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Une approche basée sur un modèle au niveau du domaine pour combiner des données provenant de plusieurs sources est examinée dans le contexte de l’estimation sur petits domaines. Pour chaque petit domaine, plusieurs estimations sont calculées et reliées au moyen d’un système de modèles d’erreur structurels. Le meilleur prédicteur linéaire sans biais du paramètre de petit domaine peut être calculé par la méthode des moindres carrés généralisés. Les paramètres des modèles d’erreur structurels sont estimés en s’appuyant sur la théorie des modèles d’erreur de mesure. L’estimation des erreurs quadratiques moyennes est également discutée. La méthode proposée est appliquée au problème réel des enquêtes sur la population active en Corée.

Le modèle de Fay Herriot est un modèle au niveau du domaine d’usage très répandu pour l’estimation des moyennes de petit domaine. Ce modèle contient des effets aléatoires en dehors de la régression linéaire (fixe) basée sur les covariables au niveau du domaine. Les meilleurs prédicteurs linéaires sans biais empiriques des moyennes de petit domaine s’obtiennent en estimant les effets aléatoires de domaine, et ils peuvent être exprimés sous forme d’une moyenne pondérée des estimateurs directs propres aux domaines et d’estimateurs synthétiques de type régression. Dans certains cas, les données observées n’appuient pas l’inclusion des effets aléatoires de domaine dans le modèle. L’exclusion de ces effets de domaine aboutit à l’estimateur synthétique de type régression, autrement dit un poids nul est appliqué à l’estimateur direct. L’étude porte sur un estimateur à test préliminaire d’une moyenne de petit domaine obtenu après l’exécution d’un test pour déceler la présence d’effets aléatoires de domaine. Parallèlement, elle porte sur les meilleurs prédicteurs linéaires sans biais empiriques des moyennes de petit domaine qui donnent toujours des poids non nuls aux estimateurs directs dans tous les domaines, ainsi que certains estimateurs de rechange basés sur le test préliminaire. La procédure de test préliminaire est également utilisée pour définir de nouveaux estimateurs de l’erreur quadratique moyenne des estimateurs ponctuels des moyennes de petit domaine. Les résultats d’une étude par simulation limitée montrent que, si le nombre de domaines est petit, la procédure d’essai préliminaire mène à des estimateurs de l’erreur quadratique moyenne présentant un biais relatif absolu moyen considérablement plus faible que les estimateurs de l’erreur quadratique moyenne usuels, surtout quand la variance des effets aléatoires est faible comparativement aux variances d’échantillonnage.

La mise en œuvre des opérations du Recensement de la population et du logement du Portugal est gérée par une structure hiérarchique dans laquelle Statistique Portugal se situe au sommet et les institutions gouvernementales locales, à la base. Quand le recensement a lieu, tous les 10 ans, Statistique Portugal demande aux administrations locales de collaborer avec lui à l’exécution et à la surveillance des opérations sur le terrain au niveau local. À l’étape de l’essai pilote du Recensement de 2011, on a demandé aux administrations locales une collaboration supplémentaire, à savoir répondre à un sondage sur la perception du risque, qui avait pour objectif de recueillir des renseignements en vue de concevoir un instrument d’assurance de la qualité pour surveiller les opérations du recensement. Le taux de réponse espéré au sondage était de 100 %, mais à l’échéance de la collecte des données, près du quart des administrations locales n’avaient pas répondu et il a donc été décidé de procéder à un suivi par la poste. Dans le présent article, nous examinons si nous aurions pu tirer les mêmes conclusions sans le suivi qu’avec celui-ci, et nous évaluons son influence sur la conception de l’instrument d’assurance de la qualité. La comparaison des réponses pour un ensemble de variables de perception a révélé que les réponses des administrations locales avant ou après le suivi ne différaient pas. Cependant, la configuration de l’instrument d’assurance de la qualité a changé lorsque l’on a inclus les réponses au suivi.

