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Ce rapport présente les dépenses et le personnel des établissements scientifiques de l'administration fédérale pour l'année financière 2004-2005.

Nous discutons de méthodes d'analyse des études cas témoins pour lesquelles les témoins sont sélectionnés selon un plan de sondage complexe. La méthode la plus simple est l'approche du sondage standard basée sur des versions pondérées des équations d'estimation pour la population. Nous examinons aussi des méthodes plus efficaces et comparons leur degré de robustesse aux erreurs de spécification du modèle dans des cas simples. Nous discutons également brièvement des études familiales cas témoins, pour lesquelles la structure intragrappe présente un intérêt en soi.

La pondération par calage peut être utilisée pour corriger la non réponse totale et (ou) les erreurs de couverture sous des modèles appropriés de quasi randomisation. Divers ajustements par calage qui sont asymptotiquement identiques dans un contexte d'échantillonnage pur peuvent diverger lorsqu'ils sont utilisés de cette manière. L'introduction de variables instrumentales dans la pondération par calage permet que la non réponse (disons) soit une fonction d'un ensemble de caractéristiques différentes de celles comprises dans le vecteur de calage. Si l'ajustement par calage a une forme non linéaire, une variante du jackknife permet d'éliminer le besoin d'itération dans l'estimation de la variance.

La théorie de l'imputation multiple pour traiter les données manquantes exige que l'imputation soit faite conditionnellement du plan d'échantillonnage. Cependant, comme la plupart des progiciels standard utilisés pour l'imputation multiple fondée sur un modèle reposent sur l'hypothèse d'un échantillonnage aléatoire simple, de nombreux praticiens sont portés à ne pas tenir compte des caractéristiques des plans d'échantillonnage complexes, comme la stratification et la mise en grappes, dans leurs imputations. Or, la théorie prédit que l'analyse d'ensembles de données soumis de telle façon à une imputation multiple peut produire des estimations biaisées du point de vue du plan de sondage. Dans le présent article, nous montrons au moyen de simulations que i) le biais peut être important si les caractéristiques du plan sont reliées aux variables d'intérêt et que ii) le biais peu être réduit en tenant compte de l'effet des caractéristiques du plan dans les modèles d'imputation. Les simulations montrent aussi que l'introduction de caractéristiques non pertinentes du plan comme contraintes dans les modèles d'imputation peut donner lieu à des inférences conservatrices, à condition que les modèles contiennent aussi des variables explicatives pertinentes. Ces résultats portent à formuler la prescription qui suit à l'intention des imputeurs : le moyen le plus sûr de procéder consiste à inclure les variables du plan de sondage dans la spécification des modèles d'imputation. À l'aide de données réelles, nous donnons une démonstration d'une approche simple d'intégration des caractéristiques d'un plan de sondage complexe qui peut être suivie en utilisant certains progiciels standard pour créer des imputations multiples.

Nous proposons dans cet article une méthode de bootstrap de type Bernoulli facilement applicable à des plans stratifiés à plusieurs degrés où les fractions de sondage sont grandes, à condition qu'un échantillonnage aléatoire simple sans remise soit utilisé à chaque degré. La méthode fournit un ensemble de poids de rééchantillonnage qui donnent des estimations convergentes de la variance pour les estimateurs lisses ainsi que non lisses. La force de la méthode tient à sa simplicité. Elle peut être étendue facilement à n'importe quel nombre de degrés d'échantillonnage sans trop de complications. L'idée principale est de garder ou de remplacer une unité d'échantillonnage à chaque degré d'échantillonnage en utilisant des probabilités prédéterminées pour construire l'échantillon bootstrap. Nous présentons une étude par simulation limitée afin d'évaluer les propriétés de la méthode et, à titre d'illustration, nous appliquons cette dernière à l'Enquête nationale sur les prix menée en 1997 au Japon.

