Vérification et imputation
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- Articles et rapports : 11-522-X20010016304Description :
Cette publication comporte une description détaillée des questions techniques entourant la conception et la réalisation d'enquêtes et s'adresse surtout à des méthodologistes.
Cet article porte sur l'évaluation de deux ensembles de procédures de vérification selon le ratio et l'imputation, lesquels sont fondés sur l'utilisation du sous-système de vérification et d'imputation Plain Vanilla du US Census Bureau, à partir des données de l'Economic Census de 1997. Nous comparons, après vérification et imputation, la qualité des macro et des microdonnées produites par les deux ensembles de procédures, et décrivons la manière dont nos méthodes quantitatives nous ont permis de recommander certaines modifications de procédures courantes.
Date de diffusion : 2002-09-12 - Articles et rapports : 11-522-X20010016305Description :
Cette publication comporte une description détaillée des questions techniques entourant la conception et la réalisation d'enquêtes et s'adresse surtout à des méthodologistes.
Une étude réalisée par l'Office for National Statistics (ONS) a montré qu'il était nécessaire d'élaborer de nouvelles méthodes afin d'accroître l'efficacité des méthodes de validation et de vérification des données des enquêtes auprès des entreprises, sans diminuer la qualité de celles-ci. On a donc mis au point des méthodes visant à automatiser la correction des erreurs systématiques et à exécuter certaines vérifications des données. Cependant, comme l'organisation et les procédures d'enquêtes de l'ONS auprès des entreprises avaient évolué au fil du temps, leur mise en 'uvre posait un certain nombre d'obstacles. Ce document décrit ces obstacles et la manière dont on les a surmontés, puis questionne leur pertinence à l'égard d'autres organismes. On y traite également de l'approche à privilégier pour évaluer l'incidence des nouvelles méthodes tant sur la qualité que sur l'efficacité.
Date de diffusion : 2002-09-12 - 63. D'optimisation pour la validation des règles de vérification et pour l'imputation des données ArchivéArticles et rapports : 11-522-X20010016306Description :
Cette publication comporte une description détaillée des questions techniques entourant la conception et la réalisation d'enquêtes et s'adresse surtout à des méthodologistes.
Le présent article traite de la détection et de la correction automatique des données incohérentes ou en dehors des limites permises dans un processus général de collecte de données statistiques. La méthode proposée s'applique aussi bien aux données qualitatives que quantitatives. Notre objectif est de surmonter les contraintes de calcul de la méthode de Fellegi-Holt, tout en retenant ses aspects positifs. Comme à l'accoutumée, les enregistrements de données doivent satisfaire un ensemble de règles afin d'être déclarés corrects. Grâce au codage de règles sous forme d'inéquations linéaires, nous créons des modèles mathématiques pour les problèmes étudiés. Dans le premier point pertinent, en réglant une série de problèmes de faisabilité, l'ensemble de règles proprement dit est vérifié en vue de déceler les incohérences ou les redondances par résolution. Dans le deuxième point pertinent, l'imputation est réalisée par la résolution d'une série de problèmes de couverture d'ensemble.