Les microdonnées imputées contiennent fréquemment des renseignements contradictoires. La situation peut découler, par exemple, d’une imputation partielle faisant qu’une partie de l’enregistrement imputé est constituée des valeurs observées de l’enregistrement original et l’autre, des valeurs imputées. Les règles de vérification qui portent sur des variables provenant des deux parties de l’enregistrement sont alors souvent enfreintes. L’incohérence peut aussi résulter d’un ajustement pour corriger des erreurs dans les données observées, aussi appelé imputation dans la vérification (imputation in editing). Sous l’hypothèse que l’incohérence persistante n’est pas due à des erreurs systématiques, nous proposons d’apporter des ajustements aux microdonnées de manière que toutes les contraintes soient satisfaites simultanément et que les ajustements soient minimaux selon une mesure de distance choisie. Nous examinons différentes approches de la mesure de distance, ainsi que plusieurs extensions de la situation de base, dont le traitement des données catégoriques, l’imputation totale et l’étalonnage à un macroniveau. Nous illustrons les propriétés et les interprétations des méthodes proposées au moyen de données économiques des entreprises.

Tous les participants à l’Enquête nationale sur la santé de la population âgés de 18 ans et plus ont été appelés à répondre à une question concernant les mauvais traitements physiques durant l’enfance aux cycles 1 (1994-1995), 7 (2006-2007) et 8 (2008-2009). On a évalué la fiabilité de cette question sur ces périodes. On a examiné les associations entre les modèles de réponse à la question sur les mauvais traitements et les problèmes de santé liés aux mauvais traitements physiques durant l’enfance.

À partir de l'Enquête expérimentale sur le milieu du travail de 2011 ce document technique fait un résumé des principaux résultats de l'enquête et évalue la qualité des données.

Le Bulletin technique et d'information (BTI) des Centres de données de recherche (CDR) est un forum où les analystes de Statistique Canada et les personnes travaillant dans le milieu de la recherche peuvent communiquer entre eux au sujet de l'utilisation des données d'enquête et des techniques méthodologiques. Les articles du BTI seront axés sur l'analyse et la modélisation de données, la gestion des données ainsi que les pratiques exemplaires ou inefficaces sur le plan statistique, informatique et scientifique. De plus, les thèmes du BTI comprendront des articles portant sur le contenu des données, les répercussions de la formulation des questionnaires, la comparaison d'ensembles de données, les études traitant des méthodologies et de leur application, les particularités des données, les données problématiques et les solutions proposées et enfin la présentation d'outils novateurs utilisant les données des CDR et des logiciels appropriés. Tous ces articles permettront d'offrir des conseils et des exemples détaillés de commandes, d'habitudes, d'astuces et de stratégies pouvant aider les utilisateurs des CDR à résoudre des problèmes.

Les principaux objectifs du BTI sont les suivants :

- l'avancement et la diffusion des connaissances relatives aux données de Statistique Canada;- l'échange d'idées entre les utilisateurs des CDR;- l'aide aux nouveaux utilisateurs;- la collaboration avec les spécialistes et les divisions spécialisées de Statistique Canada.

Le BTI vise la publication d'articles de qualité, dignes d'être diffusés dans le milieu de la recherche et susceptibles d'accroître la qualité des travaux effectués dans les CDR de Statistique Canada.

Le Centre de ressources Stentor Inc. a demandé à Statistique Canada de mener une enquête qui permette de surveiller le taux de pénétration du service téléphonique au Canada. L'enquête sert à déterminer si les répondants ont ou non une ligne téléphonique dans leur résidence et, si non, les raisons pour lesquelles ils n'en ont pas. Les caractéristiques sur le revenu des ménages interviewés sont également consignées.

La gestion de l'enquête est passée de Stentor à Bell Canada à l'automne 1998.

La capacité supplémentaire de l'Enquête sur la population active (EPA) est utilisée pour mener cette enquête semestrielle. On contacte un échantillon d'environ 44 000 répondants dans cette enquête (cinq des six groupes de renouvellement). Les données de l'enquête sont recueillies à l'aide de la méthode d'interview assistée par ordinateur (IAO). La première collecte des données a eu lieu au cours de la semaine de l'EPA de novembre 1996.

Ce fichier de microdonnées est mis à jour deux fois par année et contient les variables de l'enquête en plus de variables géographiques de l'EPA (province, région métropolitaine de recensement, répartition urbaine et rurale). Aucune autre variable de l'EPA n'est ajoutée au fichier.

