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  • Articles et rapports : 12-001-X202400100001
    Description : Inspirés par les deux excellentes discussions de notre article, nous offrons un regard nouveau et présentons de nouvelles avancées sur le problème de l’estimation des probabilités de participation pour des échantillons non probabilistes. Tout d’abord, nous proposons une amélioration de la méthode de Chen, Li et Wu (2020), fondée sur la théorie de la meilleure estimation linéaire sans biais, qui tire plus efficacement parti des données disponibles des échantillons probabiliste et non probabiliste. De plus, nous élaborons une méthode de vraisemblance de l’échantillon, dont l’idée est semblable à la méthode d’Elliott (2009), qui tient adéquatement compte du chevauchement entre les deux échantillons quand il est possible de l’identifier dans au moins un des échantillons. Nous utilisons la théorie de la meilleure prédiction linéaire sans biais pour traiter le scénario où le chevauchement est inconnu. Il est intéressant de constater que les deux méthodes que nous proposons coïncident quand le chevauchement est inconnu. Ensuite, nous montrons que de nombreuses méthodes existantes peuvent être obtenues comme cas particulier d’une fonction d’estimation sans biais générale. Enfin, nous concluons en formulant quelques commentaires sur l’estimation non paramétrique des probabilités de participation.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100002
    Description : Nous proposons des comparaisons entre trois méthodes paramétriques d’estimation des probabilités de participation ainsi que de brefs commentaires à propos des groupes homogènes et de la poststratification.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100003
    Description : Beaumont, Bosa, Brennan, Charlebois et Chu (2024) proposent des méthodes novatrices de sélection de modèles aux fins d’estimation des probabilités de participation pour des unités d’échantillonnage non probabiliste. Notre examen portera principalement sur le choix de la vraisemblance et du paramétrage du modèle, qui sont essentiels à l’efficacité des techniques proposées dans l’article. Nous examinons d’autres méthodes fondées sur la vraisemblance et la pseudo-vraisemblance pour estimer les probabilités de participation et nous présentons des simulations mettant en œuvre et comparant la sélection de variables fondée sur le critère d’information d’Akaike (AIC). Nous démontrons que, dans des scénarios pratiques importants, la méthode fondée sur une vraisemblance formulée sur les échantillons non probabiliste et probabiliste groupés qui sont observés offre un meilleur rendement que les autres solutions fondées sur la pseudo-vraisemblance. La différence de sensibilité du AIC est particulièrement grande en cas de petites tailles de l’échantillon probabiliste et de petit chevauchement dans les domaines de covariables.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100004
    Description : Les organismes nationaux de statistique étudient de plus en plus la possibilité d’utiliser des échantillons non probabilistes comme solution de rechange aux échantillons probabilistes. Toutefois, il est bien connu que l’utilisation d’un échantillon non probabiliste seul peut produire des estimations présentant un biais important en raison de la nature inconnue du mécanisme de sélection sous-jacent. Il est possible de réduire le biais en intégrant les données de l’échantillon non probabiliste aux données d’un échantillon probabiliste, à condition que les deux échantillons contiennent des variables auxiliaires communes. Nous nous concentrons sur les méthodes de pondération par l’inverse de la probabilité, lesquelles consistent à modéliser la probabilité de participation à l’échantillon non probabiliste. Premièrement, nous examinons le modèle logistique ainsi que l’estimation par la méthode du pseudo maximum de vraisemblance. Nous proposons une procédure de sélection de variables en fonction d’un critère d’information d’Akaike (AIC) modifié qui tient compte de la structure des données et du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons également une méthode simple fondée sur le rang pour former des strates a posteriori homogènes. Ensuite, nous adaptons l’algorithme des arbres de classification et de régression (CART) à ce scénario d’intégration de données, tout en tenant compte, encore une fois, du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons un estimateur de la variance bootstrap qui tient compte de deux sources de variabilité : le plan d’échantillonnage probabiliste et le modèle de participation. Nos méthodes sont illustrées au moyen de données recueillies par approche participative et de données d’enquête de Statistique Canada.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100005
