Documents démographiques
Couverture du Recensement de 2016 : niveau et tendances
par Julien Bérard-Chagnon et Marie-Noëlle Parent
Faits saillants
- Les taux de SDNR des recensements canadiens sont relativement bas et stables dans le temps;
- Malgré cela, le sous-dénombrement et le surdénombrement tendent à augmenter;
- Les taux de SDNR fluctuent, parfois
considérablement, en fonction des caractéristiques de la population :
- Les jeunes adultes, particulièrement les hommes, présentent des taux de SDNR spécialement élevés. Les personnes vivant dans les territoires, sur une réserve indienne, célibataires, séparées ou dont la langue maternelle est une langue autre que le français ou l’anglais montrent aussi des taux de SDNR plus élevés;
- Les taux canadiens de SDNR et les caractéristiques des populations plus difficiles à bien dénombrer s’apparentent à ce que l’on observe au niveau international.
Introduction
Les recensements constituent la pierre angulaire de la mesure démographique d’un pays. Les données censitaires jouent un rôle essentiel pour la planification de différents programmes publics et services à la population de même que pour la recherche scientifique. Bien que les recensements visent à brosser un portrait exhaustif de la population, en pratique, un dénombrement total est difficilement réalisable. La Commission Économique des Nations Unies pour l’Europe (CEE-ONU) rappelle d’ailleurs que : « ceux qui conçoivent et administrent le recensement ne doivent pas perdre de vue qu’il est impossible de parvenir à une couverture complète et une exactitude parfaite des données de recensement, quel que soit l’effort déployé » (CEE-ONU, 2015 : §366).
Les recensements canadiens présentent globalement un niveau de couverture très élevé comparativement à ceux conduits ailleurs dans le monde. Toutefois, certains segments de la population sont un peu moins bien couverts. Cette situation peut influer sur la qualité des données censitaires en les rendant légèrement moins représentatives de la population et en diminuant potentiellement la portée des études menées à partir de ces données. Il importe que les utilisateurs soient conscients de la nature et de l’ampleur des limites des données du recensement afin de bien interpréter les données, en particulier pour des analyses qui touchent plus précisément certains sous-groupes de la population.
Cette analyse examine le niveau de couverture du Recensement de 2016 pour différentes caractéristiques sociodémographiques. De plus, les résultats de 2016 sont mis en perspective en les confrontant à ceux des cinq recensements précédents. Le niveau et les tendances en matière de couverture sont aussi comparés avec ce qui est observé dans quelques pays sélectionnés.
Si certaines caractéristiques associées à la couverture sont connues, cette étude contribue notamment à accroître notre compréhension des mécanismes sous-jacents aux enjeux de couverture des recensements en présentant les résultats pour le recensement le plus récent et en brossant un portrait de l’évolution du phénomène pour plusieurs recensements.
Mise en contexte de la couverture des recensements
Les erreurs de couverture peuvent être divisées en deux catégories. Premièrement, le sous-dénombrement représente l’exclusion de personnes qui auraient dû être dénombrées. Deuxièmement, le surdénombrement réfère à l’inclusion de personnes à plusieurs reprises ou à l’inclusion de personnes qui n’auraient pas dû être dénombréesNote . Ces erreurs de couverture peuvent survenir pour différentes raisons comme une mauvaise interprétation des règles de résidence du recensement. Le sous-dénombrement net (SDNR) correspond à la différence entre le sous-dénombrement et le surdénombrement.
Statistique Canada évalue la couverture des recensements au moyen d’études de couverture depuis 1961 (Dolson, 2010). Les résultats des études de couverture sont publiés sur le site Internet de Statistique Canada environ 28 mois après chaque recensement et les rapports techniques sont publiés quelques mois plus tard. Ces rapports renseignent sur les méthodes utilisées pour estimer la couverture ainsi que sur le niveau des erreurs de couvertureNote .
Depuis le Recensement de 1961, le sous-dénombrement est estimé au moyen de la Contre-vérification des dossiers (CVD). Cette enquête s’appuie sur un échantillon représentatif de la population susceptible d’être dénombrée et qui est indépendant du recensement courant. Par la suite, les personnes échantillonnées qui ont été omises au recensement, mais qui auraient dû être dénombrées, sont identifiées au moyen de couplages d’enregistrements et d’opérations de collecte sur le terrain.
Pour sa part, le surdénombrement est évalué depuis le Recensement de 1991Note . Il a été estimé par différentes méthodes par le passé, mais il est estimé au moyen de l’Étude sur le surdénombrement du Recensement (ESR) depuis 2006. Pour l’ESR de 2016, le surdénombrement a été estimé en appariant la base de données des réponses du Recensement de 2016 à elle-même, suivi d’un appariement entre cette base et une liste de personnes susceptibles d’être dénombrées d’après des sources de données administratives.
Dans ce document, l’analyse s’appuie sur les données des recensements de 1991 à 2016, soient les recensements pour lesquels des estimations du sous-dénombrement et du surdénombrement sont disponibles. Le SDNR est exprimé sous la forme de taux. Ces taux sont obtenus en divisant le SDNR par l’effectif censitaire rajusté pour la couverture. Une valeur positive signifie qu’un groupe donné est sous-dénombré tandis qu’une valeur négative représente un surdénombrement.
Il convient de mentionner deux éléments en lien avec l’analyse de la couverture des recensements pour cette étude. Tout d’abord, les méthodologies utilisées pour réaliser les recensements et mesurer la couverture évoluent à chaque recensement. Ces changements peuvent avoir un effet sur les estimations de la couverture des recensements et les comparaisons dans le temps. Ensuite, du fait que les études de couverture sont des enquêtes basées sur un échantillon, l’erreur-type donne une idée de la précision des estimations obtenues. Des intervalles de confiance au niveau de 95 % sont présentés pour la majorité des graphiques de cet article.
Bien que les taux de SDNR demeurent relativement stables au fil du temps, le sous-dénombrement et le surdénombrement augmentent
Le graphique suivant rend compte de l’évolution du SDNR au cours des 25 dernières années au niveau canadien.
