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- Articles et rapports : 11-522-X202200100001Description : 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
- 2. Étude de cas de l’utilisation de Splink : couplage du recensement pour trouver des doublons ArchivéArticles et rapports : 11-522-X202200100002Description : Les auteures ont utilisé le progiciel de couplage probabiliste Splink mis au point par le ministère de la Justice du Royaume-Uni pour relier les données du recensement de l’Angleterre et du pays de Galles à elles-mêmes afin de trouver des réponses en double au recensement. Un grand ensemble étalon-or des doublons confirmés du recensement était disponible, ce qui signifiait que la qualité des résultats de la mise en œuvre de Splink pouvait être assurée. Le présent article décrit la mise en œuvre et les fonctionnalités de Splink, donne des détails sur les configurations et les paramètres que nous avons utilisés pour ajuster Splink à notre projet en particulier, et donne les résultats que nous avons obtenus.Date de diffusion : 2024-03-25
- 3. Méthode de désagrégation fondée sur un modèle pour l’estimation des compétences des adultes ArchivéArticles et rapports : 11-522-X202200100003Description : 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
- Articles et rapports : 11-522-X202200100004Description : 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
- Articles et rapports : 11-522-X202200100005Description : 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
- Articles et rapports : 11-522-X202200100006Description : L’ABS (Bureau de la statistique de l’Australie) s’est engagé à offrir un meilleur accès à un plus grand nombre de microdonnées, tout en assurant la protection des renseignements personnels et la confidentialité, grâce à son DataLab (laboratoire de données) virtuel qui aide à entreprendre des recherches complexes plus efficacement. À l’heure actuelle, pour être autorisées, les données de sortie de recherche de DataLab doivent respecter des règles strictes afin de minimiser les risques de divulgation. Or le processus d’examen manuel n’est pas rentable et peut entraîner des erreurs. Le nombre croissant de résultats statistiques provenant de différents projets peut introduire des risques de divulgation résiduelle même si ces résultats de différents projets ont respecté des règles strictes en matière de sorties. L’ABS étudie la possibilité de fournir une vérification automatique des sorties au moyen de la méthodologie de la clé de cellule de l’ABS pour s’assurer que toutes les sorties des différents projets sont protégées de façon uniforme afin de minimiser les risques de divulgation résiduelle et de réduire les coûts associés à la vérification des sorties.Date de diffusion : 2024-03-25
- Articles et rapports : 11-522-X202200100007Description : 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
- 8. Risque d’attaque par reconstruction au moyen des données de recensement de Statistique Canada ArchivéArticles et rapports : 11-522-X202200100008Description : La publication de davantage de données présentant un niveau élevé de désagrégation peut accroître la transparence et fournir des renseignements importants sur les groupes sous-représentés. L’élaboration d’options d’accès plus facilement disponibles augmente la quantité d’information disponible et produite par les chercheurs. Accroître l’étendue et la profondeur de l’information diffusée permet une meilleure représentation de la population canadienne, mais impose également à Statistique Canada une plus grande responsabilité quant à la manière dont cela est fait, qui se doit de préserver la confidentialité; il est donc utile d’élaborer des outils qui nous permettent de quantifier le risque lié à la granularité accrue des données. Afin d’évaluer le risque d’une attaque par reconstruction de base de données sur les données de recensement publiées par Statistique Canada, nous appliquons la stratégie de l’U.S. Census Bureau, qui met en avant une méthode utilisant un solveur de satisfaisabilité booléenne (SAT) pour reconstruire les attributs individuels des résidents d’un îlot hypothétique du recensement américain, basé uniquement sur un tableau de statistiques récapitulatives. Nous prévoyons d’étendre cette technique pour tenter de reconstruire une petite fraction des microdonnées de recensement de Statistique Canada. Dans cet article, nous aborderons nos conclusions, les défis liés à l’élaboration d’une attaque par reconstruction et l’effet d’une mesure de confidentialité existante pour atténuer ces attaques. En outre, nous comparerons notre stratégie actuelle à d’autres méthodes potentielles utilisées aux fins de protection des données, en particulier la publication de données tabulaires perturbées par un mécanisme aléatoire, tel que la confidentialité différentielle.Date de diffusion : 2024-03-25