Depuis l’année de référence 2012, des données annuelles sur le revenu des particuliers et des familles sont produites par l’Enquête canadienne sur le revenu (ECR). L’ECR est une enquête transversale visant à fournir des renseignements sur le revenu et les sources de revenu des Canadiens, de même que sur leurs caractéristiques personnelles et celles de leur ménage. L’ECR produit, dans une large mesure, les mêmes statistiques que l’Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR), dont les dernières données sur le revenu portaient sur l’année de référence 2011. La présente note vise à décrire la méthodologie de l’ECR, ainsi que les principales différences dans les objectifs, la méthodologie et les questionnaires de l’ECR et de l’EDTR.

Le Bulletin d'information de Statistique Canada pour les collectivités offre des renseignements sur les données et les services de Statistique Canada à l'intention des personnes qui travaillent dans les organisations municipales et communautaires. Le bulletin d'information contient aussi des liens vers les communiqués du recensement et de l'Enquête nationale auprès des ménages, les vidéos, les didacticiels interactifs, les avis aux médias, les séances d'apprentissage et les présentations.

Cette enquête, qui a débuté en février 1994, suit les répondants pendant une période de douze mois en vue d'évaluer les habitudes des Canadiens à l'égard de la consommation de tabac et de déterminer si des changements quelconques à ce titre ont eu lieu à la suite de la diminution des taxes sur le tabac qui a été décrétée en février 1994 dans certaines provinces. Elle est reliée à l'enquête no MDF 82M0006. Les mises à jour sont comprises dans le prix du fichier de microdonnées. Un guide à l'intention des utilisateurs de ce fichier est également disponible.

La coca est une plante indigène de la forêt tropicale humide amazonienne, dont on extrait la cocaïne, un alcaloïde illégal. Les agriculteurs considèrent comme délicates les questions concernant la superficie de leurs aires de culture de la coca dans les régions éloignées où cette plante est cultivée au Pérou. Par conséquent, ils ont tendance à ne pas participer aux enquêtes, à ne pas répondre aux questions de nature délicate ou à sous-déclarer la superficie de leurs aires individuelles de culture de la coca. La mesure exacte et fiable des aires de culture de la coca est une source de préoccupations politiques et stratégiques, ce qui fait que les méthodologistes d'enquête doivent déterminer comment encourager la déclaration honnête de données et la réponse aux questions de nature délicate concernant la culture de la coca. Parmi les stratégies d'enquête appliquées dans notre étude de cas figuraient l'établissement d'un rapport de confiance avec les agriculteurs, l'assurance de la confidentialité, la correspondance entre les caractéristiques des intervieweurs et celles des répondants, la modification de la présentation des questions de nature délicate et l'absence d'isolement absolu des répondants au cours de l'enquête. Les résultats de l'enquête ont été validés au moyen de données recueillies par satellite. Ils semblent indiquer que les agriculteurs ont tendance à sous-déclarer la superficie de leurs aires de culture de la coca dans une proportion de 35 % à 40 %.

Dans les études longitudinales, la non-réponse est souvent de nature non monotone. Dans le cas de la Survey of Industrial Research and Development (SIRD), il est raisonnable de supposer que le mécanisme de non-réponse dépend des valeurs antérieures, en ce sens que la propension à répondre au sujet d'une variable étudiée au point t dans le temps dépend de la situation de réponse ainsi que des valeurs observées ou manquantes de la même variable aux points dans le temps antérieurs à t. Puisque cette non-réponse n'est pas ignorable, l'approche axée sur la vraisemblance paramétrique est sensible à la spécification des modèles paramétriques s'appuyant sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps et sur le mécanisme de non-réponse. La non-réponse non monotone limite aussi l'application des méthodes de pondération par l'inverse de la propension à répondre. En écartant toutes les valeurs observées auprès d'un sujet après la première valeur manquante pour ce dernier, on peut créer un ensemble de données présentant une non-réponse monotone ignorable, puis appliquer les méthodes établies pour la non-réponse ignorable. Cependant, l'abandon de données observées n'est pas souhaitable et peut donner lieu à des estimateurs inefficaces si le nombre de données écartées est élevé. Nous proposons d'imputer les réponses manquantes par la régression au moyen de modèles d'imputation créés prudemment sous le mécanisme de non-réponse dépendante des valeurs antérieures. Cette méthode ne requiert l'ajustement d'aucun modèle paramétrique sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps ni sur le mécanisme de non-réponse. Les propriétés des moyennes estimées en appliquant la méthode d'imputation proposée sont examinées en s'appuyant sur des études en simulation et une analyse empirique des données de la SIRD.

