Assurance de la qualité

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  • Revues et périodiques : 75F0002M
    Description : Cette série comprend de la documentation détaillée sur revenu, notamment les problèmes de conception, l'évaluation qualitative des données et les recherches préliminaires.
    Date de diffusion : 2024-02-22

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 32-26-0007
    Description : Les données du Recensement de l’agriculture fournissent des renseignements statistiques sur les exploitations et les exploitants agricoles à des niveaux géographiques fins et pour de petites sous–populations. Des activités d’évaluation de la qualité sont essentielles pour s’assurer que les données du recensement sont fiables et qu’elles répondent aux besoins des utilisateurs.

    Ce rapport fournit des renseignements sur la qualité des données relatives au Recensement de l’agriculture, comme les sources d’erreur, la détection des erreurs, les méthodes de contrôle de la divulgation, les indicateurs de la qualité des données, les taux de réponse et les taux de collecte.
    Date de diffusion : 2024-02-06

  • Articles et rapports : 13-604-M2024001
    Description : Cette documentation donne un aperçu de la méthodologie utilisée pour élaborer les comptes économiques répartis pour le secteur des ménages publiés en janvier 2024 pour les années de références de 2010 à 2023. Elle présente le cadre et les étapes de la production de renseignements sur les répartitions qui sont conformes aux Comptes du Bilan National et à d'autres concepts liés aux comptes nationaux. Elle inclut également un rapport sur la qualité des répartitions estimées.
    Date de diffusion : 2024-01-22

  • Articles et rapports : 13-604-M2023001
    Description : Cette documentation donne un aperçu de la méthodologie utilisée pour élaborer les comptes économiques répartis pour le secteur des ménages publiés en mars 2023 pour les années de références de 2010 à 2022. Elle présente le cadre et les étapes de la production de renseignements sur les répartitions qui sont conformes aux Comptes du Bilan National et à d'autres concepts liés aux comptes nationaux. Elle inclut également un rapport sur la qualité des répartitions estimées.
    Date de diffusion : 2023-03-31

  • Articles et rapports : 13-604-M2022002
    Description :

    Cette documentation donne un aperçu de la méthodologie utilisée pour élaborer les comptes économiques répartis pour le secteur des ménages publiés en août 2022 pour les années de références de 2010 à 2021. Elle présente le cadre et les étapes de la production de renseignements sur les répartitions qui sont conformes aux Comptes du Bilan National et à d'autres concepts liés aux comptes nationaux. Elle inclut également un rapport sur la qualité des répartitions estimées.

    Date de diffusion : 2022-08-03

  • 19-22-0009
    Description :

    Joignez-vous à nous pour assister à une présentation du Secrétariat de la qualité de Statistique Canada sur l’importance de la qualité des données. Nous vivons une époque formidable pour les données : les sources sont plus abondantes, elles sont générées de manière innovante et elles sont accessibles plus rapidement que jamais. Cependant, une source de données est non seulement sans valeur si elle ne répond pas aux normes de qualité de base, mais elle peut également être trompeuse, ce qui est pire que de ne pas avoir de données du tout! Le Secrétariat de la qualité de Statistique Canada a pour mandat de promouvoir les bonnes pratiques en matière de qualité au sein de l’organisme, dans l’ensemble du gouvernement du Canada et à l’échelle internationale. La qualité n’existe vraiment que lorsqu’elle est incorporée dans chaque processus (de la conception à l’analyse) et dans le produit lui-même, que ce produit soit un fichier de microdonnées ou des estimations dérivées de celui-ci. Nous aborderons les raisons pour lesquelles la qualité des données est importante et la façon dont on peut l’évaluer en pratique. Nous parlerons de quelques concepts de base de la qualité des données (assurance qualité par rapport au contrôle, métadonnées, etc.), et présenterons la qualité des données comme un concept multidimensionnel. Enfin, nous évaluerons ensemble une source de données. Tous sont les bienvenus, peu importe leurs connaissances en matière de qualité des données. Après tout, tout le monde a un rôle à jouer dans la qualité!

