L'Indice canadien de défavorisation multiple
Guide de l’utilisateur, 2021

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Remerciements

Ce projet a bénéficié de la contribution et des commentaires d’un grand nombre de participants.

Plus particulièrement, le Centre canadien de la statistique juridique et de la sécurité des collectivités (CCSJSC) de Statistique Canada tient à remercier M^me Flora Matheson et M. Jim Dunn de l’Hôpital St-Michael, ainsi que leur équipe. Ensemble, ils ont élaboré l’indice de marginalisation canadien de 2006, qui a servi d’inspiration pour la création de l’Indice canadien de défavorisation multiple (ICDM). M^me Matheson et son équipe ont été consultées lors de la création de l’ICDM et ont fourni un soutien et des commentaires précieux tout au long de son élaboration.

Le CCSJSC tient également à remercier plusieurs divisions de Statistique Canada, y compris la Division des méthodes de la statistique sociale, le Centre de coopération internationale et d’innovation en méthodologie, la Division de la diffusion, la Division des normes, le Centre de la statistique et des partenariats autochtones, et la Division des opérations du recensement.

Contexte de l'Indice canadien de défavorisation multiple

En raison de leur nature, les mesures de la défavorisation et de la marginalisation peuvent être difficiles à analyser à l’aide de données provenant de sources administratives traditionnelles, car certaines populations d’intérêt peuvent ne pas y être bien représentées. Toutefois, l’utilisation d’indices calculés en fonction de régions géographiques se fait depuis longtemps et de plus en plus fréquemment dans le milieu de la recherche en sciences sociales fondée sur la population (p. ex. dans les domaines de la santé, de l’éducation et de la justice). Un des avantages de ces indices est qu’ils constituent une source de renseignements sur les populations, dont les plus marginalisées.

Parmi ces indices se trouve l’indice de marginalisation canadien (CAN-Marg) de 2006, élaboré par une équipe de chercheurs de l’Hôpital St-Michael dirigée par M^me Flora Matheson (Matheson et autres, 2012a; Matheson et autres, 2012b). Le Centre canadien de la statistique juridique et de la sécurité des collectivités (CCSJSC) de Statistique Canada, ayant utilisé l’indice CAN-Marg de 2006 pour éclairer la recherche sur la surreprésentation de certains groupes de personnes au sein du système de justice, a travaillé en collaboration avec M^me Matheson et son équipe à l’élaboration d’un indice révisé fondé sur les microdonnées les plus récentes tirées du Recensement de la population de 2016.

Dans le cadre de l’élaboration de l’indice de 2016, on a décidé de mettre en place un indice national et des indices provinciaux et régionaux. Compte tenu de ce changement à la portée de l’indice afin d’y inclure des indices sous-nationaux, on a utilisé une méthode d’élaboration différente de celle qui avait servi pour l’indice CAN-Marg de 2006. En raison de sa nature et de l’ampleur des modifications apportées par rapport à l’indice CAN-Marg de 2006, l’indice de 2016 a été renommé « Indice canadien de défavorisation multiple » (ICDM). De plus, les quatre dimensions connexes de la défavorisation ont été révisées et renommées pour mieux refléter les données comprises dans chacune d’entre elles. Ainsi, les nouvelles dimensions de la défavorisation incluses dans l’ICDM sont les suivantes : l’instabilité résidentielle, la dépendance économique, la composition ethnoculturelle et la vulnérabilité situationnelle.

Il convient de noter que puisque l’indice CAN-Marg et l’ICDM sont fondamentalement similaires, ils doivent être considérés comme des sources de données complémentaires. L’indice CAN-Marg est de nature longitudinale — ce qui veut dire que les mêmes variables du recensement sont utilisées dans toutes les versions de l’indice pour permettre des comparaisons au fil du temps —, alors que l’ICDM tient compte de la nature évolutive des variables associées à la marginalisation et donne aux utilisateurs un aperçu transversal dynamique de la défavorisation. Plus précisément, comme l’ICDM est conçu pour être un instantané de la défavorisation au Canada, il peut tenir compte des changements relatifs à la disponibilité des indicateurs démographiques et sociodémographiques du recensement (c.-à-d. qu’on peut envisager d’inclure de nouveaux indicateurs dans l’indice chaque année de recensement), et il représente également la géographie actuelle du recensement (c.-à-d. toute révision des limites des frontières des régions). En outre, l’ICDM est construit à partir de variables tirées directement du recensement, avant toute suppression ou tout arrondissement effectué aux fins de publication, ce qui augmente la précision des résultats.

