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On utilise la base de sondage de l'Enquête sur la population active afin de tirer un échantillon d'environ 22 000 ménages pour l'Enquête nationale sur la santé de la population (ENSP). L'échantillon est distribué entre quatre périodes trimestrielles de collecte. Dans chacun des ménages, certains renseignements sommaires sont réunis auprès de tous les membres du ménage puis un membre du ménage, âgé de 12 ans et plus, choisi au hasard répond en plus à une interview en profondeur.

Le questionnaire porte sur l'état de santé, l'utilisation des services de santé, les déterminants de la santé et un éventail de facteurs démographiques et économiques. Par exemple, pour les renseignements recueillis sur l'état de santé, il y a un indice de l'état de santé ainsi que des données sur les affections chroniques, sur les restrictions d'activités et sur la perception qu'a le répondant de la santé. L'utilisation des services de santé est évaluée au moyen de visites aux prestateurs de soins de santé, traditionnels et non traditionnels, et de questions sur les médicaments et drogues. Parmi les déterminants de la santé, on retrouve l'usage du tabac, la consommation d'alcool, l'activité physique; en outre, on insistera plus particulièrement, pour la première enquête, sur certains facteurs psycho-sociaux pouvant avoir une incidence sur la santé, notamment le stress, l'estime de soi et le soutien social. Les renseignements démographiques et économiques comprennent l'âge, le sexe, la scolarité, l'origine ethnique, le revenu du ménage et la situation vis-à-vis de l'activité.

Ce fichier de microdonnées, créé à l'intention des utilisateurs, contient des données non agrégées de la population autochtone, adulte: les personnes qui s'identifient à leur(s) origine(s) autochtone(s) et celles qui ne s'identifient pas. Pour les personnes qui s'identifient, ce fichier contient plus de 700 variables provenant de l'enquête de 1991 telles que le groupe auquel elles s'identifient, la compétence linguistique, l'incapacité, les conditions chroniques de santé, l'éducation, l'emploi et certaines variables du Recensement de 1991 comme le revenu, l'état matrimonial et la fécondité. Ces mêmes variables, provenant du Recensement, sont également disponibles pour les personnes qui ne s'identifient pas à un groupe autochtone.

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 crise du pétrole au milieu des années soixante-dix a suscité une nouvelle prise de conscience parmi les Canadiens au sujet de l’importance de conserver l’énergie. Les programmes publics auxquels cette crise a donné naissance dans le secteur des transports exigeaient des données de base sur la consommation de carburant des véhicules automobiles routiers utilisés dans les conditions de circulation propres au Canada. Cet exposé décrit l’Enquête sur la consommation de carburant des automobiles qui a été élaborée conjointement par Statistique Canada et Transports Canada afin de répondre ces besoins en renseignements. La méthodologie de cette enquête est résumée ici et quelques exemples des résultats obtenus sont présentés. Enfin, on examine quelques possibilités pour l’évolution future de cette enquête et de l’ensemble des statistiques sur l’utilisation des véhicules automobiles.

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.

Une limite importante des méthodes actuelles de vérification automatique des données tient au fait que toutes les vérifications sont traitées comme des contraintes fermes. Autrement dit, un rejet à la vérification suppose systématiquement une erreur dans les données. Par contre, dans le cas de la vérification manuelle, les spécialistes du domaine recourent aussi à de très nombreuses vérifications avec avertissement, c'est-à-dire des contraintes destinées à repérer les valeurs et combinaisons de valeurs qui sont suspectes mais pas forcément incorrectes. L'incapacité des méthodes de vérification automatique à traiter les vérifications avec avertissement explique partiellement pourquoi, en pratique, de nombreuses différences sont constatées entre les données vérifiées manuellement et celles vérifiées automatiquement. L'objet du présent article est de présenter une nouvelle formulation du problème de localisation des erreurs qui permet de faire la distinction entre les vérifications avec rejet (hard edits) et les vérifications avec avertissement (soft edits). En outre, il montre comment ce problème peut être résolu grâce à une extension de l'algorithme de localisation des erreurs de De Waal et Quere (2003).

