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Dans ce document de travail, on présente la nature et les utilisations de la structure géographique dans le cadre de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) et on explique comment les statistiques sur le faible revenu dépendent des concepts géographiques. On décrit également la méthode de dérivation des données géographiques pour les fichiers de la première vague (année de référence 1993) de l'EDTR ainsi que les améliorations apportées pour la diffusion de la deuxième vague (année de référence 1994).

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Dans ce document, on présente les résultats de la comparaison établie entre le nombre estimatif de personnes occupées et celui des personnes en chômage, à partir des données de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) et de l'Enquête sur la population active (EPA) pour 1993.

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L'estimation des effectifs de population par âge, sexe, état matrimonial par provinces, est une entreprise difficile surtout à cause des migrations. En effet, on ne peut caractériser le migrant que par ses déclarations au recensement. Jusqu'en 1991, le recensement ne comportait que la question sur le lieu de résidence cinq ans auparavant. Ainsi, l'individu qui avait cinq ans auparavant une résidence différente était considéré comme un migrant et en tant que tel on lui attribuait au moment de sa migration les caractéristiques qu'il déclarait au recensement. Or, il avait eu cinq ans pour en changer, en particulier son état matrimonial.

Depuis 1991, le recensement pose la question sur la résidence un an auparavant. La même démarche fait attribuer au migrant, au moment de sa migration, des caractéristiques qui selon toute vraisemblance risque davantage d'être les mêmes que celles qu'il déclare. Il n'a eu qu'une seule année pour en changer.L'article décrit en détail les méthodes utilisées maintenant par Statistique Canada pour estimer les caractéristiques des migrants et mesure les avantages par rapport à l'utilisation de la mobilité sur cinq ans.

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Le cycle 10 a permis de recueillir des données auprès de personnes âgées de 15 ans et plus et mettait l'accent sur la famille. Au nombre des divers sujets traités, on compte les antécédents matrimoniaux, les unions libres, les enfants biologiques et adoptés et les enfants d'unions antérieures, l'origine familiale, le départ des enfants et les intentions de fécondité.

La population cible de l'ESG (Enquête sociale générale) se composait de toutes les personnes de 15 ans et plus vivant dans un ménage privé dans l'une des dix provinces.

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Il existe des méthodes bien connues dues à Deville et Sárndal (1992) qui permettent de corriger les poids d'échantillonnage de façon à respecter les contraintes d'étalonnage et les restrictions applicables à la fourchette de valeurs. Les estimateurs qui en résultent s'appellent estimateurs de calage. Il existe également une méthode antérieure, peut-être moins bien connue, due à Huang et Fuller (1978). De plus, d'autres méthodes ont été élaborées par Singh (1993), qui a montré que, comme les résultats de Deville-Sárndal l'indiquent, toutes ces méthodes sont asymptotiquement équivalentes à la méthode de régression. Le présent article comporte trois objectifs: i) fournir une justification heuristique simple pour tous les estimateurs de calage, y compris ceux qui sont bien connus et moins bien connus, en adoptant une stratégie non traditionnelle; il s'agit d'abord de choisir un modèle (au lieu de la fonction de distance) pour le coefficient de correction des poids, et, ensuite, de montrer qu'une méthode appropriée d'ajustement des modèles correspond à la solution de minimisation de la distance; ii) offrir aux praticiens des algorithmes de calcul rapide; iii) comparer différentes méthodes du point de vue de la distribution des coefficients de correction des poids, des estimations ponctuelles, de la précision estimée et du nombre de calculs à effectuer en citant des exemples numériques fondés sur un ensemble de données réelles. Il est possible de formuler des observations intéressantes à l'aide d'une analyse descriptive de résultats numériques indiquant que, même si toutes les méthodes de calage ressemblent à la méthode de régression en ce qui concerne les limites larges, elles comportent des différences pour ce qui est des limites étroites.

