Qualité des données, concepts et méthodologie : Qualité des données

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Définitions et explications

La population active comprend les membres de la population civile hors institution âgés de 15 ans et plus qui avaient un emploi (personnes occupées) ou étaient en chômage pendant la semaine de référence.

Les personnes occupées sont celles qui, au cours de la semaine de référence : 

  1. ont fait un travail quelconque
  2. avaient un emploi mais n’étaient pas au travail

Une personne est considérée à temps plein si elle travaille habituellement 30 heures ou plus par semaine à son emploi principal. Une personne est considérée à temps partiel si elle travaille habituellement moins de 30 heures par semaine à son emploi principal.

Les chômeurs sont les personnes qui, au cours de la semaine de référence : 

  1. étaient sans emploi, avaient activement cherché du travail au cours des quatre dernières semaines (y compris la semaine de référence) et étaient prêtes à travailler;
  2. n’avaient pas activement cherché de travail au cours des quatre dernières semaines, mais étaient temporairement mises à pied et étaient prêtes à travailler;
  3. n’avaient pas activement cherché de travail au cours des quatre dernières semaines, mais devaient commencer un nouvel emploi dans quatre semaines ou moins à compter de la semaine de référence, et étaient prêtes à travailler.

La partie de la population civile hors institution âgée de 15 ans et plus qui était ni occupée ni en chômage pendant la semaine de référence est classée comme inactive.

Le taux de chômage représente le nombre de chômeurs exprimé en pourcentage de la population active (personnes occupées et chômeurs). Le taux de chômage d’un groupe particulier (âge, sexe, etc.) est le nombre de chômeurs dans ce groupe, exprimé en pourcentage de la population active dans le même groupe.

Le taux d’activité représente la population active exprimée en pourcentage de la population de 15 ans et plus. Le taux d’activité d’un groupe particulier (âge, sexe, etc.) est la population active dans ce groupe exprimée en pourcentage de la population dans le même groupe.

Le taux d’emploi représente le nombre de personnes occupées exprimé en pourcentage de la population de 15 ans et plus. Le taux d’emploi d’un groupe particulier (âge, sexe, etc.) est le nombre de personnes occupées dans ce groupe, exprimé en pourcentage de la population dans le même groupe.

Le taux de temps partiel représente le nombre de personnes occupées à temps partiel exprimé en pourcentage du nombre de personnes occupées. Le taux de temps partiel d’un groupe particulier (âge, sexe, etc.) est le nombre de personnes occupées à temps partiel dans ce groupe, exprimé en pourcentage du nombre de personnes occupées dans le même groupe.

Toutes les régions géographiques sont fondées sur les limites du Recensement de 2011.

Désaisonnalisation

Les fluctuations des séries chronologiques économiques sont causées par des mouvements saisonniers, cycliques et irréguliers. Une série désaisonnalisée est une série dont on a éliminé les effets des mouvements saisonniers. Ces derniers sont causés par des événements annuels réguliers comme les changements de température, les vacances, ainsi que les cycles agricoles, de productions et de ventes au détail durant la période de Noël et de Pâques. La série désaisonnalisée contient à la fois des fluctuations irrégulières et des fluctuations cycliques à long terme.

Les données désaisonnalisées sont révisées chaque année afin de tenir compte des données courantes et produire des coefficients d’extrapolation prospective pour les 12 prochains mois. Les données d’extrapolation prospective seront l’objet de légères révisions dans les éditions ultérieures de la présente publication.

Pour obtenir plus de renseignements sur la désaisonnalisation, voir le document intitulé Données désaisonnalisées – Foire aux questions.

Variabilité d’échantillonnage des estimations

Les estimations apparaissant dans la présente publication sont fondées sur les données de l’Enquête sur la population active, une enquête mensuelle menée auprès de quelque 56 000 ménages à travers le Canada. Dans la mesure où toute la population n’est pas interviewée, les estimations sont sujettes à l’erreur d’échantillonnage. Si l’estimation publiée est le meilleur indicateur disponible de la valeur réelle, la variation du niveau d’une estimation d’un mois à l’autre peut refléter une variation véritable ou la variabilité d’échantillonnage. On peut estimer l’erreur d’échantillonnage en calculant l’erreur-type de l’estimation ou de la statistique publiée. On a indiqué ces erreurs-types dans les tableaux de la publication pour aider les utilisateurs à interpréter les données. Ces erreurs-types sont fondées sur une moyenne de 12 mois et sont mises à jour deux fois par année, en février et en août.

Interprétation fondée sur l’erreur-type

Dans environ les deux tiers des cas (68 %), une variation supérieure à l’erreur d’échantillonnage indique une variation réelle. Plus la variation est importante relativement à l’erreur-type, plus la probabilité qu’elle indique une variation réelle, plutôt qu’une variation attribuable à la variabilité d’échantillonnage, est grande. À un niveau de confiance de 95 %, la variation de l’estimation doit être supérieure au double de l’erreur d’échantillonnage pour indiquer une variation réelle.

Les variations des estimations qui sont inférieures à l’erreur d’échantillonnage sont moins susceptibles d’indiquer une variation réelle et plus susceptibles de refléter la variabilité d’échantillonnage. Si ces observations s’appliquent aux variations mensuelles, une série de variations consécutives dans la même direction est plus digne de confiance, même si certaines des variations mensuelles sont inférieures à l’erreur d’échantillonnage.

Interprétation fondée sur l’intervalle de confiance

On peut aussi examiner la variabilité inhérente aux estimations tirées d’enquêtes-échantillons sous l’angle des intervalles de confiance. Supposons pour illustrer le calcul d’un intervalle de confiance que, au cours d’un mois donné, l’estimation publiée du nombre total d’emplois augmente de 16 000 pour atteindre 17 800 000. L’erreur-type associée à l’estimation de la variation se chiffre à 28 800. L’erreur-type servant à interpréter l’estimation de la variation indique ce qui suit.

  1. Dans environ deux cas sur trois (68 %), la valeur réelle de la variation d’un mois à l’autre se situera dans la fourchette allant de -12 800 à +44 800 (c’est-à-dire 16 000 + ou – une erreur-type).
  2. Dans environ neuf cas sur dix (90 %), la valeur réelle de la variation d’un mois à l’autre se situera dans la fourchette allant de -30 100 à +62 100 (c’est-à-dire 16 000 + ou – 1,6 fois l’erreur-type).
  3. Dans environ dix-neuf cas sur vingt (95 %), la valeur réelle de la variation d’un mois à l’autre se situera dans la fourchette allant de -41 600 à +73 600 (16 000 + ou – deux fois l’erreur-type).

Pour des explications plus détaillées de la variabilité d’échantillonnage des estimations et, plus particulièrement, pour des renseignements sur la méthode d’évaluation de la variabilité des estimations de niveaux, veuillez consulter la section du Guide de l’Enquête sur la population active (71-543-G) traitant de la qualité des données.

Documentation

Pour des renseignements plus détaillés concernant l’Enquête sur la population active, voir les documents suivants : 

  1. Aperçu de l’Enquête sur la population active 3701
  2. Guide de l’Enquête sur la population active (71-543-G)
  3. Méthodologie de l’enquête sur la population active du Canada (71-526-X)
  4. Cartes géographiques de l'EPA
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