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Ce produit est un guide de l'utilisateur des micro-données pour l'Enquête nationale sur l'utilisation des véhicules privés. L'objectif de cette enquête consiste à fournir des mesures de l'utilisation du carburant destiné aux véhicules ainsi qu'à dégager les facteurs déterminants pour l'utilisation du carburant. Ces informations fourniront la base des futures décisions politiques visant à réduire l'utilisation du carburant par les véhicules privés, et donc à diminuer les émissions nuisibles dans l'environnement.

À cette fin, il est important de tenter de comprendre la manière dont les consommateurs utilisent leurs véhicules, et ce afin d'être en mesure de concevoir des programmes adéquats de rentabilité énergétique ainsi que des programme énergétiques de rechange. On peut décrire ainsi les objectifs précis visés par l'enquête : fournir des estimations nationales de l'utilisation annuelle de carburant pour les véhicules privés (notamment les automobiles, les camionnettes et les camions); fournir des estimations nationales de la distance totale parcourue; déterminer les facteurs de sélection pour l'achat d'un véhicule; déterminer la manière dont les propriétaires de véhicules utilisent ces derniers; élaborer des profils des conducteurs selon le sexe, l'âge, l'état matrimonial, le revenu, le niveau d'études et le groupe professionnel; et élaborer des profils des véhicules selon le type de carrosserie, l'année du modèle, le nombre de cylindres, le genre de transmission et la climatisation.

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Les plans d'échantillonnage à deux phases permettent d'utiliser les données auxiliaires de diverses façons. Les auteurs débutent en passant en revue les différents aspects que peuvent prendre ces données dans les enquêtes à deux phases. Ils établissent ensuite la méthode en vertu de laquelle elles sont converties en poids calés dont on se sert pour créer de bons estimateurs d'un total d'une population. Le calage s'effectue en deux étapes: i) au niveau de la population et ii) à celui de l'échantillon de la première phase. Les auteurs montrent qu'on peut aussi dériver les estimateurs issus de calage par régression, également en deux temps. Ils examinent ces estimateurs dans un cas particulier, en l'occurrence quand les données auxiliaires portent sur quelques sous-ensembles de la population baptisés "groupes de calage". Les strates a posteriori en constituent l'illustration la plus simple. Suit une discussion sur l'estimation des domaines d'intérêt et de la variance. Enfin, les résultats sont appliqués à deux importants plans d'échantillonnage à deux phases en usage à Statistique Canada. La théorie générale concernant l'emploi des données auxiliaires dans l'échantillonnage à deux phases sera intégrée au Système généralisé d'estimation de Statistique Canada.

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Pour les sondages, il doit idéalement y avoir correspondance de un à un entre les unités de la base de sondage et les élements de la population-cible à l'étude. Dans bien des cas, toutefois, la base de sondage a une structure plusieurs à plusieurs, c'est-à-dire qu'une unité de la base de sondage peut être associée à de multiples éléments de la population-cible et, vice-versa, un élément de la population-cible peut être associé à de multiples unités de la base de sondage. C'est ce qui s'est produit dans le cadre d'une enquête sur les caractéristiques des immeubles, pour laquelle la base de sondage était constituée des adresses de voirie et les immeubles commerciaux formaient la population-cible. La base de sondage était complexe, car une même adresse pouvait correspondre à un seul immeuble, à plusieurs immeubles ou à une partie d'un immeuble. Nous présentons ici des estimateurs et des formules pour en calculer la variance, selon des plans d'échantillonnage aléatoire simple et stratifié, lorsque la base de sondage est de structure plusieurs à plusieurs.

