Transition du traitement des données de l’Enquête sur la population active à l’Environnement pour le traitement des enquêtes sociales (ETES)

Date de diffusion : le 8 février 2019

Aperçu du traitement de l’EPA

Chaque mois, la production de statistiques issues de l’Enquête sur la population active (EPA) s’accompagne de trois grandes séries d’activités : 1) La collecte de données, durant laquelle les interviews sont menées auprès de 50 000 ménages pendant une période de 10 jours; 2) le traitement de données, étape consistant à vérifier et corriger les données, au besoin, et à produire des fichiers de microdonnées; et 3) l’élaboration de tableaux statistiques et de produits analytiques, étape durant laquelle les produits tels que Le Quotidien sont préparés et chargés dans le site Web de Statistique Canada dans les 10 jours suivant la fin de la collecte.

Le traitement de données de l’EPA comporte plusieurs étapes. Certaines d’entre elles sont effectuées quotidiennement, en même temps que la collecte des données, tandis que d’autres sont accomplies une fois par mois, la journée suivant la fin de la collecte. Les étapes quotidiennes sont les suivantes :

  1. Réception des données provenant de la collecte;
  2. Codage des réponses aux questions qui comportent une catégorie de réponse « Autre – précisez »;
  3. Vérification des données démographiques (âge, sexe, liens au sein de la famille) afin d’assurer leur validité et leur cohérence;
  4. Imputation des données du domaine de l’éducation;
  5. Vérification des données sur la population active;
  6. Codage des réponses aux questions sur l'industrie et la profession.

Une fois la collecte terminée, les étapes de traitement mensuelles sont effectuées :

  1. Imputation des données démographiques restantes;
  2. Imputation des données sur la population active;
  3. Calcul des variables dérivées;
  4. Pondération et estimation de la variance.

L’imputation consiste à remplacer des valeurs manquantes par des valeurs plausibles. Lorsque des éléments de données sont manquants, des mesures sont prises pour trouver un donneur convenable. Les donneurs sont des enregistrements qu’on juge semblables compte tenu d’une série de caractéristiques, et qui comportent des données valides et cohérentes qu’on pourrait raisonnablement utiliser pour remplacer la valeur manquante de l’enregistrement receveur. À défaut de trouver un donneur acceptable, on peut alors envisager d’éliminer un bloc de données plus grand dans l’enregistrement receveur afin de le remplacer par un autre bloc de données provenant d’un enregistrement donneur. Aux fins de cette « imputation de l’enregistrement au complet », le critère de similarité est généralement assoupli jusqu’à ce que le meilleur donneur possible soit trouvé.

Le système de traitement de l’EPA

Le système informatique utilisé à l’heure actuelle pour traiter les données de l’EPA — désigné sous l’appellation de Système de traitement du bureau central (STBC) — est en place depuis plus de 25 ans. Un certain nombre de modifications ont été apportées au fil du temps, et le système a été entretenu pour assurer l’exactitude et la robustesse de la production de l’EPA. À partir de janvier 2019, le traitement de l’EPA passera du STBC à l’Environnement pour le traitement des enquêtes sociales (ETES), un système généralisé de traitement des données d’enquête utilisé par plusieurs autres enquêtes de Statistique Canada. Cette transition à l’ETES offre un certain nombre d’avantages :

Développement et mise à l’essai du traitement de l’EPA à l’aide de l’ETES

Le projet de transition du traitement des données de l’EPA a débuté en avril 2015. Les principales phases du projet étaient les suivantes :