La question de la non-réponse dans les études longitudinales est abordée en évaluant l'exactitude des modèles de propension à répondre construits pour distinguer et prédire les divers types de non-réponse. Une attention particulière est accordée aux mesures sommaires dérivées des courbes de la fonction d'efficacité du receveur, ou courbes ROC (de l'anglais receiver operating characteristics), ainsi que des courbes de type logit sur rangs. Les concepts sont appliqués à des données provenant de la Millennium Cohort Study du Royaume-Uni. Selon les résultats, la capacité de faire la distinction entre les divers types de non-répondants et de les prévoir n'est pas grande. Les poids produits au moyen des modèles de propension à répondre ne donnent lieu qu'à de faibles corrections des transitions entre situations d'emploi. Des conclusions sont tirées quant aux possibilités d'intervention en vue de prévenir la non-réponse.

En cas de non-réponse totale d'une unité dans un échantillon tiré suivant les principes de l'échantillonnage probabiliste, une pratique courante consiste à diviser l'échantillon en groupes mutuellement exclusifs de manière qu'il soit raisonnable de supposer que toutes les unités échantillonnées dans un groupe ont la même probabilité de ne pas répondre. De cette façon, la réponse d'une unité peut être traitée comme une phase supplémentaire de l'échantillonnage probabiliste en se servant de l'inverse de la probabilité de réponse estimée d'une unité dans un groupe comme facteur de correction pour calculer les poids finaux pour les répondants du groupe. Si l'objectif est d'estimer la moyenne de population d'une variable d'enquête qui se comporte plus ou moins comme une variable aléatoire dont la moyenne est constante dans chaque groupe indépendamment des poids de sondage originaux, il est habituellement plus efficace d'intégrer les poids de sondage dans les facteurs de correction que de ne pas le faire. En fait, si la variable d'enquête se comportait exactement comme une telle variable aléatoire, l'estimation de la moyenne de population calculée en se servant des facteurs de correction pondérés selon le plan de sondage serait presque sans biais dans un certain sens (c'est-à-dire sous la combinaison du mécanisme d'échantillonnage probabiliste original et d'un modèle de prédiction), même si les unités échantillonnées dans un groupe n'ont pas toutes la même probabilité de répondre.

Cet article tente de répondre aux trois questions énoncées dans le titre. Il commence par une discussion des caractéristiques uniques des données d'enquêtes complexes qui diffèrent de celles des autres ensembles de données ; ces caractéristiques requièrent une attention spéciale, mais suggèrent une vaste gamme de procédures d'inférence. Ensuite, un certain nombre d'approches proposées dans la documentation pour traiter ces caractéristiques sont passées en revue en discutant de leurs mérites et de leurs limites. Ces approches diffèrent en ce qui a trait aux conditions qui sous-tendent leur utilisation, aux données additionnelles requises pour leur application, aux tests d'adéquation de l'ajustement du modèle, aux objectifs d'inférence qu'elles permettent de satisfaire, à l'efficacité statistique, aux demandes de ressources informatiques et aux compétences que doivent posséder les analystes qui ajustent les modèles. La dernière partie de l'article présente les résultats de simulations conçues pour comparer le biais, la variance et les taux de couverture des diverses approches dans le cas de l'estimation des coefficients de régression linéaire en partant d'un échantillon stratifié. Enfin, l'article se termine par une brève discussion des questions en suspens.