Tableau de données du graphique 1
Couverture | 1991 | 1996 | 2001 | 2006 | 2011 | 2016 |
---|---|---|---|---|---|---|
pourcentage | ||||||
Taux | ||||||
Sous-dénombrement net | 2,87 | 2,45 | 2,99 | 2,67 | 2,22 | 2,36 |
Sous-dénombrement | 3,43 | 3,18 | 3,95 | 4,26 | 4,07 | 4,32 |
Surdénombrement | 0,56 | 0,74 | 0,96 | 1,59 | 1,85 | 1,96 |
Marge d'erreur | ||||||
Sous-dénombrement net | 0,25 | 0,20 | 0,27 | 0,33 | 0,31 | 0,24 |
Sous-dénombrement | 0,24 | 0,18 | 0,25 | 0,33 | 0,31 | 0,22 |
Surdénombrement | 0,08 | 0,08 | 0,10 | 0,02 | 0,04 | 0,08 |
Note : Les intervalles de confiance sont calculés au niveau de confiance de 95 %. Source : Statistique Canada, Études de couverture du recensement. |
Le SDNR du Recensement de 2016 est estimé à 2,36 % ou environ 850 000 personnes. Il est relativement constant d’un recensement à l’autre depuis les 25 dernières années, variant d’un minimum de 2,22 % en 2011 à un maximum de 2,99 % en 2001. Le SDNR tend toutefois à diminuer depuis 2001. Les niveaux de SDNR de 2011 et 2016 sont statistiquement significativement inférieurs à celui de 2001.
Bien que le taux de SDNR ait globalement peu évolué au cours des six derniers recensements, les taux de sous-dénombrement et de surdénombrement ont augmenté. Entre 1991 et 2016, le sous-dénombrement a augmenté de 0,89 point de pourcentage, passant de 3,43 % à 4,32 %. Cette hausse est significative sur le plan statistique. De son côté, le surdénombrement a augmenté de façon un peu plus marquée, allant de 0,56 % en 1991 à 1,96 % en 2016, soit une hausse de 1,40 point de pourcentage. Cette augmentation est aussi significative sur le plan statistique.
Deux facteurs peuvent expliquer ces trajectoires. Premièrement, les méthodes de collecte des recensements et les méthodes pour en évaluer la couverture évoluent dans le temps. Ainsi, l’introduction de l’envoi postal de questionnaires censitaires pour certains logements en 2006 a pu influer sur la couverture dans ces zones.
Deuxièmement, plusieurs changements dans la composition démographique de la population canadienne peuvent également contribuer à accroître les erreurs de couverture. Les immigrants récents et les résidents non permanents (RNP) sont deux groupes démographiques en forte croissance qui présentent des taux d’omission au recensement spécialement élevés (Bérard-Chagnon et coll., 2019). L’émergence de ces groupes peut contribuer à l’accroissement du sous-dénombrement car les personnes omises sont un des éléments qui entrent dans le calcul du sous-dénombrement. D’un autre côté, la hausse du nombre d’enfants vivant en garde partagée notée depuis plusieurs années peut influer sur le surdénombrement, car ces enfants sont parfois recensés par mégarde dans deux ménages différents. En fait, près du tiers des cas de surdénombrement du Recensement de 2011 trouvés dans des ménages non identiques étaient liés aux enfants de parents dans des ménages séparés (Statistique Canada, 2015).
Les taux de SDNR sont généralement plus élevés dans les territoires et plus faibles au Québec et dans l’Atlantique
De façon générale, les taux de SDNR fluctuent selon la province ou le territoire. Afin de mieux visualiser la situation, les graphiques suivants sont présentés en quatre parties : les provinces de l’Atlantique, le Québec et l’Ontario, les provinces de l’Ouest et les territoires.
Tableau de données du graphique 2
Province ou territoire | 1991 | 1996 | 2001 | 2006 | 2011 | 2016 |
---|---|---|---|---|---|---|
pourcentage | ||||||
Taux | ||||||
T.-N.-L. | 1,99 | 1,68 | 1,80 | 0,99 | 1,94 | 1,85 |
Î.-P.-É. | 0,93 | 0,85 | 0,97 | 1,38 | 2,36 | 2,37 |
N.-É. | 1,89 | 2,24 | 2,63 | 2,62 | 2,32 | 1,89 |
N.-B. | 3,25 | 1,89 | 2,68 | 2,15 | 0,52 | 2,06 |
Qc | 2,61 | 1,61 | 1,90 | 0,80 | 0,92 | 0,43 |
Ont. | 3,64 | 2,73 | 3,68 | 3,69 | 2,80 | 2,76 |
Man. | 1,86 | 1,67 | 2,69 | 2,90 | 1,76 | 2,43 |
Sask. | 1,80 | 2,75 | 2,12 | 2,28 | 2,78 | 3,07 |
Alb. | 2,00 | 2,40 | 2,29 | 3,27 | 3,41 | 2,77 |
C.-B. | 2,73 | 3,68 | 4,04 | 2,87 | 2,03 | 4,07 |
Yn | 3,83 | 3,22 | 4,73 | 5,61 | 3,85 | 6,20 |
T.N.-O. | 5,44 | 5,22 | 8,11 | 3,76 | 4,55 | 6,57 |
Nt | 0,00 | 3,29 | 4,49 | 4,11 | 6,22 | 2,52 |
Marge d'erreur | ||||||
T.-N.-L. | 0,61 | 0,61 | 0,65 | 1,06 | 1,06 | 0,73 |
Î.-P.-É. | 0,53 | 0,63 | 1,10 | 1,02 | 1,23 | 1,14 |
N.-É. | 0,73 | 0,53 | 0,86 | 1,04 | 1,08 | 0,63 |
N.-B. | 0,84 | 0,61 | 0,90 | 0,84 | 0,86 | 0,71 |
Qc | 0,41 | 0,39 | 0,55 | 0,63 | 0,57 | 0,49 |
Ont. | 0,57 | 0,37 | 0,53 | 0,67 | 0,63 | 0,45 |
Man. | 0,74 | 0,67 | 0,90 | 1,10 | 0,96 | 0,71 |
Sask. | 0,65 | 0,67 | 0,82 | 0,98 | 1,14 | 0,78 |
Alb. | 0,55 | 0,53 | 0,71 | 0,96 | 0,90 | 0,61 |
C.-B. | 0,51 | 0,49 | 0,73 | 0,78 | 0,84 | 0,65 |
Yn | 1,14 | 1,00 | 2,31 | 1,25 | 1,63 | 0,92 |
T.N.-O. | 1,12 | 1,37 | 1,61 | 1,12 | 1,39 | 1,06 |
Nt | 0,00 | 1,33 | 2,74 | 1,16 | 3,29 | 1,20 |
Notes : Les intervalles de confiance sont calculés au niveau de confiance de 95 %. L’échelle de la section sur les territoires diffère de celle des provinces en raison des niveaux de SDNR plus élevés. Les données pour le Nunavut ne sont pas disponibles pour 1991. Source : Statistique Canada, Études de couverture du recensement. |
En 2016, le Yukon et les Territoires du Nord-Ouest avaient des taux de SDNR supérieurs à 6 %, des sommets parmi les provinces et les territoires. Il est généralement plus difficile de bien dénombrer la population des territoires, car elle vit dans des régions plus éloignées où les opérations de collecte sont confrontées à différents défis supplémentaires. Du côté des provinces, la Colombie-Britannique affichait le taux de SDNR le plus élevé (4,07 %) tandis que le Québec montrait le taux de SDNR le plus faible (0,43 %).
