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Centre de confiance de Statistique Canada

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Tout (9) ((9 résultats))

1. Longues heures de travail, 2023
Articles et rapports : 14-28-0001202400100001
Description : Dans la publication Qualité de l'emploi au Canada, l'indicateur des longues heures de travail est le nombre de personnes en emploi travaillant habituellement 49 heures ou plus par semaine à leur emploi principal et à leur second emploi (s’il y a lieu), exprimé en pourcentage de toutes les personnes en emploi.
Date de diffusion : 2024-07-25
2. Les personnes cumulant des emplois, 2023
Articles et rapports : 14-28-0001202400100002
Description : Dans la publication Qualité de l'emploi au Canada, l’indicateur des personnes cumulant des emplois mesure le nombre de personnes en emploi qui ont déclaré occuper simultanément deux emplois ou plus pendant la semaine de référence de l’enquête, exprimé en pourcentage de toutes les personnes en emploi.
Date de diffusion : 2024-07-25
3. Taux de travailleurs à leur propre compte, 2023
Articles et rapports : 14-28-0001202400100003
Description : Dans la publication Qualité de l'emploi au Canada, l'indicateur des taux des travailleurs à leur propre compte mesure la proportion de travailleurs à leur propre compte au sein de la population en emploi. Les travailleurs à leur propre compte désignent les travailleurs autonomes du secteur privé sans employés, dont l’entreprise est constituée en société ou non.
Date de diffusion : 2024-07-25
4. L'employabilité, 2023
Articles et rapports : 14-28-0001202400100004
Description : Dans la publication Qualité de l'emploi au Canada, l'indicateur d'employabilité est le nombre de personnes qui estiment qu'il leur serait facile de retrouver un emploi à un salaire similaire s'ils perdaient ou quittaient leur emploi actuel, exprimé en pourcentage de toutes les personnes en emploi.
Date de diffusion : 2024-07-25
5. Commentaires de Michael R. Elliott à propos de l’article « Étude de l’hypothèse selon laquelle les répondants aux enquêtes non probabilistes en ligne menées à des fins commerciales répondent en toute bonne foi »
Articles et rapports : 12-001-X202400100011
Description : Kennedy, Mercer et Lau étudient la question des erreurs de déclaration faites par les répondants dans les échantillons non probabilistes et, ce faisant, mettent au jour un nouvel aspect, à savoir les erreurs volontaires de déclaration en ce qui concerne des caractéristiques démographiques. Ce constat laisse à penser que le bras de fer auquel on assiste entre les chercheurs et les personnes déterminées à nuire à la pratique des sciences sociales se poursuit. Les chercheurs doivent donc tenir compte de ces personnes lorsqu’ils utilisent des enquêtes probabilistes de grande qualité pour réduire les erreurs dans les échantillons non probabilistes.
Date de diffusion : 2024-06-25
6. Indicateurs de l'éducation au Canada : rapport du Programme d'indicateurs pancanadiens de l'éducation, mars 2024
Articles et rapports : 81-582-X2024001
Description : Le Programme d'indicateurs pancanadiens de l'éducation (PIPCE) fait appel à plusieurs sources pour renseigner sur la population d'âge scolaire, l'enseignement primaire, secondaire et postsecondaire, et à propos des transitions et des résultats sur le marché du travail.
Les produits PIPCE incluent des tableaux, des feuillets d'information, des rapports et un manuel méthodologique. Ils présentent des indicateurs pour l'ensemble du Canada, les provinces, les territoires, de même que des comparaisons dans le temps et certaines comparaisons internationales.
Le Programme d'indicateurs pancanadiens de l'éducation (PIPCE) est une initiative en cours du Conseil des statistiques canadiennes de l'éducation, qui est lui-même un partenariat entre Statistique Canada et le Conseil des ministres de l'Éducation (Canada), visant à fournir un ensemble de mesures statistiques sur les systèmes d'éducation au Canada.