Il est courant que les organismes d'enquête fournissent des poids de rééchantillonnage dans les fichiers de données d'enquête. Ces poids de rééchantillonnage servent à produire de manière simple et systématique des estimations valides et efficaces de la variance pour divers estimateurs. Cependant, la plupart des méthodes existantes de construction de poids de rééchantillonnage ne sont valides que pour des plans d'échantillonnage particuliers et nécessitent habituellement un très grand nombre de répliques. Dans le présent article, nous montrons d'abord comment produire les poids de rééchantillonnage en se basant sur la méthode décrite dans Fay (1984) de manière que l'estimateur de la variance par rééchantillonnage résultant soit algébriquement équivalent à l'estimateur de la variance par linéarisation entièrement efficace pour tout plan d'échantillonnage donné. Puis, nous proposons une nouvelle méthode de calage des poids afin que l'estimation soit simultanément efficace et parcimonieuse au sens où un petit nombre de jeux de poids de rééchantillonnage peuvent produire des estimateurs de la variance par rééchantillonnage valides et efficaces pour les paramètres de population importants. La méthode que nous proposons peut être conjuguée aux méthodes de rééchantillonnage existantes pour les enquêtes complexes à grande échelle. Nous discutons également de la validité des méthodes proposées et de leur extension à certains plans d'échantillonnage équilibrés. Les résultats de simulations montrent que les estimateurs de variance que nous proposons suivent très bien les probabilités de couverture des intervalles de confiance. Les stratégies que nous proposons auront vraisemblablement des répercussions sur la façon de produire les fichiers de données d'enquête à grande diffusion et d'analyser ces ensembles de données.

L'enquête SILC (Statistics on Income and Living Conditions) est une enquête européenne annuelle visant à mesurer la répartition des revenus, la pauvreté et les conditions de vie de la population. Elle est réalisée en Suisse depuis 2007 selon un schéma rotatif de quatre panels qui permet de produire à la fois des estimations transversales et des estimations longitudinales. Dans cet article, nous abordons le problème de l'estimation de la variance des indicateurs transversaux sur la pauvreté et l'exclusion sociale retenus par Eurostat. Nos calculs tiennent compte de la non-linéarité des estimateurs, de la non-réponse totale à différentes phases d'enquête, du sondage indirect et du calage. Nous adaptons la méthode d'estimation de variance en cas de non-réponse après un partage des poids proposée par Lavallée (2002) et obtenons un estimateur de variance asymptotiquement sans biais et très simple à programmer.

Une question fréquente concernant les enquêtes longitudinales est celle de savoir comment combiner les différentes cohortes. Dans le présent article, nous présentons une nouvelle méthode qui permet de combiner différentes cohortes et d'utiliser toutes les données à notre disposition dans une enquête longitudinale pour estimer les paramètres d'un modèle semi-paramétrique qui relie la variable réponse à un jeu de covariables. La procédure s'appuie sur la méthode des équations d'estimation généralisées pondérées pour traiter les données manquantes pour certaines vagues dans les enquêtes longitudinales. Notre méthode s'appuie, pour l'estimation des paramètres du modèle, sur un cadre de randomisation conjointe qui tient compte à la fois du modèle de superpopulation et de la sélection aléatoire selon le plan de sondage. Nous proposons aussi une méthode d'estimation de la variance sous le plan et sous randomisation conjointe. Pour illustrer la méthode, nous l'appliquons à l'enquête Survey of Doctorate Recipients réalisée par la National Science Foundation des États-Unis.

On recourt au sondage indirect quand la base de sondage ne coïncide pas avec la population cible, mais est reliée à celle-ci. L'estimation se fait alors par la Méthode généralisée du partage des poids (MGPP) qui est une procédure sans biais (voir Lavallée 2002, 2007). Dans le cas des enquêtes économiques, le sondage indirect s'applique comme suit : la base de sondage comprend les établissements, tandis que la population cible comprend les entreprises. Les entreprises sont sélectionnées au travers de leurs établissements. Cela permet de procéder à une stratification en fonction des caractéristiques des établissements au lieu de celles des entreprises. Comme les distributions des variables d'intérêt des établissements sont généralement très asymétriques (une faible proportion des établissements couvre la majeure partie de l'économie), la MGPP produit des estimations sans biais, mais dont la variance peut être importante. L'objectif du présent article est de proposer certaines corrections des poids en vue de réduire la variance des estimations dans le contexte des populations asymétriques, tout en maintenant l'absence de biais de la méthode. Après un court aperçu du sondage indirect et de la MGPP, nous décrivons les corrections qu'il faut apporter à cette dernière. Nous comparons les estimations obtenues en appliquant ces corrections à celles que donne la MGPP originale en nous servant d'un petit exemple numérique et de données réelles tirées du Registre des entreprises de Statistique Canada.

