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Comparaison du lieu de résidence entre le fichier T1 sur la famille et le recensement : Évaluation à partir d’un couplage d’enregistrements

Date de diffusion : le 26 septembre 2017

par Julien Bérard-Chagnon

Faits saillants

  • La correspondance du lieu de résidence entre les données fiscales et les données censitaires est relativement élevée :
    • La province ou le territoire de résidence des données fiscales correspond à celui du recensement pour plus de 99 % des personnes appariées.
  • Cependant, ce niveau de correspondance diminue pour des échelons géographiques plus fins :
    • Le code postal des données fiscales correspond à celui du recensement pour 92,9 % des personnes appariées.
  • La correspondance du code postal fluctue aussi d’une région à l’autre :
    • Dans les régions métropolitaines de recensement, elle tend à être plus faible dans les zones centrales et plus élevée dans les zones périphériques.
  • Plusieurs caractéristiques sont étroitement associées à un niveau de correspondance plus faible du code postal :
    • Les personnes qui demeurent dans un logement collectif, qui ont indiqué avoir déménagé dans l’Enquête nationale auprès des ménages de 2011, les jeunes adultes, les personnes très âgées, les personnes ayant fait remplir leur déclaration fiscale par un tiers (selon la case 490 de la déclaration fiscale) et les personnes jumelées à la cinquième vague du couplage sont particulièrement susceptibles de ne pas avoir de correspondance entre leur code postal censitaire et celui inscrit dans les données fiscales.
  • Le décalage entre la date de référence des données fiscales et celle du recensement est susceptible d’influer sur le niveau de correspondance du code postal.

Introduction

Où se trouve le cœur, là est la maison.

  • -Pline l’Ancien

Les données fiscales sont de plus en plus exploitées pour la mesure et l’analyse de la population et de ses caractéristiques. Ces données permettent non seulement de soutenir différents processus statistiques comme des enquêtes, mais sont aussi utilisées directement dans l’élaboration de plusieurs produits statistiques et analytiques. Les estimations de la migration interne de Statistique Canada, lesquelles entrent dans le calcul des estimations démographiques officielles, sont par exemple obtenues à partir des données fiscales. De plus, deux banques de données couramment mobilisées par les analystes et les chercheurs, la Banque de données administratives longitudinales (DAL) et la Base de données sur les immigrants (BDIM), sont aussi construites à partir de ces données.

Si cette approche permet notamment de réduire considérablement les coûts de production des données et le fardeau de réponse des Canadiens, l’utilisation de données fiscales pose également un certain nombre de défis. L’un des principaux enjeux concerne les différences dans la définition du lieu de résidence. Plusieurs programmes statistiques tels que le recensement et les estimations et les projections démographiques utilisent le concept du lieu habituel de résidence tandis que les données fiscales renseignent sur l’adresse postale des déclarants.

Or, le concept du lieu de résidence constitue un élément fondamental de l’étude de la démographie. En effet, la majorité des indicateurs statistiques utilisés pour éclairer les grands enjeux socio-économiques s’appuient sur la capacité des sources de données à placer les gens au « bon endroit ». Un bon nombre d’études font d’ailleurs état des difficultés à établir avec certitude le lieu de résidence pour certaines franges de la population, notamment les enfants en garde partagée, les résidents de logements collectifs, les travailleurs interprovinciaux et les étudiants qui alternent entre le lieu de leurs études et la résidence familiale (National Research Council, 2006; Laporte et coll., 2012; Turcotte, 2013). Ces différences conceptuelles sont susceptibles d’influer considérablement sur la comparabilité des fichiers, et de ce fait, sur la cohérence des statistiques et l’interprétation des résultats.

L’exploitation des données fiscales pour l’étude de la population devrait continuer de croître dans l’avenir, notamment en raison de l’utilisation accrue de couplages d’enregistrements et de la hausse de l’information statistique mise à la disposition de Statistique CanadaNote 1. Ces développements se conjuguent à la complexité grandissante des trajectoires sociales qui contribuent à complexifier la détermination du lieu de résidence pour plusieurs groupes démographiques. Dans un tel contexte, la confrontation des données fiscales à d’autres sources de données démographiques devient un exercice de plus en plus pertinent. Cette étude vise à examiner l’effet des différences dans la définition du lieu de résidence entre les données fiscales et les données censitaires au moyen d’un couplage d’enregistrements.

Les principaux objectifs de cette étude sont :

  • comparer le concept de résidence des données fiscales à celui des données censitaires;
  • examiner le niveau de correspondance entre le lieu de résidence des données fiscales et celui du recensement pour quelques échelons géographiques d’intérêt;
  • identifier les principales caractéristiques associées au niveau de correspondance du lieu de résidence.

1. Concepts de lieu de résidence

S’il peut paraître simple à première vue, le lieu de résidence est un concept très complexe. Bien que la majorité de la population soit capable d’établir son lieu de résidence avec un haut niveau de certitude, cette information est plus difficile à cerner pour les personnes qui ont plus d’un lieu de résidence. À titre d’exemple, des étudiants et des enfants en garde partagée alternent régulièrement entre plusieurs domiciles. D’un autre côté, les personnes sans-abris n’ont, par définition, pas de lieu de résidence. Certains individus peuvent percevoir leur lieu de résidence non pas comme l’endroit où ils passent le plus de temps, mais comme celui avec lequel ils maintiennent les liens économiques ou sociaux les plus forts. Ceci peut être le cas de travailleurs qui, pour des raisons professionnelles, passent une partie importante de l’année à un autre domicile que la résidence familiale.

Les différences conceptuelles entre différentes sources de données démographiques au chapitre du lieu de résidence ont notamment été mises de l’avant aux États-Unis dans le contexte de la création de l’American Community Survey (ACS). Cette enquête a remplacé le formulaire long du recensement américain au milieu des années 2000. Le recensement américain s’appuie sur le lieu habituel de résidence pour dénombrer la population. L’ACS ajoute la condition que la personne doit vivre à ce domicile depuis au moins deux mois pour qu’il soit considéré comme le lieu habituel de résidence. Cette condition supplémentaire peut influer sur la comparabilité des données calculées au moyen de l’ACS, en particulier pour les populations très mobiles (Scardamalia, 2014). Si ces différences ont été soulignées par le U.S. Census Bureau (U.S. Census Bureau, 2004), le comité d’experts responsable d’étudier les règles de résidence du recensement américain a recommandé d’inclure une question sur le lieu habituel de résidence à l’ACS pour mieux examiner l’effet des différences de concepts entre cette enquête et le recensement (National Research Council, 2006 : 265).

Au Canada, un certain nombre d’études ont déjà confronté les données fiscales aux données censitaires à des niveaux agrégés. Elles ont notamment révélé que la couverture des données fiscales pouvait varier, parfois de façon marquée, selon les caractéristiques des déclarants fiscaux (Bérard-Chagnon, 2008; He et Michalowski, 2005). Une comparaison de plusieurs sources de données exploitées pour l’étude de la mobilité a aussi mis de l’avant l’effet probable des différentes définitions de migration sur les effectifs de migrants calculés à partir de ces sources (Vamderkamp et Grant, 1988).

Cependant, à notre connaissance, très peu d’études canadiennes se sont directement penchées sur l’enjeu de la correspondance du lieu de résidence entre ces deux sources de données. Au moyen d’un couplage d’enregistrements, Bérard-Chagnon et Brennan (2014) ont révélé que plus de 85 % des personnes jumelées avaient le même code postal dans les données de la Prestation fiscale canadienne pour enfants (PFCE)Note 2 et dans les données censitaires. Cette étude a aussi mis en lumière le niveau de correspondance considérablement plus faible des bénéficiaires de la PFCE qui avaient migré durant l’année et un décalage de quelques mois dans la mise à jour des codes postaux de la PFCE. De manière générale, cette analyse suggère qu’il pourrait y avoir des différences appréciables entre les données fiscales et les données censitaires au sujet du lieu de résidence.

1.1 Concept du lieu habituel de résidence du recensement

Il n’existe pas de définition canonique du lieu de résidence. Ce concept varie d’une source à l’autre en fonction de l’utilisation principale des données. Ces différences conceptuelles peuvent faire en sorte qu’un même individu n’ait pas le même lieu de résidence selon la source de données considérée. Cette situation risque de prévaloir spécialement pour les individus pour lesquels le lieu de résidence est plus difficile à déterminer.

La section du questionnaire du Recensement de 2011 portant sur le lieu de résidence est présentée dans la figure suivante.

Figure 1

Description de la figure 1

Cette figure représente la section du questionnaire 2A du Recensement de 2011 qui porte sur le lieu habituel de résidence.

Les recensements canadiens utilisent un concept de résidence de jureNote 3. En conséquence, l’adresse réfère au lieu habituel de résidence, qui est défini comme le logement au Canada où une personne habite la plupart du tempsNote 4. Cette approche est nécessaire à une bonne planification des services communautaires comme les écoles et le transport public, à l’allocation de fonds aux différents paliers gouvernementaux et au redécoupage des circonscriptions électorales.