Date de diffusion : 2002-09-12 - 64. Estimation de la variance après imputation ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015856Description :
On recourt fréquemment à l'imputation pour compenser la non-réponse partielle. L'estimation de la variance après imputation a suscité de nombreux débats et plusieurs estimateurs ont été proposés. Nous proposons un estimateur de la variance fondé sur un ensemble de pseudo-données créé uniquement pour estimer la variance. L'application des estimateurs type de la variance de données complètes à l'ensemble de pseudo-données produit des estimateurs cohérents dans le cas des estimateurs linéaires pour diverses méthodes d'imputation, y compris l'imputation par la méthode hot deck sans remise et avec remise. Nous illustrons l'équivalence asymptotique de la méthode proposée et de la méthode corrigée du jackknife de Rao et Sitter (1995). La méthode proposée s'applique directement à l'estimation de la variance en cas d'échantillonnage à deux phases.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015857Description :
Le présent article décrit et évalue une procédure d'imputation des valeurs manquantes pour une structure relativement complexe des données lorsque celles-ci manquent au hasard. On obtient les imputations en ajustant une séquence de modèles de régression et en tirant les valeurs des distributions prédictives correspondantes. Les types de modèle de régression utilisés sont les suivants : linéaire, logistique, de Poisson, logit généralisé, ou encore un mélange qui dépend du type de variable imputé. Deux autres caractéristiques communes du processus d'imputation sont intégrées : la restriction à une sous-population pertinente pour certaines variables et des limites ou contraintes logiques pour les valeurs imputées. Les restrictions comportent la création de sous-ensembles d'unités d'échantillon répondant à certains critères au moment de l'ajustement des modèles de régression. Les limites supposent que l'on tire des valeurs d'une distribution prédictive tronquée. L'élaboration de cette méthode s'est inspirée en partie de l'analyse de deux fichiers de données utilisés à titre d'illustration. On applique la procédure de régression séquentielle à l'analyse d'imputations multiples pour les deux problèmes appliqués. Les propriétés d'échantillonnage des inférences tirées de fichiers de données polyimputées créés à l'aide de la méthode de régresison séquentielle sont évaluées en fonction de fichiers de données simulées.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 85-602-XDescription :
L'objet du présent rapport est de faire le survol des méthodes et techniques existantes qui utilisent les identificateurs personnels en vue de réaliser le couplage des enregistrements. Ce couplage peut être décrit de façon générale comme une méthode de traitement ou de transformation des identificateurs personnels tirés des dossiers personnels enregistrés dans l'une ou plusieurs bases de données opérationnelles afin de jumeler les identificateurs et de créer un dossier composé sur un particulier. Le couplage des enregistrements ne vise pas seulement à identifier les particuliers à des fins opérationnelles, mais à établir les concordances probabilistes de degrés de fiabilité variés à des fins de rapports statistiques. Les techniques utilisées dans le cadre du couplage d'enregistrements peuvent également servir dans les enquêtes afin d'en restreindre le champ dans les bases de données, lorsque des renseignements sur les identificateurs personnels existent.
Date de diffusion : 2000-12-05 - Articles et rapports : 12-001-X20000015180Description :
L'imputation est une méthode utilisée couramment pour compenser l'effet de la non-réponse lors de l'analyse des données d'enquête. Fondée sur des données auxiliaires, l'imputation peut produire des estimateurs plus efficaces que ceux construits en ne tenant compte ni de la non-réponse ni de la repondération. Nous étudions et comparons l'erreur quadratique moyenne d'estimateurs d'enquête fondés sur des données imputées par trois méthodes distinctes, c'est-à-dire la méthode courante d'imputation par quotient et deux méthodes cold deck fréquemment appliquées aux enquêtes de nature économique réalisées par le U.S. Census Bureau et par le U.S. Bureau of Labor Statistics.
Date de diffusion : 2000-08-30 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M1998012Description :
Dans ce document, on étudie les activités du groupe de travail responsable de la révision des programmes statistiques sur les ménages et le revenu familial de Statistique Canada, ainsi que l'un des changements apportés aux programmes correspondants, à savoir l'intégration de deux importantes sources de données annuelles sur le revenu au Canada : l'Enquête sur les finances des consommateurs (EFC) et l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR).
Date de diffusion : 1998-12-30 - Articles et rapports : 12-001-X19970023613Description :
Dans bien des cas, les meilleures décisions en matière de politiques sont celles qui peuvent s'appuyer sur des données statistiques, elles-mêmes obtenues d'analyses de microdonnées pertinentes. Cependant, il arrive parfois que l'on dispose de toutes les données nécessaires mais que celles-ci soient réparties entre de multiples fichiers pour lesquels il n'existe pas d'identificateurs communs (p. ex. numéro d'assurance sociale, numéro d'identification de l'employeur ou numéro de sécurité sociale). Nous proposons ici une méthode pour analyser deux fichiers de ce genre: 1) lorsqu'il existe des informations communes non uniques, sujettes à de nombreuses erreurs et 2) lorsque chaque fichier de base contient des données quantitatives non communes qui peuvent être reliées au moyen de modèles appropriés. Une telle situation peut se produire lorsqu'on utilise des fichiers d'entreprises qui n'ont en commun que l'information - difficile à utiliser - sur le nom et l'adresse, par exemple un premier fichier portant sur les produits énergétiques consommés par les entreprises et l'autre fichier regroupant les données sur le type et la quantité de biens produits. Une autre situation similaire peut survenir avec des fichiers sur des particuliers, dont le premier contiendrait les données sur les gains, le deuxième, des renseignements sur les dépenses reliées à la santé et le troisième, des données sur les revenus complémentaires. Le but de la méthode présentée est de réaliser des analyses statistiques valables, avec production ou non de fichiers de microdonnées pertinentes.