Nous considérons deux méthodes distinctes d'autocalage pour l'estimation des moyennes de petit domaine fondée sur le modèle au niveau du domaine de Fay-Herriot (FH), à savoir la méthode de You et Rao (2002) appliquée au modèle FH et la méthode de Wang, Fuller et Qu (2008) basée sur des modèles augmentés. Nous établissons un estimateur de l'erreur quadratique moyenne de prédiction (EQMP) de l'estimateur de You-Rao (YR) d'une moyenne de petit domaine qui, sous le modèle vrai, est correct jusqu'aux termes de deuxième ordre. Nous présentons les résultats d'une étude en simulation du biais relatif de l'estimateur de l'EQMP de l'estimateur YR et de l'estimateur de l'EQMP de l'estimateur de Wang, Fuller et Qu (WFQ) obtenu sous un modèle augmenté. Nous étudions aussi l'EQMP et les estimateurs de l'EQMP des estimateurs YR et WFQ obtenus sous un modèle mal spécifié.

Nous considérons une estimation prudente de la variance pour l'estimateur de Horvitz-Thompson d'un total de population sous des plans d'échantillonnage avec probabilités d'inclusion par paire nulles, appelés plans « non mesurables ». Nous décomposons l'estimateur de variance de Horvitz-Thompson classique sous ce genre de plan et caractérisons le biais de manière précise. Nous élaborons une correction du biais qui est garantie d'être faiblement prudente (non biaisée négativement) quelle que soit la nature de la non-mesurabilité. L'analyse jette de la lumière sur les conditions sous lesquelles l'estimateur de variance de Horvitz-Thompson classique donne de bons résultats malgré la non-mesurabilité et où la correction du biais prudente peut être meilleure que les approximations utilisées habituellement.

Le présent document décrit la mise en oeuvre de la composante sur l'air intérieur de l'Enquête canadienne sur les mesures de la santé et présente de l'information sur les taux de réponse et les résultats des échantillons de contrôle de la qualité sur le terrain.

À l'automne 2008, Statistique Canada, en collaboration avec Ressources humaines et Développement social Canada (RHDSC) et le milieu universitaire canadien, a réalisé, sur le terrain, l'Enquête pilote par panel auprès des ménages canadiens (EPMC pilote). Le présent document décrit l'historique du projet, les mesures prises pour élaborer l'enquête pilote et les résultats d'une série d'analyses des données recueillies.

La qualité des enquêtes est un concept multidimensionnel issu de deux démarches de développement distinctes. La première démarche suit le paradigme de l'erreur d'enquête totale, qui repose sur quatre piliers dont émanent les principes qui guident la conception de l'enquête, sa mise en oeuvre, son évaluation et l'analyse des données. Nous devons concevoir les enquêtes de façon que l'erreur quadratique moyenne d'une estimation soit minimisée compte tenu du budget et d'autres contraintes. Il est important de tenir compte de toutes les sources connues d'erreur, de surveiller les principales d'entre elles durant la mise en oeuvre, d'évaluer périodiquement les principales sources d'erreur et les combinaisons de ces sources après l'achèvement de l'enquête, et d'étudier les effets des erreurs sur l'analyse des données. Dans ce contexte, on peut mesurer la qualité d'une enquête par l'erreur quadratique moyenne, la contrôler par des observations faites durant la mise en oeuvre et l'améliorer par des études d'évaluation. Le paradigme possède des points forts et des points faibles. L'un des points forts tient au fait que la recherche peut être définie en fonction des sources d'erreur et l'un des points faibles, au fait que la plupart des évaluations de l'erreur d'enquête totale sont incomplètes, en ce sens qu'il est impossible d'inclure les effets de toutes les sources. La deuxième démarche est influencée par des idées empruntées aux sciences de la gestion de la qualité. Ces sciences ont pour objet de permettre aux entreprises d'exceller dans la fourniture de produits et de services en se concentrant sur leurs clients et sur la concurrence. Ces idées ont eu une très grande influence sur de nombreux organismes statistiques. Elles ont notamment amené les fournisseurs de données à reconnaître qu'un produit de qualité ne peut pas être obtenu si la qualité des processus sous-jacents n'est pas suffisante et que des processus de qualité suffisante ne peuvent pas être obtenus sans une bonne qualité organisationnelle. Ces divers niveaux peuvent être contrôlés et évalués au moyen d'ententes sur le niveau de service, de sondages auprès des clients, d'analyses des paradonnées en recourant au contrôle statistique des processus et d'évaluations organisationnelles en se servant de modèles d'excellence opérationnelle ou d'autres ensembles de critères. À tous les niveaux, on peut rehausser la qualité en lançant des projets d'amélioration choisis selon des fonctions de priorité. L'objectif ultime de ces projets d'amélioration est que les processus concernés s'approchent progressivement d'un état où ils sont exempts d'erreur. Naturellement, il pourrait s'agir d'un objectif impossible à atteindre, mais auquel il faut tenter de parvenir. Il n'est pas raisonnable d'espérer obtenir des mesures continues de l'erreur d'enquête totale en se servant de l'erreur quadratique moyenne. Au lieu de cela, on peut espérer qu'une amélioration continue de la qualité par l'application des idées des sciences de la gestion ainsi que des méthodes statistiques permettra de minimiser les biais et d'autres problèmes que posent les processus d'enquête, afin que la variance devienne une approximation de l'erreur quadratique moyenne. Si nous y arrivons, nous aurons fait coïncider approximativement les deux démarches de développement.

