1.0 Description

La série d'enquêtes intitulée « Portrait de la société canadienne (PSC) » est une nouvelle initiative de Statistique Canada. Au moyen d'un panel en ligne fondé sur une approche probabiliste, cette initiative consiste à mener quatre courtes enquêtes en ligne auprès du même groupe de participants sur une période d'un an. Il s'agit, pour l'instant, d'un projet expérimental qui s'inscrit dans un effort plus vaste visant à moderniser nos méthodes et activités de collecte de données. L'objectif est de recueillir des renseignements importants sur la société canadienne de façon plus efficace, plus rapide et moins coûteuse comparativement aux méthodes d'enquête traditionnelles. Nous serons en mesure de mettre à l'essai cette méthode de collecte de données et de la peaufiner au fil du temps.

La nature expérimentale de ce projet et son degré élevé de non-réponse ont une incidence sur les estimations pouvant être produites à l'aide du panel en ligne. Les poids d'enquête ont été ajustés pour réduire le biais potentiel qui pourrait survenir en raison de la non-réponse. Des ajustements de non-réponse et de calage utilisant l'information auxiliaire disponible ont été appliqués et sont reflétés dans les poids d'enquête fournis avec le fichier de données. Malgré ces ajustements, le degré élevé de non-réponse au panel augmente le risque de biais résiduel, ce qui peut avoir une incidence sur les estimations produites au moyen des données par panel. À la section 5, vous trouverez de plus amples renseignements sur les méthodes de pondération utilisées pour ajuster la non-réponse. Les lignes directrices et les considérations concernant la qualité des données sont présentées à la section 6.

Chaque enquête de la série est menée auprès d'un sous-échantillon de répondants à l'Enquête sociale générale — Identité sociale (ESG-IS) ayant accepté de participer à des enquêtes supplémentaires.

Du 19 juillet au 1er août 2021, Statistique Canada a réalisé le Portrait de la société canadienne — Les expériences pendant la pandémie (PSC-EP). Il s'agit de la deuxième vague d'enquête sur le PSC.

L'objectif de cette enquête est de nous aider à mieux comprendre divers aspects de la vie des Canadiens pendant la pandémie, dont l'accès aux services de santé, les perceptions à l'égard de la sécurité et la communauté. Le PSC est conçu pour produire des données à l'échelle nationale.

Le présent manuel a été rédigé dans le but de faciliter la manipulation du fichier de microdonnées qui contient les résultats de l'enquête du PSC-EP.

Toutes les questions concernant l'ensemble de données ou son utilisation doivent être acheminées à :

Statistique Canada

Service à la clientèle
Centre de l'intégration et du développement des données sociales
Téléphone : 613-951-3321 ou composez sans frais le 1-800-461-9050
Télécopieur : 613-951-4527
Courriel : csdid-info-cidds@statcan.gc.ca

2.0 Méthodologie de l'enquête

2.1 Population cible et population observée

Le PSC-EP consiste en une enquête transversale par échantillon. Chaque enquête de la série est menée auprès d'un sous-échantillon de répondants à l'Enquête sociale générale — Identité sociale (ESG-IS) ayant accepté de participer à des enquêtes supplémentaires.

La population cible du Portrait de la société canadienne (PSC) est la même que celle de l'ESG-IS. La population cible comprend toutes les personnes de 15 ans et plus au Canada, sauf :

1. les résidents du Yukon, des Territoires du Nord-Ouest et du Nunavut;
2. les résidents à temps plein d'établissements institutionnels;
3. les résidents des réserves autochtones.

La base de sondage utilisée pour l'ESG-IS et la stratégie d'échantillonnage sont décrites à la section 5 du Guide de l'utilisateur de l'ESG-IS de 2020.