Cependant, ce concept de résidence n’est pas clair pour toutes les situations de vie. Le formulaire censitaire comprend des règles pour les cas où le lieu habituel de résidence est plus difficile à établirNote 5. À titre d’exemple, les étudiants qui retournent vivre chez leurs parents durant les vacances doivent être dénombrés au domicile familial même s’ils passent une partie importante de l’année ailleurs. Ces précisions témoignent du fait que la détermination du lieu de résidence peut être complexe pour certains groupes. Les difficultés à bien établir le lieu de résidence constituent d’ailleurs l’une des principales sources d’erreurs de couverture des recensements (Statistique Canada, 2015b).

1.2. Concept de l’adresse postale des données fiscales

La figure suivante présente les sections de la déclaration fiscale T1 qui portent sur le lieu de résidence. Dans les données fiscales, les déclarants doivent inscrire trois éléments en lien à leur lieu de résidence : leur adresse postale, leur province ou territoire de résidence au 31 décembre de l’année fiscale et leur province ou territoire de résidence au moment de remplir la déclaration s’il est différent de celui de l’adresse postale. L’adresse postale est requise afin que l’Agence du revenu du Canada (ARC) puisse communiquer avec le déclarant. En ce sens, elle ne vise pas tant à cerner l’endroit où le déclarant habite la plupart du temps, mais plutôt un endroit pour le rejoindre efficacement. Un déclarant fiscal peut même inscrire une adresse postale qui n’est pas son lieu de résidence. Ceci pourrait par exemple être le cas d’un jeune adulte qui vient de quitter le foyer parental et pour qui le domicile familial continue d’être le point d’ancrage pour la gestion de ses déclarations fiscales.

De plus, certaines situations spécifiques à la fiscalité peuvent aussi influer sur le lieu de résidence des déclarants. Plusieurs déclarants font remplir leur déclaration fiscale par un comptable ou un membre de leur famille, lequel pourrait inscrire sa propre adresse postale au lieu de l’adresse du déclarant. Du même coup, la méthode de création du fichier T1 sur la famille (T1FF), le fichier fiscal utilisé dans cette étude, place les enfants de la PFCE au domicile du déclarant qui reçoit les prestationsNote 6, ce qui ne représente pas nécessairement le lieu de résidence effectif de l’enfant.

Figure 2

Description de la figure 2

Cette figure représente les sections de la déclaration fiscale T1 de 2014 qui portent sur l’adresse des déclarants.

2. Données utilisées

Un certain nombre d’études ont déjà confronté les données fiscales aux données censitaires. Cependant, puisque ces études tendent à être réalisées à partir de totalisations agrégées, plusieurs facteurs, comme la couverture des fichiers, peuvent interagir pour expliquer les écarts observés entre les différentes sources. L’aspect novateur de la présente étude réside en l’utilisation d’un couplage d’enregistrements entre les données fiscales du T1FF de 2010, envoyées par les déclarants au printemps 2011, et du Recensement de 2011 pour comparer directement le lieu de résidence des individus des deux sources. Le fichier T1FF a été utilisé pour le couplage au lieu des données fiscales T1 pour deux raisons. D’une part, sa couverture plus élevée de l’ensemble de la population permet de brosser un portrait plus complet de la correspondance du lieu de résidence. D’autre part, ce fichier est déjà largement exploité par différents chercheurs et analystes, en particulier pour le calcul des estimations officielles de la migration interne, la construction de la DAL et de la BDIM ainsi que pour l’établissement de profils de dépendance économique à des niveaux géographiques très fins. Les données de l’Enquête nationale auprès des ménages (ENM) de 2011 ont ensuite été ajoutées à partir des clés de couplage existantes entre cette banque de données et le recensement afin de pouvoir tirer profit des caractéristiques de la population qui sont disponibles dans l’ENM.

Ce chapitre décrit les données utilisées dans le cadre de cette étude. Il débute par une brève introduction des fichiers qui ont été couplés. Par la suite, la méthode de couplage est présentée. Le chapitre se termine par la description de la définition de lieu de résidence utilisée dans cette étude et des caractéristiques qui ont été examinées.

2.1. Fichier T1 sur la famille

Le T1FF est produit annuellement à Statistique Canada depuis 1982 par la Division de la statistique du revenu (DSR). Son objectif est de recréer l’univers de la population et des familles du Canada. Pour se faire, il est construit en combinant les données des individus ayant rempli une déclaration de revenus T1 pour l’année de référence aux informations sur les conjoints non déclarants et aux données sur les enfants tirées de la PFCE, des statistiques de l’état civil et d’un fichier historique. Les individus sont ensuite regroupés en familles de recensement à l’aide d’une méthodologie complexeNote 7. Cette approche permet de créer un fichier annuel qui couvre environ 95 % de la population canadienne et qui contient des renseignements fiscaux et démographiques de base pour la population canadienne (Bérard-Chagnon, 2008).

2.2. Recensement et Enquête nationale auprès des ménages

Le recensement de la population est tenu au mois de mai tous les cinq ans par Statistique Canada pour brosser un portrait statistique du pays. Ces données sont non seulement mises à profit pour répondre aux exigences de plusieurs lois, mais aussi pour appuyer la prise de décisions dans différents domaines très variés allant de la planification de services communautaires à des études de marché. Le formulaire court, qui recueillait des renseignements démographiques et linguistiques de base, a été envoyé à tous les ménages canadiens. En 2011, l’ENM a remplacé le formulaire long du recensement. Cette enquête volontaire recueillait des données socio-économiques plus détaillées comme par exemple le niveau de scolarité, la situation en emploi et le lieu de naissance. L’ENM a été administrée à environ 30 % des ménages, ne ciblait que les ménages privés et a obtenu un taux de réponse non pondéré de 68,6 %.

2.3. Couplage d’enregistrements

Les données du T1FF et les données censitaires ont été jumelées de façon déterministe en cinq vagues successives au moyen de techniques éprouvées. Le couplage a été fait à partir du nom, de la date de naissance, du sexe et de l’information familialeNote 8. Notons que l’information géographique n’a pas été utilisée comme clé de couplage afin d’éviter de biaiser l’appariementNote 9. Le tableau qui suit présente les cinq vagues et l’effectif apparié à chacune d’entre elles.

Tableau 1
Description des vagues du couplage et effectif couplé (nombre et pourcentage) selon la vague
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Description des vagues du couplage et effectif couplé (pourcentage) selon la vague. Les données sont présentées selon Vague de couplage (titres de rangée) et Effectif couplé, calculées selon nombre et pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Vague de couplage Effectif couplé
nombre pourcentage
1) Correspondance exacte sur le sexe, la date de naissance
et le nom pour plus d’un membre de la famille
12 697 283 68,2
2) Correspondance assouplie pour le nom 542 169 2,9
3) Correspondance sur le prénom grâce à Mix Match 361 126 1,9
4) Correspondance pour au moins trois membres de la famille 2 543 298 13,7
5) Ajout des personnes seules 2 656 730 14,3
Retrait des doublons -177 125 -1,0
Total 18 623 481 100,0

La première vague est formée d’individus pour lesquels une correspondance exacte sur le sexe, la date de naissance et le nom a été établie pour plus d’un membre de la famille. La majorité des individus couplés proviennent de la première vague. Par la suite, dans la seconde vague, les règles de couplage sont assouplies pour le nom au moyen de la fonction COMPGED de SASNote 10. Seuls les individus pour lesquels une correspondance a été établie pour plus d’un membre de la famille sont gardés. La troisième vague utilise Mix MatchNote 11 pour établir une correspondance pour le prénom. Les règles de la quatrième vague établissent une correspondance pour les familles dont au moins trois membres ont le même sexe et la même date de naissance. Finalement, la cinquième et dernière vague comprend les appariements réalisés dans les vagues précédentes pour les personnes seules.

Le fichier apparié contient un total de 18 623 481 individus, soit un taux d’appariement de 57,0 % de la population du T1FF de 2010. Ce taux de couplage est similaire au taux obtenu par d’autres appariements entre les données fiscales et les données censitaires si nous excluons les liens créés à partir de l’information géographique. Une comparaison à un autre couplage entre le T1FF de 2010 et le Recensement de 2011 réalisé à Statistique Canada a d’ailleurs révélé une correspondance d’environ 97 % dans les liens qui ont été créés par les deux couplages. La plupart des liens qui ne correspondaient pas étaient le fait de liens créés pour des jumeaux où les couplages créaient un lien avec un jumeau différent. Cette situation a un effet négligeable pour cette étude puisqu’il est très raisonnable de supposer que des jumeaux demeurent au même endroit.

Le fichier jumelé du T1FF et du recensement comprend 3 991 431 observations après l’ajout des données de l’ENM.

Le tableau suivant donne un aperçu de la qualité de l’appariement en présentant les distributions du T1FF, du recensement et du fichier apparié pour quelques caractéristiques de base.