    Description : Dans cette réplique, je réponds aux commentaires des participants à l’analyse, M. Takumi Saegusa, M. Jae-Kwang Kim et Mme Yonghyun Kwon. Les commentaires de M. Saegusa, qui portent sur les différences entre l’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle (EC) pour les inférences causales et l’hypothèse d’EC pour les inférences de population finie au moyen d’échantillons non probabilistes ainsi que sur la distinction entre les méthodes fondées sur le plan et celles fondées sur un modèle pour l’inférence de population finie au moyen d’échantillons non probabilistes, sont examinés et clarifiés dans le contexte de mon article. Je réponds ensuite au cadre exhaustif de M. Kim et de Mme Kwon pour classer les méthodes actuelles d’estimation des scores de propension (SP) en méthodes conditionnelles et inconditionnelles. J’étends leurs études par simulations pour varier les poids de sondage, permettre des modèles de SP incorrectement précisés, et inclure un estimateur supplémentaire, à savoir l’estimateur par la propension logistique ajustée mis à l’échelle (Wang, Valliant et Li (2021), noté sWBS). Dans mes simulations, on observe que l’estimateur sWBS dépasse de façon constante les autres estimateurs ou leur est comparable dans le modèle de SP incorrectement précisé. L’estimateur sWBS, ainsi que les estimateurs WBS ou ABS décrits dans mon article, ne supposent pas que les unités superposées dans les échantillons de référence probabiliste et non probabiliste sont négligeables, et ils n’exigent pas non plus l’identification des unités superposées, comme le nécessitent les estimateurs proposés par M. Kim et Mme Kwon.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100006
    Description : Dans certains articles sur les échantillons non probabilistes, l’hypothèse de l’échangeabilité conditionnelle est jugée nécessaire pour une inférence statistique valide. Cette hypothèse repose sur une inférence causale, bien que son cadre de résultat potentiel diffère grandement de celui des échantillons non probabilistes. Nous décrivons les similitudes et les différences entre deux cadres et abordons les enjeux à prendre en considération lors de l’adoption de l’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle dans les configurations d’échantillons non probabilistes. Nous examinons aussi le rôle de l’inférence de la population finie dans différentes approches de scores de propension et de modélisation de régression des résultats à l’égard des échantillons non probabilistes.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100007
    Description : La construction de pseudo-poids pour l’intégration des données peut être comprise dans le cadre de l’échantillonnage à deux phases. Au moyen du cadre d’échantillonnage à deux phases, nous abordons deux approches de l’estimation des scores de propension et mettons au point une nouvelle façon de construire la fonction de score de propension pour l’intégration des données en utilisant la méthode de maximum de vraisemblance conditionnelle. Les résultats d’une étude de simulation limitée sont aussi présentés.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100008
    Description : Des échantillons non probabilistes émergent rapidement pour aborder des sujets prioritaires urgents dans différents domaines. Ces données sont actuelles, mais sujettes à un biais de sélection. Afin de réduire le biais de sélection, une littérature abondante portant sur la recherche sur les enquêtes a étudié l’utilisation de méthodes d’ajustement par le score de propension (SP) pour améliorer la représentativité de la population des échantillons non probabilistes, au moyen d’échantillons d’enquête probabilistes utilisés comme références externes. L’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle (EC) est l’une des principales hypothèses requises par les méthodes d’ajustement fondées sur le SP. Dans le présent article, j’examine d’abord la validité de l’hypothèse de l’EC conditionnellement à plusieurs estimations de scores d’équilibrage qui sont utilisées dans les méthodes d’ajustement fondées sur le SP existantes. Un score d’équilibrage adaptatif est proposé aux fins d’estimation sans biais des moyennes de population. Les estimateurs de la moyenne de population selon les trois hypothèses de l’EC sont évalués au moyen d’études de simulation de Monte Carlo et illustrés au moyen de l’étude sur la séroprévalence du SRAS-CoV-2 des National Institutes of Health pour estimer la proportion d’adultes aux États-Unis qui présentaient des anticorps de la COVID-19 du 1er avril au 4 août 2020.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100009
    Description : Nos commentaires répondent aux points de discussion soulevés par Sen, Brick et Elliott. Nous évaluons les avantages et les inconvénients potentiels de la suggestion de Sen de recourir à l’apprentissage automatique pour repérer les faux répondants au moyen d’interactions et de combinaisons improbables de variables. Nous rejoignons la réflexion de Brick sur l’incidence des faux répondants sur les enquêtes non probabilistes menées à des fins commerciales. Enfin, nous examinons les solutions proposées par Elliott pour relever le défi exposé dans notre étude.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100010
    Description : La présente analyse résume les nouvelles constatations intéressantes de Kennedy, Mercer et Lau (KML) sur les erreurs de mesure dans les enquêtes à participation volontaire. Alors que KML éclairent les lecteurs au sujet des « fausses réponses » et des tendances qui peuvent s’y rattacher, cette analyse propose de combiner ces nouveaux résultats avec d’autres pistes de recherche sur l’échantillonnage non probabiliste, comme l’amélioration de la représentativité.
    Date de diffusion : 2024-06-25
Stats en bref (2 664)