Date de diffusion : 1998-03-12 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M1997006Description :
Dans ce document, on présente la méthode de vérification et d'imputation retenue lors du traitement des données sur le revenu de la première vague de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR).
Date de diffusion : 1997-12-31
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- Articles et rapports : 12-001-X202200200009Description :
L’imputation multiple est une approche populaire pour traiter les données manquantes découlant de la non-réponse dans les enquêtes-échantillons. L’imputation multiple au moyen d’équations en séries (MICE) est l’un des algorithmes d’imputation multiple les plus utilisés pour les données multivariées, mais son fondement théorique est insuffisant et elle exige beaucoup de calculs. Récemment, des méthodes d’imputation des données manquantes fondées sur des modèles d’apprentissage profond ont été élaborées, ce qui a donné des résultats encourageants dans de petites études. Cependant, peu de recherches ont été menées sur l’évaluation de leur rendement dans des contextes réalistes par rapport à la MICE, en particulier dans le cadre de grandes enquêtes. Nous menons de vastes études de simulation fondées sur un sous-échantillon de l’American Community Survey afin de comparer les propriétés d’échantillonnage répété de quatre méthodes d’apprentissage automatique fondées sur l’imputation multiple : MICE avec arbres de classification; MICE avec forêts aléatoires; réseaux antagonistes génératifs pour l’imputation; et imputation multiple à l’aide d’autoencodeurs débruiteurs. Nous constatons que les méthodes d’imputation fondées sur des modèles d’apprentissage profond sont plus efficaces que la MICE en ce qui a trait au temps de calcul. Cependant, étant donné le choix par défaut des hyperparamètres dans les progiciels communs, la MICE avec arbres de classification dépasse constamment, souvent de loin, les méthodes d’imputation fondées sur l’apprentissage profond quant au biais, à l’erreur quadratique moyenne et à la couverture dans une gamme de paramètres réalistes.
Date de diffusion : 2022-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X202200100008Description :
La méthode d’imputation multiple à classes latentes (IMCL) allie l’imputation multiple à l’analyse de classe latente afin de corriger une classification erronée dans des ensembles de données combinés. De plus, l’IMCL permet de générer un ensemble de données multi-imputé qu’il est possible d’utiliser pour l’estimation directe de différentes statistiques, faisant en sorte que l’incertitude due à une classification erronée soit intégrée au moment d’estimer la variance totale. Dans la présente étude, les auteurs ont examiné la façon dont il est possible d’ajuster la méthode d’IMCL pour l’utiliser à des fins de recensement. Ils ont plus précisément étudié le mode de prise en charge, par la méthode d’IMCL, d’un registre de population fini et complet, la façon dont la méthode permet de corriger simultanément une classification erronée de multiples variables latentes et la façon dont elle permet d’intégrer plusieurs restrictions de vérification. Une étude par simulations montre que la méthode d’IMCL peut habituellement reproduire des fréquences par cellule dans des tableaux à basse et à haute dimensionnalité, comportant de faibles quantités de biais. Il est en outre possible d’estimer adéquatement la variance, même si elle est surestimée lorsque les fréquences par cellule sont moindres.
Date de diffusion : 2022-06-21 - Articles et rapports : 12-001-X202100100004Description :
À l’ère des mégadonnées, on dispose d’un nombre croissant de sources de données pour les analyses statistiques. Comme exemple important d’inférence de population finie, nous examinons une approche d’imputation pour la combinaison de données tirées d’une enquête probabiliste et de mégadonnées. Nous nous concentrons sur une situation où la variable à l’étude est observée dans les mégadonnées seulement, mais les autres variables auxiliaires sont couramment observées dans les deux sources de données. Contrairement à l’imputation habituellement utilisée pour l’analyse des données manquantes, nous créons des valeurs imputées pour toutes les unités de l’échantillon probabiliste. Une imputation massive de ce type est intéressante dans le contexte de l’intégration des données d’enquête (Kim et Rao, 2012). Nous étendons l’imputation massive comme outil d’intégration des données d’enquête et des mégadonnées ne provenant pas d’enquêtes. Nous présentons les méthodes d’imputation massive et leurs propriétés statistiques. De plus, l’estimateur d’appariement de Rivers (2007) est traité comme cas particulier. L’estimation de la variance au moyen de données obtenues par imputation massive est abordée. Les résultats de la simulation montrent que les estimateurs proposés donnent de meilleurs résultats que les estimateurs concurrents en matière de robustesse et d’efficacité.