  1. Conception de « plans de traitement » pour le traitement quotidien et mensuel de l’EPA. À l’intérieur de l’environnement généralisé de l’ETES, une série d’instructions génériques est offerte pour chaque étape de traitement des données (par exemple pour recueillir les données à partir des systèmes de collecte en vue de les saisir dans le système de traitement). Pour chacune de ces étapes, des instructions et règles propres à chaque enquête doivent être élaborées, et une série d’étapes — ou de plans — doit être créée pour établir et gérer le séquencement et l’exécution des étapes;
  2. Les essais modulaires de chaque étape de traitement, afin de s’assurer que pour chaque étape de traitement, les données étaient saisies, modifiées ou transformées et que les données de sortie étaient conformes au résultat attendu;
  3. Les essais intégrés, afin d’évaluer l’effet cumulatif de toutes les étapes de traitement sur les estimations de l’EPA;
  4. Les tests de capacité opérationnelle, afin de veiller à ce que le traitement des données de l’EPA puisse être accompli selon les contraintes de temps et de ressources existantes. À titre d’exemple, on voulait s’assurer que chaque matin du traitement quotidien, on était en mesure de recueillir les données à partir des systèmes de collecte, puis de les transférer au groupe responsable du codage des industries et des professions dans un délai raisonnable.

Conception des plans de traitement de l’EPA

L’EPA répond à une norme élevée en matière de qualité des données, et des difficultés et possibilités de vérification atypiques existent, étant donné que les répondants sont interviewés pendant six mois consécutifs. Par exemple, dans les cas où un ménage échantillonné répond à l’EPA au cours d’un mois, mais n’y répond pas le mois suivant, les données du premier mois pourraient, si des conditions particulières sont remplies, être utilisées pour compléter les données manquantes du deuxième mois.

Au moment d’élaborer les plans de traitement de l’ETES, tout a été mis en œuvre pour conserver ces conditions et règles sous-jacentes (ou méthodes de traitement), de manière à réduire au minimum l’incidence de la transition sur la qualité des données et le niveau des estimations de l’EPA. Dans certaines situations, il existe des occasions de simplifier ou d’améliorer la méthodologie sous-jacente sans nuire aux estimations de l’EPA (par exemple, le remplacement de certaines vérifications manuelles d’enregistrements par des règles de vérification déterministes) alors que dans d’autres cas, il est nécessaire de modifier certains aspects de la méthodologie (par exemple, les conditions particulières selon lesquelles un enregistrement partiel, par opposition à un enregistrement complet, doit être corrigé au moyen d’imputations).

Mises à l’essai modulaires des étapes de traitement de l’EPA

Chacune des étapes applicables aux plans de processus quotidiens et mensuels dans l’ETES a été développée et mise à l’essai de façon modulaire. L’objectif des essais modulaires était de s’assurer que pour chaque étape, les données étaient saisies, transformées et produisaient des données de sortie conformes aux spécifications.

L’équipe de remaniement de l’EPA a mené les essais modulaires d’avril 2016 à avril 2017. Au cours de cette période, chaque module a été mis à l’essai séparément, et validé conformément à la documentation sur les spécifications. Après l’achèvement fructueux des essais modulaires, l’autorisation a été donnée pour entamer la mise à l’essai intégrée en mai 2017.

Mise à l’essai intégrée des plans de traitement de l’EPA

La mise à l’essai intégrée visait principalement à créer des données d’essai en exécutant toutes les étapes de traitement par ordre de succession, puis d’évaluer si le transfert du traitement des données de l’EPA au nouvel environnement entraînerait des ruptures dans la série chronologique de l’EPA. Pour y parvenir, il a fallu surmonter plusieurs défis opérationnels, notamment :

Afin de surmonter ces défis, une combinaison de divers essais intégrés ont été réalisés, notamment :

Tests de l’état de préparation opérationnelle

Les essais pleinement intégrés effectués à l’été 2018 ont également servi de test d’état de préparation opérationnelle permettant d’évaluer si, d’un point de vue opérationnel, il était possible de transférer le traitement de données de l’EPA à l’ETES sans compromettre l’actualité ou la robustesse du processus de production de l’EPA. Des critères particuliers ont été évalués, dont la pertinence de la documentation et des manuels de procédures, la formation des employés chargés d’exécuter le traitement de l’EPA dans l’ETES, et la stabilité ainsi que le rendement de l’infrastructure de TI.

Ces tests ont révélé que toutes les conditions étaient remplies et que d’un point de vue opérationnel, il était envisageable de transférer le traitement des données de l’EPA à l’ETES à partir de janvier 2019.