    https://www.statcan.gc.ca/fr/services/webinaires/19220009

    Date de diffusion : 2022-01-26

  • Articles et rapports : 11-522-X202100100015
    Description : Les agences nationales de statistique telles que Statistique Canada se doivent de communiquer la qualité de l’information statistique aux utilisateurs. Les méthodes traditionnellement utilisées pour le faire sont fondées sur des mesures de l’erreur d’échantillonnage. Elles ne sont donc pas adaptées aux estimations produites à partir des données administratives pour lesquelles les sources d’erreur principales sont non dues à l’échantillonnage. Une approche plus adaptée à ce contexte pour rapporter la qualité des estimations présentées dans un tableau multidimensionnel est décrite dans cet article. Des indicateurs de qualité ont été dérivés pour diverses étapes de traitement post-acquisition, comme le couplage, le géocodage et l’imputation, par domaine d’estimation. Un algorithme de partitionnement a ensuite servi à regrouper les domaines présentant des niveaux de qualité similaires pour une estimation donnée. Des cotes visant à informer les utilisateurs sur la qualité relative des estimations d’un domaine à l’autre ont été attribuées aux groupes ainsi formés. Cet indicateur, nommé l’indicateur composite de la qualité (ICQ), a été développé et appliqué de façon expérimentale dans le cadre du Programme de la statistique du logement canadien (PSLC) qui a comme objectif la production de statistiques officielles sur le secteur du logement résidentiel au Canada par l’intégration de multiples sources de données administratives.

    Mots Clés : Apprentissage automatique non supervisé, assurance de la qualité, données administratives, intégration des données, partitionnement.

    Date de diffusion : 2021-10-22

  • Articles et rapports : 11-522-X202100100023
    Description :

    Notre société devient de plus en plus numérique et offre de multiples possibilités de maximiser notre utilisation des données dans l’intérêt du public, par un éventail de sources, de types de données et de technologies pour nous permettre de mieux informer le public sur les questions sociales et économiques et de contribuer à l’élaboration et à l’évaluation efficaces des politiques gouvernementales. Un facteur important pour concrétiser le potentiel d’utilisation des données aux fins de recherche et de statistiques d’intérêt public est la garantie de l’utilisation des données de manière éthiquement appropriée. Au début de l’année, la United Kingdom Statistics Authority a lancé le Centre for Applied Data Ethics afin de fournir des services, des conseils, des formations et des orientations concernant l’éthique des données à la communauté des analystes du Royaume-Uni. Le Centre a développé un cadre et un portefeuille de services pour donner les moyens aux analystes de tenir compte de l’éthique de leur recherche rapidement et facilement, dès la phase de conception de la recherche, promouvant ainsi une culture de l’éthique dès la conception. Le présent article donne un aperçu de ce cadre, des services de soutien aux utilisateurs qui l’accompagnent et de l’incidence de ce travail.

    Mots clés : éthique des données; données; recherche et statistiques

    Date de diffusion : 2021-10-22

  • Articles et rapports : 13-604-M2021001
    Description :

    Cette documentation donne un aperçu de la méthodologie utilisée pour élaborer les comptes économiques répartis pour le secteur des ménages publiés en septembre 2021 pour les années de références de 2010 à 2020. Elle présente le cadre et les étapes de la production de renseignements sur les répartitions qui sont conformes aux Comptes du Bilan National et à d'autres concepts liés aux comptes nationaux. Elle inclut également un rapport sur la qualité des répartitions estimées.

    Date de diffusion : 2021-09-07

  • Stats en bref : 89-20-00062020001
    Description :

    Dans cette vidéo, on vous présentera les fondements de la qualité des données, qui peuvent se résumer en six dimensions, ou six façons différentes de penser à la qualité. Vous apprendrez également comment chaque dimension peut être utilisée pour évaluer la qualité des données.