L’examen des tendances depuis 1991 révèle certains éléments notables.
Depuis le Recensement de 1991, les provinces de l’Atlantique et le Québec affichent typiquement des taux de SDNR plus bas et les territoires ont généralement des taux plus élevés. Parmi les provinces, la Colombie-Britannique affiche habituellement les taux de SDNR les plus élevés.
Le Nouveau-Brunswick a connu une baisse du taux de SDNR en 2011, lequel était estimé à 0,52 %. Toutefois, le taux a augmenté en 2016 pour se situer à 2,06 %, soit le niveau généralement observé pour cette province depuis 1991. Ce résultat est surtout le fait du sous-dénombrement spécialement bas en 2011 (2,64 %) comparativement aux valeurs des autres recensements.
Les taux de SDNR de l’Île-du-Prince-Édouard affichent une légère tendance à la hausse depuis 1991. Les taux de cette province sont passés de moins de 1 % en 1991, 1996 et 2001 à 2,37 % en 2016. L’Île-du-Prince-Édouard affichait les taux les plus bas parmi l’ensemble des provinces lors des trois premiers recensements examinés. Toutefois, en raison de la taille de la population de cette province, les marges d’erreur tendent à être plus grandes de sorte qu’il est difficile de bien cerner la tendance.
Le Québec affiche des taux de SDNR particulièrement bas depuis 2006, ceux-ci étant inférieurs à 1 % pour chaque recensement. Cette province montre d’ailleurs les taux les plus bas parmi l’ensemble des provinces et des territoires en 2006 et en 2016. L’introduction de l’envoi des questionnaires du recensement par la poste en 2006 a pu favoriser une meilleure couverture pour le Québec étant donné qu’il y a une plus grande proportion d’envois postaux pour le dénombrement dans cette provinceNote .
Les taux de SDNR sont relativement uniformes pour les provinces de l’Ouest et tendent à être plus élevés que ceux de l’ensemble du pays. Depuis 1991, la Colombie-Britannique est d’ailleurs la seule province où le taux de SDNR a surpassé 4 %, une situation observée en 2001 et en 2016. Les taux plus élevés observés en Colombie-Britannique peuvent être en partie le reflet de la composition démographique de cette province. Plus du quart de la population de la Colombie-Britannique est immigrante. Comme il a été mentionné, les immigrants, surtout les immigrants récents, tendent à être plus susceptibles d’être omis.
Entre 1991 et 2016, les Territoires du Nord-Ouest ont affiché le taux de SDNR le plus élevé pour une province ou un territoire (8,11 % en 2001).
Les hommes affichent des taux de SDNR plus élevés que les femmes
Le graphique suivant montre la progression du taux de SDNR en fonction du sexe.
Tableau de données du graphique 3
Sexe | 1991 | 1996 | 2001 | 2006 | 2011 | 2016 |
---|---|---|---|---|---|---|
pourcentage | ||||||
Taux | ||||||
Hommes | 3,37 | 3,19 | 3,98 | 3,89 | 3,21 | 3,32 |
Femmes | 2,39 | 1,71 | 2,02 | 1,48 | 1,25 | 1,41 |
Marge d'erreur | ||||||
Hommes | 0,33 | 0,27 | 0,39 | 0,51 | 0,47 | 0,39 |
Femmes | 0,33 | 0,27 | 0,39 | 0,45 | 0,45 | 0,37 |
Note : Les intervalles de confiance sont calculés au niveau de confiance de 95 %. Source : Statistique Canada, Études de couverture du recensement. |
Les taux de SDNR des hommes sont significativement supérieurs sur le plan statistique à ceux des femmes pour tous les recensements examinés. Le taux de SDNR des hommes de 2016 était de 3,32 %, soit 1,91 point de pourcentage de plus que celui des femmes. Ce fossé est le fait du sous-dénombrement; celui des hommes étant plus élevé que celui des femmes (5,27 % contre 3,39 %).
Les personnes âgées de 20 à 34 ans présentent des taux de SDNR plus élevés
L’étude du SDNR des derniers recensements canadiens démontre que certains groupes d’âge sont plus difficiles à bien recenser que d’autres. Le graphique suivant examine la situation à l’échelle canadienne pour dix grands groupes d’âge.
