Pondération et estimation

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51. Estimation du niveau et de la variation du chômage au moyen de modèles de séries chronologiques structurels
Articles et rapports : 12-001-X201900300005
Description :
On obtient les estimations mensuelles du chômage provincial fondées sur l’Enquête sur la population active (EPA) des Pays-Bas au moyen de modèles de séries chronologiques. Les modèles tiennent compte du biais de renouvellement et de la corrélation sérielle causée par le plan d’échantillonnage à panel rotatif de l’EPA. L’article compare deux méthodes d’estimation de modèles de séries chronologiques structurels (MSCS). Dans la première méthode, les MSCS sont exprimés sous forme de modèles espace-état, auxquels sont appliqués le filtre et le lisseur de Kalman dans un cadre fréquentiste. L’autre solution consiste à exprimer ces MSCS sous forme de modèles multiniveaux de séries chronologiques dans un cadre bayésien hiérarchique et à les estimer à l’aide de l’échantillonneur de Gibbs. Nous comparons ici les estimations mensuelles du chômage et les erreurs-types fondées sur ces modèles pour les 12 provinces des Pays-Bas. Nous discutons ensuite des avantages et des inconvénients de la méthode multiniveau et de la méthode espace-état. Les MSCS multivariés conviennent pour l’emprunt d’information dans le temps et l’espace. La modélisation de la matrice de corrélation complète entre les composantes des séries chronologiques accroît rapidement le nombre d’hyperparamètres qu’il faut estimer. La modélisation de facteur commun est une des façons possibles d’obtenir des modèles plus parcimonieux qui continuent de tenir compte de la corrélation transversale. L’article propose une méthode encore plus parcimonieuse, dans laquelle les domaines ont en commun une tendance globale et leurs propres tendances indépendantes pour les écarts propres au domaine par rapport à la tendance globale. L’approche par modélisation de séries chronologiques est particulièrement adaptée à l’estimation de la variation mensuelle du chômage.
Date de diffusion : 2019-12-17
52. Poids de calage « optimaux » dans les cas de non-réponse des unités lors de l’échantillonnage d’enquête
Articles et rapports : 12-001-X201900300006
Description :
Un taux de non-réponse élevé est un problème très courant dans les enquêtes-échantillons de nos jours. Du point de vue statistique, nous entretenons des inquiétudes au sujet du biais et de la variance accrus des estimateurs de chiffres de population comme les totaux ou les moyennes. Diverses méthodes ont été proposées pour compenser ce phénomène. En gros, nous pouvons les diviser en imputation et calage, et c’est sur la dernière méthode que nous nous concentrons ici. La catégorie des estimateurs par calage offre un large éventail de possibilités. Nous examinons le calage linéaire, pour lequel nous suggérons d’utiliser une version de non-réponse de l’estimateur de régression optimal fondé sur le plan. Nous faisons des comparaisons entre cet estimateur et un estimateur de type GREG. Les mesures de la distance jouent un rôle très important dans l’élaboration des estimateurs par calage. Nous démontrons qu’un estimateur de la propension moyenne à répondre (probabilité) peut être inclus dans la mesure de la distance « optimale » dans les cas de non-réponse, ce qui aide à réduire le biais de l’estimateur ainsi obtenu. Une étude en simulation a été réalisée pour illustrer de manière empirique les résultats obtenus de façon théorique pour les estimateurs proposés. La population se nomme KYBOK et se compose de municipalités administratives de la Suède, pour lesquelles les variables comprennent des mesures financières et de la taille. Les résultats sont encourageants pour l’estimateur « optimal » combiné à la propension estimative moyenne à répondre, où le biais a été réduit pour la plupart des cas d’échantillonnage de Poisson faisant partie de l’étude.