Tableau 2
Distribution des données du T1FF 2010, du Recensement de 2011 et du fichier couplé
(pourcentage) pour quelques caractéristiques sélectionnées
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Distribution des données du T1FF 2010. Les données sont présentées selon Caractéristiques (titres de rangée) et T1FF 2010, Recensement de 2011 et Couplage, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Caractéristiques T1FF 2010 Recensement de 2011 Couplage
pourcentage
Type d’enregistrement dans le T1FF  
Déclarant vivant 78,0 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 75,7
Enfant / conjoint imputé 21,8 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 24,1
AutreTableau 2 Note 1 0,3 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 0,2
Groupe d’âge  
0 à 17 ans 21,4 20,5 25,3
18 à 24 ans 8,9 9,1 8,5
25 à 39 ans 19,8 19,2 20,3
40 à 64 ans 35,5 35,6 35,7
65 ans et plus 14,6 14,5 10,3
ManquantTableau 2 Note 2 0,0 1,2 0,0
Composition de la famille de recensement  
Couple marié 58,5 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 64,2
Couple en union libre 13,9 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 13,9
Famille monoparentale 10,8 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 7,7
Personne hors famille 16,9 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 14,3

Dans l’ensemble, les distributions des caractéristiques étudiées ici et observées dans le fichier couplé sont assez fidèles à celles du T1FF et du recensement. Le fichier apparié comprend une proportion un peu plus élevée d’enfants et de conjoints imputés que le T1FF de 2010. Ce résultat découle de la technique de couplage, qui tire profit des liens entre les membres des familles pour maximiser le nombre d’enregistrements appariés. Pour la même raison, le fichier couplé comprend aussi une proportion plus importante de couples mariés et une proportion plus faible de personnes âgées de 65 ans et plus.

Évidemment, l’interprétation des résultats du couplage et les inférences à l’ensemble de la population doivent tenir compte du fait que la population présente dans le fichier couplé est tributaire non seulement du taux de couplage, mais aussi de la présence des personnes dans chacun des deux fichiers. Plusieurs études font état du sous-dénombrement des recensements (Statistique Canada, 2015b) et de l'incomplétude des données fiscales (Bérard-Chagnon, 2008; Aydemir et Robinson, 2006). Dans les deux cas, les hommes âgés dans la vingtaine et les immigrants sont particulièrement susceptibles de ne pas être dénombrés ou de ne pas avoir rempli une déclaration fiscale. Conséquemment, les résultats présentés dans cette étude ne reflètent que la situation des individus jumelés et non celle de l’ensemble de la population canadienne. Les inférences à la totalité de la population doivent être faites avec beaucoup de prudence.

2.4. Définition du lieu de résidence pour l’étude

Dans le cadre de cette étude, le lieu de résidence est défini à partir du code postal. Cette décision repose à la fois sur le fait que les codes postaux représentent une unité géographique très fine qui se rapproche du lieu de résidence effectif des individus, principalement dans les milieux urbains où réside la majorité de la populationNote 12, et en raison des difficultés posées par le traitement des adresses complètes des individus. Les codes postaux du fichier couplé ont été nettoyés à partir d’une liste de codes postaux qui étaient valides en mai 2011 provenant du Fichier de conversion des codes postaux (FCCP). Selon ce critère, les codes postaux de 95,9 % des individus appariés sont valides et ont donc pu être utilisés dans cette étudeNote 13. Il y a correspondance du lieu de résidence si le code postal (ou tout autre échelon géographique examiné) du T1FF est identique à celui du recensement.

2.4.1. Décalage dans les dates de référence

Un élément important à retenir est le fait qu’il existe un certain décalage entre la date de référence des données fiscales du T1FF et celle du recensement. Si le jour du Recensement de 2011 était le 10 maiNote 14, les déclarations fiscales de l’année 2010 contiennent l’information des déclarants en date de mars ou d’avril 2011Note 15. De plus, les renseignements géographiques envoyés à Statistique Canada par l’ARC aux fins de la construction du T1FF étaient ceux les plus à jour disponibles à l’ARC au 31 décembre 2011. Cette différence est susceptible d’expliquer une partie des incohérences entre le code postal des données fiscales et celui du recensement qui sont observées dans ce rapport. Par exemple, un individu qui a déménagé entre le jour du recensement et le 31 décembre 2011 pourrait naturellement avoir un lieu de résidence différent dans les deux sources s’il a rapporté son déménagement à l’ARC et si l’ARC a actualisé son adresse postale dans ses banques de données.

2.5. Caractéristiques utilisées

La combinaison de l’information disponible dans les fichiers du T1FF, du recensement et de l’ENM produit une banque de données très riche. Trois critères ont guidé la recherche de caractéristiques susceptibles d’être associées au niveau de correspondance du lieu de résidenceNote 16.

Tout d’abord, plusieurs individus sont dans une situation où leur lieu de résidence est plus difficile à établir. Cette situation peut principalement émaner de deux facteurs. Premièrement, le lieu de résidence de certaines sous-populations, comme les personnes qui font remplir leur déclaration fiscale par un tiers, est spécialement difficile à cerner dans les données fiscales ou au recensement. Deuxièmement, un certain nombre d’individus maintiennent des liens économiques et sociaux avec plus d’un lieu de résidence, ce qui peut faire en sorte que leur adresse postale diffère de leur lieu habituel de résidence. Les caractéristiques associées à ces situations ont été ciblées à l’aide de la littératureNote 17 et d’échanges avec des experts de Statistique Canada. Ce critère comprend notamment les travailleurs interprovinciaux, les couples qui ne vivent pas dans le même ménage et les enfants en garde partagée.

Ensuite, les Canadiens sont très mobiles. Les données de l’ENM révèlent que plus d’un Canadien sur dix a changé de lieu habituel de résidence entre 2010 et 2011. L'étude de l'effet de la mobilité sur le niveau de correspondance du lieu de résidence est capitale pour deux raisons. Premièrement, si la plupart de ces mouvements se font sur une distance relativement courte, ils peuvent tout de même être l'expression d'une transition majeure dans la vie du migrant qui s'accompagne de la création et du maintien de liens importants avec plus d'un lieu de résidence pour un certain temps. Deuxièmement, le décalage entre les dates de référence des deux fichiers examinés dans cette étude et la capacité des données fiscales à bien capter les déménagements sont susceptibles de faire de la mobilité un corrélat majeur du niveau de correspondance du lieu de résidenceNote 18. En plus de la question de l’ENM portant explicitement sur la mobilité, ce groupe de caractéristiques comprend notamment l’âge, le statut d’immigrant et le fait d’être locataire de son logementNote 19.

Enfin, la méthodologie de construction du T1FF et du couplage ainsi que le choix du code postal comme approximation du lieu de résidence peuvent aussi influer sur le niveau de correspondance du lieu de résidence. Conséquemment, quelques variables de nature méthodologique, telles que la vague de couplage à laquelle l’individu a été ajouté au couplage, ont également été ciblées pour cette analyse.

L’examen de ces caractéristiques permettra d’identifier des groupes démographiques pour lesquels le niveau de correspondance du code postal est plus faible et de mieux comprendre les mécanismes sous-jacents à cette situation.

3. Niveau de correspondance du lieu de résidence selon l’échelon géographique

Ce chapitre présente le niveau de correspondance du lieu de résidence du T1FF et du recensement pour différents échelons géographiques d’intérêt. Ces niveaux sont le code postal, la région de tri d’acheminement (RTA)Note 20, la subdivision de recensement (SDR)Note 21, la division de recensement (DR)Note 22, la région métropolitaine de recensement (RMR)Note 23 et la province ou le territoire. Ces échelons géographiques sont obtenus en géocodant les codes postaux au moyen du FCCP pour le T1FF et directement dans les bases de données du recensement.

Le niveau de correspondance entre le T1FF et le recensement pour différents échelons géographiques est présenté dans le graphique qui suit.

Graphique 1

Tableau de données du graphique 1
Graphique 1
Taux de correspondance géographique (pourcentage) selon différents échelons géographiques
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Taux de correspondance géographique (pourcentage) selon différents échelons géographiques. Les données sont présentées selon Échelons géographiques (titres de rangée) et Pourcentage(figurant comme en-tête de colonne).
Échelons géographiques Pourcentage
Code postal 92,9
Région de tri d'acheminement 95,5
Subdivision de recensement 93,9
Division de recensement 97,9
Région métropolitaine de recensement 98,7
Province ou territoire 99,7

Dans l’ensemble, la correspondance du lieu de résidence entre les données fiscales et les données censitaires est relativement élevée. En effet, 92,9 % des individus appariés ont le même code postal dans le T1FF et au recensement. Ce taux grimpe à 95,5 % en considérant les RTA et à 93,9 % au niveau des SDR. Le niveau de correspondance un peu plus faible des SDR comparativement à celui des RTA peut s’expliquer par le fait que si les RTA constituent un échelon géographique très fin dans les milieux très urbains, elles forment des aires pouvant être beaucoup plus étendues que les SDR dans le reste du pays. Le niveau de correspondance continue d’augmenter pour les échelons géographiques plus agrégés alors qu’il s’approche de 98 % pour les DR et surpasse 99 % à l’échelon provincial/territorial. Ceci signifie que pratiquement toutes les personnes couplées ont indiqué la même province ou le même territoire de résidence dans les deux bases de données examinées dans cette étude.