- Articles et rapports : 11-522-X202200100009Description : L’éducation et la formation sont reconnues comme des éléments fondamentaux du développement d’une société. Il s’agit d’un phénomène multidimensionnel complexe, dont les déterminants sont attribuables à plusieurs conditions sociales et socioéconomiques interdépendantes. Pour répondre à la demande de renseignements statistiques à l’appui de l’élaboration des politiques et de leurs processus de suivi et d’évaluation, l’Institut national italien de statistique (Istat) renouvelle le système de production de statistiques sur l’éducation et la formation en mettant en œuvre un nouveau registre statistique thématique. Ce dernier fera partie du système intégré de registres de l’Istat, ce qui permettra de relier le phénomène de l’éducation et de la formation à d’autres phénomènes pertinents, comme la transition vers le marché du travail.Date de diffusion : 2024-03-25
- Articles et rapports : 11-522-X202200100010Description : Grandir au Québec est une enquête longitudinale populationnelle qui a débuté au printemps 2021 à l’Institut de la statistique du Québec. Parmi les enfants visés par ce suivi longitudinal, certains éprouveront des difficultés de développement à un moment ou un autre de leur vie. Ces mêmes enfants présentent souvent des caractéristiques associées à une érosion de l’échantillon plus élevée (famille à faible revenu, faible niveau de scolarisation des parents). Le présent article décrit les deux principaux défis que nous avons rencontrés en tentant d’assurer une représentativité suffisante de ces enfants, tant dans les résultats globaux que dans les analyses de sous-populations.Date de diffusion : 2024-03-25
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Stats en bref (80)
Stats en bref (80) (40 à 50 de 80 résultats)
- Stats en bref : 89-20-00062020011Description :
Cette vidéo va vous apprendre comment résumer et interpréter vos données et comment communiquer vos conclusions. Les éléments clés de la communication de vos conclusions sont les suivants : choisir les conclusions essentielles, résumer et interpréter les résultats, organiser et évaluer les revues, et préparer la diffusion.
Date de diffusion : 2020-09-23 - 42. Analyse 101, partie 4 : étude de cas ArchivéStats en bref : 89-20-00062020012Description :
Dans cette vidéo, nous allons revoir les étapes du processus analytique et vous aurez une meilleure compréhension de la façon dont les analystes font chaque étape du processus analytique par un exemple que nous allons vous montrer. L’exemple que nous allons présenter est un projet qui a examiné la relation entre le potentiel piétonnier des quartiers, c’est-à-dire la façon dont les quartiers favorisent l’activité physique, et l’activité physique réelle des Canadiens.
Date de diffusion : 2020-09-23 - 43. Intendance des données : introduction ArchivéStats en bref : 89-20-00062020013Description :
Cette vidéo s’adresse aux personnes qui souhaitent acquérir une compréhension de base de l’intendance des données. Aucune connaissance préalable n’est requise.
À la fin de cette vidéo, vous pourrez répondre aux questions suivantes : Qu’est-ce que l’intendance des données? Quelle est la différence entre la gouvernance des données et l’intendance des données? Pourquoi l’intendance des données est-elle importante? Quels sont les principaux rôles des intendants des données? Quels sont les résultats attendus d’un programme d’intendance des données?
Date de diffusion : 2020-09-23 - 44. Visualisation des données : une introduction ArchivéStats en bref : 89-20-00062020014Description :
Cette vidéo traite des compétences en matière de visualisation des données. À la fin de cette vidéo, vous devriez avoir une compréhension plus approfondie de ce qu’est la visualisation des données et de la façon dont elle peut être utilisée pour présenter les données d’une manière intéressante et esthétique. Nous vous indiquerons quand elle devrait être utilisée et vous donnerons des exemples des différents types de techniques de visualisation des données qui existent.
Date de diffusion : 2020-09-23 - Stats en bref : 11-627-M2020051Description :
Cette infographie donne un aperçu des normes statistiques nationales et explique ce qu'elles sont, où elles sont utilisées, les avantages de leur utilisation et le rôle qu'elles jouent dans la collecte et la diffusion de données ventilées.
Date de diffusion : 2020-07-24 - 46. Mégadonnées, meilleur compréhension : Statistique Canada, chef de file de la révolution du savoir ArchivéStats en bref : 11-631-X2020001Description :
Ce livret donne un aperçu des données offertes par Statistique Canada.