    Date de diffusion : 2020-09-23
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Analyses (171)

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  • Articles et rapports : 12-001-X19970013105
    Description :

    Les auteurs étudient le problème qui consiste à estimer les taux de transition au moyen des données d'une enquête longitudinale, lorsqu'il existe des erreurs de classification. Ils examinent les approches faisant appel à des données auxiliaires sur les taux de classification erronée et ainsi que d'autres approches pour modéliser l'erreur de mesure. À partir de variables instrumentales nominales, ils suggèrent comment identifier et estimer les modèles qui comprennent des variables de ce genre en considérant un modèle à structure latente restreinte. Enfin, ils étudient les propriétés numériques des estimateurs implicites des variables instrumentales pour les taux des flux grâce aux données de l'étude par panel sur la dynamique de revenu.

    Date de diffusion : 1997-08-18

  • Articles et rapports : 11F0019M1996091
    Géographie : Province ou territoire
    Description :

    Introduction : Le contexte économique actuel oblige tous les partenaires des réseaux de soins de santé, qu'ils soient publics ou privés, à identifier les facteurs qui conditionnent l'utilisation des services de soins de santé. Pour améliorer notre compréhension des phénomènes qui sous-tendent ces relations, Statistique Canada et le Manitoba Centre for Health Policy and Evaluation viennent de mettre sur pied une nouvelle base de données. Pour un échantillon représentatif de la province du Manitoba, des microdonnées transversales portant sur le niveau de santé des individus, sur leurs caractéristiques socio-économiques et des données longitudinales détaillées portant sur l'utilisation des services de soins de santé ont été couplées.

    Données et méthodes : L'enquête sur la santé et les limitations d'activités de 1986-87, le recensement de 1986 et les dossiers de la Manitoba Health ont été couplés (sans utilisation de noms ou d'adresses) en utilisant le progiciel CANLINK. Dans le cadre du projet pilote 20 000 unités de base ont été sélectionnées selon des techniques d'échantillonnage modernes pour constituer la base de données. Préalablement à l'appariement des fichiers, des consultations ont été tenues afin d'établir un cadre visant à protéger la vie privée et à préserver la confidentialité des données.

    Résultat : Un taux de couplage de 74 % a été obtenu pour les ménages privés. Une évaluation de la qualité basée sur la comparaison de noms et d'adresses a permis d'établir que le taux global de concordance parmi les paires appariées est de 95,5 %. Le taux d'appariement de même que le taux de concordance varient selon l'âge et la composition du ménage. Les estimations produites à partir de l'échantillon reflètent bien le profil socio-démographique, la mortalité, l'hospitalisation, les coûts et la consommation de soins de santé des résidents du Manitoba.

    Discussion : Le taux de couplage de 74 % s'avère satisfaisant en comparaison du taux de réponses rapporté dans la plupart des enquêtes auprès de la population. En raison de l'excellence du taux de concordance et de la précision des estimations provenant de l'échantillon, cette base de données va permettre d'étudier adéquatement l'association entre les composantes socio-démographiques, la santé et l'utilisation des soins de santé pour la province de Manitoba.

    Date de diffusion : 1996-03-30

  • Articles et rapports : 12-001-X199400214420
    Description :

    De nombreuses méthodes de protection du caractère confidentiel des microdonnées sont décrites dans les ouvrages de statistique. Cependant, l’usage qu’en font les organismes statistiques et la compréhension qu’on a de leurs propriétés et de leurs effets sont limités. Afin de favoriser la recherche sur ces méthodes ainsi que leur usage et pour faciliter leur évaluation et l’assurance de la qualité, il est souhaitable de formuler ces méthodes selon une seule approche. Dans cet article, nous présentons une approche appelée masquage de matrice - qui repose sur le calcul matriciel ordinaire - et nous formulons des masques de matrice pour les principales méthodes de protection du caractère confidentiel de microdonnées actuellement en usage, ce qui permettra aux organismes statistiques et aux autres spécialistes du domaine d’avoir une meilleure compréhension de ces méthodes et de les mettre en application.