Résultats et analyse

En utilisant les données des divers types d’essais intégrés, on a mesuré l’incidence du transfert du traitement de l’EPA à l’ETES sur les aspects suivants :

Certaines estimations, telles que le taux de chômage et le nombre total de personnes occupées, sont considérées comme des estimations clés et, par conséquent, ont été examinées plus en détail. Leurs résultats ont été comparés à des niveaux plus détaillés, en fonction de domaines analytiques clés. La liste des principales estimations, ainsi que la liste des domaines clés, sont fournies à « l’Annexe A ».

Les résultats présentés sont une illustration typique du très grand nombre d’analyses qui ont été effectuées (voir « l’Annexe A » pour obtenir la liste des estimations et des domaines clés). La figure 1 montre le nombre de travailleurs autonomes au Manitoba de janvier 2008 à mai 2017. Cette série de données est fondée sur les essais pluriannuels (qui avaient pour but principal d’évaluer l’incidence de la transition à l’ETES sur l’imputation des données sur la population active). Les estimations n’ont pas été désaisonnalisées. La ligne noire continue représente les estimations du STBC, tandis que les lignes noires tiretées représentent les intervalles de confiance à 95 % des estimations du STBC. La ligne rouge continue représente les estimations correspondantes dans l’ETES. Les intervalles de confiance applicables aux estimations de l’ETES ne sont pas indiqués, puisqu’ils étaient du même ordre que ceux applicables aux estimations du STBC.