Date de diffusion : 2019-12-17
53. Un modèle hiérarchique bayésien bivarié pour estimer les taux de location au comptant de terres cultivées au niveau du comté
Articles et rapports : 12-001-X201900200002
Description :
Le National Agricultural Statistics Service (NASS) du United States Department of Agriculture (USDA) est chargé d’estimer les taux moyens de location au comptant au niveau du comté. Par taux de location au comptant, on entend la valeur marchande des terres louées à l’acre contre argent comptant seulement. Les estimations des taux de location au comptant sont utilisées par les agriculteurs, les économistes et les responsables des politiques. Le NASS recueille des données sur les taux de location au comptant au moyen de la Cash Rent Survey. Comme les tailles d’échantillon réalisées au niveau du comté sont souvent trop petites pour permettre des estimateurs directs fiables, des prédicteurs fondés sur des modèles mixtes sont étudiés. Nous spécifions un modèle bivarié pour obtenir des prédicteurs des taux de location au comptant en 2010 pour les terres cultivées non irriguées à l’aide de données provenant de la Cash Rent Survey de 2009 et de variables auxiliaires provenant de sources externes, dont le Recensement de l’agriculture de 2007. Nous utilisons des méthodes bayésiennes pour l’inférence et présentons les résultats pour l’Iowa, le Kansas et le Texas. L’intégration des données de l’enquête de 2009 grâce à un modèle bivarié mène à des prédicteurs dont les erreurs quadratiques moyennes sont plus petites que celles des prédicteurs fondés sur un modèle univarié.
Date de diffusion : 2019-06-27
54. Combinaison d’échantillons probabilistes indépendants
Articles et rapports : 12-001-X201900200003
Description :
Dans divers domaines, il est de plus en plus important de fusionner les sources d’information disponibles pour améliorer les estimations des caractéristiques de la population. En présence de plusieurs échantillons probabilistes indépendants d’une population finie, nous examinons plusieurs solutions d’estimateur combiné du total de la population, basé soit sur une combinaison linéaire d’estimateurs distincts, soit sur une méthode par échantillon combiné. L’estimateur en combinaison linéaire fondé sur des variances estimées est susceptible d’être biaisé, car les estimateurs distincts du total de la population peuvent être fortement corrélés à leurs estimateurs de la variance respectifs. Nous illustrons la possibilité d’utiliser un échantillon combiné pour estimer les variances des estimateurs distincts, ce qui donne des estimateurs de la variance groupés généraux. Ces estimateurs de la variance groupés utilisent tous les renseignements disponibles et peuvent réduire considérablement le biais d’une combinaison linéaire d’estimateurs distincts.
Date de diffusion : 2019-06-27
55. Réconciliation bayésienne dans le modèle de Fay-Herriot par suppression aléatoire
Articles et rapports : 12-001-X201900200004
Description :
La réconciliation d’estimations de niveau inférieur à des estimations de niveau supérieur est une activité importante au National Agricultural Statistics Service (NASS) du département de l’Agriculture des États-Unis (par exemple, réconcilier les estimations de superficie d’ensemencement en maïs des comtés aux estimations au niveau des États). Nous posons qu’un comté est un petit domaine et employons le modèle initial de Fay-Herriot pour obtenir une méthode bayésienne générale pour réconcilier les estimations des comtés aux estimations des États (constituant la cible). Dans ce cas, nous supposons que les estimations cibles sont connues et dégageons les estimations des comtés avec pour contrainte que leur addition donne la valeur cible. C’est là une réconciliation externe qui a de l’importance pour la statistique officielle, et non seulement pour les données du NASS, et on le rencontre plus généralement dans les estimations sur petits domaines. Il est possible de réconcilier de telles estimations en « supprimant » un des comtés (habituellement le dernier) de manière à intégrer la contrainte de réconciliation au modèle. Il est tout aussi vrai cependant que les estimations peuvent changer selon le comté qui est supprimé au moment d’inclure la contrainte dans le modèle. Dans la présente étude, nous accordons à chaque petit domaine une chance de suppression et parlons pour toute cette procédure de méthode de réconciliation par suppression aléatoire. Nous démontrons empiriquement que les estimations accusent des différences selon le comté supprimé et qu’il existe des différences entre ces estimations et celles obtenues par suppression aléatoire. Ces différences peuvent être jugées petites, mais il est hautement logique de procéder par suppression aléatoire; aucun comté n’a alors droit à un traitement préférentiel et nous observons également une modeste hausse de la précision par rapport à une réconciliation avec suppression du dernier petit domaine.