Date de diffusion : 2020-01-16 - 47. Cohortes santé et environnement du recensement canadien : création d'un nouveau programme de surveillance ArchivéStats en bref : 11-629-X2019006Description :
Cette vidéo décrit un nouveau programme de surveillance de la santé à Statistique Canada : les Cohortes santé et environnement du recensement canadien (Cohortes SERCan). On y explique en quoi consistent les Cohortes SERCan, ce qu’elles nous permettent d’examiner, et les forces et les limites de ces données. On y décrit aussi quelques exemples de recherches récentes fondées sur les Cohortes SERCan, ainsi que la façon d’accéder à ces données.
Date de diffusion : 2019-12-18 - 48. Étude : Utiliser des données administratives pour mesurer l'économie à la demande du Canada ArchivéStats en bref : 11-001-X201935022104Description : Communiqué publié dans Le Quotidien – Bulletin de diffusion officielle de Statistique CanadaDate de diffusion : 2019-12-16
- 49. Création d'un cadre moderne ArchivéStats en bref : 11-629-X2019004Description :
Cette vidéo porte sur le Cadre de nécessité et de proportionnalité. Ce cadre permettra d'évaluer le caractère délicat des données et leur collecte d'une manière plus intégrée, tout en veillant à répondre aux besoins des Canadiens.
Date de diffusion : 2019-11-26 - 50. Mesure et analyse de l’écart de rémunération entre les sexes : un aperçu conceptuel et méthodologique ArchivéStats en bref : 11-001-X201924221205Description : Communiqué publié dans Le Quotidien – Bulletin de diffusion officielle de Statistique CanadaDate de diffusion : 2019-08-30
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Articles et rapports (1 767)
Articles et rapports (1 767) (0 à 10 de 1 767 résultats)
- Articles et rapports : 11-522-X202200100001Description : 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
- 2. Étude de cas de l’utilisation de Splink : couplage du recensement pour trouver des doublons ArchivéArticles et rapports : 11-522-X202200100002Description : Les auteures ont utilisé le progiciel de couplage probabiliste Splink mis au point par le ministère de la Justice du Royaume-Uni pour relier les données du recensement de l’Angleterre et du pays de Galles à elles-mêmes afin de trouver des réponses en double au recensement. Un grand ensemble étalon-or des doublons confirmés du recensement était disponible, ce qui signifiait que la qualité des résultats de la mise en œuvre de Splink pouvait être assurée. Le présent article décrit la mise en œuvre et les fonctionnalités de Splink, donne des détails sur les configurations et les paramètres que nous avons utilisés pour ajuster Splink à notre projet en particulier, et donne les résultats que nous avons obtenus.Date de diffusion : 2024-03-25
- 3. Méthode de désagrégation fondée sur un modèle pour l’estimation des compétences des adultes ArchivéArticles et rapports : 11-522-X202200100003Description : 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
- Articles et rapports : 11-522-X202200100004Description : 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
- Articles et rapports : 11-522-X202200100005Description : 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
- Articles et rapports : 11-522-X202200100006Description : L’ABS (Bureau de la statistique de l’Australie) s’est engagé à offrir un meilleur accès à un plus grand nombre de microdonnées, tout en assurant la protection des renseignements personnels et la confidentialité, grâce à son DataLab (laboratoire de données) virtuel qui aide à entreprendre des recherches complexes plus efficacement. À l’heure actuelle, pour être autorisées, les données de sortie de recherche de DataLab doivent respecter des règles strictes afin de minimiser les risques de divulgation. Or le processus d’examen manuel n’est pas rentable et peut entraîner des erreurs. Le nombre croissant de résultats statistiques provenant de différents projets peut introduire des risques de divulgation résiduelle même si ces résultats de différents projets ont respecté des règles strictes en matière de sorties. L’ABS étudie la possibilité de fournir une vérification automatique des sorties au moyen de la méthodologie de la clé de cellule de l’ABS pour s’assurer que toutes les sorties des différents projets sont protégées de façon uniforme afin de minimiser les risques de divulgation résiduelle et de réduire les coûts associés à la vérification des sorties.Date de diffusion : 2024-03-25
- Articles et rapports : 11-522-X202200100007Description : 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