L'article donne une comparaison des approches de la stratification par une méthode géométrique, par optimisation et par la méthode de Lavallée et Hidiroglou (LH). L'approche géométrique de stratification est une approximation, tandis que les deux autres, qui s'appuient sur des méthodes numériques, peuvent être considérées comme des méthodes de stratification optimales. L'algorithme de la stratification géométrique est très simple comparativement à ceux des deux autres approches, mais il ne prend pas en compte la construction d'une strate à tirage complet, qui est habituellement produite lorsque l'on stratifie une population positivement asymétrique. Dans le cas de la stratification par optimisation, on peut prendre en considération toute forme de la fonction d'optimisation et de ses contraintes. Une étude numérique comparative portant sur cinq populations artificielles positivement asymétriques a indiqué que, dans chaque cas étudié, l'approche par optimisation était plus efficace que la stratification géométrique. En outre, nous avons comparé les approches géométrique et par optimisation à l'algorithme LH. Cette comparaison a révélé que la méthode géométrique de stratification était moins efficace que l'algorithme LH, tandis que l'approche par optimisation était aussi efficace que cet algorithme. Néanmoins, les limites de strate déterminées par la stratification géométrique peuvent être considérées comme de bons points de départ pour l'approche par optimisation.

Lorsqu'on veut sélectionner un échantillon, il arrive qu'au lieu de disposer d'une base de sondage contenant les unités de collecte souhaitées, on ait accès à une base de sondage contenant des unités liées d'une certaine façon à la liste d'unités de collecte. On peut alors envisager de sélectionner un échantillon dans la base de sondage disponible afin de produire une estimation pour la population cible souhaitée en s'appuyant sur les liens qui existent entre les deux. On donne à cette approche le nom de sondage indirect.

L'estimation des caractéristiques de la population cible étudiée par sondage indirect peut poser un défi de taille, en particulier si les liens entre les unités des deux populations ne sont pas bijectifs. Le problème vient surtout de la difficulté à associer une probabilité de sélection, ou un poids d'estimation, aux unités étudiées de la population cible. La méthode généralisée du partage des poids (MGPP) a été mise au point par Lavallée (1995) et Lavallée (2002) afin de résoudre ce genre de problème d'estimation. La MGPP fournit un poids d'estimation pour chaque unité enquêtée de la population cible.

Le présent article débute par une description du sondage indirect, qui constitue le fondement de la MGPP. En deuxième lieu, nous donnons un aperçu de la MGPP dans lequel nous la formulons dans un cadre théorique en utilisant la notation matricielle. En troisième lieu, nous présentons certaines propriétés de la MGPP, comme l'absence de biais et la transitivité. En quatrième lieu, nous considérons le cas particulier où les liens entre les deux populations sont exprimés par des variables indicatrices. En cinquième lieu, nous étudions certains liens typiques spéciaux afin d'évaluer leur effet sur la MGPP. Enfin, nous examinons le problème de l'optimalité. Nous obtenons des poids optimaux dans un sens faible (pour des valeurs particulières de la variable d'intérêt), ainsi que les conditions dans lesquelles ces poids sont également optimaux au sens fort et indépendants de la variable d'intérêt.

On doit procéder à une enquête portant sur la fréquentation touristique d'origine intra ou extra-régionale en Bretagne. Pour des raisons matérielles concrètes, les « enquêtes aux frontières » ne peuvent plus s'organiser. Le problème majeur est l'absence de base de sondage permettant d'atteindre directement les touristes. Pour contourner ce problème, on applique la méthode d'échantillonnage indirect dont la pondération est obtenue par la méthode généralisée de partage des poids développée récemment par Lavallée (1995), Lavallée (2002), Deville (1999) et présentée également dans Lavallée et Caron (2001). Cet article montre comment adapter cette méthode à l'enquête. Certaines extensions s'avèrent nécessaires. On développera l'une d'elle destinée à estimer le total d'une population dont on a tiré un échantillon bernoullien.