    Date de diffusion : 1994-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X199300214456
    Description :

    Cette étude est basée sur l’utilisation de modèles de superpopulation pour anticiper la variance d’une mesure par sondage de ratios avant l’enquête. On arrive, en utilisant des modèles simples qu’on voudrait néanmoins assez réalistes, à des expressions plus ou moins complexes qu’on parvient à optimiser, parfois rigoureusement, quelquefois de façon approximative. La solution du dernier des problèmes évoqués fait apparaître un facteur assez peu étudié en matière d’optimisation de plan de sondage : le coût lié à la mobilisation d’une information individuelle.

    Date de diffusion : 1993-12-15

  • Articles et rapports : 75-001-X19890032282
    Géographie : Canada
    Description :

    L'indice de l'offre d'emploi évalue les offres d'emploi en vue d'obtenir une indication de la demande de main-d'oeuvre. L'indice est considéré comme un indicateur avancé des conditions du marché du travail et de l'activité économique en général. L'étude porte sur les variations de l'indice au cours des trois derniers cycles conjoncturels.

    Date de diffusion : 1989-09-30

  • Articles et rapports : 12-001-X198900114573
    Description :

    Aux fins de son programme de la statistique économique, le Census Bureau fait grande utilisation des dossiers administratifs. Le nombre de dossiers traités chaque année est considérable, mais il l’est encore plus durant les années de recensement. Pour assurer la qualité de toutes les données qu’il reçoit, le Census Bureau a mis au point des programmes de contrôle sur gros ordinateur. Toutefois, étant donné le très grand nombre de tableaux de vérification requis, et compte tenu du fait que les ressources nécessaires à la programmation sont limitées et coûteuses, il serait difficile d’adopter un système exhaustif de contrôle exploité entièrement sur gros ordinateur. En outre, vu le caractère confidentiel des données et les conséquences possibles des erreurs, le Census Bureau a conclu qu’il fallait mettre au point un système de contrôle plus « sophistiqué », qui s’appuie sur la technologie des micro-ordinateurs. La division des enquêtes économiques est en train de mettre au point un tel système qui sera utilisé pour traiter les fichiers de données administratives de 1987. Le système intègre la technologie des gros ordinateurs à celle des micro-ordinateurs. Les fichiers de données administratives qui arrivent chaque semaine au Bureau sont d’abord traitées sur gros ordinateur. Les données ainsi traitées sont transférées sur micro-ordinateur et sont formatées pour être exploitées par un tableur. La vérification systématique de la qualité des données (examen de données, détection des erreurs, production de rapports) est faite sur micro-ordinateur, par le tableur. L’utilisation combinée d’un gros ordinateur et de micro-ordinateurs permet d’alléger la charge des programmeurs, de faciliter le travail des analystes (plus de souplesse) et de réduire les coûts du traitement sur gros ordinateur. Enfin, la composante « contrôle-vérification » du système assure une vérification rigoureuse et exhaustive des données.

    Date de diffusion : 1989-06-15

  • Articles et rapports : 12-001-X198900114576
    Description :

    Une des principales tâches des agents sanitaires en poste dans les pays en voie de développement est de vérifier si une population répond à certaines normes, par exemple la proportion d’habitants vaccinés contre une certaine maladie. Comme les populations sont généralement nombreuses et que les ressources et le temps nécessaires à des études sont limités, on doit habituellement procéder par échantillonnage et établir des estimations pour la population toute entière. Selon la proportion de personnes non vaccinées dans l’échantillon, on déterminera si la couverture vaccinale est acceptable ou s’il y a lieu d’accentuer les efforts pour accroître cette couverture. Plusieurs méthodes d’échantillonnage sont actuellement en usage. Parmi celles-ci figure une version modifiée de la méthode d’échantillonnage en grappes, recommandée par le Programme élargi de vaccination (PEV) de l’Organisation mondiale de la Santé. Plus récemment, on a suggéré que l’assurance de la qualité par échantillonnage (AQE), une méthode couramment utilisée dans l’inspection des produits manufacturés, pourrait être utile au suivi des programmes de santé. Dans cet article, nous décrivons la méthode AQE et donnons un exemple d’application.