De nombreuses enquêtes par sondage comprennent des questions suscitant une réponse binaire (par exemple, obèse, non obèse) pour un certain nombre de petits domaines. Une inférence est requise au sujet de la probabilité d'une réponse positive (par exemple obèse) dans chaque domaine, la probabilité étant la même pour tous les individus dans chaque domaine et différente entre les domaines. Étant donné le peu de données dans les domaines, les estimateurs directs ne sont pas fiables et il est nécessaire d'utiliser des données provenant d'autres domaines pour améliorer l'inférence pour un domaine particulier. Essentiellement, il est supposé a priori que les domaines sont similaires, si bien que le choix d'un modèle hiérarchique bayésien, le modèle bêta-binomial standard, est naturel. L'innovation tient au fait qu'un praticien peut disposer d'information a priori supplémentaire qui est nécessaire au sujet d'une combinaison linéaire des probabilités. Par exemple, une moyenne pondérée des probabilités est un paramètre, et l'information peut être obtenue au sujet de ce paramètre, ce qui rend le paradigme bayésien approprié. Nous avons modifié le modèle bêta-binomial standard pour petits domaines afin d'y intégrer l'information a priori sur la combinaison linéraire des probabilités, que nous appelons une contrainte. Donc, il existe trois cas. Le practicien a) ne spécifie pas de contrainte, b) spécifie une contrainte et le paramètre entièrement et c) spécifie une contrainte et l'information qui peut être utilisée pour construire une loi a priori pour le paramètre. L'échantillonneur de Gibbs « griddy » est utilisé pour ajuster les modèles. Pour illustrer notre méthode, nous prenons l'exemple de l'obésité chez les enfants dans la National Health and Nutrition Examination Survey dans laquelle les petits domaines sont formés par croisement de l'école (cycle secondaire inférieur ou supérieur), de l'etnicité (blanche, noire, mexicaine) et du sexe (masculin, féminin). Nous procédons à une étude en simulation pour évaluer certaines caractéristiques statistiques de notre méthode. Nous avons montré que le gain de précision au-delà de (a) est dans l'ordre où (b) est plus grand que (c).

Nous proposons une méthode d'estimation de l'erreur quadratique moyenne (EQM) pour les estimateurs des moyennes de domaine en population finie qui peuvent être exprimés sous une forme pseudo-linéaire, c'est-à-dire comme une somme pondérée des valeurs d'échantillon. En particulier, la méthode proposée peut être utilisée pour estimer l'EQM du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique, de l'estimateur direct fondé sur un modèle et du prédicteur du M-quantile. Elle représente une extension des idées de Royall et Cumberland (1978) et mène à des estimateurs de l'EQM qui sont plus simples à mettre en oeuvre et éventuellement plus robustes au biais que ceux proposés dans la littérature sur les petits domaines. Cependant, il convient de souligner que les estimateurs de l'EQM définis en utilisant cette méthode peuvent également présenter une grande variabilité quand les tailles d'échantillon de domaine sont très petites. Nous illustrons les propriétés de la méthode à l'aide de simulations à grande échelle sous un modèle et sous un plan de sondage, dans ce dernier cas en nous fondant sur deux ensembles de données d'enquête réels contenant des données sur des petits domaines.

En janvier 2006, un congrès sur les enquêtes longitudinales organisé par Statistique Canada, le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH) et les Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC) a permis de conclure que le Canada n'a pas d'enquête longitudinale lui permettant de recueillir des renseignements sur de multiples sujets tels que la famille, le capital humain, la santé de la main-d'oeuvre et le suivi des répondants pour une longue période dans le temps. Suite à ce congrès, du financement provenant du Fonds du Groupe de données pour la recherche sur les politiques (GDRP) a été accordé afin de soutenir l'enquête pilote pour la nouvelle Enquête par panel auprès des ménages canadiens (EPMC-Pilote). Des consultations concernant le plan et le contenu ont eu lieu avec des experts universitaires et politiques en 2007 et 2008, et une enquête pilote a été menée à l'automne 2008. Les objectifs de l'enquête pilote étaient 1) de soumettre un questionnaire à un test, évaluer la longueur de l'interview et examiner la qualité des données; 2) d'évaluer plusieurs caractéristiques du plan; et 3) de vérifier la réaction des répondants et des interviewers sur le terrain à propos de l'enquête. L'enquête pilote a été menée avec un taux de réponse de 76 %, et un temps d'entrevue moyen de 64 minutes par ménages. Plusieurs innovations dans les caractéristiques du plan ont été évaluées, et se sont avérées viables. La réponse à l'enquête provenant des répondants ou des interviewers a été positive. Cet article met en évidence ces résultats ainsi que d'autres résultats tirés de l'EPMC-Pilote.