Tableau de données du graphique 4
Groupe d'âge | 2006 | 2011 | 2016 |
---|---|---|---|
pourcentage | |||
Taux | |||
0 à 4 ans | 2,72 | 1,75 | 2,04 |
5 à 14 ans | 0,86 | -0,18 | -0,55 |
15 à 17 ans | -0,76 | 0,84 | 1,10 |
18 à 19 ans | 6,22 | 2,91 | 4,44 |
20 à 24 ans | 7,63 | 6,49 | 6,13 |
25 à 34 ans | 8,00 | 7,27 | 6,41 |
35 à 44 ans | 4,31 | 3,43 | 3,95 |
45 à 54 ans | 1,50 | 1,60 | 2,68 |
55 à 64 ans | -0,29 | -0,48 | 0,76 |
65 ans ou plus | -1,39 | -0,45 | -0,78 |
Marge d'erreur | |||
0 à 4 ans | 1,27 | 1,25 | 1,08 |
5 à 14 ans | 0,88 | 0,86 | 0,86 |
15 à 17 ans | 1,20 | 1,76 | 1,72 |
18 à 19 ans | 3,04 | 1,96 | 2,65 |
20 à 24 ans | 1,43 | 1,41 | 1,29 |
25 à 34 ans | 1,10 | 0,98 | 0,90 |
35 à 44 ans | 0,96 | 0,90 | 0,84 |
45 à 54 ans | 0,82 | 0,84 | 0,80 |
55 à 64 ans | 1,04 | 0,82 | 0,86 |
65 ans ou plus | 0,76 | 0,92 | 0,61 |
Notes : Les groupes d’âge utilisés avant 2006 n’étaient pas les mêmes. En conséquence, ils ne sont pas présentés ici. Toutefois, ils rendent compte de tendances similaires. Les intervalles de confiance sont calculés au niveau de confiance de 95 %. Source : Statistique Canada, Études de couverture du recensement. |
Les taux de SDNR sont plus élevés chez les personnes âgées de 20 à 34 ans. En 2016, les taux de SDNR de ces groupes d’âge étaient d’environ 6 %. Inversement, les enfants, surtout ceux âgés de 5 à 17 ans, et les personnes âgées de 55 ans et plus montrent des taux de SDNR moins élevés. En 2016, les personnes âgées de 5 à 14 ans et de 65 ans ou plus montraient d’ailleurs des taux de SDNR légèrement négatifs, ce qui signifie un surdénombrement net.
Les variations observées en fonction de l’âge émanent principalement de l’évolution du sous-dénombrement. En 2016, le sous-dénombrement atteignait un sommet de 9,64 % chez les personnes âgées de 20 à 24 ans tandis qu’il était estimé à moins de 1 % chez la population âgée de 65 ans ou plus. De manière générale, les jeunes adultes sont plus difficiles à bien dénombrer, car ils sont souvent dans une période de transition dans leur vie où se conjuguent mobilité résidentielle, entrée sur le marché du travail et accession aux études postsecondaires. Cette période favorise à la fois le sous-dénombrement et le surdénombrement (Burgess, 1988).
Les tendances pour le surdénombrement influent aussi sur les résultats observés selon le groupe d’âge. En 2016, le taux de surdénombrement culminait à 3,51 % chez la population âgée de 20 à 24 ans. Notons que le taux de surdénombrement des enfants âgés de 5 à 17 ans (3,49 %) est également relativement élevé. Ces résultats contribuent à expliquer les taux de SDNR plus bas pour ces groupes. Comme il a été mentionné précédemment, le surdénombrement plus élevé des enfants âgés de 5 à 17 ans s’explique surtout par certains enfants vivant en garde partagée qui sont dénombrés par leurs deux parents.
Fait notable, le fléchissement global des taux de SDNR observé entre 2006 et 2016 tend à être plus marqué chez les jeunes adultes. Ainsi, les taux de SDNR des personnes âgées de 25 à 34 ans sont passés de 8,00 % en 2006 à 6,41 % en 2016.
Les jeunes hommes présentent généralement des taux de SDNR plus élevés
Les taux de SDNR selon l’âge tendent à différer pour les hommes et les femmes. Le prochain graphique montre les tendances du SDNR pour quatre grands groupes d’âge.
Tableau de données du graphique 5
Groupe d'âge | 1996 | 2001 | 2006 | 2011 | 2016 |
---|---|---|---|---|---|
pourcentage | |||||
Taux | |||||
Hommes | |||||
0 à 19 ans | 1,38 | 2,07 | 1,83 | 0,96 | 0,68 |
20 à 29 ans | 7,67 | 10,34 | 9,83 | 7,85 | 8,40 |
30 à 44 ans | 4,46 | 6,05 | 7,55 | 6,12 | 5,95 |
45 ans ou plus | 1,71 | 1,41 | 0,94 | 1,50 | 1,85 |
Femmes | |||||
0 à 19 ans | 1,37 | 2,21 | 1,36 | 0,68 | 1,09 |
20 à 29 ans | 4,11 | 5,61 | 6,29 | 6,98 | 4,31 |
30 à 44 ans | 1,58 | 2,21 | 2,94 | 2,56 | 3,46 |
45 ans ou plus | 1,12 | 0,54 | -0,77 | -0,83 | -0,15 |
Marge d'erreur | |||||
Hommes | |||||
0 à 19 ans | 0,43 | 0,80 | 0,94 | 0,86 | 0,86 |
20 à 29 ans | 0,84 | 1,29 | 1,59 | 1,35 | 1,31 |
30 à 44 ans | 0,61 | 0,84 | 1,27 | 1,14 | 1,04 |
45 ans ou plus | 0,47 | 0,57 | 0,76 | 0,76 | 0,65 |
Femmes | |||||
0 à 19 ans | 0,51 | 0,92 | 0,90 | 0,92 | 0,94 |
20 à 29 ans | 1,02 | 1,18 | 1,33 | 1,41 | 1,20 |
30 à 44 ans | 0,49 | 0,71 | 1,04 | 0,96 | 0,90 |
45 ans ou plus | 0,41 | 0,55 | 0,65 | 0,65 | 0,57 |
Note : Les intervalles de confiance sont calculés au niveau de confiance de 95 %. Source : Statistique Canada, Études de couverture du recensement. |
Le principal constat qui émerge de l’examen de ce graphique est que les écarts entre hommes et femmes en matière de couverture sont plus importants chez les jeunes adultes. En 2016, les hommes âgés de 20 à 29 ans présentaient un taux de SDNR d’un peu plus de 8 %, soit près du double de celui des femmes du même groupe d’âge. Cet écart est significatif sur le plan statistique. Les différences selon le sexe diminuent ensuite pour les deux groupes d’âge suivants, mais demeurent statistiquement significatives. Les taux de SDNR des hommes âgés de 0 à 19 ans sont très rapprochés de ceux des femmes du même groupe d’âge. Les parents remplissent le formulaire censitaire pour leurs enfants de sorte qu’il est attendu que les différences selon le sexe soient faibles pour les enfants.