Date de diffusion : 2019-06-27
56. Nouveau mode d’estimation d’un modèle logistique cumulatif avec des données d’enquêtes à plans complexes
Articles et rapports : 12-001-X201900200007
Description :
Quand on ajuste une variable catégorique ordonnée à L > 2 niveaux à un ensemble de covariables sur données d’enquêtes à plans complexes, on suppose communément que les éléments de la population suivent un modèle simple de régression logistique cumulative (modèle de régression logistique à cotes proportionnelles). Cela signifie que la probabilité que la variable catégorique se situe à un certain niveau ou au-dessous est une fonction logistique binaire des covariables du modèle. Ajoutons, sauf pour l’ordonnée à l’origine, les valeurs des paramètres de régression logistique sont les mêmes à chaque niveau. La méthode « fondée sur le plan » classique servant à ajuster le modèle à cotes proportionnelles est fondée sur le pseudo-maximum de vraisemblance. Nous comparons les estimations calculées par cette méthode à celles d’un traitement dans un cadre basé sur un modèle robuste sensible au plan. Nous indiquons par un simple exemple numérique en quoi les estimations tirées de ces deux traitements peuvent différer. La nouvelle méthode peut facilement s’élargir pour ajuster un modèle logistique cumulatif général où l’hypothèse du parallélisme peut ne pas se vérifier. Un test de cette hypothèse peut aisément s’ensuivre.
Date de diffusion : 2019-06-27
57. Le calage conditionnel et le sage statisticien
Articles et rapports : 12-001-X201900200010
Description :
Être un statisticien soucieux de calage, c’est appliquer des procédures qui s’inspirent des principes directeurs de l’approche de Neyman en matière d’inférence fréquentiste qui domine actuellement la pensée statistique. Être un statisticien rempli de sagesse devant un ensemble de données, c’est faire appel à certains modes de réflexion bayésiens et fiduciaux pour modérer le simple calage de Neyman. Dans cet article, nous expliquons le mariage des idées à l’aide du concept de calage conditionnel qui tire parti des idées plus récentes en simulation qui sont issues du calcul bayésien approximatif.
Date de diffusion : 2019-06-27
58. Démographie bayésienne de petits domaines Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201900100001
Description :
On presse de plus en plus les démographes de désagréger leurs estimations et leurs prévisions selon des caractéristiques comme la région, l’ethnicité ou le revenu. Les méthodes démographiques classiques ont été conçues pour de grands échantillons et donnent de piètres résultats lorsqu’elles portent sur des données désagrégées. Les méthodes reposant sur des modèles statistiques bayésiens en bonne et due forme produisent de meilleurs résultats. Nous illustrerons notre propos par des exemples tirés d’un projet à long terme visant à la conception d’approches bayésiennes d’estimation et de prévision démographiques. Dans notre premier exemple, nous estimons les taux de mortalité désagrégés selon l’âge et le sexe pour une petite population; dans le second, nous estimons et prévoyons simultanément la prévalence de l’obésité désagrégée selon l’âge. Nous concluons en répondant à deux objections habituelles à l’utilisation de méthodes bayésiennes par les organismes statistiques.