Étant donné que les chercheurs et les ministères et organismes gouvernementaux ont adopté l’ICDM pour résumer la défavorisation au niveau régional et évaluer sa relation avec d’autres phénomènes sociaux, Statistique Canada a produit un autre cycle de la mesure en utilisant les données du Recensement de 2021, ce qui fournira aux chercheurs et aux décideurs les renseignements démographiques et socioéconomiques les plus récents disponibles. La version 2021 de l’ICDM s’inscrit dans la continuité des travaux réalisés sur l’indice CAN-Marg et l’ICDM de 2016.

Le présent guide de l’utilisateur renferme des renseignements sur les utilisations possibles de l’ICDM ainsi qu’une brève description de la méthode d’élaboration des indices qui en font partie. Des consignes sur la façon d’utiliser et de citer l’ICDM ainsi que les facteurs à prendre en compte lors de l’utilisation de ses données y sont également fournis.

Utilisations de l’Indice canadien de défavorisation multiple

L’Indice canadien de défavorisation multiple (ICDM) permet de comprendre les inégalités grâce à différentes mesures du bien-être social, y compris en matière de santé, d’éducation et de justice. Même s’il s’agit d’un indice de défavorisation et de marginalisation fondé sur des données géographiques, il peut également servir de substitut aux renseignements personnels^Note 1 . Lorsqu’il est couplé à un fichier de données de recherche, l’ICDM peut être utilisé pour effectuer des comparaisons selon l’emplacement géographique ou le sous-groupe de personnes d’intérêt (p. ex. les hommes par rapport aux femmes, les personnes ayant des contacts avec le système de justice par rapport à celles qui n’en ont pas). Ainsi, l’ICDM pourrait être utilisé largement par les chercheurs relativement à un vaste éventail de sujets liés à la recherche socioéconomique. D’autres utilisations possibles de l’indice sont décrites ci-après :

• Planification et évaluation de politiques. L’ICDM est une mesure des conditions socioéconomiques fondée sur la région géographique et peut, à ce titre, aider à mieux comprendre les inégalités sociales touchant les régions, plus particulièrement celles se trouvant à l’extérieur des grands centres urbains pour lesquelles il n’est pas toujours aussi facile de se procurer des données. Par exemple, si l’objectif de la recherche consiste à mieux connaître les besoins des quartiers en matière de logements abordables, l’ICDM pourrait être utilisé pour cerner les quartiers ayant besoin de ressources supplémentaires.
• Recherche et analyse. L’ICDM peut servir de substitut aux renseignements personnels, ce qui signifie que des renseignements sont accessibles pour diverses populations d’intérêt. Par conséquent, l’ICDM pourrait être utilisé pour analyser différents enjeux, comme les inégalités socioéconomiques entre les personnes ayant eu un seul contact avec le système de justice pénale et celles ayant eu des contacts répétés avec celui-ci.
• Affectation de ressources. En tant que mesure géographique de la santé et du bien-être social, l’ICDM peut servir à reconnaître les communautés marginalisées et permettre une meilleure affectation des ressources. Par exemple, relativement à la récente crise des opioïdes qui a touché plusieurs régions au Canada, l’ICDM pourrait être utilisé pour mieux comprendre les caractéristiques des régions où les taux de surdoses semblent être les plus élevés et, par conséquent, être utile pour la planification et l’affectation des ressources nécessaires ainsi que pour la réduction du nombre de cas.

Méthode

Aux fins de l’élaboration de l’ICDM de 2021, on a utilisé des microdonnées tirées du Recensement de la population de 2021 pour calculer des indicateurs au niveau des aires de diffusion. Une aire de diffusion est une petite unité géographique relativement stable formée d’un ou de plusieurs îlots de diffusion avoisinants^Note 2 qui comptent habituellement de 400 à 700 habitants. Les aires de diffusion couvrent tout le territoire du Canada et constituent les plus petites régions géographiques normalisées pour lesquelles toutes les données du recensement sont diffusées. En s’appuyant sur les données des provinces, l’ICDM fournit des renseignements portant sur 55 827 aires de diffusion (pour en savoir plus sur le Recensement de la population, voir Statistique Canada, 2021).