Aux États-Unis, la taille de la population dotée d'un téléphone mobile seulement a augmenté rapidement ces dernières années et, par conséquent, les chercheurs ont commencé à expérimenter l'échantillonnage et l'interview des abonnés à la téléphonie mobile. Nous discutons des problèmes statistiques que posent les étapes de l'établissement du plan d'échantillonnage et de l'estimation des études par téléphone mobile. Les travaux sont exposés principalement dans le contexte d'une enquête à deux bases de sondage non chevauchantes dans laquelle une base et un échantillon sont employés pour la population possédant un téléphone fixe et une deuxième base de sondage et un deuxième échantillon, pour la population possédant seulement un téléphone mobile. Nous discutons également des aspects supplémentaires dont il faut tenir compte dans le cas d'une enquête à deux bases de sondage chevauchantes (où la base de sondage et l'échantillon pour la téléphonie mobile comprennent certains membres de la population dotée d'un téléphone fixe). Pour illustrer les méthodes, nous utilisons le plan de sondage de la National Immunization Survey (NIS) conçue pour surveiller les taux de vaccination chez les enfants de 19 à 35 mois et les adolescents de 13 à 17 ans. La NIS est une enquête téléphonique nationale, suivie d'une vérification des dossiers des fournisseurs de service, réalisée par les Centers for Disease Control and Prevention.

Le ralentissement économique aux États-Unis pourrait rendre incertain le maintien de stratégies coûteuses dans les opérations des enquêtes. Dans le Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS), une période de collecte de données mensuelle de 31 jours seulement pourrait être une solution de rechange moins coûteuse. Toutefois, elle pourrait exclure une partie des interviews menées après 31 jours (répondants tardifs) et les caractéristiques de ces répondants pourraient être différentes à de nombreux égards de celles des répondants qui ont participé à l'enquête dans les 31 jours (répondants hâtifs). Nous avons tâché de déterminer s'il existe entre les répondants hâtifs et les répondants tardifs des différences d'ordre démographique ou en ce qui a trait à la couverture des soins de santé, à l'état de santé général, aux comportements posant un risque pour la santé et aux maladies ou problèmes de santé chroniques. Nous avons utilisé les données du BRFSS 2007, où un échantillon représentatif de la population adulte aux États-Unis ne vivant pas en établissement a été sélectionné au moyen d'une méthode de composition aléatoire. Les répondants tardifs étaient significativement plus susceptibles d'être de sexe masculin ; de déclarer leur race ou origine ethnique comme étant hispanique ; d'avoir un revenu annuel de plus de 50 000 $ ; d'avoir moins de 45 ans ; d'avoir un niveau de scolarité inférieur au diplôme d'études secondaires ; de bénéficier d'une couverture des soins de santé ; d'être significativement plus susceptibles de déclarer être en bonne santé ; d'être significativement moins susceptibles de déclarer faire de l'hypertension, souffrir de diabète ou être obèses. Les différences observées entre les répondants hâtifs et les répondants tardifs dans les estimations d'enquête pourraient influer à peine sur les estimations nationales et au niveau de l'État. Étant donné que la proportion de répondants tardifs pourrait augmenter à l'avenir, il y a lieu d'examiner son incidence sur les estimations découlant de la surveillance avant de l'exclure de l'analyse. Dans l'analyse portant sur les répondants tardifs, il devrait suffire de combiner plusieurs années de données pour produire des estimations fiables.

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.

Le mandat de la Direction des études analytiques (DEA) est de fournir des renseignements actuels, pertinents et de haute qualité sur des questions économiques, sociales et de santé qui importent aux Canadiens. La Direction tire profit des connaissances spécialisées et d’un large éventail de sources statistiques de façon stratégique afin de décrire la nature évolutive de l’économie et de la société canadiennes et de tirer des conclusions et des constats objectifs reposant sur des données scientifiques sur celle-ci. Pour étudier les questions de recherche, la Direction a recours à des méthodes de pointe, y compris la microsimulation et l’analyse prédictive, en se fondant sur une gamme de données administratives et d’enquête couplées et intégrées. Dans l’optique de l’accroissement de l’accès aux données, les données couplées de la DEA sont mises à la disposition des chercheurs et des décideurs externes pour appuyer la prise de décisions fondées sur des données probantes. La Direction diffuse les résultats de recherche sur divers supports (c.-à-d. des documents de recherche, des études, des infographies, des vidéos et des blogues) pour répondre aux besoins des utilisateurs. La Direction offre également un soutien en matière d’analyse et de la formation, de la rétroaction et des services d’assurance de la qualité au vaste éventail de programmes menés au sein et à l’extérieur de Statistique Canada.