Le Dr J. Douglas Willms et les membres de son personnel à l'Institut canadien de recherche en politiques sociales (ICRPS) de l'Université du Nouveau-Brunswick (campus de Fredericton) ont élaboré un ensemble de fichiers à l'intention des chercheurs qui s'intéressent aux ensembles de données de l'Enquête longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes (ELNEJ) de Statistique Canada. « Les Fichiers », qui se composent des données et de la syntaxe de la SSTE, visent à aider les chercheurs à mener des analyses longitudinales à efficacité accrue, au moyen des données de l'ELNEJ.

Deux interviews annuelles sont réalisées pour l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) : une sur le travail, en janvier, et l'autre, sur le revenu, en mai. Les données sont recueillies au moyen d'une méthode d'interview assistée par ordinateur; il n'y a donc pas de questionnaires papier pour la collecte. Les questions, les réponses et le déroulement de l'interview sur le travail et le revenu sont décrits dans d'autres documents de recherche de l'EDTR. Ce document présente les renseignements de la partie Entrée Sortie de l'interview 2004 sur le travail et de l'interview sur le revenu (pour l'année de référence 2003).

La composante Entrée Sortie est répartie en cinq modules différents. Le module Entrée correspond à la première série de données recueillies. Il sert à mettre à jour les données sur la composition du ménage et le lieu de résidence. Pour chaque personne signalée au module Entrée, le module Démographique permet de réunir (ou de mettre à jour) le nom de la personne, la date de naissance, le sexe, et l'état matrimonial. Ensuite, le module Liens de parenté permet de réunir (ou de mettre à jour) le lien entre chaque répondant et tous les autres membres du ménage. Aucune donnée pour le module Liens de parenté n'est recueillie en mai lors de l'interview sur le revenu. Le module Sortie comprend des questions sur l'identité de la personne avec qui communiquer pour la prochaine interview et les noms, numéros de téléphone et adresses de deux personnes-ressources à utiliser seulement si un dépistage des répondants est requis ultérieurement. Un aperçu du module Dépistage est également inclus dans ce document.

L'entrevue sur le travail pour l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) est réalisée à chaque année au mois de janvier au moyen de l'interview assistée par ordinateur (IAO); il n'y a pas de questionnaires imprimés pour la collecte. Le présent document est le rapprochement écrit de l'IAO, ou du questionnaire.

Une interview sur le travail est recueillie pour tous les répondants âgés de 16 ans et plus. En janvier 2004, les données pour l'année de référence 2003 ont été recueillies auprès des panels 3 et 4. Le panel 3, qui en est à sa cinquième année, regroupe environ 17 000 ménages, et le panel 4, qui en est à sa deuxième année, compte lui aussi quelque 17 000 ménages.

Le présent document brosse un tableau de la structure de l'interview sur le travail de janvier 2004 (pour l'année de référence 2003) en présentant la formulation des questions, les réponses possibles, et le cheminement des questions.

