la distribution correspondante des déclarations dans des cellules particulières définies par le croisement des classifications selon l'État et selon l'industrie. Les méthodes de traitement comportent le remplacement des poids probabilistes type par un poids dont la valeur est fixée à un, suivi par un étalonnage.
Des méthodes plus complexes pourraient être utilisées pour la détection et le traitement des valeurs aberrantes dans la SOII, par exemple des méthodes de détection qui s'appuient sur des fonctions d'influence, des poids probabilistes et des observations multivariées, ou des méthodes de traitement fondées sur la winsorisation ou l'estimation M. L'évaluation des avantages pratiques de ces méthodes plus complexes nécessite la prise en considération de trois facteurs importants. Premièrement, les valeurs très extrêmes sont relativement rares, mais lorsqu'elles se produisent, elles peuvent avoir un effet important sur les estimateurs de la SOII dans les cellules définies par le croisement des États et des industries. Par conséquent, l'évaluation pratique de l'effet des méthodes de détection des valeurs aberrantes se concentre principalement sur les queues des distributions des estimateurs, plutôt que sur les mesures de performance agrégées normalisées, comme la variance ou l'erreur quadratique moyenne. Deuxièmement, les évaluations analytiques et fondées sur des données sont axées sur l'amélioration progressive obtenue grâce à l'utilisation de méthodes plus complexes, comparativement aux résultats produits par les méthodes simples suivies à l'heure actuelle. Troisièmement, l'élaboration des outils susmentionnés nécessite le recours à une théorie asymptotique qui n'est pas tout à fait standard pour refléter les compromis en ce qui a trait aux effets associés à, respectivement, l'accroissement de la taille des échantillons, l'accroissement du nombre de cellules pour la publication et l'évolution des queues des distributions sous jacentes des observations.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110411Description :
L'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes comporte deux enquêtes transversales menées en alternance sur un cycle annuel. Les deux enquêtes recueillent des renseignements généraux sur la santé; la deuxième, de moindre envergure, recueille des renseignements supplémentaires sur des aspects précis de la santé. Même si la taille des échantillons est importante, les utilisateurs sont intéressés à combiner les cycles de l'ESCC afin d'améliorer la qualité des estimations et de produire des estimations pour les petits domaines géographiques ou pour des caractéristiques ou des populations rares. Le présent document porte sur certains enjeux liés à la combinaison des cycles de l'ESCC, dont les interprétations possibles du résultat combiné, ainsi que sur certaines méthodes de combinaison des cycles.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110416Description :
L'application des méthodes normalisées à des données d'enquête en omettant de tenir compte des caractéristiques du plan de sondage et des redressements de la pondération peut aboutir à des inférences erronées. Les méthodes bootstrap offrent une option intéressante à l'analyste qui veut en tenir compte. Le fichier de données comprend les poids de sondage finals pour l'échantillon complet et les poids bootstrap finals connexes pour un grand nombre de répliques bootstrap, ainsi que les données observées sur les unités de l'échantillon. Nous montrons comment ce genre de fichier peut être utilisé pour analyser les données d'enquête de façon simple à l'aide d'équations d'estimation pondérées. Nous discutons aussi d'une méthode bootstrap à fonction d'estimation en une étape qui permet d'éviter certaines difficultés que pose le bootstrap.
Date de diffusion : 2008-03-17 - 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 - 40. 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
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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 :