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  • 1. Contrôle de la divulgation statistique et groupes présentant un intérêt particulier : une perspective européenne Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X202200100007
    Description : Dans le contexte de la disponibilité de sources de données plus vastes et plus diverses, les instituts statistiques en Europe sont enclins à publier des statistiques sur des groupes plus petits qu’auparavant. En outre, des épisodes mondiaux à forte incidence, comme la crise de la COVID-19 et la situation en Ukraine, peuvent également nécessiter des statistiques sur des sous-groupes particuliers de personnes. La publication de données concernant de petits groupes ciblés soulève non seulement des questions sur la qualité statistique des chiffres, mais aussi sur le risque de divulgation statistique. Le principe du contrôle de la divulgation statistique ne dépend pas de la taille des groupes sur lesquels les statistiques sont basées. Cependant, le risque de divulgation dépend de la taille du groupe : plus un groupe est petit, plus le risque est élevé. Les méthodes classiques de gestion du contrôle de la divulgation statistique lorsque la taille des groupes est réduite comprennent la suppression de données et le regroupement des catégories. Pour l’essentiel, ces méthodes consistent à augmenter la taille (moyenne) des groupes. Des approches plus récentes incluent des méthodes de perturbation des données visant à maintenir des groupes de petite taille pour préserver le plus d’information possible, tout en réduisant suffisamment le risque de divulgation. Dans le présent article, nous mentionnerons quelques exemples européens de statistiques sur des groupes types présentant un intérêt particulier et évoquerons les implications sur le contrôle de la divulgation statistique. Nous aborderons, en outre, certains problèmes liés à l’utilisation de méthodes de perturbation des données, à savoir leur incidence sur le risque de divulgation et sur l’utilité, ainsi que les défis liés à une bonne communication à ce sujet.
    Date de diffusion : 2024-03-25
  • 2. Base de données longitudinales sur l’immigration (BDIM) Rapport technique, 2022
    Articles et rapports : 11-633-X2024001
    Description : La base de données longitudinales sur l’immigration (BDIM) est une source importante et complète de données contribuant à mieux comprendre le comportement économique des immigrants. Il s’agit du seul ensemble annuel de données canadiennes permettant d’étudier les caractéristiques des immigrants au Canada au moment de leur admission ainsi que leur situation économique et leur mobilité régionale (interprovinciale) sur plus de 35 ans.
    Date de diffusion : 2024-01-22
  • 3. Exploration de l’utilisation de la technologie des chaînes de blocs pour authentifier les données du site Web de Statistique Canada
    Articles et rapports : 11-633-X2022007
    Description :

    Le présent document examine la façon dont Statistique Canada peut accroître la confiance des utilisateurs en leur donnant la capacité d’authentifier les données de son site Web grâce aux signatures numériques et à la technologie des chaînes de blocs.

    Date de diffusion : 2022-09-19
  • 4. Soutien au contrôle de la confidentialité: Dominance et homogénéité avec SAS Archivé
    Stats en bref : 89-20-00082021001
    Description : Cette vidéo fait partie de la série de soutien au contrôle de confidentialité et présente des exemples d’utilisation de SAS pour réaliser des tests de dominance et d'homogénéité du recensement.
    Date de diffusion : 2022-04-29
  • 5. Soutien au contrôle de la confidentialité: Arrondissement des proportions avec SAS Archivé
    Stats en bref : 89-20-00082021002
    Description : Cette vidéo fait partie de la série de soutien au contrôle de confidentialité et présente des exemples d’utilisation de SAS pour générer des sorties de proportions pour les chercheurs travaillant avec des données confidentielles.
    Date de diffusion : 2022-04-27
  • 6. Soutien au contrôle de la confidentialité: Arrondissement des proportions avec Stata Archivé
    Stats en bref : 89-20-00082021003
    Description : Cette vidéo fait partie de la série de soutien au contrôle de confidentialité et présente des exemples d’utilisation de Stata pour générer des sorties de proportions pour les chercheurs travaillant avec des données confidentielles.
    Date de diffusion : 2022-04-27
  • 7. Soutien au contrôle de la confidentialité: Dominance et homogénéité avec la fonction tcensus (Stata) Archivé
    Stats en bref : 89-20-00082021004
    Description : Cette vidéo fait partie de la série de soutien au contrôle de confidentialité et présente des exemples d’utilisation de Stata pour réaliser des tests de dominance et d'homogénéité du recensement.
    Date de diffusion : 2022-04-27
  • 8. Soutien au contrôle de la confidentialité: Arrondissement des proportions avec Rounder une application R Shiny Archivé
    Stats en bref : 89-20-00082021005
    Description : Cette vidéo fait partie de la série de soutien au contrôle de confidentialité et présente des exemples d’utilisation de R pour générer des sorties de proportions pour les chercheurs travaillant avec des données confidentielles.
    Date de diffusion : 2022-04-27
  • 9. Soutien au contrôle de la confidentialité: Dominance et homogénéité avec R Archivé
    Stats en bref : 89-20-00082021006
    Description : Cette vidéo fait partie de la série de soutien au contrôle de confidentialité et présente des exemples d’utilisation de R pour réaliser des tests de dominance et d'homogénéité du recensement.
    Date de diffusion : 2022-04-27
  • 10. Création de fichiers de microdonnées à grande diffusion pour la National Survey on Drug Use and Health (NSDUH) Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X200600110433
    Description :