L'objectif de ce rapport est de faire état des données nationales sur les Autochtones qui entrent en contact en tant que délinquants et victimes avec le système de justice pénale. Le rapport examine la collecte actuelle et éventuelle de données sur l'identité autochtone des individus au moyen de diverses enquêtes sur le système de justice que réalise Statistique Canada ainsi que les enjeux que présentent ces enquêtes en ce qui a trait à la collecte des données. Il renferme certaines indications de la qualité des données. Les données et les sources sont examinées en tenant compte des besoins d'information des secteurs de la justice et de la politique sociale, de même qu'en relation avec la méthode privilégiée employée pour mesurer l'identité autochtone à Statistique Canada. Les sources de données consultées comprennent le Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l'affaire, l'Enquête sur l'homicide, l'Enquête intégrée sur les tribunaux de juridiction criminelle, l'Enquête sur les services correctionnels pour adultes, l'Enquête sur les services communautaires et le placement sous garde des jeunes, l'Enquête sur les mesures de rechange pour les jeunes, l'Enquête sur les maisons d'hébergement, l'Enquête sur les services aux victimes, et l'Enquête sociale générale sur la victimisation. Enfin, le rapport décrit brièvement les efforts déployés dans d'autres pays pour améliorer l'information juridique sur leurs populations autochtones.

Cet article est une introduction ainsi qu'une discussion sur les modifications apportées aux estimations de l'Enquête sur la population active en janvier 2005. Parmi ces modifications on retrouve notamment l'ajustement de toutes les estimations de l'EPA en fonction des chiffres de population basés sur le Recensement de 2001, des mise à jour aux systèmes de classification des industries et des occupations ainsi que des changements au remaniement de l'échantillon.

Dans ce guide, on présente de l'information susceptible d'intéresser les utilisateurs de données provenant de l'Enquête sur les dépenses des ménages. Dans le cadre de cette enquête, on recueille des données sur les habitudes de dépenses, les caractéristiques des logements et de l'équipement ménager des ménages canadiens.

Ce guide comprend les définitions des termes et des variables de l'enquête, ainsi que des descriptions sur les méthodes de l'enquête et la qualité des données. Il contient aussi une section décrivant les statistiques pouvant être produites au moyen des données sur les dépenses (dont la part consacrée au budget, la part de marché et les agrégats).

Ce rapport constitue un guide concis destiné aux utilisateurs des données sur le revenu du recensement. Il présente une description générale des diverses étapes du recensement de 2001, depuis celle de la collecte des données jusqu'à celle de la diffusion en passant par le traitement des cas de non-réponse. Il comprend également des descriptions des changements apportés aux données sur le revenu au cours des diverses étapes de traitement ainsi que des données sommaires sur ces changements. À des fins de comparaison, des données tirées des comptes nationaux et de sources de données fiscales, à un niveau d'agrégation élevé, sont également fournies afin de mettre en contexte la qualité des données sur le revenu du recensement de 2001. Le rapport renferme aussi, à l'intention des utilisateurs désireux de comparer les données sur le revenu d'un recensement à l'autre, des explications sur les changements apportés, au fil des ans, au contenu ayant trait au revenu et à la couverture de l'univers. Il présente finalement une description complète de tous les produits du recensement renfermant des données sur le revenu.

Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2002. Ces indicateurs de qualité, tels que les coefficients de variation, les taux de non-réponse, les taux de glissement et les taux d'imputation, permettent aux utilisateurs d'interpréter les données.

Ce rapport renferme une définition sur le concept de lieu de travail en 2001 et sur la géographie du lieu de travail, ainsi qu'un texte normalisé sur la collecte des données et la couverture (méthodes de collecte des données, études spéciales sur la couverture, échantillonnage et pondération, contrôle et suivi, considérations sur la couverture et le contenu). Il contient également des textes généraux et spécialisés sur l'assimilation des données (codage automatisé et interactif), sur le contrôle et l'imputation ainsi que sur l'évaluation des données. Enfin, ce rapport technique contient une section traitant de la comparabilité des données dans le temps.

Cet article présente une base conceptuelle permettant de définir la culture en utilisant les systèmes de classification de Statistique Canada. Le Cadre canadien pour les statistiques culturelles 2004 a été révisé. Une nouvelle série de publications sur le Cadre canadien pour les statistiques de la culture 2011 (produit no 87-542-X au catalogue) est maintenant disponible.