Figure 1 de l'issue 2019001

Tableau de données de la figure 1
Data table for Figure 1
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Data table for Figure 1. Les données sont présentées selon Date (titres de rangée) et STBC, ETES, STBC (borne supérieure de l'IC à 95%) et STBC (borne inférieure de l'IC à 95%), calculées selon personnes unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Date STBC ETES STBC (borne supérieure de l'IC à 95%) STBC (borne inférieure de l'IC à 95%)
personnes
2008
janvier 84 700 86 800 91 168 78 232
février 83 400 84 300 89 672 77 128
mars 83 100 86 600 89 372 76 828
avril 84 000 84 700 90 076 77 924
mai 86 200 87 200 92 668 79 732
juin 85 500 86 900 91 968 79 032
juillet 86 900 88 300 93 368 80 432
août 85 400 85 700 91 868 78 932
septembre 84 900 84 600 90 780 79 020
octobre 83 600 83 500 89 872 77 328
novembre 83 800 84 100 90 464 77 136
décembre 85 200 83 800 92 256 78 144
2009
janvier 85 100 85 100 91 764 78 436
février 84 300 85 600 91 356 77 244
mars 83 100 81 100 89 764 76 436
avril 83 400 80 700 90 064 76 736
mai 86 000 83 100 92 860 79 140
juin 85 300 85 100 92 356 78 244
juillet 85 200 84 200 91 864 78 536
août 84 200 81 600 91 060 77 340
septembre 80 600 82 800 86 872 74 328
octobre 83 500 84 300 89 772 77 228
novembre 85 600 84 800 92 264 78 936
décembre 85 300 84 900 91 768 78 832
2010
janvier 89 600 87 800 96 656 82 544
février 87 800 86 900 94 464 81 136
mars 92 000 89 400 99 056 84 944
avril 93 700 91 500 100 756 86 644
mai 94 400 94 800 101 260 87 540
juin 92 000 94 600 99 448 84 552
juillet 95 100 95 900 102 156 88 044
août 93 100 94 300 100 156 86 044
septembre 90 500 91 300 97 164 83 836
octobre 91 100 93 100 97 960 84 240
novembre 90 200 88 200 96 668 83 732
décembre 87 800 89 200 94 464 81 136
2011
janvier 84 500 84 600 91 164 77 836
février 86 400 85 100 93 064 79 736
mars 85 100 85 800 91 568 78 632
avril 87 700 87 400 94 168 81 232
mai 85 200 85 200 91 080 79 320
juin 82 700 82 400 88 580 76 820
juillet 88 000 86 600 94 468 81 532
août 88 100 87 700 95 548 80 652
septembre 85 200 86 200 92 256 78 144
octobre 87 100 87 200 94 352 79 848
novembre 84 600 81 300 91 852 77 348
décembre 85 200 85 000 92 256 78 144
2012
janvier 83 000 82 500 90 056 75 944
février 83 500 84 600 90 556 76 444
mars 84 700 83 800 91 364 78 036
avril 86 200 85 900 93 060 79 340
mai 86 700 84 000 93 168 80 232
juin 81 900 82 900 88 172 75 628
juillet 83 800 82 600 90 268 77 332
août 84 200 82 400 90 472 77 928
septembre 81 400 80 100 87 476 75 324
octobre 80 600 79 800 86 676 74 524
novembre 82 300 80 000 88 180 76 420
décembre 82 300 83 700 88 180 76 420
2013
janvier 84 600 83 500 90 676 78 524
février 82 700 82 900 88 776 76 624
mars 84 400 84 600 90 868 77 932
avril 84 800 85 200 91 072 78 528
mai 87 900 87 700 93 976 81 824
juin 87 200 87 200 93 276 81 124
juillet 90 200 89 400 96 668 83 732
août 88 300 87 400 94 768 81 832
septembre 90 700 89 500 97 364 84 036
octobre 87 100 85 100 93 764 80 436
novembre 86 700 84 700 93 364 80 036
décembre 85 100 82 300 91 764 78 436
2014
janvier 84 000 83 800 90 860 77 140
février 82 900 83 900 89 760 76 040
mars 79 500 83 400 86 556 72 444
avril 80 700 82 400 87 364 74 036
mai 83 300 85 100 90 160 76 440
juin 83 300 83 000 90 160 76 440
juillet 84 400 82 900 92 044 76 756
août 84 300 87 400 91 356 77 244
septembre 81 500 83 800 88 556 74 444
octobre 82 700 86 000 89 364 76 036
novembre 85 300 84 700 92 356 78 244
décembre 84 300 86 400 90 768 77 832
2015
janvier 83 000 85 300 89 664 76 336
février 82 200 84 500 88 864 75 536
mars 85 800 85 200 92 660 78 940
avril 85 000 86 200 91 468 78 532
mai 85 100 86 400 91 176 79 024
juin 83 300 85 600 88 984 77 616
juillet 87 500 86 900 93 968 81 032
août 89 400 87 500 96 064 82 736
septembre 85 300 87 500 91 768 78 832
octobre 87 300 87 900 93 768 80 832
novembre 87 000 87 600 93 272 80 728
décembre 87 000 86 300 93 272 80 728
2016
janvier 82 700 84 300 88 776 76 624
février 81 400 85 000 87 868 74 932
mars 84 000 84 400 90 468 77 532
avril 83 700 87 100 90 168 77 232
mai 84 900 83 300 91 564 78 236
juin 84 800 85 700 91 464 78 136
juillet 87 400 89 400 94 260 80 540
août 92 000 95 800 99 056 84 944
septembre 90 300 92 300 97 356 83 244
octobre 87 800 89 500 94 464 81 136
novembre 88 700 89 800 95 168 82 232
décembre 83 700 85 600 90 364 77 036
2017
janvier 83 200 86 300 89 472 76 928
février 84 200 85 900 90 276 78 124
mars 83 900 84 500 89 976 77 824
avril 84 200 83 400 90 276 78 124
mai 86 200 85 500 92 668 79 732

La figure 1 démontre que l’imputation de la population active n’a pas eu d’effet considérable sur les estimations, étant donné que les estimations de l’ETES suivent bien celles du STBC, et qu’elles restent à l’intérieur de l’intervalle de confiance de 95 % tout au long de la série de neuf ans.

La figure 2 représente le taux de chômage au Québec, à partir des essais sur plusieurs mois. Une fois de plus, les lignes noires représentent les estimations du STBC et leur intervalle de confiance de 95 %, tandis que la ligne rouge représente les estimations de l’ETES. La première section, qui va de janvier 2016 à août 2017, représente la 1e phase des essais sur plusieurs mois. Suite à la coupure en septembre 2017, les données proviennent de la 2e phase et représentent un nouveau départ en octobre 2017 (les données du mois précédent ayant été créées par le STBC), et les essais ont été menés à bien jusqu’en avril 2018. Les quatre ensembles de points finaux représentent quatre départs distincts allant de pair avec les essais pleinement intégrés (de mai 2018 à août 2018).