- 8. Risque d’attaque par reconstruction au moyen des données de recensement de Statistique Canada ArchivéArticles et rapports : 11-522-X202200100008Description : La publication de davantage de données présentant un niveau élevé de désagrégation peut accroître la transparence et fournir des renseignements importants sur les groupes sous-représentés. L’élaboration d’options d’accès plus facilement disponibles augmente la quantité d’information disponible et produite par les chercheurs. Accroître l’étendue et la profondeur de l’information diffusée permet une meilleure représentation de la population canadienne, mais impose également à Statistique Canada une plus grande responsabilité quant à la manière dont cela est fait, qui se doit de préserver la confidentialité; il est donc utile d’élaborer des outils qui nous permettent de quantifier le risque lié à la granularité accrue des données. Afin d’évaluer le risque d’une attaque par reconstruction de base de données sur les données de recensement publiées par Statistique Canada, nous appliquons la stratégie de l’U.S. Census Bureau, qui met en avant une méthode utilisant un solveur de satisfaisabilité booléenne (SAT) pour reconstruire les attributs individuels des résidents d’un îlot hypothétique du recensement américain, basé uniquement sur un tableau de statistiques récapitulatives. Nous prévoyons d’étendre cette technique pour tenter de reconstruire une petite fraction des microdonnées de recensement de Statistique Canada. Dans cet article, nous aborderons nos conclusions, les défis liés à l’élaboration d’une attaque par reconstruction et l’effet d’une mesure de confidentialité existante pour atténuer ces attaques. En outre, nous comparerons notre stratégie actuelle à d’autres méthodes potentielles utilisées aux fins de protection des données, en particulier la publication de données tabulaires perturbées par un mécanisme aléatoire, tel que la confidentialité différentielle.Date de diffusion : 2024-03-25
- Articles et rapports : 11-522-X202200100009Description : L’éducation et la formation sont reconnues comme des éléments fondamentaux du développement d’une société. Il s’agit d’un phénomène multidimensionnel complexe, dont les déterminants sont attribuables à plusieurs conditions sociales et socioéconomiques interdépendantes. Pour répondre à la demande de renseignements statistiques à l’appui de l’élaboration des politiques et de leurs processus de suivi et d’évaluation, l’Institut national italien de statistique (Istat) renouvelle le système de production de statistiques sur l’éducation et la formation en mettant en œuvre un nouveau registre statistique thématique. Ce dernier fera partie du système intégré de registres de l’Istat, ce qui permettra de relier le phénomène de l’éducation et de la formation à d’autres phénomènes pertinents, comme la transition vers le marché du travail.Date de diffusion : 2024-03-25
- Articles et rapports : 11-522-X202200100010Description : Grandir au Québec est une enquête longitudinale populationnelle qui a débuté au printemps 2021 à l’Institut de la statistique du Québec. Parmi les enfants visés par ce suivi longitudinal, certains éprouveront des difficultés de développement à un moment ou un autre de leur vie. Ces mêmes enfants présentent souvent des caractéristiques associées à une érosion de l’échantillon plus élevée (famille à faible revenu, faible niveau de scolarisation des parents). Le présent article décrit les deux principaux défis que nous avons rencontrés en tentant d’assurer une représentativité suffisante de ces enfants, tant dans les résultats globaux que dans les analyses de sous-populations.Date de diffusion : 2024-03-25
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Revues et périodiques (25)
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- Revues et périodiques : 11-522-XDescription : Depuis 1984, une série de conférences annuelles a été parrainée par Statistique Canada. Le recueil de la conférence est disponible depuis 1987.Date de diffusion : 2024-03-25
- Revues et périodiques : 75F0002MDescription : Cette série comprend de la documentation détaillée sur revenu, notamment les problèmes de conception, l'évaluation qualitative des données et les recherches préliminaires.Date de diffusion : 2024-02-22
- Revues et périodiques : 11-633-XDescription : Les documents de cette série traitent des méthodes utilisées pour produire des données qui seront employées pour effectuer des études analytiques à Statistique Canada sur l’économie, la santé et la société. Ils ont pour but de renseigner les lecteurs sur les méthodes statistiques, les normes et les définitions utilisées pour élaborer des bases de données à des fins de recherche. Tous les documents de la série ont fait l’objet d’un examen par les pairs et d’une révision institutionnelle, afin de veiller à ce qu’ils soient conformes au mandat de Statistique Canada et qu’ils respectent les normes généralement reconnues régissant les bonnes pratiques professionnelles.Date de diffusion : 2024-01-22