Félix-Medina et Thompson (2004) ont proposé une variante de l'échantillonnage par dépistage de liens dans laquelle on suppose qu'une part de la population (qui n'est pas nécessairement la plus grande) est couverte par une liste d'emplacements disjoints où les membres de la population peuvent être trouvés avec une probabilité élevée. Après la sélection d'un échantillon d'emplacements, on demande aux personnes se trouvant à chacun de ces emplacements de nommer d'autres membres de la population. Les deux auteurs ont proposé des estimateurs du maximum de vraisemblance des tailles de population qui donnent des résultats acceptables à condition que, pour chaque emplacement, la probabilité qu'un membre de la population soit nommé par une personne se trouvant à cet emplacement, appelée probabilité de nomination, ne soit pas faible. Dans la présente étude, nous partons de la variante de Félix-Medina et Thompson, et nous proposons trois ensembles d'estimateurs des tailles de population dérivés sous une approche bayésienne. Deux des ensembles d'estimateurs sont obtenus en utilisant des lois a priori incorrectes des tailles de population, et l'autre en utilisant des lois a priori de Poisson. Cependant, nous n'utilisons la méthode bayésienne que pour faciliter la construction des estimateurs et adoptons l'approche fréquentiste pour faire les inférences au sujet des tailles de population. Nous proposons deux types d'estimateurs de variance et d'intervalles de confiance partiellement fondés sur le plan de sondage. L'un d'eux est obtenu en utilisant un bootstrap et l'autre, en suivant la méthode delta sous l'hypothèse de normalité asymptotique. Les résultats d'une étude par simulation indiquent que i) quand les probabilités de nomination ne sont pas faibles, chacun des ensembles d'estimateurs proposés donne de bon résultats et se comporte de façon fort semblable aux estimateurs du maximum de vraisemblance, ii) quand les probabilités de nomination sont faibles, l'ensemble d'estimateurs dérivés en utilisant des lois a priori de Poisson donne encore des résultats acceptables et ne présente pas les problèmes de biais qui caractérisent les estimateurs du maximum de vraisemblance et iii) les résultats précédents ne dépendent pas de la taille de la fraction de la population couverte par la base de sondage.

L'échantillonnage en vue d'estimer un indice des prix à la consommation (IPC) est assez compliqué et requiert généralement la combinaison de données provenant d'au moins deux enquêtes, l'une donnant les prix et l'autre, la pondération par les dépenses. Deux approches fondamentalement différentes du processus d'échantillonnage - l'échantillonnage probabiliste et l'échantillonnage par choix raisonné - ont été vivement recommandées et sont utilisées par divers pays en vue de recueillir les données sur les prix. En construisant un petit « univers » d'achats et de prix à partir de données scannées sur les céréales, puis en simulant diverses méthodes d'échantillonnage et d'estimation, nous comparons les résultats de deux approches du plan de sondage et de l'estimation, à savoir l'approche probabiliste adoptée aux États Unis et l'approche par choix raisonné adoptée au Royaume Uni. Pour la même quantité d'information recueillie, mais avec l'utilisation d'estimateurs différents, les méthodes du Royaume Uni semblent offrir une meilleure exactitude globale du ciblage d'un indice superlatif des prix à la consommation basé sur la population.

Fournir aux utilisateurs des données une image complète des activités de l'industrie des messageries et des services locaux de livraison au Canada.

Ce bulletin présente des tableaux finaux qui contiennent des données salariales pour l'année 2004-2005. Cette information est recueillie annuellement sous l'égide du Système d'information sur le personnel d'enseignement dans les universités et les collèges et a comme période de référence la date du 1er octobre de chaque année. Les données rendent donc compte de l'emploi dans les universités à cette date. Pour que ces données paraissent, l'université doit autoriser Statistique Canada à les publier. Cependant, ce bulletin ne contient aucune information ayant trait aux établissements dont le nombre d'enseignants à plein temps est inférieur à 100.

Les statistiques présentées dans ce bulletin portent sur l'exercice se terminant le 31 août et sur la période de 2002 à 2005. Le texte cidessous comprend des références à des périodes antérieures, dans les cas où il est utile de placer le rendement de l'industrie dans un contexte historique.

Fournir aux utilisateurs des données une image complète des activités financières et opérationelles des petits transporteurs routiers de marchandise pour compte d'autrui et des chauffeurs contractants au Canada.

L'année 2004 s'est avérée une année difficile pour les industries canadiennes du transport de passagers par autobus et du transport urbain, et ce, même si les recettes recueillies étaient plus élevées que celles de 2003. En effet, leur revenu net a chuté de près de 17 % étant donné que les dépenses ont augmenté plus rapidement que les recettes.

Cette publication est un résumé statistique de la situation laitière au Canada et pour chaque province. Elle comprend les ventes hors ferme du lait pour consommation à l'état liquide et pour fins industrielles; les recettes en espèces provenant des ventes de produits de la ferme; et la production et les stocks de beurre de fabrique, de fromage cheddar et autres produits et sous-produits du lait.

Les statistiques présentées dans cette publication portent sur l'exercice se terminant le 31 août et sur la période de 2002 à 2005. Le texte figurant comprend des références à des périodes antérieures, dans les cas où il est utile de placer le rendement récent de l'industrie dans un contexte historique.