    Date de diffusion : 1989-06-15

  • Articles et rapports : 12-001-X198800214585
    Description :

    Les méthodes servant à contrôler la qualité des opérations d’enquête à Statistique Canada consistent habituellement en un échantillonnage pour acceptation pour chaque caractéristique, accompagné d’une inspection de redressement, l’une et l’autre opération s’inscrivant dans le cadre plus général du contrôle d’acceptation. Bien que ces méthodes soient considérées comme de bonnes mesures correctives, elles sont peu efficaces pour empêcher une répétition des erreurs. Vu l’importance primordiale de cet aspect de la gestion de la qualité, le Système de gestion de la qualité (SGQ) a été conçu en fonction de plusieurs objectifs dont la prévention des erreurs est un des principaux. C’est pourquoi il sert à produire des rapports de contrôle et des graphiques à l’intention des opérateurs, superviseurs et gestionnaires chargés des diverses opérations. Il sert également à produire des données sur les changements survenus au chapitre de l’inspection et permet ainsi aux méthodologistes de réviser les plans et les méthodes d’inspection en conformité avec les grandes lignes du contrôle d’acceptation. Cet article expose les principales caractéristiques du SGQ au point de vue de l’estimation et de la totalisation des données et montre de quelle façon ce système dessert les principaux programmes de contrôle de la qualité à Statistique Canada. Des fonctions importantes sont également analysées du point de vue méthodologique et systémique.

    Date de diffusion : 1988-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X198400214356
    Description :

    Cette étude décrit l’utilisation de l’appariement de fichiers de données comparables dans l’évaluation de l’erreur non due à l’échantillonnage. Pour illustrer cette technique, on explique comment la qualité des données du recensement de l’agriculture de 1981 au Canada a été évaluée et on présente quelques résultats de cette analyse.

    Date de diffusion : 1984-12-14

  • Articles et rapports : 12-001-X198300114334
    Description :

    Depuis 1921, Statistique Canada, organisme central de regroupement de statistiques au Canada, compile des données sur la mortalité à l’échelle nationale, notamment celles qui touchent la mortalité due au cancer. Il dispose également de données sur l’incidence du cancer qui remontent à 1969.

    On peut évaluer de diverses façons la qualité des données de ces fichiers. Les rapports entre la mortalité due au cancer et l’incidence de cette maladie donnent certaines indications sur les erreurs de représentation. L’appariement des micro-données entre les fichiers « incidence » et « mortalité » donnent un aperçu des erreurs de classification. De même, les inscriptions multiples de l’incidence du cancer posent le problème du double emploi. Par ailleurs, l’intégralité et la disponibilité des données élémentaires revêtent de l’importance dans le cas d’études spéciale.

    Dans cet article, nous étudions la possibilité de nous servir de ces mesures de la qualité des données et les conséquences que peuvent avoir les mesures en question.

    Date de diffusion : 1983-06-15
Références (78)

Références (78) (40 à 50 de 78 résultats)

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015658
    Description :

    Le radon, qui est un gaz dont la présence est observée naturellement dans la plupart des maisons, est un facteur de risque confirmé pour le cancer du poumon chez les humains. Le National Research Council des États-Unis (1999) vient de terminer une évaluation approfondie du risque pour la santé de l'exposition résidentielle au radon, tout en élaborant des modèles de projection du risque de cancer pulmonaire dû au radon pour l'ensemble de la population. Cette analyse indique que le radon joue possiblement un rôle dans l'étiologie de 10-15 % des cas de cancer du poumon aux États-Unis, bien que ces estimations comportent une part appréciable d'incertitude. Les auteurs présentent une analyse partielle de l'incertidude et de la variabilité des estimations du risque de cancer pulmonaire dû à l'exposition résidentielle au radon, aux États-Unis, à l'aide d'un cadre général d'analyse de l'incertitude et de la variabilité établi antérieurement par ces mêmes auteurs. Plus particulièrement, il est question des estimations de l'excès de risque relatif (EFF) par âge et du risque relatif à vie (RRV), qui varient tous deux considérablement d'une personne à l'autre.