Figure 2 de l'issue 2019001

Tableau de données de la figure 2
Data table for Figure 2
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Data table for Figure 2. Les données sont présentées selon Date (titres de rangée) et STBC, ETES, STBC (borne supérieure de l'IC à 95%) et STBC (borne inférieure de l'IC à 95%), calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Date STBC ETES STBC (borne supérieure de l'IC à 95%) STBC (borne inférieure de l'IC à 95%)
pourcentage
Essai sur plusieurs mois 1
2016
janvier 7,4 7,6 8,2 6,6
février 7,0 7,4 7,8 6,2
mars 7,1 7,2 7,8 6,4
avril 6,7 6,6 7,4 6,0
mai 5,5 5,6 6,2 4,8
juin 5,3 5,6 6,0 4,6
juillet 5,7 5,7 6,4 5,0
août 6,5 6,5 7,3 5,7
septembre 5,0 5,1 5,7 4,3
octobre 5,4 5,5 6,1 4,7
novembre 5,2 5,3 5,9 4,5
décembre 5,8 6,0 6,5 5,1
2017
janvier 6,1 6,2 6,9 5,3
février 6,2 6,0 6,9 5,5
mars 6,3 6,3 7,1 5,5
avril 6,5 6,3 7,2 5,8
mai 4,5 4,4 5,2 3,8
juin 4,5 4,5 5,2 3,8
juillet 4,9 4,8 5,6 4,2
août 5,8 6,0 6,5 5,1
septembre 5,2 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 5,9 4,5
Essai sur plusieurs mois 2
2017
octobre 4,9 5,1 5,6 4,2
novembre 4,4 4,6 5,0 3,8
décembre 4,4 4,4 5,0 3,8
janvier 5,3 5,4 6,0 4,6
février 5,6 6,0 6,3 4,9
mars 5,2 5,4 5,9 4,5
avril 4,7 4,8 5,3 4,1
Essai pleinement intégré 2A
2018
mai 4,0 4,1 4,7 3,3
Essai pleinement intégré 2B
2018
juin 4,2 3,9 4,8 3,6
Essai pleinement intégré 2C
2018
juillet 4,5 4,3 5,2 3,8
Essai pleinement intégré 2D
2018
août 5,7 5,6 6,4 5,0

Les conclusions sont les mêmes que celles obtenues avec les données indiquées dans la figure 1. Les données de l’ETES ne diffèrent pas considérablement de celles du STBC, et restent à l’intérieur de l’intervalle de confiance de 95 % obtenu par la méthode du bootstrap appliquée aux données du STBC.

Certaines données de l’EPA sont désaisonnalisées, de manière à éliminer les profils saisonniers et à mieux représenter les tendances. Les modèles de désaisonnalisation connexes — qui sont indépendants du STBC et ne sont donc pas touchés par la transition à l’ETES — ont été appliqués aux données d’essai de l’ETES, et une série de comparaisons a été effectuée. L’analyse n’a révélé aucun changement structurel dans les données, et la saisonnalité des données de l’ETES a été convenablement illustrée par les modèles de désaisonnalisation existants. La figure 3 montre que la série de données désaisonnalisées sur l’emploi au Canada de janvier 2015 à juin 2017, produite à partir de l’ETES, est statistiquement équivalente aux données correspondantes de l’EPA.

