Statistique Canada : Lignes directrices concernant la qualité
Sixième édition – Décembre 2019

Date de diffusion : le 4 décembre 2019

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Préface

La population et le gouvernement du Canada disposent d’un système statistique national (SSN) performant mené par Statistique Canada sur lequel ils peuvent compter pour avoir accès à une source de renseignements statistiques de qualité. La crédibilité du système et la confiance accordée à l’information qu’il produit ne peuvent être établies que si cette dernière correspond aux besoins du pays et représente bien l’environnement dans lequel nous vivons et qu’elle tente de décrire, le tout en s’assurant de ne pas nuire à la vie privée des citoyens. En d’autres mots, l’information doit être pertinente, de grande qualité et obtenue éthiquement.

La qualité est donc un élément de culture essentiel à l’exécution du mandat confié au système statistique canadien, à savoir produire de l’information. La qualité comporte d’ailleurs une caractéristique qu’il est important de bien comprendre : elle se détériore automatiquement en l’absence de mesures proactives. C’est la raison pour laquelle les méthodes et les outils employés pour maintenir une production de données de qualité doivent évoluer au fur et à mesure que notre environnement évolue.

Une telle évolution a résulté en des changements rapides des méthodes d’acquisition de données, en plus d’une conscience accrue des risques au respect de la vie privée associés à ce nouvel environnement. Le système statistique Canadien est sous pressions croissantes de justifier ces activités dans un contexte d’éthique et de protection de vie privée. Conséquemment, il est nécessaire que le SSN se conforme à une approche transparente et cohérente pour aborder ces problèmes qui se rattachent au processus de production statistique.

Le système statistique canadien doit composer avec ces réalités et, sous la direction de Statistique Canada, il fournit depuis longtemps une orientation quant aux principes à appliquer dans les différents processus de production statistique. Ainsi, les expériences et les conclusions à l’égard de ce que constituent des « pratiques exemplaires » ont été regroupées dans un ensemble de lignes directrices concernant la qualité. La première édition des lignes directrices a été publiée en 1985, puis elle a été révisée à quatre reprises, soit en 1987, 1998, 2003 et 2009. La présente édition s’harmonise avec la nécessité d’une actualisation continue des Lignes directrices concernant la qualité et elle est basée sur trois motifs : a) présenter un document de référence à tous les autres producteurs de données du système statistique canadien; b) être davantage adaptée à la nouvelle réalité des données administrative en traitant des principaux processus de production statistique ayant cours dans le système; c) faciliter le respect des méthodes actuelles d’assurance de la qualité.

Il est important de comprendre que les présentes lignes directrices ne s’appliquent pas toutes uniformément à chacun des processus de production de données. Il faut donc juger minutieusement leur pertinence et leur importance en fonction des exigences et des contraintes propres à chaque programme et à chaque étape.

Les présentes lignes directrices ne sauraient remplacer l’expertise et le jugement du personnel chargé de produire des données. Cependant, le souci de la qualité qui en émane doit toujours se manifester dans l’ensemble des activités de tout processus de production. Il incombe à tout le personnel intervenant dans les activités statistiques de veiller à ce que la qualité soit considérée comme hautement prioritaire durant la conception et la mise en œuvre des méthodes et des procédures statistiques.

Il convient de remercier et de féliciter les nombreux experts qui ont collaboré à la préparation de cette sixième édition des Lignes directrices concernant la qualité, ainsi que le Secrétariat de la qualité, qui a mené et coordonné le projet.