Le présent document est un répertoire complet de l'information sur L'Enquête sociale générale (ESG). Il fournit une description du contenu de chacun des 18 cycles de ESG (par exemple : emploie du temps; l'entraide et le soutien social; la famille), de même que le contexte général, la population cible, et la méthode de collecte. Ce document contient également une liste des produits et services disponibles pour chacun des cycles.

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.

L'Enquête sur la population active du Canada (EPA) est la source officielle d'estimations mensuelles de l'emploi total et du chômage. Suite au recensement de 2011, l'EPA a connu un remaniement pour tenir compte de l’évolution des caractéristiques de la population et du marché du travail, pour s’adapter aux besoins actuels et prévus des utilisateurs de données et pour mettre à jour l’information géographique requise pour mener l’enquête. Le programme de remaniement qui a suivi le recensement de 2011 a mené à l'introduction d'un nouvel échantillon au début de l'année 2015. Cette publication est un ouvrage de référence sur les aspects méthodologiques de l'EPA, y compris la stratification, l'échantillonnage, la collecte, le traitement, la pondération, l'estimation, l'estimation de la variance et la qualité des données.

La base de données longitudinales sur l’immigration (BDIM) est une source importante et complète de données contribuant à mieux comprendre le comportement économique des immigrants. Il s’agit du seul ensemble annuel de données canadiennes permettant d’étudier les caractéristiques des immigrants au Canada au moment de leur admission ainsi que leur situation économique et leur mobilité régionale (interprovinciale) sur plus de 30 ans. La BDIM combine des fichiers de données administratives sur les admissions d’immigrants et sur les permis de résidence non permanente provenant d’Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada (IRCC) à des fichiers de données fiscales provenant de l’Agence du revenu du Canada (ARC). Ces données sont disponibles pour des immigrants déclarants admis à partir de 1980. Les dossiers de déclarants sont disponibles pour les immigrants déclarants depuis 1982.

Ce rapport vise à discuter des sources de données, des concepts et des variables de la BDIM, du couplage d’enregistrements, du traitement des données, de la diffusion, de l’évaluation des données et des indicateurs de qualité, de la comparabilité avec d’autres ensembles de données relatifs à l’immigration ainsi que des analyses que permet la BDIM.

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.

En plus de 70 ans, la méthodologie et le questionnaire ainsi que les techniques de collecte et de traitement de l'Enquête sur la population active (EPA) au Canada ont connu des changements importants. Le présent document résume ces changements par ordre chronologique et renvoie à des sources d'informations plus détaillées. Parmi les changements les plus importants figurent deux remaniements du questionnaire, qui se sont produits à environ 20 ans d'intervalle, soit en 1976 et en 1997.

Le Guide de l’enquête sur les postes vacants et les salaires (EPVS) porte sur le volet postes vacants, incluant un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte, le traitement et la qualité des données. Le volet salaires de l’EPVS sera traité dans une version ultérieure du guide, lorsque les données sur les salaires par profession seront diffusées.

Avant chacun des Recensements de la population, Statistique Canada entreprend un processus d'une durée de trois à quatre ans pour passer en revue le contenu du questionnaire du recensement en consultant les utilisateurs des données du recensement, en faisant des essais et en élaborant le contenu du questionnaire pour veiller à ce qu'il tienne compte de l'évolution de la société canadienne. Parmi les facteurs pris en compte pour élaborer le contenu, mentionnons les exigences législatives en ce qui concerne les besoins d'information, de programmes et de politiques, le fardeau imposé aux répondants pour répondre aux questions, les préoccupations relatives à la protection des renseignements personnels, les commentaires ressortis des consultations et des essais, la qualité des données, les coûts et les facteurs opérationnels, la comparabilité des données avec les données antérieures et la disponibilité de sources de données de rechange. Avant chaque recensement, Statistique Canada évalue le contenu du questionnaire en réalisant un test d’envergure. Le rapport de contenu présente les analyses des données recueillies à partir de ce test et les résultats permettent de peaufiner les questionnaires, la méthodologie et les systèmes utilisés pour le Programme du recensement.