Date de diffusion : 2024-03-28
7. 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
8. Stratification fondée sur un modèle de populations de paiements dans les enquêtes au sujet de l’intégrité de Medicare
Articles et rapports : 12-001-X202300200001
Description : Lorsqu’un fournisseur de soins de santé de Medicare est soupçonné de fraude liée à la facturation, on isole une population de paiements X versés à ce fournisseur sur une certaine période. Un examinateur médical agréé peut, dans un long processus, établir le trop-payé Y = X - (montant justifié par la preuve) pour chaque paiement. En temps normal, il y aura trop de paiements dans une population pour que chacun soit examiné avec soin, aussi prélève-t-on un échantillon probabiliste. Les trop-payés de cet échantillon servent alors à calculer une borne inférieure de l’intervalle de confiance de 90 % pour le trop-payé total de cette population. La borne correspond au montant exigé en recouvrement auprès du fournisseur. Malheureusement, les méthodes classiques de calcul de cette borne ne permettent parfois pas de dégager le niveau de confiance de 90 %, plus particulièrement lorsqu’on utilise un échantillon stratifié.
Dans le présent document, nous présentons et décrivons 166 échantillons épurés tirés des enquêtes au sujet de l’intégrité de Medicare qui comportent 156 populations de paiements correspondantes. Les 7 588 paires échantillonnées (Y, X) indiquent 1) que les vérifications réalisées au sein de Medicare affichent des taux d’erreur élevés : plus de 76 % des paiements en question sont considérés comme étant des erreurs. Elles indiquent aussi 2) que les configurations de ces échantillons vont dans le sens d’un modèle de mélange « tout ou rien » pour (Y, X) qui est déjà défini dans les études spécialisées. Nous analysons des procédures de test de Monte Carlo fondées sur un modèle pour les plans de sondage de Medicare, ainsi que des méthodes de stratification fondées sur les moments anticipés du modèle. Pour la viabilité (atteinte d’un niveau de confiance de 90 %), nous définissons dans le présent article une nouvelle méthode de stratification qui rivalise avec les meilleures parmi de nombreuses méthodes existantes et qui semble moins sensible au choix de paramètres d’exploitation. Pour ce qui est du recouvrement des trop-payés (ce qui équivaut à une mesure de la précision), la nouvelle méthode se compare aussi aux meilleures parmi les nombreuses méthodes expérimentées. Malheureusement, aucun algorithme de stratification mis à l’essai ne s’est révélé viable pour plus de la moitié environ des 104 populations visées par l’essai.
Date de diffusion : 2024-01-03
9. Modèles bayésiens pour petits domaines sous contraintes d’inégalité avec réconciliation et rétrécissement double
Articles et rapports : 12-001-X202300200004
Description : Nous présentons une nouvelle méthodologie pour réconcilier des estimations des totaux des superficies cultivées au niveau du comté à un total prédéfini au niveau de l’État soumis à des contraintes d’inégalité et à des variances aléatoires dans le modèle de Fay-Herriot. Pour la superficie ensemencée du National Agricultural Statistics Service (NASS), un organisme du ministère de l’Agriculture des États-Unis (USDA), il est nécessaire d’intégrer la contrainte selon laquelle les totaux estimés, dérivés de données d’enquête et d’autres données auxiliaires, ne sont pas inférieurs aux totaux administratifs de la superficie ensemencée préenregistrés par d’autres organismes du USDA, à l’exception de NASS. Ces totaux administratifs sont considérés comme fixes et connus, et cette exigence de cohérence supplémentaire ajoute à la complexité de la réconciliation des estimations au niveau du comté. Une analyse entièrement bayésienne du modèle de Fay-Herriot offre un moyen intéressant d’intégrer les contraintes d’inégalité et de réconciliation et de quantifier les incertitudes qui en résultent, mais l’échantillonnage à partir des densités a posteriori comprend une intégration difficile; des approximations raisonnables doivent être faites. Tout d’abord, nous décrivons un modèle à rétrécissement unique, qui rétrécit les moyennes lorsque l’on suppose que les variances sont connues. Ensuite, nous élargissons ce modèle pour tenir compte du rétrécissement double par l’emprunt d’information dans les moyennes et les variances. Ce modèle élargi comporte deux sources de variation supplémentaire; toutefois, comme nous rétrécissons à la fois les moyennes et les variances, ce second modèle devrait avoir un meilleur rendement sur le plan de la qualité de l’ajustement (fiabilité) et, possiblement, sur le plan de la précision. Les calculs sont difficiles pour les deux modèles, qui sont appliqués à des ensembles de données simulées dont les propriétés ressemblent à celles des cultures de maïs de l’Illinois.