Anil Arora

Statisticien en chef

Abréviations

BMDI

Base de métadonnées intégrée

CAQ

Cadre d’assurance de la qualité

CCIIM

Centre de collaboration internationale et d’innovation en méthodologie

CEE-ONU

Commission économique des Nations Unies pour l’Europe

FMGD

Fichier de microdonnées à grande diffusion

GSBPM

Modèle générique du processus de production statistique

INS

Institut national de statistique

OCDE

Organisation de coopération et de développement économiques

ONU

Organisation des Nations Unies

RDA

Répertoire des données administratives

SCDDDE

Système de contrôle de la divulgation et de la diffusion des données économiques

SSN

Système statistique national

Définitions importantes

DÉFINITIONS IMPORTANTES
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de DÉFINITIONS IMPORTANTES. Les données sont présentées selon Concept (titres de rangée) et Définition(figurant comme en-tête de colonne).
Concept Définition
Processus de production statistique Toute activité visant à acquérir, à recueillir ou à manipuler des renseignements en vue de produire des données statistiques.
Approche participative Utilisation de réseaux spécialisés ou recours au grand public pour acquérir des données à des échelles géographiques qui seraient inaccessibles à des chercheurs qui ne sont pas suffisamment nombreux ou qui ne peuvent pas être présents à plusieurs endroits en même temps.
Web Mapping Technique d’extraction du contenu des sites Web en vue de le transformer en données utiles dans un tout autre contexte.
Profilage de données Processus consistant à examiner les données disponibles dans une source existante (base de données, fichier administratif, site Web, etc.) pour en recueillir des statistiques (moyenne, médiane, fréquence, variation, etc.) et des renseignements sur ses caractéristiques (structure, contenu, format, classifications, etc.).
Confidentialité Protection contre la divulgation de renseignements personnels identifiables concernant une personne, une entreprise ou une organisation.
Politique Consignes officielles qui imposent des responsabilités précises aux ministères. La politique a une portée obligatoire.
Directive Instructions officielles qui obligent les ministères à instaurer (ou à éviter) une mesure particulière. La directive a une portée obligatoire.
Norme Ensemble de mesures, de procédures ou de pratiques opérationnelles ou techniques qui s’appliquent à l’échelle de l’administration publique. La norme a une portée obligatoire.
Ligne directrice Document fournissant orientation, conseils et explications aux gestionnaires ou aux spécialistes fonctionnels. La ligne directrice est une recommandation qu’il est fortement suggéré de suivre.
Système statistique national canadien Système constitué dans la pratique de l’ensemble des ministères et des organismes fédéraux et provinciaux qui produisent et diffusent des données statistiques. Il n’a pas d’existence légale dans la mesure où la Loi sur la statistique du Canada ne fait mention que de Statistique Canada à l’article 3.
Vie privée Droit de se retirer, de ne pas être sujet à une quelconque forme de surveillance, et de préserver l’anonymat de son information personnelle. Dans ce document, le terme vie privée réfère à des renseignements concernant les particuliers.
Besoin Lacune en produits statistiques nécessitant d’être comblée.

Sommaire exécutif

L’évolution du monde de la statistique et des données au cours des dernières années a engendré le besoin de transformer à la fois la façon d’acquérir et aussi de traiter les données à des fins de production de statistiques officielles. Par souci d’entretenir le niveau élevé de qualité dans les produits et processus statistiques, il est devenu nécessaire de se pencher sur les méthodes et procédures existantes afin d’évaluer leur pertinence, et d’y apporter les modifications nécessaires afin d’assurer le maintien cette pertinence. En effet, la récente et rapide révolution des données a nécessité la création de nouvelles techniques et méthodes afin de préserver la capacité de prendre des décisions éclairées appuyées par ces données. À ce titre, cette nouvelle version des lignes directrices propose des principes directeurs et pratiques exemplaires sur des sujets tels que l’utilisation de données alternatives aux enquêtes traditionnelles ainsi que l’intégration de données.

Bien sûr, les techniques de collecte et de traitement traditionnelles des enquêtes probabilistes demeurent en vigueur et bien représentées dans les nouvelles Lignes directrices concernant la qualité. Avec l’addition de principes directeurs et pratiques exemplaires qui touchent les données alternatives ainsi qu’une plus grande emphase sur les pratiques éthiques, la protection de la vie privée et la proportionnalité, la sixième édition offre maintenant une meilleure représentation de la réalité d’aujourd’hui. À titre d’exemple, plutôt que de parler de collecte de données, il est maintenant question du concept plus vaste d’acquisition de données.

Statistique Canada a également saisi l’opportunité durant cette mise-à-jour de présenter l’information en adoptant une structure similaire au Modèle générique du processus de production statistique (GSBPM). Cette nouvelle façon de présenter l’information guide le lecteur avec plus d’aisance à travers chacune des étapes et sous-étapes du processus de production statistique.

Introduction

Renseignements statistiques et crédibilité des producteurs de données

Les renseignements statistiques sont un élément essentiel au fonctionnement de toute société humaine organisée. L’absence de données de qualité mettrait gravement en péril les processus décisionnels, la répartition des ressources et la capacité des gouvernements, des entreprises, des établissements et du grand public à comprendre les réalités sociale et économique du pays. Un SSN joue un rôle crucial dans la production et la diffusion de renseignements statistiques.