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Les amateurs évaluent la méthode d'estimation par les moindres carrés pour les enquêtes répétitives. Ils proposent plusieurs estimateurs pour le niveau courant, le changement de niveau et le niveau moyen applicables à des périodes multiples. Suit la présentation de l'estimateur de régression récursif, méthode récursive permettant de calculer le meilleur estimateur linéaire sans biais d'après l'ensemble des périodes couvertes par l'enquête. On constate qu'il y a convergence de la régression récursive et que le nombre de dimensions de l'estimation est plafonné lorsque le nombre de périodes tend vers l'infini. La méthode récursive apporte une solution au problème de la complexité des calculs que suscite l'estimation non biaisée de la variance minimale dans les enquêtes répétitives. Les auteurs recourent aux données de la U.S. Current Population Survey pour comparer les différents estimateurs, avec deux genres de plan d'échantillonnage: le plan à renouvellement intermittent de la Current Population Survey et deux plans à renouvellement continu.

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Dans cet article, les auteurs examinent comment estimer la fréquence des classes d'une variable discrète associée aux réponses par le biais d'un modèle. L'estimation fait appel à une nouvelle méthode d'estimation des données d'enquête, étroitement liée à l'estimation par régression généralisée. Dans cette dernière, les données sur les variables auxiliaires sont intégrées à la méthode d'estimation par ajustement au moyen d'un modèle linéaire. Au lieu de recourir à un modèle linéaire pour les indicateurs de classe, nous décrivons la distribution combinée des indicateurs de classe par un modèle logistique multinominal. Les auteurs présentent des estimateurs de régression généralisés logistiques pour la fréquence des classes au sein d'une population et de divers domaines. Ils ont entrepris des essais de Monte Carlo sur des données simulées et les données réelles issues de l'Enquête sur la population active menée chaque mois par Statistics Finland. L'estimation de régression généralisée logistique donne de meilleurs résultats que l'estimation de régression ordinaire pour les petits domaines, en particulier les classes à faible fréquence.

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Soit A, le domaine de la population auquel on s’intéresse. Supposons qu’il est impossible d’identifier les éléments de A dans la base de sondage et qu’on ignore le nombre d’éléments que contient A. Supposons en outre qu’on prélève un échantillon de taille fixe (n par exemple) de la base de sondage et que la taille de l’échantillon du domaine résultant (appelons-la n_A) soit aléatoire. Le problème consiste à bâtir un intervalle de confiance pour un paramètre du domaine tel que 1’agrégat du domaine T_A = \sum_{i \in A} x_i. Habituellement, la solution consiste à redéfinir x_i en établissant x_i = 0 si i \notin A. Au lieu de construire un intervalle de confiance pour le total du domaine, on en construit donc un pour un total de la population, ce que permet de satisfaire la théorie de la distribution normale (de façon asymptotique pour n). Une autre solution consisterait à imposer des conditions à n_A et à bâtir des intervalles de confiance à couverture presque nominale, avec certaines hypothèses se rapportant à la population du domaine. Les auteurs évaluent la nouvelle approche de manière empirique au moyen de populations artificielles et des données de l’Occupational Compensation Survey du Bureau of Labor Statistics (BLS).

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Le présent article traite de méthodes efficaces d'estimation de la taille et des chiffres de la population, à partir de données extraites de listes multiplis et d'une base aréolaire indépendante. Ces travaux constituent un prolongement de la méthode proposée par Hartley (1962), qui porte sur deux bases de sondage générales. Un des principaux inconvénients des listes vient de ce que celles-ci sont habituellement incomplètes. Nous proposons dans cet article plusieurs méthodes pour pallier ces lacunes. Un plan d'échantillonnage mixte alliant l'utilisation d'une liste et d'une base aréolaire permet d'inclure des bases de sondage multiples et de couvrir entièrement la population-cible. Pour chaque combinaison de bases de sondage qui est proposée, nous indiquons les notations qui s'y rapportent, la fonction de vraisemblance et les estimateurs de paramètres. Nous présentons également les résultats d'une étude de simulation qui compare les diverses caractéristiques des estimateurs proposés.