Dans ce rapport, on fournit des tendances sur les taux d'inscriptions, le nombre d'éducateurs et les dépenses. On utilise des données fournies par les ministères de l'Éducation provinciaux et territoriaux pour les écoles publiques primaires et secondaires.

Cette publication renferme une serie de tableaux produits à partir des données de l'enquête sociale générale portant sur l'emploi du temps des Canadiens. Il renseigne sur le nombre moyen d'heures allouées à diverses catégories d'activités, selon le sexe, selon l'âge, selon les groupes de rôles choisis.

Ce bulletin contient des données salariales du personnel enseignant à temps plein dans les universités canadiennes pour l'année scolaire 2005/2006. L'information est fournie pour les établissements qui ont pu calculer des salaires pour la période indiquée et qui ont répondu sans délai à l'enquête. Cette information est recueillie annuellement sous l'égide de Système d'information sur le personnel d'enseignement dans les universités et les collèges et a comme période de référence la date du 1er octobre de chaque année. Les données rendent donc compte de l'emploi dans les universités à cette date. Pour que ces données paraissent, l'université doit autoriser Statistique Canada à les publier. Cependant, ce bulletin ne contient aucune information ayant trait aux établissements (qui ont répondu à l'enquête au mois de juin 2006) dont le nombre d'enseignants à plein temps est inférieur à 100. Celle-ci est disponible sous forme de demande spéciale auprès des Services aux clients, Culture, tourisme et Centre de la statistique de l'éducation (Voir détails ci-dessous).

Ce rapport présente les dépenses et le personnel des établissements scientifiques de l'administration fédérale pour l'année financière 2004-2005.

Nous discutons de méthodes d'analyse des études cas témoins pour lesquelles les témoins sont sélectionnés selon un plan de sondage complexe. La méthode la plus simple est l'approche du sondage standard basée sur des versions pondérées des équations d'estimation pour la population. Nous examinons aussi des méthodes plus efficaces et comparons leur degré de robustesse aux erreurs de spécification du modèle dans des cas simples. Nous discutons également brièvement des études familiales cas témoins, pour lesquelles la structure intragrappe présente un intérêt en soi.

La pondération par calage peut être utilisée pour corriger la non réponse totale et (ou) les erreurs de couverture sous des modèles appropriés de quasi randomisation. Divers ajustements par calage qui sont asymptotiquement identiques dans un contexte d'échantillonnage pur peuvent diverger lorsqu'ils sont utilisés de cette manière. L'introduction de variables instrumentales dans la pondération par calage permet que la non réponse (disons) soit une fonction d'un ensemble de caractéristiques différentes de celles comprises dans le vecteur de calage. Si l'ajustement par calage a une forme non linéaire, une variante du jackknife permet d'éliminer le besoin d'itération dans l'estimation de la variance.

La théorie de l'imputation multiple pour traiter les données manquantes exige que l'imputation soit faite conditionnellement du plan d'échantillonnage. Cependant, comme la plupart des progiciels standard utilisés pour l'imputation multiple fondée sur un modèle reposent sur l'hypothèse d'un échantillonnage aléatoire simple, de nombreux praticiens sont portés à ne pas tenir compte des caractéristiques des plans d'échantillonnage complexes, comme la stratification et la mise en grappes, dans leurs imputations. Or, la théorie prédit que l'analyse d'ensembles de données soumis de telle façon à une imputation multiple peut produire des estimations biaisées du point de vue du plan de sondage. Dans le présent article, nous montrons au moyen de simulations que i) le biais peut être important si les caractéristiques du plan sont reliées aux variables d'intérêt et que ii) le biais peu être réduit en tenant compte de l'effet des caractéristiques du plan dans les modèles d'imputation. Les simulations montrent aussi que l'introduction de caractéristiques non pertinentes du plan comme contraintes dans les modèles d'imputation peut donner lieu à des inférences conservatrices, à condition que les modèles contiennent aussi des variables explicatives pertinentes. Ces résultats portent à formuler la prescription qui suit à l'intention des imputeurs : le moyen le plus sûr de procéder consiste à inclure les variables du plan de sondage dans la spécification des modèles d'imputation. À l'aide de données réelles, nous donnons une démonstration d'une approche simple d'intégration des caractéristiques d'un plan de sondage complexe qui peut être suivie en utilisant certains progiciels standard pour créer des imputations multiples.