Établissement des dimensions de la défavorisation en 2021

Pour produire l’ICDM de 2021, on a effectué une analyse en composantes principales, laquelle permet de résumer les données afin de pouvoir facilement comprendre et interpréter les liens et les tendances qui en ressortent. Cette technique statistique permet de ramener un grand nombre de variables à un nombre restreint de composantes par le regroupement de variables en fonction de thèmes distincts. Elle permet également aux chercheurs d’examiner des concepts non facilement mesurables, grâce au regroupement d’un grand nombre de variables en quelques composantes interprétables. Dans une analyse en composantes principales, chaque composante sert à expliquer une part de la variation globale dans les variables observées. Les composantes qui expliquent les parts les moins prononcées de la variance sont généralement mises de côté^Note 3 .

Aux fins de l’élaboration de l’ICDM de 2021, on a choisi 39 variables pour le modèle préliminaire. Ces variables ont été sélectionnées en raison de leur lien connu avec la défavorisation et la marginalisation, d’après l’indice CAN-Marg ainsi que les consultations menées auprès de spécialistes. Comme certaines variables étaient semblables à d’autres sur le plan conceptuel, on a effectué une analyse en composantes principales préliminaire pour cerner les variables qui étaient liées à plusieurs thèmes. Par la suite, on a retiré les variables redondantes sur le plan conceptuel, ce qui a donné 32 variables d’entrée initiales (annexe A). L’étape subséquente consistait à retirer les variables pour lesquelles aucune corrélation significative n’a été établie avec l’une ou l’autre des composantes. Ainsi, les quatre dimensions de la défavorisation prises en compte aux fins de la création de l’indice national reposent sur 22 variables (figure 1).

Les dimensions de la défavorisation et leurs indicateurs respectifs

Comme pour l’ICDM de 2016, les quatre dimensions de la défavorisation comprises dans l’ICDM de 2021 sont les suivantes : l’instabilité résidentielle, la dépendance économique, la composition ethnoculturelle et la vulnérabilité situationnelle. Comme on l’explique ci-dessous, chacune de celles-ci englobe une gamme complète de concepts, ce qui permet d’offrir aux utilisateurs des données à multiples facettes pour éclairer leur examen des différents aspects de la défavorisation.

La première dimension de la défavorisation, soit l’instabilité résidentielle, témoigne de la fluctuation des habitants d’un quartier au fil du temps; elle tient compte à la fois des caractéristiques du logement et des caractéristiques familiales. Par exemple, à l’échelon national, les indicateurs de cette dimension mesurent des concepts comme la proportion de la population ayant déménagé au cours des cinq années précédentes, la proportion de personnes vivant seules et la proportion de logements dont les occupants sont locataires plutôt que propriétaires.

La dépendance économique constitue la deuxième dimension de la défavorisation. Elle désigne la dépendance à la population active ou la dépendance à des sources de revenus autres que les revenus d’emploi. Par exemple, à l’échelon national, les indicateurs de cette dimension mesurent des concepts comme la proportion de la population de 65 ans et plus, le rapport de dépendance (c.-à-d. le ratio de la population de 0 à 14 ans et de 65 ans et plus à la population de 15 à 64 ans) et la proportion de la population n’étant pas sur le marché du travail.

La troisième dimension de la défavorisation est la composition ethnoculturelle. Cette dimension renvoie à la présence de populations immigrantes au sein d’une collectivité. Par exemple, à l’échelon national, elle prend en compte des indicateurs comme la proportion de la population composée d’immigrants récents, la proportion de la population ayant déclaré faire partie d’une minorité visible^Note 4 , la proportion de la population née à l’extérieur du Canada et la proportion de la population ne connaissant aucune des deux langues officielles (isolement linguistique).

La vulnérabilité situationnelle, soit la quatrième dimension de la défavorisation, fait référence à la variation des conditions sociodémographiques dans les domaines du logement et de l’éducation, tout en tenant compte d’autres caractéristiques démographiques. Par exemple, à l’échelon national, les indicateurs de cette dimension mesurent des concepts comme la proportion de la population de 25 à 64 ans sans diplôme d’études secondaires, la proportion de personnes ayant déclaré être Autochtones et la proportion de logements nécessitant des réparations majeures.

Une analyse en composantes principales distincte a été effectuée pour l’indice national et chacun des indices provinciaux ou régionaux. La section suivante fournit des précisions sur la composition de chaque indice pour chaque province ou région.