Date de diffusion : 2019-05-07
59. Inférence fondée sur la vraisemblance empirique pour les données d’enquête manquantes selon un échantillonnage à probabilités inégales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201900100002
Description :
La non-réponse partielle se produit fréquemment dans les enquêtes-échantillons. On utilise couramment l’imputation hot deck pour remplacer les valeurs des items manquants dans des groupes homogènes appelés classes d’imputation. Nous proposons une procédure d’imputation hot deck fractionnaire et une vraisemblance empirique associée pour l’inférence sur la moyenne de population d’une fonction d’une variable d’intérêt présentant des données manquantes selon un échantillonnage avec probabilité proportionnelle à la taille avec fractions d’échantillonnage négligeables. Nous calculons les distributions limites de l’estimateur du maximum de vraisemblance empirique et du rapport de vraisemblance empirique, et nous proposons deux procédures bootstrap asymptotiques valides afin de construire des intervalles de confiance pour la moyenne de population. Les études par simulations montrent que les procédures bootstrap proposées donnent de meilleurs résultats que les procédures bootstrap habituelles, qui se révèlent asymptotiquement incorrectes quand le nombre de tirages aléatoires de l’imputation fractionnaire est fixe. De plus, la procédure bootstrap proposée, fondée sur le rapport de vraisemblance empirique, semble donner des résultats significativement meilleurs que la méthode fondée sur la distribution limite de l’estimateur du maximum de vraisemblance empirique en cas de grande variation des probabilités d’inclusion ou d’échantillon de petite taille.
Date de diffusion : 2019-05-07
60. Régression quantile censurée pondérée Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201900100004
Description :
Dans le présent document, nous utilisons de l’information auxiliaire pour améliorer l’efficacité des estimations des paramètres de la régression quantile censurée. En utilisant l’information présentée dans des études antérieures, nous avons calculé des probabilités au moyen de la vraisemblance empirique comme poids et avons proposé la régression quantile censurée pondérée. Les propriétés théoriques de la méthode proposée sont obtenues. Nos études par simulation démontrent que la méthode que nous proposons présente des avantages comparativement à la régression quantile censurée standard.
Date de diffusion : 2019-05-07

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1. Améliorer les données pour le Canada rural : estimation sur petits domaines des possibilités de travail à distance
Articles et rapports : 18-001-X2024001
Description : Cette étude applique l’estimation sur petits domaines (EPD) et un nouveau concept géographique appelé Zone de travail autonome (ZTA) à l'Enquête canadienne sur la situation des entreprises (ECSE) en mettant l'accent sur les opportunités de travail à distance sur les marchés du travail ruraux. Grâce à la modélisation EPD, nous avons estimé les proportions d'entreprises, classées par secteur industriel général (prestataires de services et producteurs de biens), qui offriraient principalement des opportunités de travail à distance à leur main-d'œuvre.
Date de diffusion : 2024-04-22
2. Étude : Améliorer les données pour le Canada rural : Estimation sur petits domaines des possibilités de travail à distance
Stats en bref : 11-001-X202411338008
Description : Communiqué publié dans Le Quotidien – Bulletin de diffusion officielle de Statistique Canada
Date de diffusion : 2024-04-22
3. Proposition pour le problème de l’estimation des probabilités d’appariement dans le couplage d’enregistrements Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202200100001
Description : Le couplage d’enregistrements vise à mettre en évidence les paires d’enregistrements liées à la même unité et observées dans deux ensembles de données différents, disons A et B. Fellegi et Sunter (1969) proposent de mettre à l’essai chaque paire d’enregistrements, qu’elle soit générée à partir de l’ensemble de paires appariées ou non. La fonction de décision est le rapport entre m(y) et u(y), les probabilités d’observer une comparaison y d’un ensemble de k>3 variables d’identification clés dans une paire d’enregistrements, sous l’hypothèse que la paire constitue, respectivement, un appariement ou non. On estime habituellement ces paramètres au moyen de l’algorithme EM en utilisant comme données les comparaisons pour toutes les paires du produit cartésien ?=A×B. On émet l’hypothèse que ces observations (sur les comparaisons et sur l’état des paires comme appariement ou non) sont générées indépendamment des autres paires, hypothèse caractérisant la majeure partie de la littérature sur le couplage d’enregistrements et mise en œuvre dans les outils logiciels (p. ex., RELAIS, Cibella et coll. 2012). Au contraire, les comparaisons y et l’état d’appariement dans O sont dépendants de manière déterministe. Par conséquent, les estimations sur m(y) et u(y) fondées sur l’algorithme EM sont généralement mauvaises. Ce fait compromet l’efficacité de l’application de la méthode de Fellegi-Sunter, ainsi que le calcul automatique des mesures de la qualité et la possibilité d’appliquer des méthodes efficaces aux fins d’estimation du modèle sur des données couplées (p. ex. les fonctions de régression), comme dans Chambers et coll. (2015). Nous proposons d’examiner O au moyen d’un ensemble d’échantillons, chacun tiré de manière à préserver l’indépendance des comparaisons entre les paires d’enregistrements sélectionnées. Les simulations sont encourageantes.