Date de diffusion : 2021-06-24 - Articles et rapports : 12-001-X202100100009Description :
L’imputation par appariement selon la moyenne prédictive est couramment utilisée pour régler les cas de non-réponse dans le cadre d’enquêtes. L’approche habituelle consiste à spécifier un modèle de régression unique. Dans la présente note, nous proposons une nouvelle procédure par appariement selon la moyenne prédictive permettant à l’utilisateur de spécifier plusieurs modèles de régression. L’estimateur obtenu est multirobuste en ce sens qu’il demeure convergent si l’un des modèles de régression spécifié est défini correctement. Les résultats d’une étude de simulation indiquent que la méthode proposée fonctionne bien en termes de biais et d’efficacité.
Date de diffusion : 2021-06-24 - Articles et rapports : 12-001-X202000100006Description :
Dans les enquêtes, les bornes logiques entre variables ou entre vagues d’enquêtes compliquent l’imputation des valeurs manquantes. Nous proposons une nouvelle méthode d’imputation multiple par la régression pour traiter les non-réponses d’enquête avec bornes logiques bilatérales. La méthode d’imputation proposée satisfait automatiquement aux conditions de bornes sans procédure supplémentaire d’acceptation ou de rejet et utilise l’information sur les bornes pour dériver une valeur imputée et déterminer la pertinence de la valeur imputée. Les résultats de la simulation montrent que notre nouvelle méthode d’imputation surpasse les méthodes d’imputation actuelles pour les estimations de la moyenne et des quantiles, quels que soient les taux de valeurs manquantes, les distributions d’erreurs et les mécanismes de valeurs manquantes. Nous appliquons notre méthode pour imputer la variable du « nombre d’années de tabagisme » autodéclaré dans les dépistages médicaux successifs de la population coréenne.
Date de diffusion : 2020-06-30 - Articles et rapports : 12-001-X201900200001Description :
L’élaboration de procédures d’imputation appropriées pour les données ayant des valeurs extrêmes ou des relations non linéaires avec des covariables constitue un défi important dans les enquêtes à grande échelle. Nous élaborons une procédure d’imputation pour les enquêtes complexes fondée sur la régression quantile semi-paramétrique. Nous appliquons cette méthode au Conservation Effects Assessment Project (CEAP), une enquête à grande échelle qui recueille des données utilisées pour quantifier la perte de sol provenant des champs de culture. Dans la procédure d’imputation, nous générons d’abord des valeurs imputées à partir d’un modèle semi-paramétrique pour les quantiles de la distribution conditionnelle de la réponse pour une covariable donnée. Ensuite, nous évaluons les paramètres d’intérêt à l’aide de la méthode généralisée des moments (MGM). Nous dérivons la distribution asymptotique des estimateurs MGM pour une classe générale de plans d’enquête complexes. Dans les simulations destinées à représenter les données du CEAP, nous évaluons les estimateurs de variance en fonction de la distribution asymptotique et comparons la méthode d’imputation par régression quantile (IRQ) semi-paramétrique à des solutions de rechange entièrement paramétriques et non paramétriques. La procédure de l’IRQ est plus efficace que les solutions de rechange non paramétriques et entièrement paramétriques, et les couvertures empiriques des intervalles de confiance se situent à moins de 1 % du niveau nominal de 95 %. Une application à l’estimation de l’érosion moyenne indique que l’IRQ pourrait être une option viable pour le CEAP.