Ces résultats portent donc à croire que si le lieu de résidence inscrit dans les données fiscales peut différer de celui du recensement, cet écart est surtout perceptible à des échelons géographiques très fins. Cependant, les niveaux de correspondance relativement élevés observés ici ne doivent pas occulter deux éléments. Premièrement, le corollaire du fait que 92,9 % des personnes appariées ont le même code postal dans les deux sources est que les codes postaux ne correspondent pas pour 7,1 % des personnes du couplage. Si les résultats du jumelage peuvent être inférés à l’ensemble de la population, près de 2,5 millions de personnes n’auraient pas indiqué le même code postal au recensement et dans les données fiscales. Il s’agirait d’un effectif équivalent à celui de la population de la RMR de Vancouver, la troisième RMR la plus populeuse au pays.

Deuxièmement, il existe des variations régionales importantes au chapitre du niveau de correspondance du lieu de résidence. Le graphique qui suit rend compte de ces écarts au niveau des provinces et territoires.

Graphique 2

Tableau de données du graphique 2
Graphique 2
Taux de correspondance du code postal (pourcentage) selon la province ou le territoire du recensement
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Taux de correspondance du code postal (pourcentage) selon la province ou le territoire du recensement. Les données sont présentées selon Région (titres de rangée) et Pourcentage(figurant comme en-tête de colonne).
Région Pourcentage
T.-N.-L. 92,5
Î.-P.-É. 91,2
N.-É. 91,8
N.-B. 92,0
Qc 93,3
Ont. 93,7
Man. 92,9
Sask. 92,1
Alb. 92,1
C.-B. 90,9
Yn 88,9
T.N.-O. 85,1
Nt 90,2
Canada 92,9

Le niveau de correspondance du code postal est généralement plus bas dans les territoires, où il atteint un plancher de 85,1 % dans les Territoires du Nord-Ouest. Ce résultat signifie que les codes postaux de près de 15 individus appariés de ce territoire sur 100 ne sont pas les mêmes au recensement et dans le T1FF. En plus d’être beaucoup moins populeux que les provinces, les territoires possèdent une population généralement plus mobileNote 24 (Willbond, 2014). À l’inverse, le niveau de correspondance du code postal surpasse 93 % en Ontario et au Québec.

Les variabilités régionales des niveaux de correspondance sont aussi perceptibles à des échelons géographiques plus fins. La carte 1 examine les taux de correspondance du code postal selon la division de recensement pour rendre compte de cette situation.

Le niveau de correspondance du code postal varie de 81,9 % (Region 6 [T.N.-O.]) à 96,9 % (La Haute-Côte-Nord [Qc]). Un total de 5 des 293 DR affichent un taux de correspondance inférieur à 85 % tandis que 24 DR présentent un niveau qui surpasse 95 %. Certaines DR situées dans des zones rurales tendent à afficher des niveaux de correspondance du code postal plus faibles. C’est notamment le cas des trois DR dont les niveaux de correspondance sont les plus faibles : Region 6 (T.N.-O.), Stikine (C.‑B.) et Division No. 19 (Man.). À l’inverse, les DR situées dans des zones plus urbaines montrent généralement des niveaux de correspondance supérieurs à 90 %. Évidemment, en raison des effets associés à leurs faibles effectifs, certaines DR très peu populeuses ont aussi des niveaux de correspondance très élevés.

Un examen de la correspondance du code postal au niveau des RTA permet de mettre en lumière le clivage qui sépare le centre des régions métropolitaines et les régions périphériques. Les cartes 2, 3 et 4 témoignent de cette situation pour les trois RMR les plus populeuses au pays, soient celles de Montréal, Toronto et Vancouver. Pour ces trois RMR, les niveaux de correspondance des individus jumelés qui résident dans les RTA centrales tendent à être inférieurs à 90 %, voire même 85 %. Inversement, la population qui demeure dans plusieurs RTA excentrées affiche des niveaux de correspondance supérieurs à 95 %. Ces écarts peuvent résulter de deux phénomènes. Premièrement, les RTA urbaines ont généralement une superficie beaucoup plus petite que celle des RTA rurales. En conséquence, dans les zones très urbaines, un déménagement est très susceptible d’impliquer un changement de RTA. Dans les banlieues et les zones plus rurales, un déménagement sur une courte distance pourrait ne pas impliquer de changement de RTA. Deuxièmement, les caractéristiques de la population des quartiers centraux diffèrent de celles des zones périphériques et rurales. Les individus qui demeurent dans les milieux très urbains tendent effectivement à être plus mobiles et plus jeunes, deux caractéristiques étroitement associées à des niveaux de correspondance plus faibles du code postalNote 25.

La principale conséquence des différences dans les niveaux de correspondance est que la population de certaines RTA fluctue considérablement selon la source examinée. Si la population du T1FF oscille entre 96 % et 112 % de celle du recensement pour 95 % des RTA, elle est parfois largement supérieure ou inférieure à celle du recensement. Les cartes 5, 6 et 7 rendent compte de cette situation en présentant le rapport entre la population du T1FF et celle du recensement pour les RMR de Montréal, Toronto et Vancouver. Dans les trois cas, l’effectif du T1FF est très proche de celui du recensement dans les banlieues. Cependant, dans certaines zones centrales, le T1FF montre des nombres largement supérieurs à ceux du recensement. Dans la RMR de Montréal, les RTA H3A et H3B retiennent l’attention. Ces deux zones se situent dans le centre-ville de Montréal et comportent de nombreuses tours de bureaux et institutions financières. Certains déclarants pourraient avoir un code postal qui se situe dans ces zones dans leur déclaration fiscale car ils la font remplir par un comptableNote 26. De plus, la RTA H3B comprend le siège social du curateur public du Québec, qui administre les dossiers fiscaux de certains déclarants en situation de curatelle. De ce fait, le T1FF compte plus de 6 000 personnes ayant inscrit un code postal dans cette RTA alors qu’il s’agit du lieu habituel de résidence d’à peine plus de 100 personnes dans le recensement.

Les RTA M5H, M5G et M5C, situées dans la RMR de Toronto, ainsi que V6C et V6E, à Vancouver, comptent aussi une population beaucoup plus importante dans le T1FF que dans le recensement. Le T1FF compte près de trois fois plus de personnes dont le code postal se trouve dans la RTA M5G et plus de quatre fois plus d’individus dans la RTA M5H. Ces RTA sont aussi situées au cœur de Toronto et de Vancouver dans des secteurs qui comportent plusieurs tours à bureaux.

D’autres RTA à l’extérieur de ces RMR présentent également un effectif très différent selon la source examinée. Les RTA V8W (Victoria) et T5J (Edmonton) présentent un effectif substantiellement plus important dans le T1FF qu’au recensement. Il s’agit encore une fois de deux RTA situées dans des quartiers centraux, ce qui réaffirme le fait que l’adéquation entre les effectifs du T1FF et du recensement est plus faible dans les centres-villes des grandes villes.

Carte 1

Description de la carte 1

Cette carte illustre le taux de correspondance du code postal selon la division de recensement pour le Canada. Les taux de correspondance varient sensiblement d’une DR à l’autre, passant de 81,9 % pour la Region 6 (T.-N.-O.) à 96,9 % pour La-Haute-Côte-Nord (Qc). Un total de 5 des 293 DR affiche un taux de correspondance inférieur à 85 % tandis que 24 DR présentent un niveau qui surpasse 95 %.

Carte 2

Description de la carte 2

Cette carte illustre le taux de correspondance du code postal selon la région de tri d’acheminement pour la région métropolitaine de recensement de Montréal. Les niveaux de correspondance des individus jumelés qui résident dans les RTA centrales tendent à être inférieurs à 90 %, voire même 85 %. Inversement, la population qui demeure dans plusieurs RTA excentrées affiche des niveaux de correspondance supérieurs à 95 %.

Carte 3

Description de la carte 3

Cette carte illustre le taux de correspondance du code postal selon la région de tri d’acheminement pour la région métropolitaine de recensement de Toronto. Les niveaux de correspondance des individus jumelés qui résident dans les RTA centrales tendent à être inférieurs à 90 %, voire même 85 %. Inversement, la population qui demeure dans plusieurs RTA excentrées affiche des niveaux de correspondance supérieurs à 95 %.

Carte 4

Description de la carte 4

Cette carte illustre le taux de correspondance du code postal selon la région de tri d’acheminement pour la région métropolitaine de recensement de Vancouver. Les niveaux de correspondance des individus jumelés qui résident dans les RTA centrales tendent à être inférieurs à 90 %, voire même 85 %. Inversement, la population qui demeure dans plusieurs RTA excentrées affiche des niveaux de correspondance supérieurs à 95 %.