    Le processus de création de fichiers de microdonnées à grande diffusion compte un certain nombre de composantes. L'un de ses éléments clés est la méthode novatrice MASSC mise au point par RTI International. Cependant, ce processus comporte d'autres composantes importantes, comme le traitement des variables d'identification non essentielles et des résultats extrêmes en guise de protection supplémentaire. Le contrôle de la divulgation statistique a pour but de contrer l'intrusion interne ainsi qu'externe. Les composantes du processus sont conçues en conséquence.

    Date de diffusion : 2008-03-17
Stats en bref (6)

Stats en bref (6) ((6 résultats))

Articles et rapports (8)

Articles et rapports (8) ((8 résultats))

  • 1. Contrôle de la divulgation statistique et groupes présentant un intérêt particulier : une perspective européenne Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X202200100007
    Description : Dans le contexte de la disponibilité de sources de données plus vastes et plus diverses, les instituts statistiques en Europe sont enclins à publier des statistiques sur des groupes plus petits qu’auparavant. En outre, des épisodes mondiaux à forte incidence, comme la crise de la COVID-19 et la situation en Ukraine, peuvent également nécessiter des statistiques sur des sous-groupes particuliers de personnes. La publication de données concernant de petits groupes ciblés soulève non seulement des questions sur la qualité statistique des chiffres, mais aussi sur le risque de divulgation statistique. Le principe du contrôle de la divulgation statistique ne dépend pas de la taille des groupes sur lesquels les statistiques sont basées. Cependant, le risque de divulgation dépend de la taille du groupe : plus un groupe est petit, plus le risque est élevé. Les méthodes classiques de gestion du contrôle de la divulgation statistique lorsque la taille des groupes est réduite comprennent la suppression de données et le regroupement des catégories. Pour l’essentiel, ces méthodes consistent à augmenter la taille (moyenne) des groupes. Des approches plus récentes incluent des méthodes de perturbation des données visant à maintenir des groupes de petite taille pour préserver le plus d’information possible, tout en réduisant suffisamment le risque de divulgation. Dans le présent article, nous mentionnerons quelques exemples européens de statistiques sur des groupes types présentant un intérêt particulier et évoquerons les implications sur le contrôle de la divulgation statistique. Nous aborderons, en outre, certains problèmes liés à l’utilisation de méthodes de perturbation des données, à savoir leur incidence sur le risque de divulgation et sur l’utilité, ainsi que les défis liés à une bonne communication à ce sujet.
    Date de diffusion : 2024-03-25
  • 2. Base de données longitudinales sur l’immigration (BDIM) Rapport technique, 2022
    Articles et rapports : 11-633-X2024001
    Description : La base de données longitudinales sur l’immigration (BDIM) est une source importante et complète de données contribuant à mieux comprendre le comportement économique des immigrants. Il s’agit du seul ensemble annuel de données canadiennes permettant d’étudier les caractéristiques des immigrants au Canada au moment de leur admission ainsi que leur situation économique et leur mobilité régionale (interprovinciale) sur plus de 35 ans.
    Date de diffusion : 2024-01-22
  • 3. Exploration de l’utilisation de la technologie des chaînes de blocs pour authentifier les données du site Web de Statistique Canada
    Articles et rapports : 11-633-X2022007
    Description :

    Le présent document examine la façon dont Statistique Canada peut accroître la confiance des utilisateurs en leur donnant la capacité d’authentifier les données de son site Web grâce aux signatures numériques et à la technologie des chaînes de blocs.

