Assurance de la qualité
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- Revues et périodiques : 75F0002MDescription : 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 : 2024-04-26
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 32-26-0007Description : 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-M2024001Description : 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-M2023001Description : 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-M2022002Description :
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 - 19-22-0009Description :
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!
Date de diffusion : 2022-01-26 - Articles et rapports : 11-522-X202100100015Description : 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-X202100100023Description :
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-M2021001Description :
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 - 10. Qualité des données en six dimensions ArchivéStats en bref : 89-20-00062020001Description :
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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- Revues et périodiques : 75F0002MDescription : 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 : 2024-04-26
- Articles et rapports : 13-604-M2024001Description : 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-M2023001Description : 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-M2022002Description :
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 - Articles et rapports : 11-522-X202100100015Description : 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-X202100100023Description :
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-M2021001Description :
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 - 8. Qualité des données en six dimensions ArchivéStats en bref : 89-20-00062020001Description :
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 - Stats en bref : 89-20-00062020008Description :
L’exactitude est l’une des six dimensions de la qualité des données qui sont prises en compte à Statistique Canada. L’exactitude s’entend de la mesure dans laquelle les données rendent compte de la vérité ou de ce qui s’est réellement produit. Dans cette vidéo, nous présenterons des méthodes pour mettre en lumière le concept d’exactitude, sur le plan de la validité et de la précision. Nous discuterons également des méthodes de validation et de vérification de l’exactitude des valeurs de données.
Date de diffusion : 2020-09-23 - Articles et rapports : 13-604-M2020002Description :
Cette documentation donne un aperçu de la méthodologie utilisée pour élaborer les comptes économiques répartis pour le secteur des ménages publiés en juin 2020 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 : 2020-06-26
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Références (78)
Références (78) (70 à 80 de 78 résultats)
- 71. Un modèle à entrées et sorties de la progression scolaire au secondaire dans les provinces canadiennes ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015034Description :
Nous avons estimé un modèle de progression scolaire au secondaire à l'aide de données tirées de l'Enquête auprès des sortants (EAS) de 1991, qui a été effectuée par Statistique Canada. Les informations sur lesquelles est fondé le modèle de progression scolaire comprennent le niveau de scolarité actuel et les réponses à des questions rétrospectives portant sur les dates des évènements de scolarisation. Ces données ont permis de reconstituer de manière approximative l'historique des évènements éducatifs de chaque répondant. Le modèle de progression scolaire a été conçu pour être inclus dans un modèle plus vaste de micro-simulation à temps continu. Les principaux éléments du modèle comportent l'estimation (par âge, mois de naissance et saison, dans le cas des deux sexes et dans chaque province) des taux d'obtention de diplômes, de décrochage scolaire, de retour à l'école et d'obtention du diplôme après un décrochage. Ces estimations ont été renforcées à l'aide de données auxiliaires tirées du Recensement de 1991 et de données administratives.
Date de diffusion : 1999-10-22 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015035Description :
Dans le cadre d'une enquête longitudinale effectuée pendant k périodes, certaines unités peuvent être observées pour un nombre de périodes inférieur à k. Les enquêtes avec sous-échantillons se chevauchant partiellement, les enquêtes par panel pur avec non-réponse (une enquête par panel pur étant une enquête par panel non-complétée d'échantillons supplémentaires) et les enquêtes par panel complétées par des échantillons supplémentaires pour certaines périodes en sont des exemples. Nous présentons des estimateurs par régression pour des enquêtes de ce genre. Nous examinons une application aux études spéciales liées au National Resources Inventory.
Date de diffusion : 1999-10-22 - 73. Régression logistique multidimensionnelle applicable aux données tirées d'enquêtes complexes ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015036Description :
En tant que généralisation de la régression logistique, la régression logistique multivariée, introduite par Glonek et McCullagh (1995), facilite l'analyse des données longitudinales en acceptant les observations répétées et dépendantes d'une variable nominale ainsi que des jeux de réponses incomplets. L'auteur montre comment étendre cette méthode au traitement des données d'une enquête complexe et en fournit l'illustration grâce à l'Enquête sur la population active suisse. Il examine également l'incidence des poids d'échantillonnage sur l'estimation des paramètres et des erreurs-types.
Date de diffusion : 1999-10-22 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015037Description :
Pour des données longitudinales, les modéles mixtes sont fréquemment utilisés puisqu'ils permettent de tenir compte de la corrélation entre les observations provenant d'un même individu. Le modèle pour un mélange fini de distributions peut être considéré comme un cas particulier d'un modéle mixte. Dans ce document, on portera l'attention sur la méthode du maximum de vraisemblance. La maximisation de la fonction de vraisemblance pour un mélange fini de distributions est généralement plus ardue que dans le cas usuel d'une seule distribution et peut exiger beaucoup de temps. L'objectif de ce travail a donc consisté principalement à déterminer le(s) algorithme(s) qui satisfait(ont) au mieux les critères de temps d'exécution et d'efficacité pour trouver la solution. Pour atteindre cet objectif, on a effectué une étude de simulation. On n'a considéré que la situation dans laquelle la variable dépendante est dichotomique. Cette situation est très utile en pratique puisqu'elle sert, entre autres, à modéliser des durées discrètes telle que la durée dans l'état "faible revenu".
Date de diffusion : 1999-10-22 - 75. Aspects qualitatifs de la collecte du test 3A de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M1993007Description :
Dans ce rapport, on présente une évaluation sommaire de la qualité des données recueillies dans le cadre de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR), lors de l'essai sur le terrain qui a eu lieu en janvier et en février 1993.
Date de diffusion : 1995-12-30 - 76. Aspects qualitatifs de la collecte du test 3B de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M1993011Description :
Dans cette étude, on présente une évaluation sommaire de la qualité des données recueillies lors de l'essai sur le terrain de la composante revenu et patrimoine de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR), qui s'est déroulé en avril et en mai 1993.
Date de diffusion : 1995-12-30 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M1994015Description :
Dans ce document, on décrit comment l'application relative au revenu de l'interview assistée par ordinateur (IAO) a été programmée lors de l'essai de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) réalisé en 1993.
Date de diffusion : 1995-12-30 - 78. Quelques effets de l'interview assistée par ordinateur sur la qualité des données de l'EDTR ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M1995007Description :
Dans ce document, on décrit l'incidence de l'interview assistée par ordinateur (IAO) sur la qualité des données de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) dans trois domaines : l'activité sur le marché du travail, les sources de revenu dont la divulgation pose un problème aux répondants, et les relations au sein du ménage.
Date de diffusion : 1995-12-30
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