Figure 3 de l'issue 2019001

Tableau de données de la figure 3
Data table for Figure 3
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Data table for Figure 3. Les données sont présentées selon Date (titres de rangée) et Canada, STBC et Canada, ETES, calculées selon personnes unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Date Canada, STBC Canada, ETES
personnes
2015
janvier 17 876 300 17 875 400
février 17 888 000 17 882 500
mars 17 905 600 17 913 100
avril 17 896 400 17 897 300
mai 17 946 200 17 945 800
juin 17 947 800 17 947 500
juillet 17 965 600 17 966 900
août 17 984 500 17 982 000
septembre 17 982 300 17 983 800
octobre 18 016 900 18 010 900
novembre 17 985 100 17 985 500
décembre 18 003 600 18 005 100
2016
janvier 17 996 800 18 010 800
février 17 997 800 18 020 500
mars 18 033 200 18 042 900
avril 18 039 300 18 053 800
mai 18 048 100 18 055 500
juin 18 053 400 18 065 900
juillet 18 030 500 18 030 000
août 18 069 600 18 079 100
septembre 18 136 500 18 130 800
octobre 18 184 600 18 173 000
novembre 18 184 100 18 191 700
décembre 18 234 900 18 233 600
2017
janvier 18 278 400 18 265 000
février 18 290 700 18 270 000
mars 18 315 600 18 325 300
avril 18 323 100 18 322 400
mai 18 371 900 18 376 700
juin 18 410 900 18 413 300

Les variations d’un mois à l’autre présentent un intérêt particulier pour de nombreux analystes des données de l’EPA. La figure 4 montre les fluctuations mensuelles de l’emploi à temps plein total au Canada en 2016. Le graphique démontre que les écarts entre les deux séries ne sont pas suffisamment importants pour indiquer un changement dans l’interprétation des données.

Figure 4 de l'issue 2019001

Tableau de données de la figure 4
Data table for Figure 4
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Data table for Figure 4. Les données sont présentées selon Date (titres de rangée) et STBC, emploi à temps plein et ETES, emploi à temps plein, calculées selon personnes unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Date STBC, emploi à temps plein ETES, emploi à temps plein
personnes
2016
janv.-févr. -61 500 -35 700
févr.-mars 53 900 32 700
mars-avril 138 600 167 300
avril-mai 543 700 532 200
mai-juin 225 900 201 400
juin-juil. 63 200 78 800
juil.-août 67 200 77 400
août-sept. -440 700 -481 700
sept.-oct. -120 800 -106 500
oct.-nov. -138 000 -167 000
nov.-déc. -18 200 -28 300

Estimations présentant un intérêt particulier

Bien que les essais intégrés indiquent que pour la plupart des estimations de l’EPA, les différences entre les estimations du STBC et celles de l’ETES sont minimes, les utilisateurs des données de l’EPA doivent être conscients de certains résultats particuliers :

Figure 5 de l'issue 2019001

Tableau de données de la figure 5
Data table for Figure 5
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Data table for Figure 5. Les données sont présentées selon Date (titres de rangée) et STBC, ETES, STBC (borne supérieure de l'IC à 95%) et STBC (borne inférieure de l'IC à 95%), calculées selon personnes unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Date STBC ETES STBC (borne supérieure de l'IC à 95%) STBC (borne inférieure de l'IC à 95%)
personnes
Essai sur plusieurs mois 1
2016
janvier 1 951 000 1 981 100 2 017 444 1 884 556
février 2 045 300 2 124 700 2 117 428 1 973 172
mars 2 078 500 2 118 600 2 147 492 2 009 508
avril 2 032 400 2 115 100 2 101 000 1 963 800
mai 1 984 700 2 094 600 2 054 280 1 915 120
juin 1 993 900 2 123 100 2 064 068 1 923 732
juillet 1 890 900 2 050 500 1 960 872 1 820 928
août 1 952 600 2 061 900 2 024 140 1 881 060
septembre 1 980 500 2 090 100 2 049 688 1 911 312
octobre 2 035 200 2 127 100 2 105 368 1 965 032
novembre 2 078 900 2 167 300 2 150 636 2 007 164
décembre 2 105 500 2 184 000 2 175 864 2 035 136
2017
janvier 2 100 300 2 179 000 2 169 880 2 030 720
février 2 097 800 2 189 600 2 166 204 2 029 396
mars 2 079 600 2 172 800 2 147 416 2 011 784
avril 2 104 100 2 183 700 2 173 288 2 034 912
mai 2 105 800 2 200 800 2 176 360 2 03 5240
juin 2 042 800 2 142 800 2 111 988 1 973 612
juillet 2 022 700 2 137 800 2 092 084 1 953 316
août 2 047 000 2 124 400 2 116 972 1 977 028
septembre Note ...: n'ayant pas lieu de figurer Note ...: n'ayant pas lieu de figurer Note ...: n'ayant pas lieu de figurer Note ...: n'ayant pas lieu de figurer
Essai sur plusieurs mois 2
2018
octobre 2 068 800 2 105 300 2 141 516 1 996 084
novembre 2 101 900 2 156 100 2 175 008 2 028 792
décembre 2 168 300 2 247 200 2 242 780 2 093 820
janvier 2 082 800 2 189 900 2 155 516 2 010 084
février 2 118 500 2 210 700 2 194 352 2 042 648
mars 2 109 500 2 236 600 2 181 040 2 037 960
avril 2 135 000 2 225 800 2 211 048 2 058 952
Essai pleinement intégré 2A
2018
mai 2 087 800 2 147 200 2 155 616 2 019 984
Essai pleinement intégré 2B
2018
juin 2 131 100 2 187 200 2 199 504 2 062 696
Essai pleinement intégré 2C
2018
juillet 2 154 800 2 226 100 2 226 144 2 083 456
Essai pleinement intégré 2D
2018
août 2 082 700 2 153 300 2 156 396 2 009 004