    Date de diffusion : 2022-09-19
  • 4. Création de fichiers de microdonnées à grande diffusion pour la National Survey on Drug Use and Health (NSDUH) Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X200600110433
    Description :

    Le processus de création de fichiers de microdonnées à grande diffusion compte un certain nombre de composantes. L'un de ses éléments clés est la méthode novatrice MASSC mise au point par RTI International. Cependant, ce processus comporte d'autres composantes importantes, comme le traitement des variables d'identification non essentielles et des résultats extrêmes en guise de protection supplémentaire. Le contrôle de la divulgation statistique a pour but de contrer l'intrusion interne ainsi qu'externe. Les composantes du processus sont conçues en conséquence.

    Date de diffusion : 2008-03-17
  • 5. Découvrir les variables dans les fichiers de microdonnées : Comparaison de la documentation conforme à la norme DDI à un registre de métadonnées ISO/IEC 11179 Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X20050019438
    Description :

    Au cours des ans, une variété de normes ont vu le jour pour documenter les contenus de fichiers de données, chacune à ses fins particulières. La norme DDI (Data Documentation Initiative) est un standard technique de documentation basé sur le format XML.

    Date de diffusion : 2007-03-02
  • 6. L'approche de l'ISQ pour le contrôle statistique de la divulgation des tableaux de résultats produits à partir des évènements démographiques Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X20050019485
    Description :

    En vertu de sa loi constitutive, l'ISQ doit s'assurer de préserver la confidentialité des renseignements qu'il recueille. À cette fin, il s'est doté d'une politique relative à la confidentialité des tableaux de résultats pour diffusion. Un des volets de cette politique concerne la confidentialité des tableaux de résultats produits à partir des évènements démographiques.Après un court examen des différentes composantes en matière de diffusion de tableaux, la méthodologie développée pour le contrôle statistique de la divulgation des tableaux produits à partir des évènements démographiques sera présentée. L'approche informatisée qui a été conçue pour automatiser ce processus sera présentée en utilisant comme toile de fond les données du Registre des évènements démographique du Québec.

    Date de diffusion : 2007-03-02
  • 7. Contrôle de la divulgation statistique de données tabulaires délicates par suppression de cellules complémentaires : mythe et réalité Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X20050019486
    Description :

    À l'heure actuelle, les méthodes de suppression de cellules complémentaires sont surtout utilisées par les organismes statistiques pour protéger les données tabulaires confidentielles contre la divulgation. On croit généralement que les méthodes de suppression de cellules complémentaires fondées sur la programmation linéaire (PL) offrent la meilleure protection contre la divulgation injustifiée de renseignements statistiques. Dans le présent exposé, nous abordons les lacunes des conclusions tirées à l'aide de méthodes de vérification fondées sur la PL.

    Date de diffusion : 2007-03-02
  • 8. Aperçu du contrôle statistique de la divulgation des microdonnées Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X199600114381
    Description :

    Les problèmes que pose le contrôle statistique de la divulgation, lequel a pour but d’empêcher les utilisateurs des données de divulguer des renseignements sur des répondants particuliers, se sont multipliés rapidement au cours des dernières années. La situation est due principalement à l’augmentation de la demande de données détaillées provenant des bureaux de la statistique, elle-même causée par l’accroissement continuel de l’usage des ordinateurs. Auparavant, ces bureaux produisaient des tableaux contenant relativement peu d’information. Aujourd’hui, par contre, les utilisateurs de données demandent des tableaux beaucoup plus détaillés et, qui plus est, des microdonnées à analyser eux-mêmes. Or, l’augmentation du contenu informatique des données rend le contrôle statistique de la divulgation beaucoup plus difficile. Les auteurs se fondent sur l’expérience qu’ils ont acquise dans le domaine du contrôle statistique de la divulgation à Statistics Netherlands pour exposer les problèmes qu’il faut, selon eux, surmonter quand on essaie de protéger les microdonnées contre la divulgation.

    Date de diffusion : 1996-06-14
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