- Revues et périodiques : 12-001-XGéographie : CanadaDescription : La revue publie des articles sur les divers aspects des méthodes statistiques qui intéressent un organisme statistique comme, par exemple, les problèmes de conception découlant de contraintes d'ordre pratique, l'utilisation de différentes sources de données et de méthodes de collecte, les erreurs dans les enquêtes, l'évaluation des enquêtes, la recherche sur les méthodes d'enquêtes, l'analyse des séries chronologiques, la désaisonnalisation, les études démographiques, l'intégration des données statistiques, les méthodes d'estimation et d'analyse de données et le développement de systèmes généralisés. Une importance particulière est accordée à l'élaboration et à l'évaluation de méthodes qui ont été utilisées pour la collecte de données ou appliquées à des données réelles.Date de diffusion : 2024-01-03
- Revues et périodiques : 12-206-XDescription : 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 : 92F0138MDescription :
La Série de documents de travail de la géographie vise à stimuler des discussions sur une variété de sujets reliés au travail conceptuel, méthodologique et technique à l'appui de l'élaboration et de la diffusion des données, des produits et des services de la division. Nous encourageons les lecteurs de la série à communiquer avec la Division de la géographie pour lui fournir leurs commentaires et suggestions.
Date de diffusion : 2019-11-13 - Revues et périodiques : 89-20-0001Description :
Les ouvrages historiques permettent aux lecteurs de jeter un regard sur le passé, non seulement pour satisfaire leur curiosité en ce qui a trait à « la façon de faire d’autrefois », mais aussi pour prendre conscience du chemin parcouru depuis et tirer des leçons du passé. Pour Statistique Canada, les ouvrages de ce genre offrent également la possibilité de mettre en valeur la contribution apportée par l’organisme au Canada et à sa population, tout en nous rappelant qu’une telle institution continue d’évoluer chaque jour.
À l’occasion du centième anniversaire de Statistique Canada en 2018, l’ouvrage Jouer dans la cour des grands : Histoire de Statistique Canada : 1970 à 2008 prend appui sur les travaux de deux publications notables sur l’histoire de l’organisme. Il porte sur l’histoire de l’organisme de 1970 à 2008 et couvre ainsi 36 années. De même, lorsque suffisamment de temps se sera écoulé pour atteindre un niveau d’objectivité adéquat, il sera temps, encore une fois, de transcrire le prochain chapitre de l’organisme, qui ne cesse de raconter l’histoire du Canada en chiffres.
Date de diffusion : 2018-12-03 - Revues et périodiques : 12-605-XDescription :
Le Modèle du processus d'un projet de couplage d'enregistrements (MPPCE) a été développé par Statistique Canada pour identifier les processus et les activités mis en œuvres dans des projets de couplage d'enregistrements. Le MPPCE s'applique aux projets menés aux niveaux tant individuel que de l'entreprise en utilisant diverses sources de données pour créer des nouvelles sources de données.
Date de diffusion : 2017-06-05 - Revues et périodiques : 91-621-XDescription :
Ce document décrit succinctement le fonctionnement général ainsi que les méthodes et sources de données du modèle de projections démographiques par microsimulation Demosim. Il constitue un complément méthodologique aux produits analytiques issus de Demosim.
Date de diffusion : 2017-01-25 - Revues et périodiques : 11-634-XDescription :
Cette publication est un répertoire de stratégies, rouages et mécanismes qu’un organisme statistique devrait s’atteler à considérer et mettre en œuvre et ce, dans le contexte dans lequel l’organisme évolue. Ce compendium est basé sur les leçons apprises et bonnes pratiques en matière de direction et de gestion d’organismes statistiques, dans le cadre du Programme international en gestion d’organismes statistiques (PIGOS) de Statistique Canada. Il est composé de quatre sections qui sont les suivantes : les caractéristiques d’un système statistique national efficace; les principales pratiques de gestion; l’amélioration, la modernisation et la recherche de gains d’efficacité ; et, les stratégies pour informer et mobiliser les intervenants clé.
Date de diffusion : 2016-07-06
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