Date de diffusion : 2024-01-03

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1. Longues heures de travail, 2023
Articles et rapports : 14-28-0001202400100001
Description : Dans la publication Qualité de l'emploi au Canada, l'indicateur des longues heures de travail est le nombre de personnes en emploi travaillant habituellement 49 heures ou plus par semaine à leur emploi principal et à leur second emploi (s’il y a lieu), exprimé en pourcentage de toutes les personnes en emploi.
Date de diffusion : 2024-07-25
2. Les personnes cumulant des emplois, 2023
Articles et rapports : 14-28-0001202400100002
Description : Dans la publication Qualité de l'emploi au Canada, l’indicateur des personnes cumulant des emplois mesure le nombre de personnes en emploi qui ont déclaré occuper simultanément deux emplois ou plus pendant la semaine de référence de l’enquête, exprimé en pourcentage de toutes les personnes en emploi.
Date de diffusion : 2024-07-25
3. Taux de travailleurs à leur propre compte, 2023
Articles et rapports : 14-28-0001202400100003
Description : Dans la publication Qualité de l'emploi au Canada, l'indicateur des taux des travailleurs à leur propre compte mesure la proportion de travailleurs à leur propre compte au sein de la population en emploi. Les travailleurs à leur propre compte désignent les travailleurs autonomes du secteur privé sans employés, dont l’entreprise est constituée en société ou non.
Date de diffusion : 2024-07-25
4. L'employabilité, 2023
Articles et rapports : 14-28-0001202400100004
Description : Dans la publication Qualité de l'emploi au Canada, l'indicateur d'employabilité est le nombre de personnes qui estiment qu'il leur serait facile de retrouver un emploi à un salaire similaire s'ils perdaient ou quittaient leur emploi actuel, exprimé en pourcentage de toutes les personnes en emploi.
Date de diffusion : 2024-07-25
5. Commentaires de Michael R. Elliott à propos de l’article « Étude de l’hypothèse selon laquelle les répondants aux enquêtes non probabilistes en ligne menées à des fins commerciales répondent en toute bonne foi »
Articles et rapports : 12-001-X202400100011
Description : Kennedy, Mercer et Lau étudient la question des erreurs de déclaration faites par les répondants dans les échantillons non probabilistes et, ce faisant, mettent au jour un nouvel aspect, à savoir les erreurs volontaires de déclaration en ce qui concerne des caractéristiques démographiques. Ce constat laisse à penser que le bras de fer auquel on assiste entre les chercheurs et les personnes déterminées à nuire à la pratique des sciences sociales se poursuit. Les chercheurs doivent donc tenir compte de ces personnes lorsqu’ils utilisent des enquêtes probabilistes de grande qualité pour réduire les erreurs dans les échantillons non probabilistes.
Date de diffusion : 2024-06-25
6. Indicateurs de l'éducation au Canada : rapport du Programme d'indicateurs pancanadiens de l'éducation, mars 2024
Articles et rapports : 81-582-X2024001
Description : Le Programme d'indicateurs pancanadiens de l'éducation (PIPCE) fait appel à plusieurs sources pour renseigner sur la population d'âge scolaire, l'enseignement primaire, secondaire et postsecondaire, et à propos des transitions et des résultats sur le marché du travail.
Les produits PIPCE incluent des tableaux, des feuillets d'information, des rapports et un manuel méthodologique. Ils présentent des indicateurs pour l'ensemble du Canada, les provinces, les territoires, de même que des comparaisons dans le temps et certaines comparaisons internationales.
Le Programme d'indicateurs pancanadiens de l'éducation (PIPCE) est une initiative en cours du Conseil des statistiques canadiennes de l'éducation, qui est lui-même un partenariat entre Statistique Canada et le Conseil des ministres de l'Éducation (Canada), visant à fournir un ensemble de mesures statistiques sur les systèmes d'éducation au Canada.