Stats en bref (2 664) (0 à 10 de 2 664 résultats)

Articles et rapports (6 997)

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  • Articles et rapports : 12-001-X202400100001
    Description : Inspirés par les deux excellentes discussions de notre article, nous offrons un regard nouveau et présentons de nouvelles avancées sur le problème de l’estimation des probabilités de participation pour des échantillons non probabilistes. Tout d’abord, nous proposons une amélioration de la méthode de Chen, Li et Wu (2020), fondée sur la théorie de la meilleure estimation linéaire sans biais, qui tire plus efficacement parti des données disponibles des échantillons probabiliste et non probabiliste. De plus, nous élaborons une méthode de vraisemblance de l’échantillon, dont l’idée est semblable à la méthode d’Elliott (2009), qui tient adéquatement compte du chevauchement entre les deux échantillons quand il est possible de l’identifier dans au moins un des échantillons. Nous utilisons la théorie de la meilleure prédiction linéaire sans biais pour traiter le scénario où le chevauchement est inconnu. Il est intéressant de constater que les deux méthodes que nous proposons coïncident quand le chevauchement est inconnu. Ensuite, nous montrons que de nombreuses méthodes existantes peuvent être obtenues comme cas particulier d’une fonction d’estimation sans biais générale. Enfin, nous concluons en formulant quelques commentaires sur l’estimation non paramétrique des probabilités de participation.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100002
    Description : Nous proposons des comparaisons entre trois méthodes paramétriques d’estimation des probabilités de participation ainsi que de brefs commentaires à propos des groupes homogènes et de la poststratification.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100003
    Description : Beaumont, Bosa, Brennan, Charlebois et Chu (2024) proposent des méthodes novatrices de sélection de modèles aux fins d’estimation des probabilités de participation pour des unités d’échantillonnage non probabiliste. Notre examen portera principalement sur le choix de la vraisemblance et du paramétrage du modèle, qui sont essentiels à l’efficacité des techniques proposées dans l’article. Nous examinons d’autres méthodes fondées sur la vraisemblance et la pseudo-vraisemblance pour estimer les probabilités de participation et nous présentons des simulations mettant en œuvre et comparant la sélection de variables fondée sur le critère d’information d’Akaike (AIC). Nous démontrons que, dans des scénarios pratiques importants, la méthode fondée sur une vraisemblance formulée sur les échantillons non probabiliste et probabiliste groupés qui sont observés offre un meilleur rendement que les autres solutions fondées sur la pseudo-vraisemblance. La différence de sensibilité du AIC est particulièrement grande en cas de petites tailles de l’échantillon probabiliste et de petit chevauchement dans les domaines de covariables.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100004
    Description : Les organismes nationaux de statistique étudient de plus en plus la possibilité d’utiliser des échantillons non probabilistes comme solution de rechange aux échantillons probabilistes. Toutefois, il est bien connu que l’utilisation d’un échantillon non probabiliste seul peut produire des estimations présentant un biais important en raison de la nature inconnue du mécanisme de sélection sous-jacent. Il est possible de réduire le biais en intégrant les données de l’échantillon non probabiliste aux données d’un échantillon probabiliste, à condition que les deux échantillons contiennent des variables auxiliaires communes. Nous nous concentrons sur les méthodes de pondération par l’inverse de la probabilité, lesquelles consistent à modéliser la probabilité de participation à l’échantillon non probabiliste. Premièrement, nous examinons le modèle logistique ainsi que l’estimation par la méthode du pseudo maximum de vraisemblance. Nous proposons une procédure de sélection de variables en fonction d’un critère d’information d’Akaike (AIC) modifié qui tient compte de la structure des données et du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons également une méthode simple fondée sur le rang pour former des strates a posteriori homogènes. Ensuite, nous adaptons l’algorithme des arbres de classification et de régression (CART) à ce scénario d’intégration de données, tout en tenant compte, encore une fois, du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons un estimateur de la variance bootstrap qui tient compte de deux sources de variabilité : le plan d’échantillonnage probabiliste et le modèle de participation. Nos méthodes sont illustrées au moyen de données recueillies par approche participative et de données d’enquête de Statistique Canada.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100005