La crédibilité d’un organisme producteur de statistiques officielles repose sur plusieurs facteurs, dont voici les plus importants : la production de données statistiques de qualité, un bon rapport coût‑efficacité, la protection des renseignements personnels, la confidentialité, la transparence et un effectif compétent, éthique et motivé qui a une grande expertise dans le domaine des méthodes statistiques.

La qualité prise en compte en fonction de dimensions, en particulier la dimension de la pertinence de l’information qui est produite, revêt une importance fondamentale pour un organisme producteur de statistiques. Si ce dernier était incapable de produire des données de qualité, la confiance des utilisateurs et des fournisseurs s’éroderait rapidement, ce qui rendrait sa mission plus difficile à réaliser. Ainsi, la mise en œuvre d’un ensemble de mécanismes rigoureux permettant de gérer tout ce qui a trait à la qualité s’avère nécessaire dans un SSN.

Gestion de la qualité dans le système statistique canadien

Dans le système statistique canadien, c’est dans le Cadre d’assurance de la qualité (CAQ) que sont décrits les stratégies et mécanismes mis en œuvre pour faciliter et assurer une gestion efficace de la qualité dans tous les programmes statistiques et toutes les initiatives organisationnelles. On y trouve une description de la structure de gestion, les politiques et les lignes directrices, les mécanismes de consultation ainsi que l’approche de réalisation et de gestion des projets se fondant sur l’approche scientifique.

L’efficacité du CAQ ne dépend pas d’un seul processus ou mécanisme, mais bien de l’effet combiné de nombreuses mesures interdépendantes qui s’appuient sur les intérêts professionnels et la motivation du personnel et qui se consolident mutuellement avec comme objectif la satisfaction des besoins des clients. Ces mesures mettent l’accent sur le professionnalisme du personnel et illustrent le souci manifesté à l’égard de la qualité des données. L’un des traits dominants de la stratégie est la synergie attribuable au fait que les nombreux intervenants des programmes travaillent dans un cadre où sont privilégiées la cohérence des processus et l’uniformité des messages.

Les présentes lignes directrices s’inscrivent dans ce cadre. Elles se veulent un document d’accompagnement dans lequel sont décrites les pratiques exemplaires jalonnant toutes les étapes du processus de production statistique. Elles sont destinées aux membres des équipes chargées de l’élaboration et de la mise en œuvre des activités statistiques.

But et portée des lignes directrices

Le principal objectif des Lignes directrices concernant la qualité consiste à fournir une liste plus ou moins exhaustive de principes directeurs et de pratiques exemplaires à appliquer au cours d’un processus de production statistique.

Le document traite principalement de la façon d’assurer la qualité grâce à la conception ou à la mise en œuvre efficace et adéquate d’un projet ou d’un programme statistique, du début du projet à la diffusion des données et l’évaluation du processus. Les lignes directrices sont fondées sur les connaissances et l’expérience collective d’un grand nombre de personnes ayant travaillé dans le SSN canadien, en particulier à Statistique Canada.

Le document comporte deux sections principales qui traitent respectivement des questions relatives à la qualité du produit et des questions relatives à la qualité des processus dans une activité de production statistique. Toutefois, il importe de se rappeler que le contexte dans lequel on prépare une activité de production statistique impose certaines contraintes. Chaque nouvelle activité statistique, tout en visant à répondre à certains besoins immédiats en matière d’information, ajoute également des renseignements à une base de données statistiques qu’on peut utiliser à des fins qui sont beaucoup plus nombreuses que celles établies au moment de sa conception. Il est donc important de s’assurer que le résultat de chaque activité peut, dans la mesure du possible, être intégré à des données sur des sujets connexes tirées d’autres activités et être utilisé conjointement avec ces données.

Cela démontre la nécessité d’examiner et de respecter les normes statistiques sur le contenu et les domaines qui ont été mis en œuvre pour offrir une cohérence et une harmonie des données dans le SSN. Parmi ces normes, mentionnons les cadres statistiques (p. ex. le Système de comptabilité nationale), les systèmes de classification statistique (p. ex. ceux concernant les industries ou la géographie) ainsi que d’autres concepts et définitions qui précisent les variables statistiques à mesurer. L’utilité des nouvelles données statistiques est accrue lorsqu’on peut utiliser ces dernières conjointement avec des données existantes.

 
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