Date de diffusion : 2024-03-28
7. 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
8. Stratification fondée sur un modèle de populations de paiements dans les enquêtes au sujet de l’intégrité de Medicare
Articles et rapports : 12-001-X202300200001
Description : Lorsqu’un fournisseur de soins de santé de Medicare est soupçonné de fraude liée à la facturation, on isole une population de paiements X versés à ce fournisseur sur une certaine période. Un examinateur médical agréé peut, dans un long processus, établir le trop-payé Y = X - (montant justifié par la preuve) pour chaque paiement. En temps normal, il y aura trop de paiements dans une population pour que chacun soit examiné avec soin, aussi prélève-t-on un échantillon probabiliste. Les trop-payés de cet échantillon servent alors à calculer une borne inférieure de l’intervalle de confiance de 90 % pour le trop-payé total de cette population. La borne correspond au montant exigé en recouvrement auprès du fournisseur. Malheureusement, les méthodes classiques de calcul de cette borne ne permettent parfois pas de dégager le niveau de confiance de 90 %, plus particulièrement lorsqu’on utilise un échantillon stratifié.
Dans le présent document, nous présentons et décrivons 166 échantillons épurés tirés des enquêtes au sujet de l’intégrité de Medicare qui comportent 156 populations de paiements correspondantes. Les 7 588 paires échantillonnées (Y, X) indiquent 1) que les vérifications réalisées au sein de Medicare affichent des taux d’erreur élevés : plus de 76 % des paiements en question sont considérés comme étant des erreurs. Elles indiquent aussi 2) que les configurations de ces échantillons vont dans le sens d’un modèle de mélange « tout ou rien » pour (Y, X) qui est déjà défini dans les études spécialisées. Nous analysons des procédures de test de Monte Carlo fondées sur un modèle pour les plans de sondage de Medicare, ainsi que des méthodes de stratification fondées sur les moments anticipés du modèle. Pour la viabilité (atteinte d’un niveau de confiance de 90 %), nous définissons dans le présent article une nouvelle méthode de stratification qui rivalise avec les meilleures parmi de nombreuses méthodes existantes et qui semble moins sensible au choix de paramètres d’exploitation. Pour ce qui est du recouvrement des trop-payés (ce qui équivaut à une mesure de la précision), la nouvelle méthode se compare aussi aux meilleures parmi les nombreuses méthodes expérimentées. Malheureusement, aucun algorithme de stratification mis à l’essai ne s’est révélé viable pour plus de la moitié environ des 104 populations visées par l’essai.
Date de diffusion : 2024-01-03
9. Modèles bayésiens pour petits domaines sous contraintes d’inégalité avec réconciliation et rétrécissement double
Articles et rapports : 12-001-X202300200004
Description : Nous présentons une nouvelle méthodologie pour réconcilier des estimations des totaux des superficies cultivées au niveau du comté à un total prédéfini au niveau de l’État soumis à des contraintes d’inégalité et à des variances aléatoires dans le modèle de Fay-Herriot. Pour la superficie ensemencée du National Agricultural Statistics Service (NASS), un organisme du ministère de l’Agriculture des États-Unis (USDA), il est nécessaire d’intégrer la contrainte selon laquelle les totaux estimés, dérivés de données d’enquête et d’autres données auxiliaires, ne sont pas inférieurs aux totaux administratifs de la superficie ensemencée préenregistrés par d’autres organismes du USDA, à l’exception de NASS. Ces totaux administratifs sont considérés comme fixes et connus, et cette exigence de cohérence supplémentaire ajoute à la complexité de la réconciliation des estimations au niveau du comté. Une analyse entièrement bayésienne du modèle de Fay-Herriot offre un moyen intéressant d’intégrer les contraintes d’inégalité et de réconciliation et de quantifier les incertitudes qui en résultent, mais l’échantillonnage à partir des densités a posteriori comprend une intégration difficile; des approximations raisonnables doivent être faites. Tout d’abord, nous décrivons un modèle à rétrécissement unique, qui rétrécit les moyennes lorsque l’on suppose que les variances sont connues. Ensuite, nous élargissons ce modèle pour tenir compte du rétrécissement double par l’emprunt d’information dans les moyennes et les variances. Ce modèle élargi comporte deux sources de variation supplémentaire; toutefois, comme nous rétrécissons à la fois les moyennes et les variances, ce second modèle devrait avoir un meilleur rendement sur le plan de la qualité de l’ajustement (fiabilité) et, possiblement, sur le plan de la précision. Les calculs sont difficiles pour les deux modèles, qui sont appliqués à des ensembles de données simulées dont les propriétés ressemblent à celles des cultures de maïs de l’Illinois.
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Date de modification :: 2024-08-25

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