Date de diffusion : 2019-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201900100009Description :
La demande d’estimations sur petits domaines de la part des utilisateurs des données de Statistique Canada augmente constamment depuis quelques années. Dans le présent document, nous résumons les procédures qui ont été intégrées dans un système de production en SAS permettant d’obtenir des estimations sur petits domaines officielles à Statistique Canada. Ce système comprend : des procédures fondées sur des modèles au niveau de l’unité ou du domaine; l’intégration du plan d’échantillonnage; la capacité de lisser la variance sous le plan pour chaque petit domaine si un modèle au niveau du domaine est utilisé; la capacité de vérifier que les estimations sur petits domaines équivalent à des estimations fiables de niveau plus élevé; et l’élaboration d’outils de diagnostic pour tester la pertinence du modèle. Le système de production a servi à produire des estimations sur petits domaines à titre expérimental pour plusieurs enquêtes de Statistique Canada, notamment : l’estimation des caractéristiques de la santé, l’estimation du sous-dénombrement au recensement, l’estimation des ventes des fabricants et l’estimation des taux de chômage et des chiffres d’emploi pour l’Enquête sur la population active. Certains des diagnostics instaurés dans le système sont illustrés à l’aide des données de l’Enquête sur la population active ainsi que des données administratives auxiliaires.
Date de diffusion : 2019-05-07 - Articles et rapports : 12-001-X201700114823Description :
L’obtention d’estimateurs dans un processus de calage à plusieurs phases requiert le calcul séquentiel des estimateurs et des poids calés des phases antérieures afin d’obtenir ceux de phases ultérieures. Déjà après deux phases de calage, les estimateurs et leurs variances comprennent des facteurs de calage provenant des deux phases, et les formules deviennent lourdes et non informatives. Par conséquent, les études publiées jusqu’à présent traitent principalement du calage à deux phases, tandis que le calage à trois phases ou plus est rarement envisagé. Dans certains cas, l’analyse s’applique à un plan de sondage particulier et aucune méthodologie complète n’est élaborée pour la construction d’estimateurs calés ni, tâche plus difficile, pour l’estimation de leur variance en trois phases ou plus. Nous fournissons une expression explicite pour calculer la variance d’estimateurs calés en plusieurs phases qui tient pour n’importe quel nombre de phases. En spécifiant une nouvelle représentation des poids calés en plusieurs phases, il est possible de construire des estimateurs calés qui ont la forme d’estimateurs par la régression multivariée, ce qui permet de calculer un estimateur convergent de leur variance. Ce nouvel estimateur de variance est non seulement général pour tout nombre de phases, mais possède aussi certaines caractéristiques favorables. Nous présentons une comparaison à d’autres estimateurs dans le cas particulier du calage à deux phases, ainsi qu’une étude indépendante pour le cas à trois phases.
Date de diffusion : 2017-06-22 - Articles et rapports : 11-633-X2017006Description :
Ce document décrit une méthode d’imputation des codes postaux manquants dans une base de données longitudinale. La base de données Cohorte santé et environnement du Recensement du Canada (CSERCan) de 1991, qui contient des renseignements sur les répondants au questionnaire détaillé du Recensement de 1991, couplée avec les fichiers des déclarations de revenus T1 pour la période allant de 1984 à 2011, est utilisée pour illustrer et valider la méthode. La cohorte contient jusqu’à 28 champs consécutifs de codes postaux de résidences, mais en raison des vides fréquents dans l’historique des codes postaux, les codes postaux manquants doivent être imputés. Pour valider la méthode d’imputation, deux expériences ont été mises au point dans lesquelles 5 % et 10 % de tous les codes postaux issus d’un sous-ensemble comportant des historiques complets ont été effacés de façon aléatoire et imputés.
Date de diffusion : 2017-03-13 - 10. Quelques remarques sur un petit exemple de Jean-Claude Deville au sujet de la non-réponse non-ignorable ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201600214661Description :
Un exemple présenté par Jean-Claude Deville en 2005 est soumis à trois méthodes d’estimation : la méthode des moments, la méthode du maximum de vraisemblance et le calage généralisé. Les trois méthodes donnent exactement les mêmes résultats pour les deux modèles de non-réponse. On discute ensuite de la manière de choisir le modèle le plus adéquat
Date de diffusion : 2016-12-20
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Références (7)
Références (7) ((7 résultats))
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 71F0031X2005002Description :
Cet article est une introduction ainsi qu'une discussion sur les modifications apportées aux estimations de l'Enquête sur la population active en janvier 2005. Parmi ces modifications on retrouve notamment l'ajustement de toutes les estimations de l'EPA en fonction des chiffres de population basés sur le Recensement de 2001, des mise à jour aux systèmes de classification des industries et des occupations ainsi que des changements au remaniement de l'échantillon.