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L'utilisation de données auxiliaires dans les méthodes d'estimation des enquêtes complexes, notamment l'Enquête sur la population active de Statistique Canada, ne cesse de se perfectionner. L'estimation par régression et l'estimation par itération du quotient étaient naguère les méthodes les plus courantes pour intégrer les données auxiliaires à l'estimation. Il arrivait toutefois que les poids associés à l'estimateur soient négatifs ou hautement positifs. Les progrès théoriques réalisés récemment par Deville et Sárndal (1992) en vue de la construction de poids "restrictifs" que l'on peut assujettir à une valeur positive et à un plafond nous ont incités à étudier les propriétés des estimateurs en résultant. Nous examinons ici les propriétés de diverses méthodes servant à engendrer des poids de ce genre et la variance estimative correspondante. Nous nous intéresserons en particulier à deux méthodes d'estimation de la variance en recourant à une simulation de Monte Carlo articulée sur les données de l'Enquête sur la population active. Il s'agit en l'occurrence des méthodes du jackknife et de la linéarisation de Taylor. On en conclut que les estimateurs ponctuels et les estimateurs de la variance n'entraînent qu'un biais minime, même avec l'application de sérieuses "restrictions" aux poids finals.

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Dans cet article, les auteurs comparent empiriquement trois méthodes d'estimation - par régression, par régression restreinte au moyen de la méthode dite de la personne principale - utilisées dans une enquête-ménage sur les dépenses de consommation. Les trois méthodes sont appliquées à la stratification a posteriori, qui est importante dans de nombreuses enquêtes-ménages afin de corriger le sous-dénombrement de la population cible. Dans les recensements externes, on dispose habituellement de chiffres de population pour des strates a posteriori pour les personnes, mais non pour les ménages. Si on a besoin d'estimations par ménage, on doit assigner un facteur de pondération unique à chaque ménage, tout en utilisant le nombre de personnes pour la stratification a posteriori. On y parvient facilement en employant des estimateurs de régression pour les totaux ou les moyennes, et en utilisant le nombre de personnes dans les données auxiliaires de chaque ménage. L'estimation par régression restreinte permet de mieux calculer les facteurs de pondération, car on contrôle les valeurs extrêmes et l'on peut obtenir des estimateurs présentant une variance moindre que les estimateurs de Horvitz-Thompson, tout en respectant les totaux de contrôle de la population. Les méthodes de régression permettent également d'utiliser des contrôles pour les chiffres au niveau des personnes et des ménages et pour les données auxiliaires quantitatives. Avec la méthode dite de la personne principale, les personnes sont classées dans les strates a posteriori, et les facteurs de pondération pour les personnes font l'objet d'un rajustement par quotient afin d'obtenir des totaux de contrôle de la population. De la sorte, chaque personne dans un ménage peut se voir attribuer un facteur de pondération différent. Le facteur de pondération associé à la "personne principale" est alors choisi comme facteur de pondération pour le ménage. Nous comparerons les moyennes calculées à partir des trois méthodes, ainsi que leurs erreurs-types estimées, pour un certain nombre de dépenses tirées de l'enquête sur les dépenses de consommation parrainée par le Bureau of Labor Statistics.

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Dans le présent article, nous présentons une méthode qui permet d'estimer l'intervalle de confiance de la moyenne d'une population finie quand on dispose de certaines données auxiliaires. Comme l'ont montré Royall et Cumberland grâce à une série d'études empiriques, l'application naïve des méthodes existantes de construction des intervalles de confiance de la moyenne d'une population aboutit parfois à de très médiocres probabilités conditionnelles de couverture subordonnées à la moyenne d'échantillon de la covariable. Le cas échéant, nous proposons de transformer les données pour améliorer la précision de l'approximation normale. Puis, d'après les données transformées, nous faisons une inférence quant à la moyenne de la population originale et intégrons les données auxiliaires à l'inférence soit directement, soit par calage au moyen d'une fonction empirique de vraisemblance. Nous appliquons notre méthode, qui est basée sur le plan de sondage, à six populations réelles et constatons que, dans les cas où la transformation est nécessaire, elle donne de bons résultats comparativement à la méthode de régression habituelle.