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On émet l'hypothèse que la mobilité temporaire contribue à l'erreur de couverture au sein des ménages, car cette mobilité pourrait avoir une incidence sur la détermination du "lieu de résidence habituel", notion qui est couramment appliquée lorsqu'on dresse une liste de personnes dans le cadre d'enquêtes ou de recensements portant sur les ménages. Dans la présente communication, nous analysons divers types de mobilité temporaire, ainsi que les rapports existant entre ceux-ci et la détermination du lieu de résidence habituel. La mobilité temporaire est définie par le type de déplacement effectué à partir d'un seul lieu de résidence (où normalement on revient), au cours d'une période de référence de deux à trois mois. La typologie est établie à partir de deux aspects: la diversité des endroits visités et la fréquence des visites. À l'aide de données tirées de la U.S. Living Situation Survey (LSS), qui a été effectuée en 1993, on a identifié quatre types de mobilité temporaire. Dans le cas de deux catégories, on a constaté un comportement associé à des visites répétées et la présence d'un plus grand nombre de personnes qui ont tendance à échapper au dénombrement lors d'enquêtes et de recensements. La modélisation log-linéaire indique que les types de mobilité temporaire constituent une variable prédictive importante liée à la détermination du lieu de résidence habituel, même lorsqu'on tient compte du temps passé loin du ménage et des caractéristiques démographiques.

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Cette publication présente des tableaux, graphiques et analyses sur les caractéristiques des voyages et des Canadiens voyageant au Canada. Les caractéristiques de voyage présentées comprennent entre autres le but, les activités de loisirs, les moyens de transport, la durée, l'origine et la destination, et les dépenses. En plus de fournir de l'information au niveau national, la publication présente également certains tableaux au niveau des provinces et des régions métropolitaines.

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Cette publication annuelle contient des analyses détaillées et appuyées par de nombreux graphiques qui illustrent bien l'activité de la construction au cours de la dernière décennie. Les tableaux sont comparables à ceux de la publication mensuelle Permis de bâtir numéro 64-001-XPB au catalogue. De plus, la publication annuelle contient en supplément la révision du sommaire mensuel des données désaisonnalisées pour les trois dernières années.

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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.

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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).

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

Description : Le Guide des statistiques de l’assurance-emploi (SAE) résume la méthodologie de l’enquête et contient un dictionnaire des concepts et définitions utilisées par le programme.

Description : Le Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données.

Description : Le Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données. Le guide porte sur les deux volets de l'enquête, soit le volet sur les postes vacants, dont la fréquence est trimestrielle, et le volet sur les salaires, dont la fréquence est annuelle.

Description : Le Guide de l'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures de travail contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données. Il contient également une description des produits et services d'information de même que le questionnaire de l'enquête.

Description : Cette publication électronique présente la méthodologie sous-jacente à la production des tables de mortalité pour le Canada, les provinces et les territoires.

Description : Le Guide de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données.

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Le Guide de l’Enquête sur les postes vacants et les salaires contient un dictionnaire de concepts et de définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l’enquête, la collecte et le traitement des données et la qualité des données.

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Le Guide de l'Enquête sur la population active contient un dictionnaire des concepts et définitions et traite de sujets tels que la méthodologie de l'enquête, la collecte et le traitement des données, la qualité des données et les produits et services d'information. Il contient également une description géographique des régions infraprovinciales de même que le questionnaire de l'enquête.

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Ce document réunit des lignes directrices et des listes de contrôles liées à de nombreuses questions dont on doit tenir compte dans la poursuite des objectifs de qualité que sous-tend l'exécution des activités statistiques. Le document s'attarde principalement à la façon d'assurer la qualité grâce à la conception ou à la restructuration efficace et adéquate d'un projet ou d'un programme statistique, des débuts jusqu'à l'évaluation, la diffusion et la documentation des données. Ces lignes directrices sont fondées sur les connaissances et l'expérience collective d'un grand nombre d'employés de Statistique Canada. On espère que les Lignes directrices concernant la qualité seront utiles au personnel chargé de la planification et de la conception des enquêtes et d'autres projets statistiques, ainsi qu'à ceux qui évaluent et analysent les résultats de ces projets.

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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.