Nous proposons dans cet article une méthode de bootstrap de type Bernoulli facilement applicable à des plans stratifiés à plusieurs degrés où les fractions de sondage sont grandes, à condition qu'un échantillonnage aléatoire simple sans remise soit utilisé à chaque degré. La méthode fournit un ensemble de poids de rééchantillonnage qui donnent des estimations convergentes de la variance pour les estimateurs lisses ainsi que non lisses. La force de la méthode tient à sa simplicité. Elle peut être étendue facilement à n'importe quel nombre de degrés d'échantillonnage sans trop de complications. L'idée principale est de garder ou de remplacer une unité d'échantillonnage à chaque degré d'échantillonnage en utilisant des probabilités prédéterminées pour construire l'échantillon bootstrap. Nous présentons une étude par simulation limitée afin d'évaluer les propriétés de la méthode et, à titre d'illustration, nous appliquons cette dernière à l'Enquête nationale sur les prix menée en 1997 au Japon.

L'article donne une comparaison des approches de la stratification par une méthode géométrique, par optimisation et par la méthode de Lavallée et Hidiroglou (LH). L'approche géométrique de stratification est une approximation, tandis que les deux autres, qui s'appuient sur des méthodes numériques, peuvent être considérées comme des méthodes de stratification optimales. L'algorithme de la stratification géométrique est très simple comparativement à ceux des deux autres approches, mais il ne prend pas en compte la construction d'une strate à tirage complet, qui est habituellement produite lorsque l'on stratifie une population positivement asymétrique. Dans le cas de la stratification par optimisation, on peut prendre en considération toute forme de la fonction d'optimisation et de ses contraintes. Une étude numérique comparative portant sur cinq populations artificielles positivement asymétriques a indiqué que, dans chaque cas étudié, l'approche par optimisation était plus efficace que la stratification géométrique. En outre, nous avons comparé les approches géométrique et par optimisation à l'algorithme LH. Cette comparaison a révélé que la méthode géométrique de stratification était moins efficace que l'algorithme LH, tandis que l'approche par optimisation était aussi efficace que cet algorithme. Néanmoins, les limites de strate déterminées par la stratification géométrique peuvent être considérées comme de bons points de départ pour l'approche par optimisation.

Lorsqu'on veut sélectionner un échantillon, il arrive qu'au lieu de disposer d'une base de sondage contenant les unités de collecte souhaitées, on ait accès à une base de sondage contenant des unités liées d'une certaine façon à la liste d'unités de collecte. On peut alors envisager de sélectionner un échantillon dans la base de sondage disponible afin de produire une estimation pour la population cible souhaitée en s'appuyant sur les liens qui existent entre les deux. On donne à cette approche le nom de sondage indirect.

L'estimation des caractéristiques de la population cible étudiée par sondage indirect peut poser un défi de taille, en particulier si les liens entre les unités des deux populations ne sont pas bijectifs. Le problème vient surtout de la difficulté à associer une probabilité de sélection, ou un poids d'estimation, aux unités étudiées de la population cible. La méthode généralisée du partage des poids (MGPP) a été mise au point par Lavallée (1995) et Lavallée (2002) afin de résoudre ce genre de problème d'estimation. La MGPP fournit un poids d'estimation pour chaque unité enquêtée de la population cible.

Le présent article débute par une description du sondage indirect, qui constitue le fondement de la MGPP. En deuxième lieu, nous donnons un aperçu de la MGPP dans lequel nous la formulons dans un cadre théorique en utilisant la notation matricielle. En troisième lieu, nous présentons certaines propriétés de la MGPP, comme l'absence de biais et la transitivité. En quatrième lieu, nous considérons le cas particulier où les liens entre les deux populations sont exprimés par des variables indicatrices. En cinquième lieu, nous étudions certains liens typiques spéciaux afin d'évaluer leur effet sur la MGPP. Enfin, nous examinons le problème de l'optimalité. Nous obtenons des poids optimaux dans un sens faible (pour des valeurs particulières de la variable d'intérêt), ainsi que les conditions dans lesquelles ces poids sont également optimaux au sens fort et indépendants de la variable d'intérêt.