Les taux de SDNR sont plus élevés chez les personnes séparées ou célibataires
Le graphique suivant rapporte les taux de SDNR selon l’état matrimonial de fait. Notons qu’il est plus difficile de faire des comparaisons de l’évolution des taux de SDNR selon l’état matrimonial de fait puisque les regroupements ont changé au fil du temps dans les tableaux des études de couvertureNote . Toutefois, les regroupements étaient exactement les mêmes en 2011 et 2016, ce qui permet de faire quelques analyses.
Tableau de données du graphique 6
État matrimonial | 2011 | 2016 |
---|---|---|
pourcentage | ||
Taux | ||
Marié (et non séparé) | 0,12 | 0,51 |
Vivant en union libre | 1,20 | 2,06 |
Célibataire (jamais légalement marié) | 6,04 | 6,31 |
Séparé | 10,94 | 11,61 |
Divorcé | 4,18 | 1,54 |
Veuf | 0,65 | 0,69 |
Marge d'erreur | ||
Marié (et non séparé) | 0,41 | 0,39 |
Vivant en union libre | 1,00 | 0,88 |
Célibataire (jamais légalement marié) | 0,74 | 0,65 |
Séparé | 3,47 | 3,33 |
Divorcé | 2,31 | 1,39 |
Veuf | 1,65 | 1,63 |
Note : Les intervalles de confiance sont calculés au niveau de confiance de 95 %. Source : Statistique Canada, Études de couverture du recensement. |
Les taux de SDNR des personnes séparées surpassaient 10 % en 2011 et en 2016. Ils sont plus élevés que ceux des autres états matrimoniaux; les écarts étant significatifs sur le plan statistique. Les personnes célibataires présentent aussi des taux plus élevés, lesquels gravitent autour de 6 % pour les deux recensements examinés. À l’autre bout du spectre, les personnes mariées, vivant en union libre ou veuves présentent les taux les plus faibles. Les taux de SDNR de ces trois états matrimoniaux sont inférieurs à 2 %. Notons que le taux de SDNR des personnes divorcées a connu une certaine baisse entre 2011 et 2016, bien que celle-ci ne soit pas statistiquement significative.
Fait notable, selon les données de 2016, les hommes séparés montrent un taux de SDNR presque trois fois plus élevé que celui des femmes (17,65 % contre 6,40 %). L’écart entre les hommes et les femmes est également important pour la population divorcée; les hommes affichant un taux de SDNR de 4,81 % comparativement à -0,76 % pour les femmes.
Les personnes séparées et célibataires sont habituellement plus jeunes et plus mobiles, deux facteurs associés à des niveaux de SDNR plus élevés. Inversement, les personnes mariées ou vivants en union libre sont typiquement moins mobiles et dans une période plus stable de leur vie. Le fait d’être en couple a aussi comme effet qu’il y a davantage de personnes qui peuvent remplir le questionnaire du recensement au sein du ménage. Les personnes veuves sont généralement plus âgées, un corrélat d’un niveau de SDNR plus faible.
Les personnes dont la langue maternelle n’est ni le français ni l’anglais ont des taux de SDNR plus élevés
Le graphique suivant rend compte des trajectoires du taux de SDNR en fonction de la langue maternelle. Il est important de noter que certains répondants indiquent plus d’une langue maternelle au recensement. Cette situation concernait moins de 3 % de la population dénombrée en 2016. Comme il s’agit d’effectifs relativement petits et par souci de comparabilité dans le temps, seules les catégories principales de réponses uniques (anglais, français et autre langue) sont discutées dans cette sectionNote .
Tableau de données du graphique 7
Langue maternelle | 1991 | 1996 | 2001 | 2006 | 2011 | 2016 |
---|---|---|---|---|---|---|
pourcentage | ||||||
Taux | ||||||
Anglais | 2,49 | 2,18 | 2,36 | 2,31 | 1,95 | 1,79 |
Français | 2,48 | 1,67 | 1,84 | 0,52 | -0,04 | 0,04 |
Autre langue maternelle | 4,85 | 5,17 | 7,70 | 6,89 | 4,06 | 5,88 |
Marge d'erreur | ||||||
Anglais | 0,39 | 0,24 | 0,33 | 0,43 | 0,43 | 0,33 |
Français | 0,45 | 0,39 | 0,57 | 0,63 | 0,57 | 0,53 |
Autre langue maternelle | 0,69 | 0,67 | 0,92 | 1,02 | 0,84 | 0,69 |
Note : Les intervalles de confiance sont calculés au niveau de confiance de 95 %. Source : Statistique Canada, Études de couverture du recensement. |
Les Canadiens qui indiquent une langue maternelle autre que le français ou l’anglais affichent des taux de SDNR toujours significativement plus élevés sur le plan statistique que le reste de la population. En 2016, le taux de SDNR de ce groupe était de presque 6 % comparativement à 1,79 % chez la population de langue maternelle anglaise et 0,04 % chez la population dont le français est la langue maternelle.
De prime abord, la langue à elle seule constitue un obstacle majeur pour être bien dénombré au recensement, principalement si la personne n’a pas appris une des deux langues officielles du CanadaNote . De plus, une partie de la population allophone est formée d’immigrants récemment établis et de RNP. Or, comme il a été souligné précédemment, les immigrants récents et les RNP sont plus susceptibles d’être omis.