Carte 5

Description de la carte 5

Cette carte illustre le rapport de la population du fichier T1 sur la famille et du recensement selon la région de tri d’acheminement pour la région métropolitaine de recensement de Montréal. L’effectif du T1FF est très proche de celui du recensement dans les banlieues. Cependant, dans certaines zones centrales, le T1FF montre des nombres largement supérieurs à ceux du recensement. Cette situation prévaut spécialement pour les RTA H3A et H3B.

Carte 6

Description de la carte 6

Cette carte illustre le rapport de la population du fichier T1 sur la famille et du recensement selon la région de tri d’acheminement pour la région métropolitaine de recensement de Toronto. L’effectif du T1FF est très proche de celui du recensement dans les banlieues. Cependant, dans certaines zones centrales, le T1FF montre des nombres largement supérieurs à ceux du recensement. Cette situation prévaut spécialement pour les RTA M5H, M5G et M5C.

Carte 7

Description de la carte 7

Cette carte illustre le rapport de la population du fichier T1 sur la famille et du recensement selon la région de tri d’acheminement pour la région métropolitaine de recensement de Vancouver. L’effectif du T1FF est très proche de celui du recensement dans les banlieues. Cependant, dans certaines zones centrales, le T1FF montre des nombres largement supérieurs à ceux du recensement. Cette situation prévaut spécialement pour les RTA V6C et V6E.

4. Niveau de correspondance du code postal selon les caractéristiques des individus

Les résultats du chapitre 3 ont mis de l’avant les différences dans le lieu de résidence indiqué dans les données fiscales et dans le recensement. Elles ont aussi montré les variations parfois importantes dans le niveau de correspondance du lieu de résidence pour différents échelons géographiques. Ce chapitre poursuit l’évaluation en exposant les niveaux de correspondance du code postal selon plusieurs caractéristiques des individus. Les résultats sont tout d’abord présentés pour les caractéristiques associées à des situations plus complexes au sujet du lieu habituel de résidence. Par la suite, le niveau de correspondance du code postal est décrit pour les caractéristiques liées à une forte mobilité. Enfin, l’examen est répété pour les caractéristiques de nature méthodologique.

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Notes méthodologiques

Cette section intègre des résultats tirés de l’ENM, une enquête à réponse volontaire qui remplaçait le formulaire complet du Recensement en 2011. Trois éléments de l’ENM sont pertinents ici : elle a été administrée à environ 30 % des ménages, ne couvrait pas les logements collectifs et a obtenu un taux de réponse non pondéré de 68,6 %. En comparaison, le recensement a été envoyé à tous les ménages canadiens, incluant les logements collectifs, et couvrait plus de 97 % de la population canadienne. Cependant, si ces différences méthodologiques influent sur les niveaux de correspondance du code postal, l’effet est plutôt faible. Le taux global de correspondance du code postal est de 92,9 % en utilisant les données du recensement et de 94,1 % en utilisant l’ENM. Cette différence diminue de moitié en se limitant aux ménages privés du recensement (93,4 %).

En raison des objectifs de l’étude et du taux de couplage, les résultats présentés ici qui sont tirés de l’ENM ne sont pas pondérés. En effet, il a été jugé plus approprié que chaque personne présente dans le fichier couplé ait la même pondération aux fins de la comparaison des codes postaux.

De plus, afin de faciliter l’interprétation des résultats, un niveau de correspondance de 90 % a été déterminé comme seuil pour identifier les groupes pour lesquels le niveau de correspondance du code postal est plus faible. Les résultats des caractéristiques qui n’ont pas été retenues ici sont présentés dans le tableau A.3 de l’annexe.

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4.1. Niveau de correspondance du code postal selon les caractéristiques associées au concept de lieu de résidence

Le tableau qui suit rend compte des caractéristiques liées au concept du lieu de résidence qui sont associées à des niveaux de correspondance plus faibles du code postal.

Tableau 3
Distribution dans le fichier apparié et taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement selon différentes caractéristiques associées au concept de lieu de résidence
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Distribution dans le fichier apparié et taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement selon différentes caractéristiques associées au concept de lieu de résidence. Les données sont présentées selon Caractéristique (titres de rangée) et Répartition dans le fichier apparié et Taux de correspondance, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Caractéristique Répartition dans le fichier apparié Taux de correspondance
pourcentage
Général 100,0 92,9
Déclaration remplie par un tiers (case 490)Tableau 3 Note 1  
Non 99,4 93,2
Oui 0,6 32,8
Demeurer dans un logement collectif  
Ne demeure pas dans un logement collectif 99,1 93,4
Demeure dans un logement collectif 0,9 31,4
Province ou territoire de travailTableau 3 Note 2  
Même province ou territoire 99,4 94,5
Autre province ou territoire 0,6 89,4
Présence du conjoint dans le ménage  
Conjoint présent 99,5 95,0
Conjoint absent 0,5 89,0
Ménage sur réserve  
Non 98,9 94,2
Oui 1,1 87,6
Identité autochtone  
Pas d’identité 96,3 94,2
Premières Nations 2,2 89,0
Métis 1,2 91,8
Inuit 0,2 93,9
Identité autochtone multiple 0,1 92,6

L’examen des données de ce tableau met en lumière plusieurs situations pour lesquelles les différences conceptuelles entre le code postal du recensement et celui des données fiscales pourraient influer sur le niveau de correspondance du code postal. Tout d’abord, les personnes du couplage qui ont fait remplir leur déclaration fiscale par un tiers (selon la case 490) présentent un niveau de correspondance du code postal très faible (32,8 %). Cette situation émane vraisemblablement du fait que le préparateur fiscal tend à inscrire son adresse postale au lieu de celle du déclarant sur la déclaration fiscale. Ces personnes sont surtout des personnes très âgées puisqu’environ 30 % des personnes ayant fait remplir leur déclaration par un tiers (selon la case 490) sont âgées de 80 ans et plus alors qu’elles représentent moins de 3 % de la population du couplage.

Les personnes appariées qui demeurent dans un logement collectifNote 27 montrent aussi un taux de correspondance beaucoup plus bas que celui du reste de la population (31,4 %). La majorité des personnes résidant dans des logements collectifs sont des personnes très âgées qui habitent dans des résidences offrant des services et des soins spécialisés. Or, ces personnes forment une frange de la population pour laquelle il est souvent plus difficile de déterminer le lieu de résidence avec certitude (National Research Council, 2006). De plus, en raison de leur âge, elles sont vraisemblablement plus susceptibles de faire remplir leur déclaration fiscale par un proche ou un professionnel.

Les travailleurs interprovinciaux, c’est-à-dire dont l’emploi se situe dans une autre province que leur province de résidenceNote 28 (89,4 %), et les individus qui n’habitent pas avec leur conjoint (89,0 %), affichent des niveaux de correspondance un peu plus bas. Dans les deux cas, ce sont des effectifs spécialement susceptibles de maintenir des liens avec plus d’un lieu de résidence, en raison de la distance qui les sépare de leur lieu de travail pour le premier groupe, et à cause de leurs liens avec plus d’un domicile pour le second groupe.

Le taux de correspondance du code postal est aussi plus faible pour les personnes qui vivent sur une réserve indienne (87,6 %) et pour les membres des Premières Nations (89,0 %). Les réserves sont non seulement majoritairement situées dans les zones rurales mais constituent également des endroits aux dynamiques sociales et politiques très différentes de celles du reste du pays.

4.1.1. Enfants en garde partagée

Les enfants en garde partagée alternent régulièrement entre les résidences de leurs parents. Dans le recensement, ils doivent être dénombrés au domicile dans lequel ils passent le plus de temps. S’ils partagent leur temps également chez leurs deux parents, ils doivent être dénombrés au domicile où ils se trouvaient au jour du recensement. Cependant, dans les données fiscales, les enfants sont généralement ajoutés au déclarant qui reçoit les prestations fiscales associées à l’enfant. Or, l’adresse postale du déclarant n’est pas systématiquement identique au lieu habituel de résidence de l’enfant. Cette situation fait en sorte que ce groupe est spécialement susceptible d’avoir un lieu de résidence différent dans les deux sources.

Ce groupe est plus difficile à cerner à partir des données disponibles dans le couplage. Nous avons donc tenté de les identifier indirectement grâce à l’information relative à la situation de la personne au sein de sa famille tirée du recensement. Cette information permet d’identifier les enfants qui vivent dans une famille monoparentale ou qui ne sont l’enfant biologique ou adopté que de l’un des deux membres du couple. Ces enfants sont spécialement susceptibles d’être en situation de garde partagée. Selon la définition établie ici, un enfant sur cinq âgé de 0 à 17 ans se trouve dans cette situationNote 29.