    Description : Dans cette réplique, je réponds aux commentaires des participants à l’analyse, M. Takumi Saegusa, M. Jae-Kwang Kim et Mme Yonghyun Kwon. Les commentaires de M. Saegusa, qui portent sur les différences entre l’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle (EC) pour les inférences causales et l’hypothèse d’EC pour les inférences de population finie au moyen d’échantillons non probabilistes ainsi que sur la distinction entre les méthodes fondées sur le plan et celles fondées sur un modèle pour l’inférence de population finie au moyen d’échantillons non probabilistes, sont examinés et clarifiés dans le contexte de mon article. Je réponds ensuite au cadre exhaustif de M. Kim et de Mme Kwon pour classer les méthodes actuelles d’estimation des scores de propension (SP) en méthodes conditionnelles et inconditionnelles. J’étends leurs études par simulations pour varier les poids de sondage, permettre des modèles de SP incorrectement précisés, et inclure un estimateur supplémentaire, à savoir l’estimateur par la propension logistique ajustée mis à l’échelle (Wang, Valliant et Li (2021), noté sWBS). Dans mes simulations, on observe que l’estimateur sWBS dépasse de façon constante les autres estimateurs ou leur est comparable dans le modèle de SP incorrectement précisé. L’estimateur sWBS, ainsi que les estimateurs WBS ou ABS décrits dans mon article, ne supposent pas que les unités superposées dans les échantillons de référence probabiliste et non probabiliste sont négligeables, et ils n’exigent pas non plus l’identification des unités superposées, comme le nécessitent les estimateurs proposés par M. Kim et Mme Kwon.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100006
    Description : Dans certains articles sur les échantillons non probabilistes, l’hypothèse de l’échangeabilité conditionnelle est jugée nécessaire pour une inférence statistique valide. Cette hypothèse repose sur une inférence causale, bien que son cadre de résultat potentiel diffère grandement de celui des échantillons non probabilistes. Nous décrivons les similitudes et les différences entre deux cadres et abordons les enjeux à prendre en considération lors de l’adoption de l’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle dans les configurations d’échantillons non probabilistes. Nous examinons aussi le rôle de l’inférence de la population finie dans différentes approches de scores de propension et de modélisation de régression des résultats à l’égard des échantillons non probabilistes.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100007
    Description : La construction de pseudo-poids pour l’intégration des données peut être comprise dans le cadre de l’échantillonnage à deux phases. Au moyen du cadre d’échantillonnage à deux phases, nous abordons deux approches de l’estimation des scores de propension et mettons au point une nouvelle façon de construire la fonction de score de propension pour l’intégration des données en utilisant la méthode de maximum de vraisemblance conditionnelle. Les résultats d’une étude de simulation limitée sont aussi présentés.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100008
    Description : Des échantillons non probabilistes émergent rapidement pour aborder des sujets prioritaires urgents dans différents domaines. Ces données sont actuelles, mais sujettes à un biais de sélection. Afin de réduire le biais de sélection, une littérature abondante portant sur la recherche sur les enquêtes a étudié l’utilisation de méthodes d’ajustement par le score de propension (SP) pour améliorer la représentativité de la population des échantillons non probabilistes, au moyen d’échantillons d’enquête probabilistes utilisés comme références externes. L’hypothèse d’échangeabilité conditionnelle (EC) est l’une des principales hypothèses requises par les méthodes d’ajustement fondées sur le SP. Dans le présent article, j’examine d’abord la validité de l’hypothèse de l’EC conditionnellement à plusieurs estimations de scores d’équilibrage qui sont utilisées dans les méthodes d’ajustement fondées sur le SP existantes. Un score d’équilibrage adaptatif est proposé aux fins d’estimation sans biais des moyennes de population. Les estimateurs de la moyenne de population selon les trois hypothèses de l’EC sont évalués au moyen d’études de simulation de Monte Carlo et illustrés au moyen de l’étude sur la séroprévalence du SRAS-CoV-2 des National Institutes of Health pour estimer la proportion d’adultes aux États-Unis qui présentaient des anticorps de la COVID-19 du 1er avril au 4 août 2020.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100009
    Description : Nos commentaires répondent aux points de discussion soulevés par Sen, Brick et Elliott. Nous évaluons les avantages et les inconvénients potentiels de la suggestion de Sen de recourir à l’apprentissage automatique pour repérer les faux répondants au moyen d’interactions et de combinaisons improbables de variables. Nous rejoignons la réflexion de Brick sur l’incidence des faux répondants sur les enquêtes non probabilistes menées à des fins commerciales. Enfin, nous examinons les solutions proposées par Elliott pour relever le défi exposé dans notre étude.
    Date de diffusion : 2024-06-25