Indices provinciaux et régionaux

En plus de l’indice national, on a élaboré trois indices provinciaux et deux indices régionaux. Les indices provinciaux ont été créés pour le Québec, l’Ontario et la Colombie-Britannique. Pour des raisons liées à la confidentialité et à la qualité des données, on a regroupé les données des provinces de l’Atlantique et des provinces des Prairies pour produire des indices à l’échelon régional. Plus précisément, l’ICDM de 2021 est accessible pour la région de l’Atlantique (Terre-Neuve-et-Labrador, l’Île-du-Prince-Édouard, la Nouvelle-Écosse et le Nouveau-Brunswick) et la région des Prairies (le Manitoba, la Saskatchewan et l’Alberta). Les territoires (le Yukon, les Territoires du Nord-Ouest et le Nunavut) ont été exclus de l’analyse, puisque les composantes qui s’étaient révélées pertinentes pour les provinces ne l’étaient pas dans le contexte des territoires.

Comme point de départ, on a utilisé les 32 variables d’entrée initiales associées aux quatre dimensions de la défavorisation à l’échelon national pour produire les indices provinciaux et régionaux. Par la suite, comme pour l’indice national, on a effectué une analyse en composantes principales en utilisant les microdonnées se rapportant à chacune des trois provinces et des deux régions.

La composition des indices provinciaux et régionaux varie en fonction des différents indicateurs compris dans les quatre dimensions de la défavorisation pour chaque province et région. Par exemple, la variable liée aux familles monoparentales est un indicateur de la défavorisation pour la dimension de la vulnérabilité situationnelle en Colombie-Britannique, mais pas à l’échelon national. Par conséquent, ces indices particuliers illustrent mieux les différences sur le plan de la défavorisation ― ainsi que les inégalités dans les diverses mesures des caractéristiques socioéconomiques ― au sein des provinces et des régions.

Quand utiliser l’indice national ou les indices provinciaux et régionaux

Il convient de noter que les indices provinciaux et régionaux ne doivent pas être comparés de façon directe, étant donné que les variables qui composent chacune des quatre dimensions varient en fonction de l’indice. Pour comparer les provinces et les régions, il faut utiliser l’indice national.

Définir le domaine d’étude peut aider à déterminer quel indice utiliser, à savoir s’il faut se servir de l’indice national ou d’un indice provincial ou régional précis. Par exemple, si l’objectif est de comparer des secteurs de défavorisation entre des provinces ou des régions, ou entre le Canada et une province ou une région donnée, on doit utiliser l’indice national, puisque les variables comprises dans chaque dimension de la défavorisation sont constantes pour tous les secteurs. Même si les scores des aires de diffusion et des provinces ou des régions figurent dans l’indice national ainsi que dans les indices provinciaux et régionaux respectifs, les scores des composantes, les valeurs des quintiles et les indicateurs varient selon l’indice.

Les utilisateurs doivent employer les indices provinciaux et régionaux lorsqu’ils souhaitent comparer les niveaux de défavorisation dans les aires de diffusion situées à l’intérieur d’une province ou d’une région, puisque ces indices présentent une granularité plus fine. Par exemple, pour comparer l’instabilité résidentielle dans les grandes villes d’une province précise, on doit utiliser l’indice pour cette province. S’il s’agit d’obtenir des renseignements pour une province donnée à partir d’un indice régional, on peut utiliser la variable provinciale du fichier de l’ICDM pour isoler les aires de diffusion requises pour la province en question.

Les figures qui suivent illustrent les variables prises en compte dans les quatre dimensions de la défavorisation pour chacun des indices provinciaux et régionaux.

L’Indice canadien de défavorisation multiple : région de l’Atlantique

La région de l’Atlantique comprend Terre-Neuve-et-Labrador, l’Île-du-Prince-Édouard, la Nouvelle-Écosse et le Nouveau-Brunswick. Dans cette région, 19 des 32 variables d’entrée étaient associées aux quatre dimensions de la défavorisation (figure 2), et des données sont accessibles pour 4 420 aires de diffusion.

L’Indice canadien de défavorisation multiple : Québec

Dans le cas du Québec, 24 des 32 variables d’entrée étaient associées aux quatre dimensions de la défavorisation (figure 3). Dans cette province, des données sont accessibles pour 13 540 aires de diffusion.