Fait notable, les taux de SDNR de la population de langue maternelle française sont particulièrement bas lors des trois derniers recensements. Les résultats de ce groupe se démarquent de façon statistiquement significative de ceux des personnes de langue maternelle anglaise depuis 2006. La majorité des personnes dont le français est la langue maternelle résident au Québec de sorte que l’effet observé ici peut être partiellement le fait de la baisse des taux de SDNR observée dans cette province depuis 2006.
Les taux de SDNR tendent à être un peu plus élevés dans les régions métropolitaines de recensement et dans les réserves indiennes
Les résultats précédents ont mis en lumière les variations des taux de SDNR d’une province ou d’un territoire à l’autre. Des écarts sont également présents pour les régions infraprovinciales. Le graphique suivant montre l’évolution des taux de SDNR pour les régions métropolitaines de recensement (RMR)Note , les régions hors des RMR, les trois RMR les plus populeuses (Montréal, Toronto et Vancouver)Note et les réserves indiennes.
Tableau de données du graphique 8
Aire géographique | 1991 | 1996 | 2001 | 2006 | 2011 | 2016 |
---|---|---|---|---|---|---|
pourcentage | ||||||
Taux | ||||||
RMR | 2,89 | 2,59 | 3,15 | 2,87 | 2,09 | 2,45 |
Hors-RMR | 2,96 | 2,21 | 2,70 | 2,25 | 2,50 | 2,15 |
Montréal | 2,40 | 1,77 | 1,93 | 1,29 | 1,10 | 1,08 |
Toronto | 4,03 | 3,39 | 5,17 | 4,94 | 3,72 | 4,25 |
Vancouver | 2,34 | 3,93 | 3,86 | 3,70 | 1,97 | 4,31 |
Réserves indiennes | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | 10,58 | 2,80 | 7,00 |
Marge d'erreur | ||||||
RMR | 0,39 | 0,25 | 0,37 | 0,43 | 0,39 | 0,29 |
Hors-RMR | 0,31 | 0,27 | 0,43 | 0,57 | 0,57 | 0,55 |
Montréal | 0,51 | 0,57 | 0,84 | 0,90 | 0,82 | 0,80 |
Toronto | 1,02 | 0,76 | 0,92 | 1,10 | 1,04 | 0,82 |
Vancouver | 0,67 | 0,73 | 1,08 | 1,16 | 1,22 | 1,04 |
Réserves indiennes | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | 3,51 | 3,23 | 2,74 |
.. indisponible pour une période de référence précise Notes : Les intervalles de confiance sont calculés au niveau de confiance de 95 %. Les résultats présentés ici ne tiennent pas compte que les frontières des RMR évoluent dans le temps. Les résultats pour les réserves indiennes présentés ici ne sont disponibles qu’à partir de 2006 et excluent les réserves qui étaient partiellement dénombrées lors du recensement précédent, lesquelles ne sont pas couvertes par les études de couverture. Source : Statistique Canada, Études de couverture du recensement. |
De manière générale, les taux de SDNR tendent à être légèrement plus élevés dans les RMR que dans les zones hors des RMR. Toutefois, ces différences, présentes à tous les cycles sauf en 2011, ne sont pas significatives sur le plan statistique. Ce résultat est principalement le fait d’un sous-dénombrement un peu plus élevé dans les RMR.
Montréal affiche les taux de SDNR les plus bas parmi les trois RMR les plus populeuses au pays. En 2016, le taux de SDNR de cette RMR était de 1,08 % comparativement à plus de 4 % pour Toronto et Vancouver. L’écart entre les trois RMR émane principalement du sous-dénombrement, lequel est plus élevé à Toronto et Vancouver. Ces résultats sont principalement le reflet des différences dans les méthodes de collecte du recensement mentionnées précédemment et de la composition démographique des trois RMR.
Les réserves indiennes présentent des taux de SDNR considérablement plus élevés que la moyenne nationale. Le taux de SDNR des réserves surpassait 10 % en 2006. Fait notable, le taux de SDNR des réserves était estimé à 2,80 % en 2011, un taux beaucoup plus bas que ceux de 2006 et 2016. Cet écart provient surtout de certaines étapes de la collecte qui ont été réalisées différemment en 2011Note .
Les taux de SDNR canadiens sont globalement similaires à ceux observés dans d’autres pays
Compte tenu de l’importance stratégique des données du recensement pour un pays, la plupart des pays qui effectuent des recensements traditionnelsNote prennent des mesures pour tenter d’en évaluer la couverture (CEE-ONU, 2015 : §370). Cette section a pour objectif d’examiner les tendances globales et de tenter de faire des inférences afin de situer le niveau général de SDNR des recensements canadiens dans un contexte international. Toutefois, il faut faire preuve de prudence lors de l’analyse de l’évolution de la couverture des recensements de plusieurs pays. En effet, le contexte national ainsi que les méthodes pour mener et évaluer les recensements varient, et ce, parfois de manière importante d’un pays à l’autre (Kerr, 1998).
Le graphique suivant montre les taux nationaux de SDNR au cours des derniers recensements pour l’Australie, les États-Unis, la Nouvelle-Zélande, le Royaume-Uni et le Canada. Ces pays possèdent un système statistique qui est assez similaire à celui du Canada.
L’Australie, la Nouvelle-Zélande et le Royaume-Uni estiment la couverture de leurs recensements au moyen d’un Post Enumeration Survey (PES). Il s’agit d’une enquête qui vise à obtenir un compte de la population qui aurait dû être dénombrée et qui est généralement faite quelques semaines après le recensement. Les États-Unis utilisent deux approches pour estimer la couverture de leurs recensements : un PES et le Demographic Analysis (DA). Le DA est une approche démographique pour reconstruire la population fondée sur l’utilisation de plusieurs sources de données comme les données de l’état civil. Le DA est indépendant du recensement auquel il est confronté.