On doit procéder à une enquête portant sur la fréquentation touristique d'origine intra ou extra-régionale en Bretagne. Pour des raisons matérielles concrètes, les « enquêtes aux frontières » ne peuvent plus s'organiser. Le problème majeur est l'absence de base de sondage permettant d'atteindre directement les touristes. Pour contourner ce problème, on applique la méthode d'échantillonnage indirect dont la pondération est obtenue par la méthode généralisée de partage des poids développée récemment par Lavallée (1995), Lavallée (2002), Deville (1999) et présentée également dans Lavallée et Caron (2001). Cet article montre comment adapter cette méthode à l'enquête. Certaines extensions s'avèrent nécessaires. On développera l'une d'elle destinée à estimer le total d'une population dont on a tiré un échantillon bernoullien.

Félix-Medina et Thompson (2004) ont proposé une variante de l'échantillonnage par dépistage de liens dans laquelle on suppose qu'une part de la population (qui n'est pas nécessairement la plus grande) est couverte par une liste d'emplacements disjoints où les membres de la population peuvent être trouvés avec une probabilité élevée. Après la sélection d'un échantillon d'emplacements, on demande aux personnes se trouvant à chacun de ces emplacements de nommer d'autres membres de la population. Les deux auteurs ont proposé des estimateurs du maximum de vraisemblance des tailles de population qui donnent des résultats acceptables à condition que, pour chaque emplacement, la probabilité qu'un membre de la population soit nommé par une personne se trouvant à cet emplacement, appelée probabilité de nomination, ne soit pas faible. Dans la présente étude, nous partons de la variante de Félix-Medina et Thompson, et nous proposons trois ensembles d'estimateurs des tailles de population dérivés sous une approche bayésienne. Deux des ensembles d'estimateurs sont obtenus en utilisant des lois a priori incorrectes des tailles de population, et l'autre en utilisant des lois a priori de Poisson. Cependant, nous n'utilisons la méthode bayésienne que pour faciliter la construction des estimateurs et adoptons l'approche fréquentiste pour faire les inférences au sujet des tailles de population. Nous proposons deux types d'estimateurs de variance et d'intervalles de confiance partiellement fondés sur le plan de sondage. L'un d'eux est obtenu en utilisant un bootstrap et l'autre, en suivant la méthode delta sous l'hypothèse de normalité asymptotique. Les résultats d'une étude par simulation indiquent que i) quand les probabilités de nomination ne sont pas faibles, chacun des ensembles d'estimateurs proposés donne de bon résultats et se comporte de façon fort semblable aux estimateurs du maximum de vraisemblance, ii) quand les probabilités de nomination sont faibles, l'ensemble d'estimateurs dérivés en utilisant des lois a priori de Poisson donne encore des résultats acceptables et ne présente pas les problèmes de biais qui caractérisent les estimateurs du maximum de vraisemblance et iii) les résultats précédents ne dépendent pas de la taille de la fraction de la population couverte par la base de sondage.

L'échantillonnage en vue d'estimer un indice des prix à la consommation (IPC) est assez compliqué et requiert généralement la combinaison de données provenant d'au moins deux enquêtes, l'une donnant les prix et l'autre, la pondération par les dépenses. Deux approches fondamentalement différentes du processus d'échantillonnage - l'échantillonnage probabiliste et l'échantillonnage par choix raisonné - ont été vivement recommandées et sont utilisées par divers pays en vue de recueillir les données sur les prix. En construisant un petit « univers » d'achats et de prix à partir de données scannées sur les céréales, puis en simulant diverses méthodes d'échantillonnage et d'estimation, nous comparons les résultats de deux approches du plan de sondage et de l'estimation, à savoir l'approche probabiliste adoptée aux États Unis et l'approche par choix raisonné adoptée au Royaume Uni. Pour la même quantité d'information recueillie, mais avec l'utilisation d'estimateurs différents, les méthodes du Royaume Uni semblent offrir une meilleure exactitude globale du ciblage d'un indice superlatif des prix à la consommation basé sur la population.

L'entrevue pour l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) est réalisée au moyen d'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.

Par les années passées, dans le cadre de l'EDTR, on effectuait une entrevue sur le travail en janvier, et une entrevue distincte sur le revenu en mai. En 2005 (pour l'année de référence 2004), les deux entrevues ont été combinées en une, qui se tient au mois de janvier.