L’Indice canadien de défavorisation multiple : Ontario

Dans le cas de l’Ontario, 23 des 32 variables d’entrée étaient associées aux quatre dimensions de la défavorisation (figure 4). Dans cette province, des données sont accessibles pour 20 169 aires de diffusion.

L’Indice canadien de défavorisation multiple : région des Prairies

Dans la région des Prairies, qui comprend le Manitoba, la Saskatchewan et l’Alberta, 23 des 32 variables d’entrée étaient associées aux quatre dimensions de la défavorisation (figure 5), et des données sont accessibles pour 10 291 aires de diffusion.

L’Indice canadien de défavorisation multiple : Colombie-Britannique

Dans le cas de la Colombie-Britannique, 22 des 32 variables d’entrée étaient associées aux quatre dimensions de la défavorisation (figure 6). Dans cette province, des données sont accessibles pour 7 407 aires de diffusion.

Lignes directrices pour l’analyse

Pour chaque dimension, l’ICDM est fourni sous les deux formes suivantes : les scores des composantes^Note 5 et les quintiles.

Les scores des composantes ont été établis à l’aide d’une analyse en composantes. Les régions qui affichent de faibles scores pour chaque dimension représentent les régions les moins marginalisées, alors que celles qui affichent des scores élevés pour chaque dimension sont les plus marginalisées.

Pour faciliter son utilisation, l’ICDM offre également aux utilisateurs un classement par quintile. Dans chaque dimension, les scores des composantes ont été placés par ordre croissant, puis divisés en cinq groupes de taille égale — ou quintiles — et classés selon une échelle allant de 1 à 5, où 1 représente les aires de diffusion les moins défavorisées pour la dimension en question, et 5, les aires de diffusion les plus défavorisées. Il convient de noter que, selon ses caractéristiques, une aire de diffusion peut être la plus défavorisée pour une dimension et la moins défavorisée pour une autre dimension.

Création d’une dimension composite de la défavorisation

Selon la question de recherche et la région géographique visée, il pourrait être possible de créer une dimension composite — ou score sommaire — de la défavorisation à l’aide des classements par quintile fournis dans l’ICDM. Pour créer un indice composite, il faut d’abord comparer les corrélations entre les différentes dimensions et le résultat, dans le but de déterminer si ces corrélations vont dans le même sens. Si elles vont dans le même sens pour toutes les dimensions, on peut générer un score composite de la défavorisation en faisant la somme des quintiles de toutes les dimensions et en divisant cette somme par 4. Cela produira un score sommaire allant de 1 à 5, où 1 représente le niveau de défavorisation le moins élevé, et 5, le niveau de défavorisation le plus élevé.

Utilisation de l’indice comme substitut aux renseignements personnels

Même si le but initial de l’ICDM était de servir d’indicateur géographique, il peut également être utilisé comme substitut aux renseignements personnels^Note 6 . Par exemple, le CCSJSC a d’abord produit, en 2006, une version de l’ICDM propre à la Saskatchewan, afin de mieux comprendre les facteurs qui contribuaient à un premier contact avec le système de justice pénale et à des contacts répétés avec celui-ci. Dans le cadre de cette analyse, on a examiné les différentes dimensions de la défavorisation (p. ex. l’instabilité résidentielle) et on les a comparées pour les divers sous-groupes de personnes ayant eu un contact avec le système de justice, faisant ainsi ressortir les différences sur le plan de la défavorisation entre les personnes ayant eu un seul contact et celles ayant eu des contacts fréquents et répétés avec le système de justice (Boyce et autres, 2018). Pour faciliter cette analyse, on a associé les codes postaux des personnes faisant partie de la cohorte d’intérêt aux aires de diffusion correspondantes.

Il convient de noter que pour fusionner les données de l’ICDM avec celles d’un autre fichier ne contenant pas de renseignements sur les aires de diffusion, les renseignements sur les codes postaux doivent avoir été épurés. L’outil recommandé est le Fichier de conversion des codes postaux (FCCP)^Note 7 , qui permet d’établir un lien entre les codes postaux à six caractères et les unités géographiques normalisées, comme les aires de diffusion (Statistique Canada, 2017). En établissant un lien entre les codes postaux et les aires de diffusion, le fichier de conversion facilite l’extraction ultérieure de données agrégées pour des aires de diffusion précises. Ainsi, lorsque des renseignements sur les codes postaux sont accessibles, il est possible d’établir un lien entre des extractions de données spéciales et diverses sources. Pour obtenir des renseignements supplémentaires sur le FCCP, voir Statistique Canada, 2017.