Date de diffusion : 2005-01-26 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 92-397-XDescription :
Ce rapport porte sur les concepts et définitions, sur la méthode d'imputation et sur la qualité des données de cette variable. Le recensement de 2001 a recueilli de l'information sur trois types de fonctions non rémunérées effectuées durant la semaine précédant celle du recensement : il s'agit des soins aux enfants, des travaux ménagers et des soins aux personnes âgées. Les données sur le travail non rémunéré de 2001 sont comparées à celles recueillies lors du recensement de 1996 de même qu'aux données provenant de l'enquête sociale générale (sur l'emploi du temps de 1998). Le rapport comprend également des tableaux historiques.
Date de diffusion : 2005-01-11 - 3. Profession : rapport technique du Recensement de 2001 (produits de référence, Recensement de 2001) ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 92-388-XDescription :
Ce rapport technique présente des renseignements de base sur les concepts et la qualité des données visant à faciliter l'utilisation et l'interprétation des données du recensement sur la profession. Il donne un aperçu des activités de collecte, de codage (selon la Classification nationale des professions pour statistiques de 2001), de contrôle et d'imputation des données sur la profession du recensement de 2001 ainsi qu'une description des changements apportés aux procédures du recensement de 2001 par rapport à celles des recensements précédents. Le rapport fournit également une analyse du degré de qualité des données du recensement de 2001 sur la profession et donne une description des modifications apportées à la Classification type des professions de 1991 utilisée lors des recensements de 1991 et de 1996 en vue d'établir la Classification nationale des professions pour statistiques de 2001 (CNP-S 2001), utilisée pour le recensement de 2001. Le rapport traite également de la comparabilité dans le temps des données codées selon ces deux classifications. Les annexes renferment un tableau présentant les données chronologiques des recensements de 1991, 1996 et 2001.
Date de diffusion : 2004-07-15 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 92-398-XDescription :
Ce rapport contient des renseignements de base sur les concepts et la qualité des données visant à faciliter l'utilisation et l'interprétation des données du recensement sur la catégorie de travailleurs. Il donne un aperçu du cycle de traitement des données, qui comprend notamment le dépouillement régional ainsi que le contrôle et l'imputation. Enfin, ce rapport contient des tableaux sommaires faisant état de la qualité des données du recensement de 2001 sur la catégorie de travailleurs.
Date de diffusion : 2004-04-22 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 85-602-XDescription :
L'objet du présent rapport est de faire le survol des méthodes et techniques existantes qui utilisent les identificateurs personnels en vue de réaliser le couplage des enregistrements. Ce couplage peut être décrit de façon générale comme une méthode de traitement ou de transformation des identificateurs personnels tirés des dossiers personnels enregistrés dans l'une ou plusieurs bases de données opérationnelles afin de jumeler les identificateurs et de créer un dossier composé sur un particulier. Le couplage des enregistrements ne vise pas seulement à identifier les particuliers à des fins opérationnelles, mais à établir les concordances probabilistes de degrés de fiabilité variés à des fins de rapports statistiques. Les techniques utilisées dans le cadre du couplage d'enregistrements peuvent également servir dans les enquêtes afin d'en restreindre le champ dans les bases de données, lorsque des renseignements sur les identificateurs personnels existent.
Date de diffusion : 2000-12-05 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M1998012Description :
Dans ce document, on étudie les activités du groupe de travail responsable de la révision des programmes statistiques sur les ménages et le revenu familial de Statistique Canada, ainsi que l'un des changements apportés aux programmes correspondants, à savoir l'intégration de deux importantes sources de données annuelles sur le revenu au Canada : l'Enquête sur les finances des consommateurs (EFC) et l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR).
Date de diffusion : 1998-12-30 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M1997006Description :
Dans ce document, on présente la méthode de vérification et d'imputation retenue lors du traitement des données sur le revenu de la première vague de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR).
Date de diffusion : 1997-12-31
- Date de modification :