Tableau de données du graphique 9
Pays | 1991 | 1996 | 2001 | 2006 | 2011 | 2016 |
---|---|---|---|---|---|---|
pourcentage | ||||||
Australie | 1,80 | 1,60 | 1,80 | 2,70 | 1,70 | 1,00 |
États-Unis (PES) | 1,61 | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | -0,49 | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | -0,01 | Note ..: indisponible pour une période de référence précise |
États-Unis (DA) | 1,65 | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | 0,12 | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | -0,13 | Note ..: indisponible pour une période de référence précise |
Nouvelle-Zélande | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | 1,60 | 2,20 | 2,00 | 2,40 | Note ..: indisponible pour une période de référence précise |
Royaume-Uni | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | 5,72 | Note ..: indisponible pour une période de référence précise | 5,50 | Note ..: indisponible pour une période de référence précise |
Canada | 2,87 | 2,45 | 2,99 | 2,67 | 2,22 | 2,36 |
.. indisponible pour une période de référence précise Note : Les recensements de la Nouvelle-Zélande illustrés ici ont été respectivement menés en 1996, 2001, 2006 et 2013 tandis que ceux des États-Unis l'ont été en 1990, 2000 et 2010. Sources : Australian Bureau of Statistics (2018) (Australie), Hogan et coll. (2013) (États-Unis), Statistics New Zealand (2014) (Nouvelle-Zélande), Office for National Statistics (2012; 2013) (Royaume-Uni), Statistique Canada, Études de couverture du recensement (Canada). |
Les taux de SDNR australiens sont un peu plus bas que ceux du Canada. La différence est un peu plus importante pour 2016 alors que le recensement australien de 2016 affiche un taux de SDNR de 1,0 % comparativement à 2,36 % pour le Canada. Les taux de SDNR des recensements de la Nouvelle-Zélande tendent à se situer entre ceux de l’Australie et du Canada.
Les recensements du Royaume-Uni présentent les taux de SDNR les plus élevés des pays examinés ici; ceux-ci surpassaient 5 % en 2001 et en 2011. Le sous-dénombrement est notamment plus élevé dans les recensements du Royaume-Uni. À titre d’exemple, en 2011, le taux de sous-dénombrement du recensement du Royaume-Uni était estimé à 6,1 % comparativement à 4,07 % au Canada (Office for National Statistics, 2013).
Fait notable, les taux de SDNR sont plus bas, voire même négatifs, aux États-Unis en 2000 et en 2010, et ce, selon les deux approches utilisées. Cette situation peut être le fait du surdénombrement plus élevé des recensements américains, lequel atteignait 2,8 % en 2010 (Hogan et coll., 2013). Ce surdénombrement compense le sous-dénombrement de sorte à donner un SDNR très rapproché de zéro. Rappelons que le surdénombrement des recensements canadiens est inférieur à 2 %.
Les caractéristiques des populations qui tendent à être moins bien couvertes par les recensements de ces pays sont similaires à celles qui sont observées au Canada.
Les jeunes adultes, en particulier les hommes, sont aussi moins bien couverts par les recensements de l’Australie et de la Nouvelle-Zélande (Australian Bureau of Statistics, 2018; Statistics New Zealand, 2014).
L’origine ethnique est aussi corrélée à la couverture des recensements des autres pays. Aux États-Unis, les personnes de race noire, les Hispaniques, les Indiens d’Amérique ainsi que les autochtones de l’Alaska montrent des taux de SDNR plus élevés (Hogan et coll., 2013). Une situation similaire prévaut en Nouvelle-Zélande pour les Maoris et en Australie pour les autochtones.
Une étude internationale réalisée à la fin des années 1990 a également mis en lumière d’autres caractéristiques reliées à la couverture des recensements (Simpson et Middleton, 1998). Les hommes célibataires et divorcés, les immigrants récents, et les personnes faisant partie de minorités ethniques sont moins bien couverts dans les recensements de différents pays. Ces résultats correspondent généralement aux groupes où le SDNR est plus élevé au Canada.
Fait notable, la couverture des recensements américains diffère de celle des recensements canadiens pour les jeunes enfants. Aux États-Unis, le DA signale un taux de SDNR relativement important des jeunes enfants (O’Hare, 2017). Au Canada, le taux de SDNR des jeunes enfants est rapproché de celui de l’ensemble de la population. Une revue des études sur ce sujet suggère que le SDNR plus élevé des jeunes enfants aux États-Unis provient surtout d’enfants de jeunes mères, d’erreurs de dénombrement lorsque les enfants ne sont pas liés aux répondants et d’enfants vivant dans des logements plus difficiles à bien dénombrer (O’Hare et coll., 2019).
Conclusion
Cet article visait à examiner le niveau et les tendances de la couverture des recensements canadiens. Les taux de SDNR sont relativement bas et stables dans le temps. Malgré cela, le sous-dénombrement et le surdénombrement tendent à augmenter. Cela peut être dû aux changements apportés aux méthodes de collecte du recensement, à celles utilisées pour en estimer la couverture et aux changements démographiques de la population canadienne.
La couverture fluctue, parfois considérablement, en fonction des caractéristiques de la population. Les jeunes adultes, particulièrement les hommes, présentent des taux de SDNR plus élevés. La population vivant dans les territoires, sur une réserve indienne, célibataire, séparée ou dont la langue maternelle est une langue autre que le français ou l’anglais montre aussi des taux de SDNR plus élevés. Les taux canadiens de SDNR et les caractéristiques des populations plus difficiles à bien dénombrer s’apparentent à ce que l’on observe au niveau international.
Ces résultats rappellent qu’il faut utiliser les données des recensements avec une certaine prudence. O’Hare (2019) signale qu’un taux de SDNR relativement faible peut masquer un sous-dénombrement ou un surdénombrement non négligeable ainsi que des différences importantes entre différents groupes démographiques. De plus, les erreurs de couverture ne sont pas calculées pour toutes les caractéristiques disponibles dans les recensements de sorte que la couverture pour certains groupes susceptibles d’être moins bien couverts, comme les personnes moins scolarisées ou dont les revenus sont plus faibles, n’est pas bien connue.
Les populations plus difficiles à recenser font souvent face à des barrières physiques, économiques, sociales et culturelles. Si obtenir une couverture parfaite n’est pas un but atteignable en pratique, une agence statistique peut prendre différentes mesures avant et pendant la collecte pour réduire les erreurs de couverture et après la collecte pour mesurer le phénomène et en avertir les utilisateurs. Cet article s’inscrit dans cette stratégie.