  • Articles et rapports : 12-001-X202400100010
    Description : La présente analyse résume les nouvelles constatations intéressantes de Kennedy, Mercer et Lau (KML) sur les erreurs de mesure dans les enquêtes à participation volontaire. Alors que KML éclairent les lecteurs au sujet des « fausses réponses » et des tendances qui peuvent s’y rattacher, cette analyse propose de combiner ces nouveaux résultats avec d’autres pistes de recherche sur l’échantillonnage non probabiliste, comme l’amélioration de la représentativité.
    Date de diffusion : 2024-06-25
Revues et périodiques (323)

Revues et périodiques (323) (40 à 50 de 323 résultats)

  • Revues et périodiques : 21-004-X
    Géographie : Canada
    Description :

    Chaque numéro renferme un court article mettant en lumière des renseignements statistiques ayant pour thèmes l'agriculture, l'alimentation et les problèmes ruraux.

    Date de diffusion : 2023-11-30

  • Tableau : 57-003-X
    Description : Cette publication présente les bilans énergétiques (forme primaire et secondaire) en unités naturelles et équivalences thermiques, par province. Chaque bilan montre des données sur la production, le commerce, les mouvements interprovinciaux, la conversion et la consommation selon le secteur. Des tableaux analytiques et des détails supplémentaires sur les produits non énergétiques sont aussi offerts. En outre, on trouve des notes explicatives, un tableau sommaire historique sur l'énergie et une analyse de données. La publication contient également des données sur les liquides du gaz naturel, l'électricité produite à partir de combustibles fossiles, les déchets de bois massif et la lessive de pâte épuisée.
    Date de diffusion : 2023-11-20

  • Revues et périodiques : 98-20-0003
    Description : Une fois tous les cinq ans, le Recensement de la population fournit un portrait statistique détaillé et complet du Canada qui est vital pour notre pays. Il s'agit de la principale source de données sociodémographiques pour des groupes de population particuliers comme les familles monoparentales, les peuples autochtones, les immigrants, les personnes âgées et les groupes linguistiques.