Date de diffusion : 2024-03-25
4. Méthode de désagrégation fondée sur un modèle pour l’estimation des compétences des adultes Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202200100003
Description : L’estimation à de fins niveaux d’agrégation est nécessaire pour mieux décrire une société. Les approches fondées sur un modèle d’estimation sur petits domaines qui combinent des données d’enquête parcimonieuses à des données riches provenant de sources auxiliaires se sont révélées utiles pour améliorer la fiabilité des estimations sur petits domaines. Nous examinons ici un scénario où des estimations basées sur un modèle pour petits domaines, produit à un niveau d’agrégation donné, devaient être désagrégées pour mieux décrire la structure sociale à des niveaux plus fins. Pour ce scénario, nous avons élaboré une méthode de répartition afin de mettre en œuvre la désagrégation, surmontant les problèmes associés à la disponibilité des données et à l’élaboration de modèles à des niveaux de cette finesse. La méthode est appliquée à l’estimation de la littératie et de la numératie des adultes au niveau du comté par groupe, au moyen des données du Programme pour l’évaluation internationale des compétences des adultes (PEICA) des États-Unis. Dans cette application, les groupes sont définis en fonction de l’âge ou de la scolarité, mais la méthode pourrait être appliquée à l’estimation d’autres groupes en quête d’équité.
Date de diffusion : 2024-03-25
5. Initiatives de l’Enquête sur la population active dans le cadre du Plan d’action sur les données désagrégées de Statistique Canada Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202200100004
Description : Conformément au Plan d’action sur les données désagrégées (PADD) à long terme de Statistique Canada, plusieurs initiatives ont été mises en œuvre dans l’Enquête sur la population active (EPA). Une des initiatives les plus directes fut une augmentation ciblée dans la taille de l’échantillon mensuel de l’EPA. En outre, un programme d’enquête supplémentaire régulier a été introduit, où une série supplémentaire de questions a été posée à un sous-ensemble de répondants de l’EPA et analysée dans un cycle de production mensuel ou trimestriel. Enfin, les estimations fondées sur les méthodologies de l’estimation sur petits domaines (EPD) sont réintroduites dans l’EPA et comprendront une portée élargie avec davantage de valeur analytique qu’auparavant. Le présent article donne un aperçu de ces trois initiatives.
Date de diffusion : 2024-03-25
6. Application de méthodes de lissage de la variance due à l’échantillonnage aux fins d’estimation sur petits domaines Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202200100005
Description : Le lissage de la variance due à l’échantillonnage est un sujet important dans l’estimation sur petits domaines. Dans le présent article, nous proposons des méthodes de lissage de la variance due à l’échantillonnage aux fins d’estimation sur petits domaines. En particulier, nous considérons la fonction de variance généralisée et les méthodes d’effet de plan aux fins de lissage de la variance due à l’échantillonnage. Nous évaluons et comparons les variances dues à l’échantillonnage lissées et les estimations sur petits domaines fondées sur des estimations de la variance lissées au moyen de l’analyse de données d’enquête de Statistique Canada. Les résultats de l’analyse de données réelles indiquent que les méthodes de lissage de la variance due à l’échantillonnage proposées fonctionnent très bien pour l’estimation sur petits domaines.