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Les résultats des études du panel partiel de la Current Population Survey révèlent que l'interview téléphonique assistée par ordinateur centralisée (ITAOC) a un effet sur l'estimation de la population active. Une hypothèse est que l'ITAOC accroît la probabilité que le répondant modifie sa déclaration au sujet de sa situation vis-à-vis de l'activité. Le test de McNemar à double échantillon permet de tester cette hypothèse: celle qui nous intéresse est que les changements marginaux relevés dans les tableaux des deux échantillons indépendants sont égaux. Les auteurs présentent deux variantes du test adaptées aux données d'enquêtes complexes, ainsi que leur application aux données du panel partiel de l'enquête parallèle à la Current Population Survey et à celles du projet d'intégration de l'ITAOC à la Current Population Survey.

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Les travaux sur les enquêtes par échantillonnage exigent souvent qu'on recoure aux estimateurs des composantes de la variance associés à l'échantillonnage, à l'intérieur des unités primaires d'échantillonnage et entre celles-ci. Dans ce genre de travail, il peut s'avérer important d'avoir une idée de la stabilité des estimateurs des composantes de la variance, bref de savoir si ces estimateurs présentent une variance relativement faible. Nous examinerons ici plusieurs façons de mesurer la stabilité des estimateurs des composantes de la variance reposant sur le plan d'échantillonnage et des quantités connexes, d'après les données. Dans le développement, on mettra en relief les méthodes applicables aux enquêtes caractérisées par un nombre moyen ou important de strates et un petit nombre d'unités primaires d'échantillonnage par strate. Nous attirons principalement l'attention sur la variance intrinséque d'un estimateur de la variance intra-UPÉ et sur deux termes connexes se rapportant aux degés de liberté. Une méthode de simulation permet d'établir si la stabilité observée est cohérente avec les hypothèses types sur la stabilité de l'estimateur de la variance. Nous présentons aussi deux séries de mesures de stabilité pour les estimateurs des composantes de la variance inter-UPÉ reposant sur le plan d'échantillonnage et le ratio de la variance globale avec la variance intra-UPÉ. Les méthodes proposées sont appliquées aux données venant des interviews et des examens de la U.S. Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III). Les résultats montrent que les propriétés de la stabilité véritable peuvent changer sensiblement d'une variable à l'autre. Par ailleurs, pour certaines variables, les estimateurs de la variance intra-UPÉ semblent considérablement moins stables qu'on aurait pu s'y attendre consécutivement à un simple dénombrement des unités secondaires de chaque strate.

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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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Dans cette note brève, nous montrons que l'échantillonnage aléatoire sans remise et l'échantillonnage de Bernoulli ont à peu près la même entropie quand la taille de la population est grande. Nous donnons un exemple empirique en guise d'illustration.

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Cette publication montre comment concevoir et mener un recensement ou une enquête par sondage. Le lecteur y trouvera une explication des concepts fondamentaux des enquêtes et des façons de concevoir des sondages efficaces et de qualité. Cette publication s'adresse à ceux qui planifient, mènent, ou gèrent une enquête et aux étudiants des cours de conception d'enquête.

Le livre fournit de l'information concernant:

-la planification et la gestion d'une enquête ;-la formulation des objectifs d'enquête et la conception de questionnaire; -les différents paramètres qui gouvernent la conception d'une enquête (par échantillon ou par recensement, la population visée par l'enquête, la base de sondage, les sources possible d'erreur); -le choix de la méthode de collecte (autodénombrement, interview sur place ou téléphonique, interview assistée par ordinateur ou au moyen d'un questionnaire papier);-l'organisation et la gestion de la collecte de données; -le calcul de la taille d'échantillon, la répartition de l'échantillon aux strates et le tirage de l'échantillon; -les méthodes d'estimation ponctuelle et d'estimation de la variance, et l'analyse des données; -l'utilisation des données administratives durant la conception ou l'estimation; -le traitement des données (ce qui se passe entre la collecte et l'estimation), de même que différentes méthodes de contrôle et d'assurance de la qualité visant à réduire les erreurs durant les différentes étapes de l'enquête;-la diffusion des données et le contrôle de la divulgation.