L’incidence de la transition à l’ETES sur ces estimations sera surveillé et, au besoin, une révision historique des séries sera inclue dans le changement de base sur cinq ans des estimations de l’EPA, qui est prévu actuellement en janvier 2020.

Conclusions

Compte tenu du nombre considérable d’essais effectués, on s’attend à ce que le passage du traitement des données de l’EPA du système actuel (STBC) à l’Environnement pour le traitement des enquêtes sociales (ETES) ait une incidence minime sur les estimations de l’EPA, et que cette transition soit transparente pour les utilisateurs de données.

Annexe A

Estimations clés

On considère qu’il s’agit des estimations les plus importantes publiées à partir des données de l’EPA.

Tableau 1
Estimations clés
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Estimations clés. Les données sont présentées selon Estimation (titres de rangée) et Groupe(figurant comme en-tête de colonne).
Estimation Groupe
Total, population active 1
Total, emploi 1
Total, chômage 1
Total, population inactive 1
Taux de chômage 1
Taux d'activité 1
Taux d'emploi 1
Total, emploi à temps plein 2
Total, emploi à temps partiel 2
Total, employés 2
Total, employés du secteur public 2
Total, employés du secteur privé 2
Total, travailleurs autonomes 2
Total, employés selon l'industrie (16 niveaux) 2
Total, employés selon la profession (10 niveaux) 2
Salaires moyens 2
Heures moyennes 3
Total, personnes ayant plus d'un emploi 3
Total, employés selon le taux de syndicalisation (2 niveaux) 3
Total, employés selon la permanence de l'emploi (2 niveaux) 3
Total, employés selon la taille de l'entreprise (4 niveaux) 3

Les variables clés relevant du « groupe 1 » ont été évaluées pour l’ensemble des domaines clés. Celles relevant du « groupe 2 » ou du « groupe 3 » ont été formellement évaluées à des niveaux de données agrégées, ainsi qu’à des niveaux limités de désagrégation.

Domaines clés

Il s’agit des principaux domaines géographiques et démographiques pour lesquels les estimations sont publiées.

Tableau 2
Domaines clés
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Domaines clés. Les données sont présentées selon Domaine (titres de rangée) et Composantes(figurant comme en-tête de colonne).
Domaine Composantes
Géographie Provinces et territoires
Régions économiques (RE)
Régions métropolitaines de recensement (RMR)
Régions économiques de l'assurance-emploi (REAE)
Âge 15 ans et plus
Jeunes: 15 à 24 ans, 15 à 19 ans, 20 à 24 ans
Principal groupe d'âge: 25 à 54 ans
Aînés: 55 ans et plus, 55 à 64 ans, 65 à 69 ans, 70 ans et plus
Sexe Hommes, 15 ans et plus
Femmes, 15 ans et plus
Statut autochtone et d'immigrant Population autochtone, 15 ans et plus
Population immigrée, 15 ans et plus
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