Date de diffusion : 2024-03-25
7. Mesurer le nombre de bénéficiaires de l'aide alimentaire Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202200100013
Description : Les répondants des enquêtes auprès des ménages usuelles tendent à fortement sous-déclarer leur éventuel recours à l'aide alimentaire distribuée par les associations. Cette sous-déclaration est très vraisemblablement liée au stigmate social ressenti par les personnes dans une situation de très grandes difficultés financières. Les estimations du nombre de bénéficiaires de cette aide issues des enquêtes sont ainsi très inférieures aux décomptes directs des associations. Ces décomptes, eux, tendent à la surestimation en raison de doubles comptes. L'enquête Aide alimentaire (EAA) collectée fin 2021 en France dans un échantillon de sites d'associations distribuant de l'aide alimentaire permet, par son protocole adapté, de contrôler les biais qui affectent les autres sources et de clarifier l'ampleur du recours à cette aide.
Date de diffusion : 2024-03-25
8. Estimateurs bayésiens fondés sur le plan de sondage et assistés par un modèle de la taille, du total et de la moyenne d’une population difficile à joindre depuis un échantillon par dépistage de liens avec un échantillon initial en grappes Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202200100015
Description : Nous présentons des estimateurs de type Horvitz-Thompson et de type multiplicité fondés sur le plan de sondage de la taille de la population, ainsi que du total et de la moyenne d’une variable de réponse associée aux éléments d’une population cachée à utiliser avec la variante d’échantillonnage par dépistage de liens proposée par Félix-Medina et Thompson (2004). Étant donné que le calcul des estimateurs nécessite de connaître les probabilités d’inclusion des personnes échantillonnées, mais qu’elles sont inconnues, nous proposons un modèle bayésien qui nous permet de les estimer et, par conséquent, de calculer les estimateurs des paramètres de population. Les résultats d’une petite étude numérique indiquent que les performances des estimateurs proposés sont acceptables.
Date de diffusion : 2024-03-25
9. Intégration des données existantes pour élaborer un indicateur d’ethnicité dans le cadre du PEDSL Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202200100018
Description : Le Programme d'élaboration de données sociales longitudinales (PEDSL) est une approche d'intégration des données sociales destinée à fournir des opportunités analytiques longitudinales sans imposer un fardeau de réponse supplémentaire aux répondants. Le PEDSL tire parti d'une multitude de signaux qui proviennent de différentes sources de données pour la même personne, ce qui permet de mieux comprendre leurs interactions et de suivre l'évolution dans le temps. Cet article traitera de la façon dont le statut d'ethnicité des personnes au Canada peut être estimé au niveau désagrégé le plus détaillé possible en utilisant les résultats d'une variété de règles opérationnelles appliquées aux données déjà appariées et au dénominateur du PEDSL puis montrera comment des améliorations ont pu être obtenues en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique telles que des arbres de décision et des techniques de forêt aléatoire.