    Date de diffusion : 2000-03-02

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015660
    Description :

    Les situations qui nécessitent le couplage des enregistrements d'un ou de plusieurs fichiers sont très diverses. Dans le cas d'un seul fichier, le but du couplage est de repérer les enregistrements en double. Dans le cas de deux fichiers, il consiste à déceler les unités qui sont les mêmes dans les deux fichiers et donc de créer des paires d'enregistrements correspondants. Souvent, les enregistrements qu'il faut coupler ne contiennent aucun identificateur unique. Le couplage hiérarchique des enregistrements, le couplage probabiliste des enregistrements et l'appariement statistique sont trois méthodes applicables dans ces conditions. Nous décrivons les principales différences entre ces méthodes. Puis, nous discutons du choix des variables d'appariement, de la préparation des fichiers en prévision du couplage et de la façon dont les paires sont reconnues. Nous donnons aussi quelques conseils et quelques trucs utilisés pour coupler des fichiers. Enfin, nous présentons deux exemples : le couplage probabiliste d'enregistrements réalisé dans le cadre de la contre-vérification des données du recensement et le couplage hiérarchique des enregistrements du fichier maître des numéros d'entreprise (NE) à ceux du fichier de l'univers statistique (FUS) d'unités déclarantes non constituées en société (T1).

    Date de diffusion : 2000-03-02

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015664
    Description :

    La litterature sur la statistique comprend de nombreuses études portant sur les méthodes déterministes, on trouve peu d'information sur ces méthodes. En outre, il semble qu'il n'existe pas d'études qui comparent les résultats obtenus avec les deux méthodes. Or, une telle comparaison serait utile lorsque les seuls indicateurs communs dont on dispose, et à partir desquels les bases de données doivent être couplées, sont des indicateurs indistincts, comme le nom, le sexe et la race. La présente étude compare une méthode de couplage déterministe par étapes avec la méthode probabiliste mise en oeuvre dans AUTOMATCH pour de telles situations. La comparaison porte sur un couplage de données médicales des centres régionaux de soins périnataux intensifs et de données relatives à l'éducation du ministère de l'Éducation de la Floride. Les numéros d'assurance sociale qui figurent dans les deux bases de données ont servi à valider les paires d'enregistrements après le couplage. On compare les taux de correspondance et les taux d'erreur obtenus avec les deux méthodes et on présente une discussion sur les similitudes et les différences entre les méthodes, ainsi que sur les points forts et les points faibles de chacune.

    Date de diffusion : 2000-03-02

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015666
    Description :

    L'échantillon de fusion obtenu par un procédé d'appariement statistique peut être considéré comme un échantillon tiré d'une population artificielle. Nous dérivons la distribution de cette population artificielle. Si la corrélation entre des variables spécifiques est le seul point d'intérêt, l'importance de l'indépendance conditionnelle peut être réduite. Dans une étude de simulation, nous examinons les effets de la non-confirmation de certaines hypothèses formulées pour obtenir la distribution de la population artificielle. Enfin, nous présentons des idées au sujet de l'établissement de la supposée indépendance conditionnelle par l'analyse de classes latentes.

    Date de diffusion : 2000-03-02

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015668
    Description :

    À la suite des problèmes d'estimation du sous-dénombrement qu'a posé le Recensement de l'Angleterre et du Pays de Galles de 1991, on s'est fixé comme objectif pour le Recensement de 2001 de créer une base de données entièrement corrigée pour tenir compte du sous-dénombrement net. Dans la présente communication, on examine l'application d'une méthode d'imputation pondérée par donneur qui se fonde sur des renseignements provenant tant du recensement que de l'Enquête sur la couverture du recensement (ECR). Le US Census Bureau envisage une approche similaire pour le Recensement des États-Unis de l'an 2000 (voir Isaki et coll. 1998). La méthode proposée fait la distinction entre les personnes qui ne sont pas dénombrées lors du recensement parce qu'on a manqué leur ménage et celles qui ne sont pas dénombrées dans les ménages qui ont été recensés. Les données de recensement sont couplées aux données de l'ECR. On utilise la régression logistique multinominale pour estimer la probabilité que des ménages soient omis dans le recensement, ainsi que la probabilité que des personnes ne soient pas dénombrées au sein de ménages recensés. On calcule des poids de couverture pour les ménages et pour les personnes d'après les probabilités estimatives, puis on les inègre à la méthode d'imputation par donneur.