Cette publication comporte également une étude de cas pour illustrer les diverses étapes de la mise en place d'une enquête auprès de ménages, en utilisant les méthodes et les principes présentés dans le livre. Auparavant, cette publication était seulement offerte en format imprimé et Publiée pour la première fois en octobre 2003.

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Les méthodes de calage, telles que la poststratification, s'appuient sur de l'information auxiliaire pour accroître l'efficacité des estimations par sondage. L'hypothèse est que les totaux de contrôle, en fonction desquels les poids de sondage sont poststratifiés (ou calés), sont les valeurs de population. Toutefois, les totaux de contrôle sont souvent estimés d'après d'autres enquêtes. De nombreux chercheurs appliquent les estimateurs classiques d'estimation de la variance par poststratification à des situations où les totaux de contrôle sont estimés, supposant donc que toute variance d'échantillonnage supplémentaire associée à ces totaux estimés est négligeable. Le but de l'étude présentée ici est d'évaluer des estimateurs de la variance pour des plans de sondage stratifiés à plusieurs degrés, sous une poststratification en fonction de totaux de contrôle estimés (CE) en utilisant des valeurs de contrôle sans biais par rapport au plan. Nous comparons les propriétés théoriques et empiriques des estimateurs de variance par linéarisation et par le jackknife pour un estimateur poststratifié d'un total de population. Nous donnons des exemples des effets qu'ont sur les variances divers niveaux de précision des totaux de contrôle estimés. Notre étude donne à penser que i) les estimateurs de variance classiques peuvent sous-estimer considérablement la variance théorique et que ii) deux estimateurs de variance par poststratification CE peuvent atténuer le biais négatif.

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La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.

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Afin de permettre la collecte de données de bonne qualité, la section de la méthodologie de collecte des données (DCM pour Data Collection Methodology) offre des conseils et un appui d'expert en ce qui concerne la conception des questionnaires, les méthodes d'évaluation et l'obtention de la participation des répondants. La DCM aide ses clients à se perfectionner, entreprend des travaux de recherche et dirige des projets novateurs portant sur les méthodes de collecte des données. Toutes ces activités ont lieu dans un contexte exigeant de changement organisationnel et de ressources limitées. Le présent article décrit comment la DCM « fait affaire » avec ses clients et, plus globalement, avec le monde de la méthodologie en vue d'atteindre ses objectifs.

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Au milieu des années 1990, l'Office for National Statistics (ONS) du Royaume-Uni a créé sa première unité de mise à l'essai des questions. L'objectif principal était d'élaborer et de tester les questions et le questionnaire du Recensement de 2001. Depuis, le domaine a été élargi et l'unité est devenue un centre d'expertise en Méthodologie de collecte des données (MCD) qui fait maintenant partie de la Direction générale de la méthodologie. Le centre comprend trois branches qui appuient les travaux relatifs à la MCD pour les enquêtes sociales, les enquêtes-entreprises, le recensement et les organismes externes.

Au cours des dix dernières années, le centre MCD a eu à son actif diverses réalisations. Par exemple, il a fait participer les méthodologistes d'enquête à l'élaboration et à la mise à l'essai des questions ou questionnaires des enquêtes-entreprises, a adopté une approche basée sur une combinaison de méthodes pour l'élaboration des questions et des questionnaires, a élaboré et appliqué des normes, notamment pour le questionnaire et les cartes-guides du Recensement de 2011, et a préparé et donné des séances de formation en MCD.

La présente communication donnera une vue d'ensemble de la méthodologie de collecte des données à l'ONS sous l'angle des réalisations et des défis. Elle portera sur des domaines tels que les méthodes, la dotation en personnel (p. ex. recrutement, perfectionnement professionnel et sécurité sur le terrain) et l'intégration dans le processus d'enquête.