Les enfants du couplage identifiés comme étant susceptibles d’être en garde partagée montrent un niveau de correspondance du code postal de 86,3 % comparativement à 94,0 % pour les autres enfants, soit un écart de presque 8 points de pourcentage. À l’évidence, cet écart est fort probablement sous-estimé, car tous les enfants identifiés par cette approche ne vivent pas nécessairement dans un contexte de garde partagée. À ce sujet, les données de l’ELNEJ montrent que 27,9 % des enfants âgés de 0 à 9 ans en situation de garde étaient dans une garde partagée. Malgré tout, la situation plus complexe à l’égard de l’établissement du lieu de résidence des enfants en garde partagée semble influer considérablement sur la correspondance du code postal.

4.2. Niveau de correspondance du code postal selon les caractéristiques associées à la mobilité

La mobilité est un facteur étroitement associé au niveau de correspondance du code postal. Le graphique suivant présente les taux de correspondance en fonction du statut de migrant et du type de migration.

Graphique 3

Tableau de données du graphique 3
Graphique 3
Taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement
selon le statut de migrant et le type de migration
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement
selon le statut de migrant et le type de migration. Les données sont présentées selon Type de migration (titres de rangée) et Pourcentage(figurant comme en-tête de colonne).
Type de migration Pourcentage
Non-migrants 95,4
Migrants à l'intérieur
de la même SDR
83,2
Migrants dans une autre SDR
de la même province/territoire
83,0
Migrants interprovinciaux 81,1

Deux principaux constats ressortent de l’examen de ce graphique. Tout d’abord, le fait d’avoir déménagé au cours de la dernière année, tant au sein de la même municipalité que dans le reste du pays, est étroitement lié au niveau de correspondance du code postal. En effet, les individus jumelés qui ont déménagé affichent un niveau de correspondance inférieur à 85 % comparativement à 95,4 % pour ceux qui sont demeurés à la même adresse. Ensuite, le niveau de correspondance ne fluctue que très peu selon le type de migration. Ce résultat suggère que c’est le fait d’avoir migré et non le type de migration qui est surtout associé au niveau de correspondance du code postal.

Si ces résultats peuvent s’expliquer par le décalage dans les dates de référence des deux fichiersNote 30, il est aussi possible qu’une certaine part de l’écart provienne de déplacements migratoires qui ne sont pas bien saisis par les données fiscales. En effet, comme il a été mentionné précédemment, des individus très mobiles comme certains jeunes adultes pourraient inscrire l’adresse postale du domicile parental tant que leur situation à l’égard du lieu de résidence est relativement instable. À ce sujet, Morissette et Bérard-Chagnon (2014) ont montré que les différences entre les données fiscales et les données de l’ENM pour la mesure de la migration interprovinciale peuvent être très importantes. Étant donné que la migration est essentiellement un changement de lieu de résidence, ces résultats tendent à réaffirmer les limites des données fiscales pour la mesure du lieu habituel de résidence.

Le tableau suivant rend compte des différences dans le niveau de correspondance du code postal pour quelques caractéristiques liées à la mobilité. Ces données permettent d’identifier certaines franges de la population pour lesquelles le niveau de correspondance du code postal est plus bas, en bonne partie en raison de leur plus grande mobilité.

Tableau 4
Distribution dans le fichier apparié et taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement selon différentes caractéristiques associées à la mobilité
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Distribution dans le fichier apparié et taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement selon différentes caractéristiques associées à la mobilité. Les données sont présentées selon Caractéristique (titres de rangée) et Répartition dans le fichier apparié et Taux de correspondance, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Caractéristique Répartition dans le fichier apparié Taux de correspondance
pourcentage
Général 100,0 92,9
Groupe d’âge  
0 à 9 ans 14,1 91,5
10 à 19 ans 14,0 93,6
20 à 24 ans 5,8 91,0
25 à 29 ans 6,0 89,2
30 à 39 ans 14,5 92,0
40 à 49 ans 16,5 94,7
50 à 59 ans 14,2 95,4
60 à 69 ans 8,6 94,9
70 à 79 ans 4,2 93,1
80 ans et plus 2,3 79,9
Statut d’immigrant et période d’immigration  
Individu né au Canada 79,2 94,2
Immigrant 20,4 93,8
Admis entre 2006 et 2011 3,4 88,7
Admis entre 2001 et 2005 3,4 92,9
Admis entre 1996 et 2000 2,5 94,3
Admis avant 1996 11,1 95,6
Résident non permanent 0,5 86,9
Revenus totaux du ménage  
Moins de 25 000$ 7,6 89,9
Entre 25 000$ et 74 999$ 32,9 92,8
Entre 75 000$ et 149 999$ 41,1 95,2
150 000$ et plus 18,4 95,6
Statut de locataire du logement  
Propriétaire 81,2 95,7
Locataire 18,2 87,1
Logement de bande 0,6 87,8

L’examen de la correspondance du code postal en fonction de l’âge révèle deux choses. Premièrement, le taux de correspondance fléchit modérément à partir du début de la vingtaine, chutant sous 90 % entre 25 et 29 ans, pour ensuite amorcer une remontée vers l’âge de 30 ans. Cette période du cycle de vie est généralement marquée par plusieurs déménagements motivés par le départ du foyer parental, la fréquentation d’établissements d’enseignement postsecondaire, l’insertion sur le marché du travail ou l’achat d’une première propriété. La propension à déménager atteint d’ailleurs son apogée entre 25 et 29 ans (Dion et Coulombe, 2008). Ces jeunes adultes sont spécialement susceptibles de préserver des liens avec une autre résidence en raison du caractère souvent temporaire de leurs déménagements. Par ailleurs, le départ du foyer parental est un processus qui gagne en complexité, en large part en raison de la démocratisation et de l’allongement des études postsecondaires. L’indépendance résidentielle des jeunes adultes passerait de plus en plus par des périodes de dépendance et de semi-autonomie (Billette et coll., 2006) au cours desquelles le jeune adulte pourrait continuer d’inscrire l’adresse postale du domicile familial sur sa déclaration fiscale tout en se dénombrant à sa résidence « indépendante ».

Deuxièmement, la correspondance du code postal diminue énormément chez les personnes très âgées. En effet, elle diminue sous le seuil de 80 % à partir de 80 ans et atteint même près de 60 % chez les personnes âgées de 90 ans ou plus. Cette chute émane de l’effet conjugué du taux de correspondance plus faible pour les personnes qui demeurent dans des logements collectifs signalé précédemment et du fait que les personnes très âgées sont beaucoup plus susceptibles de vivre dans des logements collectifs que le reste de la population. En se limitant aux personnes qui demeurent dans des logements privés, la correspondance du code postal des personnes très âgées se maintient d’ailleurs aux alentours de 90 %. Les personnes très âgées sont aussi plus susceptibles de faire remplir leur déclaration fiscale par un comptable ou par un membre de la famille, un autre facteur très associé à un niveau plus faible de correspondance du code postal.

Si le niveau de correspondance pour les immigrants appariés est similaire à celui de la population née au pays, il suit un gradient clairement défini en fonction de la période d’admission des immigrants. Effectivement, les immigrants récents admis entre 2006 et 2011 montrent un niveau de correspondance de 88,7 %, lequel augmente graduellement chez les cohortes antérieures d’immigrants. Ce résultat s’explique essentiellement par la mobilité plus importante des immigrants récents qui proviendrait du processus graduel d’établissement au pays des immigrants (Houle, 2007; Okonny-Myers, 2010). L’étude de Houle (2007) a d’ailleurs révélé que plus d’un immigrant récent sur dix avait changé de SDR dans les 24 mois qui suivent son établissement au Canada. Les résidents non permanentsNote 31 affichent aussi un niveau de correspondance inférieur à 90 %. Cette situation émane à la fois d’une propension plus élevée à migrer et du fait que les résidents non permanents sont plus susceptibles d’avoir été appariés lors de la cinquième vague de couplageNote 32.

Le niveau de correspondance est aussi corrélé au revenu des ménages. Les personnes dont les revenus totaux du ménage sont inférieurs à 25 000$ sont moins susceptibles d’avoir indiqué le même code postal au recensement et dans les données fiscales. Évidemment, cette caractéristique est liée de près à la situation de locataire du logement, laquelle est aussi reliée au niveau de correspondance. Les individus qui sont locataires de leur logement ou qui demeurent dans un logement de bandeNote 33 montrent en effet un niveau de correspondance inférieur à 90 %. Les liens entre le fait d’être locataire et la propension plus forte à déménager sont manifestes.

4.3. Niveau de correspondance du code postal selon les caractéristiques de nature méthodologique

Le tableau qui suit rend compte de deux caractéristiques de nature méthodologique qui sont corrélées au niveau de correspondance du code postal.