Date de diffusion : 2024-03-25
10. Méthode d’estimation de l’effet des erreurs de classification sur les statistiques de deux domaines
Articles et rapports : 12-001-X202300200002
Description : Il est essentiel de pouvoir quantifier l’exactitude (biais, variance) des résultats publiés dans les statistiques officielles. Dans ces dernières, les résultats sont presque toujours divisés en sous-populations selon une variable de classification, comme le revenu moyen par catégorie de niveau de scolarité. Ces résultats sont également appelés « statistiques de domaine ». Dans le présent article, nous nous limitons aux variables de classification binaire. En pratique, des erreurs de classification se produisent et contribuent au biais et à la variance des statistiques de domaine. Les méthodes analytiques et numériques servant actuellement à estimer cet effet présentent deux inconvénients. Le premier inconvénient est qu’elles exigent que les probabilités de classification erronée soient connues au préalable et le deuxième est que les estimations du biais et de la variance sont elles-mêmes biaisées. Dans le présent article, nous présentons une nouvelle méthode, un modèle de mélange gaussien estimé par un algorithme espérance-maximisation (EM) combiné à un bootstrap, appelé « méthode bootstrap EM ». Cette nouvelle méthode n’exige pas que les probabilités de classification erronée soient connues au préalable, bien qu’elle soit plus efficace quand on utilise un petit échantillon de vérification qui donne une valeur de départ pour les probabilités de classification erronée dans l’algorithme EM. Nous avons comparé le rendement de la nouvelle méthode et celui des méthodes numériques actuellement disponibles, à savoir la méthode bootstrap et la méthode SIMEX. Des études antérieures ont démontré que pour les paramètres non linéaires, le bootstrap donne de meilleurs résultats que les expressions analytiques. Pour presque toutes les conditions mises à l’essai, les estimations du biais et de la variance obtenues par la méthode bootstrap EM sont plus proches de leurs vraies valeurs que celles obtenues par les méthodes bootstrap et SIMEX. Nous terminons l’article par une discussion sur les résultats et d’éventuels prolongements de la méthode.
Date de diffusion : 2024-01-03

Références (27)

Références (27) (0 à 10 de 27 résultats)

1. Rapport technique sur l'échantillonnage et la pondération, Recensement de la population
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-306-X
Description :
Ce rapport donne une description des méthodes d'échantillonnage, de pondération et d'estimation utilisées pour le Recensement de la population. Il fournit les justifications opérationnelles et théoriques et présente les résultats des évaluations de ces méthodes.
Date de diffusion : 2023-10-04
2. Taux d’imposition et de transfert effectifs : Note de référence technique
Avis et consultations : 75F0002M2019006
Description :
En 2018, Statistique Canada a diffusé deux nouveaux tableaux de données présentant des estimations des taux d’imposition et de transfert effectifs des déclarants et des familles de recensement. Ces estimations sont tirées de la Banque de données administratives longitudinales. La publication fournit une description détaillée des méthodes utilisées pour produire les estimations des taux d’imposition et de transfert effectifs.
Date de diffusion : 2019-04-16
3. Révisions aux données sur le revenu de 2006 à 2011 Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M2015003
Description :
Cette note porte sur les estimations révisées du revenu tirées de l’Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR). Les révisions aux estimations de l’EDTR permettent de comparer les résultats de l’Enquête canadienne sur le revenu (ECR) à ceux des années précédentes puisqu’elles offrent une solution aux problèmes associés aux différences méthodologiques entre l’EDTR et l’ECR.
Date de diffusion : 2015-12-17
4. Méthodes d'estimation de la population et des familles à Statistique Canada
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 91-528-X
Description :
Ce manuel offre des descriptions détaillées des sources de données et des méthodes utilisées par Statistique Canada pour produire des estimations de la population. Elles comportent : les estimations postcensitaires et intercensitaires de la population; la population de départ; les naissances et les décès; l'immigration; les émigrations; les résidents non permanents; la migration interprovinciale; les estimations infraprovinciales de la population; les estimations de la population selon l'âge, le sexe et l'état matrimonial et les estimations des familles de recensement. Un glossaire des termes courants est inclus à la fin du manuel, suivi de la notation normalisée utilisée.
Auparavant, la documentation sur les changements méthodologiques pour le calcul des estimations était éparpillée dans plusieurs publications et documents d'information de Statistique Canada. Ce manuel offre aux utilisateurs de statistiques démographiques un recueil exhaustif des procédures actuelles utilisées par Statistique Canada pour élaborer des estimations de la population et des familles.