    Date de diffusion : 2000-03-02

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015670
    Description :

    Pour atteindre efficacement leur public cible, les publicistes et les planificateurs des médias ont besoin de savoir quel pourcentage de consommateurs de Coke diète regardent Alerte à Malibu, ou combien de clients d'AT&T ont vu une annonce de Sprint au cours de la dernière semaine. Toutes les données pertinentes pourraient en théorie être recueillies auprès de chacun des répondants. Toutefois, la collecte de données précises et détaillées serait très coûteuse. Elle imposerait en outre un fardeau important aux répondants, compte tenu de la technique de collecte utilisée actuellement. Pour le moment, ces donées sont recueillies dans le cadre d'enquêtes distinctes, en Nouvelle-Zélande et dans nombre d'autres pays. Le niveau d'exposition aux principaux médias est mesuré de façon continue, et les études sur l'utilisation des produits sont répandues. Des techniques d'appariement statistique fournissent une façon de combiner ces sources d'information distinctes. La base de données des cotes d'écoute de la télévision en Nouvelle-Zélande a été combinée à une enquête multi-intérêts portant sur le profit des lecteurs d'imprimés et la consommation de produits, grâce à l'appariement statistique. Le service Panorama qui en résulte répond aux besoins d'information des publicistes et des planificateurs des médias. L'expérience a été reprise depuis en Australie. Le présent document porte sur l'élaboration du cadre d'appariement statistique qui a servi à la combinaison de ces bases de données, ainsi que sur les connaissances heuristiques et les techniques qui ont été utilisées. Celles-ci comprenaient notamment une expérience effectuée au moyen d'un plan de contrôle visant à déterminer les variables d'appariement importantes. Le présent document comprend en outre un résumé des études ayant servi à l'évaluation et à la validation des résultats combinés. Trois critères principaux d'évaluation ont été utilisés, à savoir : la précision des résultats combinés, la stabilité de ces résultats et la préservation des résultats des bases de données originales. On aborde aussi la façon dont les conditions préalables à la combinaison de ces bases de données ont été respectées. Les différences entre les techniques d'analyse utilisées dans les deux bases de données d'origine ont constitué l'obstacle le plus important à cette étape. Enfin, des suggestions pour le de'veloppement de systèmes d'appariement statistique similaires ailleurs sont fournis.

    Date de diffusion : 2000-03-02

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015672
    Description :

    La fusion des données qui est examinée ici consiste à créer un ensemble de données provenant de sources différentes sur des variables que l'on n'observe pas conjointement. Supposons par exemple que l'on dispose d'observations pour (X,Z) sur un ensemble de personnes et pour (Y,Z) sur un autre ensemble de personnes. Chacune des variables X, Y et Z peut être vectorielle. L'objectif principal consiste à obtenir des précisions sur la distribution conjointe de (X,Y) en se servant de Z comme ce que l'on conviendra d'appeler variable d'appariement. Toutefois, on s'efforce d'abord d'extraire des ensembles de données distincts autant de renseignements que possible sur la distribution conjointe de (X,Y,Z). On ne peut procéder à ce genre de fusion que moyennant la précision de certaines propriétés distributionnelles pour les données fusionnées, à savoir l'hypothèse d'indépendance conditionnelle étant donné les variables d'appariement. Classiquement, l'examen des variables fusionnées consiste à déterminer dans quelle mesure cette hypothèse sous-jacente est appropriée. Ici, nous examinons le problème sous un angle différent. La question que nous nous posons est celle de savoir comment il est possible d'estimer des distributions dans des situations où l'on ne dispose que d'observations provenant de certaines distributions marginales. Nous pouvons la résoudre en appliquant le critère d'entropie maximale. Nous montrons notamment qu'il est possible d'interpréter les données créés par fusion de données de sources différentes comme un cas spécial de cette situation. Par conséquent, nous dérivons l'hypothèse nécessaire d'indépendance conditionnelle en tant que conséquence du type de données disponibles.