Tableau 5
Distribution dans le fichier apparié et taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement selon deux caractéristiques méthodologiques
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Distribution dans le fichier apparié et taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement selon deux caractéristiques méthodologiques. Les données sont présentées selon Caractéristique (titres de rangée) et Répartition dans le fichier apparié et Taux de correspondance, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).
Caractéristique Répartition dans le fichier apparié Taux de correspondance
pourcentage
Général   100,0   92,9
Vague d’appariement  
1) Appariement exact   69,0   94,6
2) Contrainte moins sévère sur le nom   2,9   93,3
3) Mix Match   2,0   93,1
4) Au moins trois membres de la famille avec le même sexe et date de naissance   12,3   92,3
5) Personnes seules ajoutées   13,8   84,8
Type d’enregistrement dans le T1FF  
Déclarant vivant   75,7   93,1
Enfant/conjoint imputé   24,1   92,2
Déclarant vivant jumelé à un déclarant décédé   0,2   87,1

L’examen des données de ce tableau signale que les méthodes de construction du T1FF et du couplage sont susceptibles d’influer sur le niveau de correspondance du code postal.

En effet, ce niveau est plus bas pour les personnes appariées à la cinquième et dernière vague du couplage (84,8 %). En raison de l’approche utilisée pour construire le couplage, les liens créés dans les dernières vagues sont supposés légèrement moins robustes, de sorte que les chances d’avoir un faux appariementNote 34 sont plus grandes. Évidemment, les codes postaux sont beaucoup moins susceptibles de correspondre pour un faux appariement. En outre, les personnes appariées à la dernière vague présentent des caractéristiques différentes de celles jumelées lors des vagues qui précèdent, notamment en ce qui a trait à leur propension à déménager et au fait de demeurer dans un logement collectif. Comme nous l’avons vu précédemment, ces situations peuvent contribuer à expliquer le niveau de correspondance plus faible des personnes jumelées lors de la cinquième vague.

Bien que les déclarants vivants qui sont jumelés à un déclarant décédé ne représentent qu’une petite fraction des déclarants, ils affichent un niveau de correspondance du code postal plus faible (87,1 %). Ces déclarants sont nettement plus âgés et près de 80 % d’entre eux ont été jumelés lors de la dernière vague. Le niveau de correspondance plus faible de ce groupe pourrait découler de cette situation.

5. Déterminants du niveau de correspondance du code postal

Le chapitre 4 a mis en exergue plusieurs caractéristiques associées à des niveaux de correspondance plus faibles du code postal. Ces caractéristiques signalent que différentes franges de la population seraient particulièrement susceptibles de ne pas avoir le même lieu de résidence au recensement et dans les données fiscales du T1FF. Ce chapitre approfondit cette analyse en identifiant les principaux facteurs qui sont corrélés au niveau de correspondance du code postal au moyen d’un modèle de régression logistique multidimensionnel.

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Notes méthodologiques

Le fichier jumelé comprend près de 4 millions d’enregistrements qui ont répondu à l’ENM. En raison du nombre très élevé d’observations, les seuils usuels de signification statistique sont moins appropriés (Lin et coll., 2013; Sullivan et Feinn, 2012).

Nous nous sommes donc partiellement inspirés de l’approche suggérée par Ferguson (2009) pour déterminer les caractéristiques pour lesquelles l’association au niveau de correspondance du code postal est significative sur le plan statistique. Les résultats présentés ici sont considérés statistiquement significatifs si l’intervalle de confiance du rapport de cotes au niveau de 95 % est soit totalement supérieur à 1,50 soit totalement inférieur à 0,67. Bien que Ferguson propose un seuil de 2,00 (ou 0,50) pour établir qu’un rapport de cotes est significatif sur le plan statistique en sciences sociales, nous avons opté pour un seuil un peu moins restrictif. Cette décision, qui est subjective, repose en partie sur l’hypothèse que le bruit causé par le décalage entre les dates de référence des deux sources étudiées pourrait affaiblir les relations entre les caractéristiques et le taux de correspondance du code postal. De plus, nous avons ajouté un second critère, à savoir que la statistique khi-deux doit être supérieure à 100 (ce qui correspond à une valeur-p nettement inférieure à 1 %). Ce critère a été choisi pour inclure une mesure très éprouvée en sciences sociales, la valeur-p, tout en établissant un seuil subjectif qui, selon notre expérience, tient adéquatement compte du nombre très élevé d’observations.

Cette approche combinée permet de cibler les caractéristiques qui sont non seulement étroitement liées au niveau de correspondance du code postal mais aussi pour lesquelles l’association est relativement forte. Pour plus de détails concernant les principales limites de l’utilisation des valeurs-p pour la détermination de seuils de signification statistique, voir par exemple Wasserstein et Lazar (2016). Bien que seuls les résultats statistiquement significatifs selon les critères établis ici soient rapportés, le tableau A.4 de l’annexe comprend les résultats pour l’ensemble des caractéristiques incluses dans le modèle.

L’ENM n’a été administrée qu’à la population vivant dans des ménages privés. De ce fait, il n’est pas possible d’inclure l’effet de vivre dans un logement collectif dans l’analyse multidimensionnelle.

La variable construite pour cerner les enfants potentiellement en garde partagée a été omise des analyses de ce chapitre en raison de la nature plus approximative de sa construction.

Finalement, les seuils de signification statistique utilisés ici ne font pas référence aux relations qui unissent les caractéristiques dans le contexte d’une super-population. Ils servent plutôt d’outils pour évaluer les différences dans le taux de correspondance du code postal entre les divers groupes démographiques. En ce sens, les résultats ne représentent que les données du couplage et non l’ensemble de la population canadienne. Toute inférence à la population canadienne doit se faire avec une grande prudence.

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Le tableau suivant rend compte des principaux résultats de cette modélisation.

Tableau 6
Rapports de cotes et intervalles de confiance au niveau de 95 % des caractéristiques significativement associées au niveau de correspondance du code postal
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Rapports de cotes et intervalles de confiance au niveau de 95 % des caractéristiques significativement associées au niveau de correspondance du code postal. Les données sont présentées selon Caractéristique (titres de rangée) et Rapports de cotes(figurant comme en-tête de colonne).
Caractéristique Rapports de cotes
Statut de migrant  
Non-migrant Référence
Migrant à l'intérieur de la même SDR 0,39 [0,39 à 0,40]
Migrant dans une autre SDR de la même province/territoire 0,34 [0,33 à 0,35]
Migrant interprovincial 0,36 [0,35 à 0,38]
Identité autochtone  
Pas d’identité Référence
Inuit 2,19 [1,92 à 2,50]
Groupe d’âge  
0 à 9 ans 0,51 [0,49 à 0,53]
10 à 19 ans 0,58 [0,56 à 0,61]
20 à 29 ans 0,60 [0,59 à 0,62]
40 à 49 ans Référence
Région métropolitaine de recensement de résidence  
Toronto Référence
Colombie-Britannique (hors-RMR) 0,58 [0,56 à 0,59]
Yukon 0,47 [0,42 à 0,54]
Territoires du Nord-Ouest 0,33 [0,29 à 0,37]
Nunavut 0,23 [0,19 à 0,28]
Statut de locataire du logement  
Propriétaire Référence
Locataire 0,46 [0,46 à 0,47]
Taille du ménage  
1 personne 2,11 [2,04 à 2,18]
4 personnes Référence
Situation de la personne dans la famille de recensement  
Conjoint(e) marié(e) ou partenaire en union libre Référence
Enfant 2,23 [2,15 à 2,31]
Situation de famille monoparentale  
Pas une famille monoparentale Référence
Famille monoparentale 0,65 [0,64 à 0,66]
Type d’enregistrement dans le T1FF  
Déclarant vivant Référence
Enfant/conjoint imputé 0,57 [0,55 à 0,59]
Vague d’appariement  
1) Appariement exact Référence
5) Personnes seules ajoutées 0,31 [0,30 à 0,31]
Déclaration remplie par un tiers (case 490)  
Non Référence
Oui 0,05 [0,05 à 0,06]
Nombre d’observations 3 991 353
R-deux de Cox et Snell (pourcentage) 4 4

Les données de ce tableau révèlent tout d’abord que, même en tenant compte de l’effet de différentes caractéristiques, plusieurs d’entre elles demeurent très associées au niveau de correspondance du code postal. De plus, si le modèle de régression réaffirme plusieurs résultats observés dans le chapitre 4, il met aussi en lumière des liens qui étaient moins manifestes à l’étape descriptive.

Le fait d’avoir déménagé au cours de l’année qui précédait la tenue de l’ENM demeure très corrélé au niveau de correspondance du code postal. Les individus qui ont déménagé affichent toujours un niveau de correspondance considérablement plus faible que les non-migrants. Cette situation prévaut pour les migrants sans égard au type de leur déménagement et pourrait émaner du décalage dans les dates de référence des deux fichiers.

Malgré la prise en compte de l’effet de la mobilité, les enfants, les jeunes adultes et les individus locataires de leur logement affichent toujours un niveau de correspondance plus faible. Ces résultats suggèrent que la mobilité n’explique pas totalement les niveaux de correspondance plus faibles de ces groupes qui ont été identifiés précédemment.