Date de diffusion : 2015-11-17
5. Méthodologie de mesure de l’économie souterraine selon la province et le territoire Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 13-605-X201500414166
Description :
Estimations de l’économie souterraine par province et territoire pour la période 2007 à 2012 sont maintenant disponibles pour la première fois. L’objet de cette note technique est d’expliquer comment la méthodologie utilisée afin de calculer les estimations de l’activité économique souterraine à la borne supérieure pour les provinces et les territoires diffère de celle utilisée afin de calculer les estimations nationales.
Date de diffusion : 2015-04-29
6. Rapport technique sur l’échantillonnage et la pondération, Enquête nationale auprès des ménages, 2011 Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 99-002-X2011001
Description :
Ce rapport donne une description des méthodes d'échantillonnage et de pondération utilisées pour l’Enquête nationale auprès des ménages de 2011. Il fournit les justifications opérationnelles et théoriques et présente les résultats des études d'évaluation de ces méthodes.
Date de diffusion : 2015-01-28
7. Rapport technique sur l’échantillonnage et la pondération, Enquête nationale auprès des ménages
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 99-002-X
Description : Ce rapport donne une description des méthodes d'échantillonnage et de pondération utilisées pour l’Enquête nationale auprès des ménages de 2011. Il fournit les justifications opérationnelles et théoriques et présente les résultats des études d'évaluation de ces méthodes.
Date de diffusion : 2015-01-28
8. Rapport technique du Recensement de 2006 : Échantillonnage et pondération
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 92-568-X
Description :
Ce rapport donne une description des méthodes d'échantillonnage et de pondération utilisées pour le Recensement de 2006. Il fournit un historique de l'application de ces méthodes aux recensements du Canada ainsi que les fondements opérationnels et théoriques de ces méthodes, et présente les résultats des études d'évaluation.
Date de diffusion : 2009-08-11
9. Améliorations apportées à l'Enquête sur la population active (EPA) en 2006 Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 71F0031X2006003
Description :
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).
Date de diffusion : 2006-01-25
10. Les effets de la méthodologie d'estimation révisée sur les estimations des enquêtes sur les dépenses des ménages Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2005002
Description :
Le présent document fournit un aperçu des différences entre l'ancienne et la nouvelle méthodologie de pondération, ainsi que des effets du nouveau système de pondération sur les estimations.
Date de diffusion : 2005-06-30

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Date de modification :: 2024-06-17

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Pour commencer une nouvelle recherche, cliquez sur le bouton Effacer tout au-dessus du champ de recherche ou décochez tous les filtres.
Les mots-clés et les filtres précisés sont affichés au-dessus du champ de recherche. Vous pouvez désélectionner l’un ou l’autre des éléments ou tous les éléments, pour préciser ou effacer votre recherche.

Comment préciser ma recherche

Vous pouvez entrer des mots-clés dans le champ de recherche. Il n’est pas nécessaire d’utiliser « + » ou « , » ou « ET ».
Vous pouvez supprimer certains mots-clés ou tous les mots-clés de votre chaîne de recherche.
Les mots-clés entre guillemets limitent la recherche à l’expression précise.
- Par exemple, si vous cherchez « Enquête sur la population active », vous obtiendrez seulement des documents contenant cette suite de mots.
Utilisez « ou » entre les mots-clés pour obtenir des résultats qui contiennent au moins l’un des termes recherchés.
- Par exemple, si vous cherchez enquête ou population ou active, vous obtiendrez seulement les documents contenant l’un ou l’autre de ces mots, ou tous ces mots.

Comment fonctionne la recherche

Cette forme de recherche fournira les résultats contenant le(s) mot(s) inscrit(s) dans le titre, la description, le sujet, la géographie, le numéro de produit ou toute autre information au sujet du produit.
- Par exemple, lorsque vous cherchez le mot « maladies », tous les résultats obtenus contiendront ce mot dans le titre, la description, ou le sujet.
La recherche ne se fait pas dans le texte des articles ou des publications. Pour faire une recherche plein texte dans les articles, utilisez la fonction de recherche du site.