    Date de diffusion : 2000-03-02

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015674
    Description :

    L'influence de l'environnement sur la santé est un sujet de préoccupation croissante, plus particulièrement les effets de l'émission de polluants industriels dans l'atmosphère, le sol et l'eau. L'évaluation des risques que comporte une source de pollution donnée pour la santé publique est souvent effectuée à l'aide de données démographiques, environementales et relatives à la santé qui sont recueillies couramment par des organismes gouvernementaux. Ces ensembles de données présentent des différences d'échantillonnage notables sur les plans géographique et temporel; ces différences se répercutent sur les analyses épidémiologiques qui utilisent conjointement de tels ensembles. Au Royaumi-Uni, les problèmes de santé sont enregistrés individuellement pour chaque personne. Sont également indiqués le code de cause de maladie, la date du diagnostic ou du décès, et en utilisant le code postal de l'unité comme référence géographique. Par contre, les données démographiques relatives aux petites régions sont enregistrées uniquement lors du recensement décennal et sont diffusés comme données de niveau régional dans des zones qui ne correspondent pas à celles des codes postaux. Des données relatives à l'exposition ambiante sont pourtant disponibles à un autre niveau, selon le type d'exposition et la source des mesures.

    Date de diffusion : 2000-03-02

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015678
    Description :

    Un modèle d'affectation des ressources en matière de soins de santé selon les besoins de la population a été conçu et mis en application, l'âge, le sexe et l'état de santé des habitants ayant été utilisés pour évaluer les besoins de la population ontarienne en matière de soins de santé. Pour élaborer ce modèle, on a combiné les données provinciales sur l'autoévaluation de la santé et de l'utilisation des services de santé, selon l'âge et le sexe, obtenues auprès de 62 413 répondants de l'Enquête sur la santé en Ontario (ESO) de 1990 et les données sur les dépenses provinciales en soins de santé pour l'exercice 1995-1996, selon l'âge et le sexe. Ce modèle ne comprenait que les services visés par l'ESO (omnipraticiens, médecins spécialistes, optométrie, physiothérapie, chiropractie et soins de courte durée). La répartition de l'utilisation et des dépenses entre les diverses catégories d'âge, de sexe et d'état de santé a été utilisée pour établir les proportions appropriées de ressources en matière de soins de santé pour chaque combinaison âge-sexe-état de santé. Ces proportions ont par la suite été appliquées aux populations des régions géographiques, à partir des données sur l'âge, le sexe et l'état de santé provenant de l'ESO, ainsi que des estimations plus récentes de la population, afin de déterminer les affectations pour chaque région. Le total de ces affectations en dollars devait correspondre au montant du budget provincial de 1995-1996. Les affectations ainsi calculées ont été comparées à celles de 1995-1996 pour déterminer dans quelle mesure elles étaient effectivement compatibles avec les besoins relatifs de la population des régions de l'Ontario.

    Date de diffusion : 2000-03-02

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015680
    Description :

    La combinaison de bases de données par des méthodes de couplage d'enregistrements en vue d'augmenter la quantité d'information disponible est un phénomène de plus en plus fréquent. Si l'on ne peut se fonder sur aucun identificateur unique pour procéder à l'appariement des enregistrements, on recourt au couplage probabiliste. On apparie un enregistrement du premier fichier à un enregistrement du deuxième avec une certaine probabilité et on décide ensuite si cette paire d'enregistrements représente ou non un appariement vrai. Habituellement, ce processus nécessite une certaine intervention manuelle qui demande du temps et des ressources humaines. En outre, il aboutit souvent à un couplage complexe. Autrement dit, au lieu d'être systématiquement biunivoque (un à un), le couplage entre les deux bases de données peut être multi-univoque (plusieurs à un), co-univoque (un à plusieurs) ou multivoque (plusieurs à plusieurs).

    Date de diffusion : 2000-03-02
Date de modification :