Les résultats de cette étude réaffirment la complexité des mécanismes sous-jacents aux erreurs de couverture. Les facteurs associés au sous-dénombrement ne sont pas toujours les mêmes que ceux liés au surdénombrement. Ces deux phénomènes sont aussi en augmentation. En conséquence, un examen plus approfondi des facteurs associés au sous-dénombrement et au surdénombrement est une piste de recherche pertinente pour mieux comprendre les causes et l’évolution du SDNR.
En terminant, de plus en plus d’agences statistiques nationales se penchent sur la possibilité d’utiliser d’autres approches que celle de conduire un recensement traditionnel (CEE-ONU, 2015 : §57). Une avenue potentiellement intéressante est d’utiliser des données administratives pour appuyer ou remplacer certaines opérations liées au recensement. Statistique Canada explore aussi cette approche en exploitant différentes sources comme les données fiscales et les dossiers de l’état civil (Statistique Canada, 2017). Les activités de recherche menées jusqu’à maintenant ont démontré que la couverture des données administratives est très élevée, parfois même supérieure à celle des recensements actuels, au niveau des provinces et des territoires. Toutefois, leur utilisation pose plusieurs défis pour les échelons géographiques plus détaillés et pour certaines sous-populations d’intérêt. L’utilisation accrue de données administratives dans les recensements peut aussi avoir un effet sur les études de couverture, lesquelles s’appuient sur les mêmes donnéesNote . Il sera intéressant de voir comment ces différents facteurs pourront être conciliés pour maintenir, voire même accroître, le niveau de couverture des recensements canadiens et la qualité de la mesure de la couverture au cours des prochaines décennies.
Bibliographie
Australian Bureau of Statistics. 2018. Census of Population and Housing: Details of Overcount and Undercount, Australia, 2016. Catalogue no 2940.0.
Bérard-Chagnon, Julien, Stacey Hallman et Geneviève Caron. 2019. « Les immigrants récents et les résidents non permanents omis au Recensement de 2011 ». Série thématique sur l’ethnicité, la langue et l’immigration. 22 mai 2019. No 89-657-X2019 au catalogue de Statistique Canada. 34 pages.
Burgess, Richard. 1988. « Evaluation of Reverse Record Check Estimates of Undercoverage in the Canadian Census of Population ». Survey Methodology. Vol. 14, no 2. Pages 137-156.
CEE-ONU. 2015. Recommandations de la Conférence des statisticiens européens pour les recensements de la population et des habitations de 2020. 279 pages.
Dolson, Dave. 2010. « Census Coverage Studies in Canada: A History with Emphasis on the 2011 Census ». JSM Proceedings 2010. Pages 441-455.
Hogan, Howard, Patrick J. Cantwell, Jason Devine, Vincent T. Mule et Victoria Velkoff. 2013. « Quality and the 2010 Census ». Population Research and Policy Review. Octobre 2013. Vol. 32, no 5. Pages 637-662.
Kerr, Don. 1998. « Une revue des méthodes d’estimation du sous-dénombrement net du recensement au Canada, aux États-Unis, Grande-Bretagne et en Australie ». Documents démographiques. No 5. Mars 1998. No 91F0015M au catalogue de Statistique Canada. 44 pages.
O’Hare, William P. 2017. « An International Perspective on the Undercount of Young Children in the U.S. Census ». Statistical Journal of the IAOS. Vol. 33, no 2. 12 mai 2017. Pages 289-304
O’Hare, William P. 2019. « Differential Undercounts in the U.S. Census. Who is Missed? ». Springer Briefs in Population Studies. ISBN 978-3-030-10973-8. 167 pages.
O’Hare, William P., Deborah Griffin et Scott Konicki. 2019. « Investigating the 2010 Undercount of Young Children – Summary of Recent Research ». 2020 Census Final Analysis Reports. United States Census Bureau. 14 février 2019. 26 pages.
Office for National Statistics. 2012. « Overcount Estimation and Adjustment ». 2011 Census: Methods and Quality Report. Juillet 2012. 26 pages.
Office for National Statistics. 2013. 2011 Census Statistics for England and Wales: March 2011 QMI. 16 mai 2013. 17 pages.
Simpson, Stephen et Elizabeth Middleton. 1998. « Who is Missed by a National Census? A Review of Empirical Results from Australia, Britain, Canada and the USA? ». CCSRE Working Paper. No 2. Juin 1997.
Statistics New Zealand. 2014. Coverage in the 2013 Census Based on the New Zealand 2013 Post-Enumeration Survey. 52 pages.
Statistique Canada. 1994. « Couverture ». Rapports techniques du Recensement de 1991. No 92-341-X au catalogue. 66 pages.
Statistique Canada. 1999.« Couverture ». Rapports techniques du Recensement de 1996. Décembre 1999. No 92-370-X au catalogue. 75 pages.
Statistique Canada. 2004. « Couverture ». Rapport technique du Recensement de 2001. No 92-394-X au catalogue. 91 pages.
Statistique Canada. 2010. « Couverture ». Rapport technique du Recensement de 2006. Mars 2010. No 92-567-X au catalogue. 140 pages.
Statistique Canada. 2015. « Couverture ». Rapport technique du recensement. Recensement de la population, 2011. No 98-303-X au catalogue. 163 pages.
Statistique Canada. 2016. Méthodes d’estimation de la population et des familles à Statistique Canada. 3 mars 2016. No 91-528-X au catalogue. 105 pages.
Statistique Canada. 2017 « Recherche d’une nouvelle approche de recensement ». Mises à jour du Projet de transformation du Programme du recensement. 11 août 2017. No 98-506 au catalogue. 5 pages.
Statistique Canada. 2019a. Rapport technique sur les peuples autochtones. Recensement de la population, 2016. 15 mars 2019. No 98-307-X au catalogue. 23 pages.
Statistique Canada. 2019b. Rapport technique sur la couverture. Recensement de la population, 2016. 13 novembre 2019. No 98-303-X au catalogue. 119 pages.
- Date de modification :