Considérations relatives aux données

Taux de non-réponse totale

Pour des raisons liées à la qualité des données, les aires de diffusion affichant un taux de non-réponse totale égal ou supérieur à 50 % ont été exclues de l’analyse en composantes (Statistique Canada, 2021).

Suppression des données de certaines aires de diffusion

Toutes les aires de diffusion provinciales du Recensement de la population de 2021 ont été utilisées aux fins de l’élaboration des indices de l’ICDM de 2021. Cependant, pour des raisons liées à la confidentialité, on a supprimé les scores des composantes et les quintiles pour 568 aires de diffusion qui comptaient moins de 40 habitants (Statistique Canada, 2021). Autrement dit, même si les données de l’ICDM de 2021 sont accessibles pour presque toutes les aires de diffusion provinciales, il reste qu’elles ne le sont pas pour un petit sous-ensemble d’aires de diffusion.

Données transversales

L’ICDM de 2021 est fondé sur les microdonnées du Recensement de la population de 2021 et, par conséquent, ne doit pas être comparé à l’indice CAN-Marg de 2006, de 2011 ou de 2016 aux fins d’une analyse des tendances. Comme il a été mentionné précédemment, l’ICDM est un indice transversal qui permet aux utilisateurs de connaître les niveaux de défavorisation et de marginalisation à un moment précis dans le temps, alors que l’indice CAN-Marg est de nature longitudinale et permet des comparaisons au fil du temps.

Regroupement des provinces des régions de l’Atlantique et des Prairies

Tel qu’il a été indiqué précédemment, pour des raisons liées à la qualité des données, on a dû regrouper certaines provinces pour former les régions de l’Atlantique et des Prairies. Par conséquent, il n’existe pas d’indices distincts pour ces provinces. Toutefois, comme on l’a mentionné, il est possible d’utiliser les données d’une province précise en séparant les aires de diffusion provinciales correspondantes à l’intérieur de la région appropriée^Note 8 .

Comment citer les données

Si vous faites référence à l’indice, veuillez citer la source de la manière suivante :

Statistique Canada. (2023). L’Indice canadien de défavorisation multiple, 2021. Produit n^o 45-20-0001 au catalogue.

Pour fournir des renseignements supplémentaires sur l’élaboration de l’indice de marginalisation canadien initial, vous pouvez également citer les travaux précurseurs de Matheson et autres :

Matheson, F. I. et autres. (2012). Élaboration de l’indice de marginalisation canadien : un nouvel outil d’étude des inégalités. Revue canadienne de santé publique, 103, S12-S16.

Matheson, F. I. et autres. (2011). Ontario Marginalization Index (ON-Marg): User Guide. Hôpital St-Michael.

Annexe A

Références

Boyce, J., Te, S. et Brennan, S. (2018). Profil économique des contrevenants en Saskatchewan. Juristat, produit n^o 85-002-X au catalogue de Statistique Canada.

Kim, J.-O. et Mueller, C. W. (1978a). Factor analysis: Statistical methods and practical issues (Quantitative Applications in the Social Sciences, n^o 07-014). Sage University Paper.

Kim, J.-O. et Mueller, C. W. (1978b). Introduction to factor analysis: What it is and how to do it (Quantitative Applications in the Social Sciences, n^o 07-013). Sage University Paper.

Matheson, F. I., Dunn, J. R., Smith, K. L. W., Moineddin, R. et Glazier, R. H. (2012a). Canadian Marginalization Index: User Guide. Hôpital St-Michael.

Matheson, F. I., Dunn, J. R., Smith, K. L. W., Moineddin, R. et Glazier, R. H. (2012b). Élaboration de l’indice de marginalisation canadien : un nouvel outil d’étude des inégalités. Revue canadienne de santé publique, 103, S12-S16.

O’Rourke, N. et Hatcher, L. (2014). A step-by-step approach to using SAS for factor analysis and structural equation modeling. SAS Institute Inc., deuxième édition.

Statistique Canada. (2021). Guide du Recensement de la population, 2021. Produit n^o 98-304-X au catalogue.

Statistique Canada. (2017). Fichier de conversion des codes postaux (FCCP), Guide de référence, 2017. Produit n^o 92‑154‑G au catalogue.