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Le présent article décrit les efforts de la U.S. Energy Information Administration en vue de concevoir, de mettre à l'essai et d'exécuter de nouvelles enquêtes ou des enquêtes considérablement remaniées. La nécessité de modifier les enquêtes de l'EIA n'a cessé de s'accroître à mesure que les entreprises des secteurs américains de l'énergie sont passées d'un environnement strictement réglementé à un environnement déréglementé. Ce changement a eu une incidence considérable sur leur capacité et sur leur volonté de fournir des données. L'article porte sur la façon dont l'EIA a déployé ses outils existants de conception et de mise à l'essai d'enquêtes et les raisons pour lesquelles ces méthodes n'ont pas toujours produit les résultats souhaités. Il décrit de nouveaux outils et méthodes que l'EIA se propose d'essayer en vue d'améliorer la qualité de ses données.

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L'Enquête unifiée auprès des entreprises (EUE) réalisée par Statistique Canada est une enquête-entreprise annuelle dont le but est d'uniformiser plus de 60 enquêtes couvrant diverses industries. À l'heure actuelle, deux types de fonctions de score sont utilisés durant la collecte des données de l'EUE pour en faire le suivi. L'objectif est d'employer une fonction de score qui maximise les taux de réponse à l'enquête pondérés par le poids économique en ce qui a trait aux principales variables d'intérêt, sous la contrainte d'un budget de suivi limité. Les deux types de fonctions de score étant fondés sur des méthodologies différentes, leur incidence sur les estimations finales pourrait ne pas être la même.

La présente étude consiste à comparer, d'une manière générale, les deux types de fonctions de score en s'appuyant sur des données concernant la collecte recueillies au cours des deux dernières années. Aux fins des comparaisons, chaque type de fonction de score est appliqué aux mêmes données et diverses estimations de variables financières et de variables liées aux marchandises (biens et services) pour lesquelles des données sont publiées sont calculées, ainsi que leur écart par rapport à la pseudo valeur réelle et leur écart quadratique moyen, en se fondant sur chaque méthode. Ces estimations de l'écart et de l'écart quadratique moyen calculées selon chaque méthode sont ensuite utilisées pour mesurer l'effet de chaque fonction de score sur les estimations finales des variables financières et des variables liées aux biens et services.

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Les enquêtes qui reposent sur plus d'un mode de collecte des données (enquête Web, ITAO, questionnaire papier) sont de plus en plus fréquentes. Mathematica Policy Research, Inc. (MPR) a déployé plusieurs enquêtes de ce type avec le logiciel Blaise. La présente communication passe en revue les résultats de ces expériences en abordant l'instrumentation, la gestion d'une enquête, ainsi que d'autres aspects. Elle met en relief la mise en oeuvre électronique de ces enquêtes et couvre des sujets qui découlent uniquement de la nature multimodale des enquêtes, soit des aspects qui vont au-delà de la mise en oeuvre d'une enquête à mode de collecte unique.

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Dans le cadre d'un projet auquel ont participé plusieurs divisions du Census Bureau des États-Unis, un système hautement perfectionné et novateur a été mis au point pour faire la saisie, le suivi et le balayage optique des données des répondants. Ce système met en oeuvre la reconnaissance intelligente de caractères (RIC), la reconnaissance optique de caractères (ROC), la reconnaissance optique de marques (ROM) et une technologie de saisie clavier fortement axée sur la détection et le contrôle des erreurs. Appelé integrated Computer Assisted Data Entry (iCADE) System, il fournit des images numériques des questionnaires remplis par les répondants qui sont ensuite traitées par une combinaison d'algorithmes d'imagerie, envoyées à l'application de reconnaissance optique de marques (ROM) qui recueille les données sous forme de cases cochées, recueille automatiquement et envoie uniquement les champs à réponse écrite aux clavistes qui procèdent à la saisie des données. Ces capacités ont accru considérablement l'efficacité du processus de saisie des données et abouti à une approche nouvelle et efficace des activités postérieures à la collecte.

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.