    Afin d'aider les utilisateurs des produits du recensement à mieux comprendre les divers concepts du Recensement de la population, Statistique Canada a élaboré, dans le contexte des activités du Recensement de 2021 et des recensements précédents, une collection de courtes vidéos. Ces vidéos sont une source de référence pour les utilisateurs qui découvrent les concepts du recensement ou ceux qui ont une certaine expérience de ces concepts, mais qui peuvent avoir besoin d'une remise à niveau ou qui souhaitent approfondir leurs connaissances.

    Date de diffusion : 2023-11-15

  • Revues et périodiques : 45-26-0001
    Description : La Stratégie ministérielle de développement durable (SMDD) décrit les actions ministérielles, avec des indicateurs de performance mesurables, qui soutiennent les stratégies de mise en œuvre de la Stratégie fédérale de développement durable 2022-2026. La SMDD décrit également la vision de Statistique Canada en matière de développement durable, qui consiste à produire des données permettant de déterminer si le Canada évolue vers un avenir plus durable, et met en évidence les projets liés aux objectifs de développement durable.
    Date de diffusion : 2023-11-14

  • Revues et périodiques : 62F0026M
    Description : Cette série fournit de la documentation détaillée sur les problèmes, les concepts, la méthodologie, la qualité des données et d'autres éléments de recherche pertinents liés aux dépenses des ménages tirées de l'Enquête sur les dépenses des ménages, de l'Enquête sur les réparations et les rénovations effectuées par les propriétaires-occupants et de l'Enquête sur les dépenses alimentaires.
    Date de diffusion : 2023-10-18

  • Revues et périodiques : 12-206-X
    Description : Le présent rapport fait la synthèse des réalisations annuelles du Programme de recherche et développement en méthodologie (PRDM) de la Direction des méthodes statistiques modernes et de la science des données de Statistique Canada. Ce programme comprend les activités de recherche et développement en méthodes statistiques susceptibles d’être appliquées à grande échelle aux programmes statistiques de l’organisme; ce sont des activités qui, autrement, ne s’exerceraient pas complètement dans le cadre des services réguliers de méthodologie offerts à ces programmes. Ajoutons que, dans le but de promouvoir l’utilisation des résultats des travaux de recherche et de développement, le PRDM comporte des activités de soutien pour la mise en application de travaux de développement antérieurs fructueux. Certaines activités de recherche exploratoire sont également rapportées.
    Date de diffusion : 2023-10-11

  • Revues et périodiques : 16-001-M
    Description : Les documents de cette série portent sur les comptes et les indicateurs de l'environnement, les enquêtes environnementales, les données spatiales sur l'environnement et d'autres recherches reliées aux statistiques environnementales. La série de documents techniques a pour but de favoriser la discussion sur un éventail de sujets reliés à l'environnement.
    Date de diffusion : 2023-09-13

  • Tableau : 51-004-X
    Description : Ce bulletin contient les renseignements les plus récents recueillis de toutes les enquêtes du Centre des statistiques de l'aviation. Les présentations régulières incluent des données principales pour les transporteurs canadiens importants, des données sur les aéroports, des statistiques sur la base tarifaire et des données sur le trafic pour les marchés les plus importants au Canada.
    Date de diffusion : 2023-07-28

  • Revues et périodiques : 21-006-X
    Géographie : Canada
    Description : Cette série d'articles analytiques présente un aperçu de l'environnement socio-économique des communautés rurales au Canada. De nouveaux articles seront diffusés de façon périodique.
    Date de diffusion : 2023-07-24

  • Revues et périodiques : 89-20-0006
    Description : Statistique Canada s’est engagé à partager ses connaissances et son expertise pour aider tous les Canadiens à développer leurs compétences dans la littératie en matière de données, en élaborant une série de ressources de formation pour la littératie en matière de données. La littératie en matière de données est une compétence clé essentielle au XXIe siècle. Elle peut être décrite comme la capacité de comprendre la signification des données. La littératie en matière de données se fonde sur les compétences liées à l’utilisation des données, y compris la capacité de lire, d’analyser, d’interpréter et de visualiser les données, de même que la capacité d’orienter la prise de bonnes décisions.
    Date de diffusion : 2023-07-17
Date de modification :