Une entrevue sur le travail et le revenu est recueillie pour tous les répondants âgés de 16 ans et plus. Les répondants ont le chois entre répondre à des questions sur leur revenu au cours d'une entrevue ou donner à Statistique Canada la permission d'utiliser leurs dossiers de l'impôt sur le revenu.

En janvier 2005, les données pour l'année de référence 2004 ont été recueillies auprès des panels 3 et 4. Le panel 3, qui en est à sa sixième et dernière année, regroupe environ 17 000 ménages, et le panel 4, qui en est à sa troisième année, compte lui aussi quelque 17 000 ménages.

Le présent document brosse un tableau de la structure de l'entrevue sur le travail et le revenu de janvier 2005 (pour l'année de référence 2004) en présentant la formulation des questions, les réponses possibles, et le cheminement des questions.

Ce document examine les limitations fonctionnelles, soit physiques, mentales et sociales, liées aux maladies musculo-squelettiques ayant le plus grand impact sur la santé des Canadiens. Ces limitations fonctionnelles sont décrites et classées selon le Système de classification et de mesure de la santé fonctionnelle (CLAMES).

Ces descriptions et classifications représentent la première étape d'une nouvelle approche de mesure de la santé des Canadiens, approche qui nous permettra d'identifier les facteurs nocifs pour la santé de la population et la façon de les contrer. Ce document sera également utile aux professionnels de la santé, aux groupes de défense des patients et aux Canadiens qui désirent avoir un aperçu de la façon dont les maladies musculo-squelettiques influent sur le fonctionnement quotidien.

Le Comité consultatif des comptes nationaux examine les concepts, méthodes, plans, normes et résultats associés au Système de comptabilité nationale de Statistique Canada et fournit des conseils sur ces questions

Dans cet article, on fournit des renseignements concernant la collecte et l'interprétation des données statistiques sur le commerce international de biens de la culture du Canada. Le présent guide a été restructuré et simplifié afin de mieux répondre aux besoins des utilisateurs de données. Cette version remplace Estimations du commerce de biens de la culture : méthodologie et notes techniques, no 81-595-MIF2004020 au catalogue.

Dans les années précédentes, l'EDTR comprenait une entrevue sur le travail en janvier et une entrevue distincte sur le revenu en mai. En 2005 (année de référence 2004), les deux entrevues ont été combinées en une seule entrevue menée en janvier.

Les données sont recueillies au moyen d'une méthode d'entrevue assistée par ordinateur; il n'y a donc pas de questionnaires papier pour la collecte. Les questions, les réponses et le déroulement de l'entrevue 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 et sortie de l'entrevue 2005 sur le travail et le revenu (pour l'année de référence 2004).

La composante d'Entrée et 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 le lieu de résidence, les conditions et les dépenses de logement ainsi que sur la composition du ménage. 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. Le module Sortie comprend des questions sur l'identité de la personne avec qui communiquer pour la prochaine entrevue 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 de la composante Dépistage est également inclus dans ce document.

Statistique Canada recueille et publie une grande quantité de données sur tous les modes de transport. Connaissez-vous le volume des expéditions enregistré au dernier trimestre? Savez-vous où sont les principaux points de raccordement aux États-Unis et quelles marchandises les croisent? Savez-vous comment déterminer les parts du marché? Le présent guide fournit, entre autres, la source des réponses à ces questions et vous montre comment y accéder. Il vous permet de bénéficier des ressources de Statistique Canada. Le guide comporte deux parties. La partie I contient une description de chaque enquête liée aux transports que mène Statistique Canada. On y trouve le nom de l'enquête, le nom du contact, le numéro de téléphone, le numéro de télécopieur, une brève description des données de l'enquête qui sont associées aux transports, la fréquence de l'enquête et le titre, le numéro et le prix de la publication au catalogue où se trouvent les données.

Cet article est une introduction ainsi qu'une discussion sur les modifications apportées aux estimations de l'Enquête sur la population active en janvier 2006. Parmi ces modifications on retrouve notamment l'ajustement des estimations des chiffres de la population, des améliorations aux estimations des secteurs public et privé, ainsi que des mises à jour historiques de plusieurs petites agglomérations de recensement (AR).

La présente étude vise à estimer la production animale de fumier selon l'unité géographique environnementale des sous-sous-bassins de drainage (SSBD) en 2001, et à calculer le changement à la production de fumier au cours de la période de 1981 à 2001.