Si l’effet de l’âge sur le niveau de correspondance continue d’être statistiquement significatif chez les jeunes adultes selon nos critères, l’effet qui avait été observé lors de la phase descriptive pour les personnes âgées de 80 ans et plus tend à s’estomper en considérant l’effet potentiel des autres facteurs. Ce résultat semble être principalement le fait de l’exclusion des personnes vivant dans des logements collectifs pour le modèle multidimensionnel en raison de l’utilisation des données de l’ENM. L’analyse descriptive avait d’ailleurs montré que le niveau de correspondance des personnes très âgées qui résident dans des logements privés demeure élevé.

Les déclarants qui ont fait remplir leur déclaration par un tiers selon la case 490 continuent d’afficher un niveau de correspondance plus faible et ce, malgré la prise en compte de l’effet de l’âge.

Les Inuits, qui montraient un niveau de correspondance légèrement plus bas que celui de la population sans identité autochtone, affichent maintenant un niveau significativement plus élevé. Le niveau de correspondance plus bas de cette population serait donc surtout le fait de ses caractéristiques particulières telles que sa structure par âge plus jeune et sa situation géographique dans le nord du pays. Comme ces caractéristiques sont aussi liées à un niveau plus faible de correspondance, leur prise en compte dans le modèle permet d’isoler l’effet d’avoir déclaré une identité inuit à l’ENM.

Les résultats de l’analyse de régression permettent de mieux mettre de l’avant les corrélations entre certaines caractéristiques familiales et la correspondance du code postal. En tenant compte des autres facteurs, les enfants d’une famille de recensementNote 35 sont plus susceptibles d’avoir le même code postal dans les deux sources. De plus, le niveau de correspondance du code postal est plus faible pour les personnes qui vivent en situation de monoparentalité. Ce résultat pourrait être le reflet de la situation parfois ambiguë des enfants en garde partagée à l’égard de leur lieu de résidence.

Fait notable, l’analyse descriptive avait révélé que les personnes qui vivent seules n’étaient que faiblement moins susceptibles d’avoir le même code postal au recensement et dans le T1FF que les ménages de 4 personnesNote 36. Cependant, cette situation change en tenant compte des autres caractéristiques de sorte que le fait de vivre seul est maintenant associé à un niveau de correspondance plus élevé. Ce résultat s’explique principalement par le fait que les personnes vivant seules sont non seulement plus mobiles, mais aussi plus susceptibles d’avoir été appariées lors de la dernière vague du couplage. La prise en compte de ces caractéristiques fait ressortir les liens réels entre la correspondance du code postal et la taille du ménage.

Certains effets régionaux sont associés au niveau de correspondance du code postal. Les personnes qui résident dans les territoires ainsi que dans les zones hors-RMR de la Colombie-Britannique affichent des niveaux de correspondance plus faibles que celles qui demeurent dans la RMR de Toronto.

Le type d’enregistrement du T1FF et la vague de couplage continuent d’être corrélés au niveau de correspondance du code postal malgré la prise en compte de l’effet d’autres facteurs. Les enfants et les conjoints imputés présentent un niveau de correspondance significativement plus bas que celui des déclarants vivants. Les informations géographiques des personnes imputées sont obtenues indirectement à partir de celles du déclarant auquel elles sont rattachéesNote 37. Ces renseignements sont donc un peu plus susceptibles de ne pas refléter le lieu de résidence réel de la personne imputée, par exemple dans le cas d’un enfant en garde partagée. Étant donné que la majorité des personnes imputées sont des enfants, la prise en compte de l’effet de l’âge permet de mieux rendre compte de l’association entre le niveau de correspondance du code postal et le type d’enregistrement. À titre d’exemple, les déclarants âgés de 18 ans affichent un taux de correspondance de 95,1 % comparativement à 91,2 % pour les personnes imputées du même âge.

Les individus jumelés lors de la cinquième vague du couplage continuent d’afficher un niveau de correspondance beaucoup plus bas que ceux appariés lors de la vague initiale. Ces résultats suggèrent donc que cette situation ne découle pas uniquement des caractéristiques particulières des personnes jumelées à cette vague. En conséquence, il est possible que la propension plus grande d’avoir un faux appariement dans cette vague constitue un élément d’explication de cette situation.

Finalement, si l’analyse de régression a éclairé plusieurs facteurs associés au niveau de correspondance du code postal, le niveau relativement faible de la statistique d’ajustement du modèle de Cox et SnellNote 38 (4,4 %) signale que ces caractéristiques n’expliquent qu’une petite part des différences dans les niveaux de correspondance du code postal. D’autres facteurs pourraient être associés à la correspondance du lieu de résidence. Le décalage des dates de référence des deux fichiers pourrait également contribuer de manière importante aux variations des niveaux de correspondance. Cependant, pour le moment, il n’est pas possible d’ajuster les données afin de tenir compte de ce décalage.

Conclusion

Les données fiscales sont de plus en plus exploitées dans la mesure de la population et de ses caractéristiques ainsi que pour éclairer différents enjeux démographiques et sociaux. Cette tendance soulève un certain nombre de défis, dont celui des différences dans le concept de lieu de résidence. Si le recensement dénombre la population à son lieu habituel de résidence, les données fiscales collectent l’adresse postale des déclarants. Cet enjeu a pu être examiné au moyen d’un couplage d’enregistrements entre les données du Recensement de 2011, de l’ENM et du T1FF de 2010.

Cette étude a tout d’abord révélé que 92,9 % des individus jumelés avaient le même code postal au recensement et dans les données fiscales du T1FF. Cette proportion grimpe jusqu’à plus de 99 % en considérant des échelons géographiques plus agrégés. Cependant, le niveau de correspondance fléchit, parfois de manière très importante, pour certaines franges de la population. Les personnes qui résident dans un logement collectif, les migrants, les jeunes adultes, les personnes très âgées et les personnes ayant fait remplir leur déclaration fiscale par un tiers (selon la case 490 de la déclaration fiscale) sont spécialement susceptibles d’afficher des niveaux de correspondance plus faibles. Il s’agit généralement de groupes démographiques pour lesquels la détermination du lieu de résidence est plus difficile. Ces personnes seraient alors plus susceptibles d’inscrire un lieu de résidence différent au recensement et dans les données fiscales, en large part en raison des différentes définitions de résidence des deux sources. La variété des caractéristiques associées à un niveau de correspondance plus faible témoigne aussi de la diversité des parcours de vie qui peuvent mener à une situation ambiguë à l’égard de l’établissement du lieu habituel de résidence et de l’adresse postale rapportée dans la déclaration fiscale.

Si les résultats de cette étude sont éclairants, ils soulèvent également plusieurs questions. Plusieurs déclarants font remplir leur rapport fiscal par un comptable ou un proche. Cette situation peut certainement influer sur la correspondance du lieu de résidence. En effet, si le préparateur n’a pas rempli la case 490, il n’est pas possible de déterminer si un déclarant a rempli lui-même sa déclaration fiscale ou non.

Le décalage entre les dates de référence des deux sources peut expliquer une part appréciable des variations des niveaux de correspondance pour certains groupes, particulièrement ceux dont les caractéristiques sont associées à la mobilité. Il n’est cependant pas possible d’isoler l’effet du décalage pour le moment. De plus, plusieurs caractéristiques susceptibles d’être associées à un niveau de correspondance plus faible du lieu de résidence ne peuvent pas être observées directement au moyen des données utilisées dans cette étude. Ces caractéristiques comprennent notamment les étudiants postsecondaires qui alternent entre le lieu de leurs études et le domicile familial, les enfants en garde partagée, la population transitoireNote 39 et les individus qui viennent de se séparer ou de divorcer.

L’une des principales utilisations des données fiscales en démographie est pour l’estimation de la migration interne. Ce phénomène démographique est défini comme un changement du lieu habituel de résidence de sorte qu’une mesure rigoureuse de la migration s’appuie sur une bonne mesure du lieu de résidence. Les niveaux de correspondance calculés dans cette étude, particulièrement pour les personnes ayant déménagé selon l’ENM, mettent en exergue certaines limites des données fiscales pour la mesure de la migration. Les données fiscales seraient un peu moins appropriées pour mesurer la migration de groupes très mobiles comme les jeunes adultes. En ce sens, il serait très pertinent de vérifier dans quelle mesure les données fiscales permettent le calcul d’estimations précises de la migration en examinant la correspondance de la migration au moyen du couplage d’enregistrements exploité ici.

Enfin, de manière plus générale, les enjeux en matière de lieu de résidence reflètent la diversité croissante des trajectoires sociales. Si des phénomènes sociaux tels que la garde partagée des enfants et la hausse de la population qui réside dans un logement collectif provoquée par le vieillissement démographique tendent à être relativement récents, ils devraient s’inscrire durablement dans la société canadienne du 21e siècle. Conjugués à l’utilisation croissante des données administratives en démographie, ces changements motiveront vraisemblablement la tenue d’exercices de confrontation de données comme celui présenté ici. De telles études permettront non seulement de mieux comprendre les usages possibles d’un nombre croissant de fichiers disponibles, mais aussi de mieux apprécier les dynamiques démographiques qui caractérisent la population canadienne.

Annexe

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