2.2 Plan d'échantillonnage et taille de l'échantillon

Afin d'établir l'échantillon pour le Portrait de la société canadienne (PSC), des questions de recrutement ont été ajoutées à la fin de l'Enquête sociale générale — Identité sociale (ESG-IS). Environ 22 % des répondants à l'ESG-IS ont accepté d'être sollicités pour participer à de futures enquêtes. Ils ont formé l'échantillon pour le PSC.

Le tableau ci-dessous rend compte du nombre de répondants pour chaque degré du plan d'échantillonnage du PSC-EP.

Le tableau ci-dessous présente le nombre de répondants pour le PSC-EP selon la région, le groupe d'âge et le sexe.

3.0 Collecte des données

Le recrutement pour le PSC s'est fait en ajoutant deux questions de recrutement à la fin du questionnaire de l'ESG-IS. Celle-ci a été menée du 17 août 2020 au 8 février 2021. La première question servait à déterminer si les répondants souhaitaient participer à une série de courtes enquêtes, d'une durée de 15 à 20 minutes, sur des enjeux sociaux importants. On a demandé aux personnes ayant répondu « oui » à cette question de fournir leur adresse électronique et leur numéro de téléphone cellulaire. Ce sous-échantillon de l'ESG-IS a constitué l'échantillon du PSC.

PSC-EP — Les expériences pendant la pandémie

Tous les répondants de l'ESG-IS ayant répondu « oui » aux questions de recrutement ont reçu une invitation par courriel qui comprenait un lien vers le PSC-EP et un code d'accès sécurisé pour remplir l'enquête en ligne. La collecte de l'enquête a commencé le 19 juillet 2021.

Deux stratégies de collecte ont été suivies pour le PSC-EP. L'échantillon a été divisé en deux groupes, et chacun a fait l'objet de l'une des deux stratégies. Tous les répondants potentiels ont reçu le courriel d'invitation le 19 juillet. Pour ce qui est du premier groupe, les courriels de rappel ont été envoyés les 20, 22 et 24 juillet, et pour le deuxième groupe, les 22, 26 et 29 juillet. L'application est demeurée accessible jusqu'au 1er août 2021.

Couplage d'enregistrements

Afin d'améliorer la qualité des données provenant du PSC-EP et de réduire le fardeau de réponse, Statistique Canada a combiné les renseignements fournis par les répondants aux renseignements provenant de l'Enquête sociale générale — Identité sociale. L'ESG-IS est la source des variables sociodémographiques disponibles pour le PSC-EP.

3.1 Contrôle de la divulgation

La loi interdit à Statistique Canada de rendre publique toute donnée susceptible de révéler de l'information obtenue en vertu de la Loi sur la statistique et se rapportant à toute personne, entreprise ou organisation reconnaissable sans que cette personne, entreprise ou organisation le sache ou y consente par écrit. Diverses règles de confidentialité s'appliquent à toutes les données diffusées ou publiées afin d'empêcher la publication ou la divulgation de toute information jugée confidentielle. Au besoin, des données sont supprimées pour empêcher la divulgation directe ou par recoupement de données reconnaissables.

4.0 Qualité des données

Les erreurs d'enquête proviennent de diverses sources. Ces erreurs peuvent être classées en deux principales catégories : erreurs non dues à l'échantillonnage et erreurs d'échantillonnage.

4.1 Erreurs non dues à l'échantillonnage

Les erreurs non dues à l'échantillonnage peuvent se définir comme des erreurs qui se produisent pendant presque toutes les activités d'enquête, mis à part l'échantillonnage. Ces erreurs sont présentes à la fois dans les enquêtes-échantillons et les recensements (contrairement à l'erreur d'échantillonnage, qui est présente seulement dans les enquêtes-échantillons). Les principales sources d'erreurs non dues à l'échantillonnage sont les suivantes : la non-réponse, la couverture, la mesure et le traitement.

4.1.1 Non-réponse

La non-réponse est à la fois une source d'erreur d'échantillonnage et d'erreur non due à l'échantillonnage. Les résultats de non-réponse sont issus d'une incapacité à recueillir les renseignements exhaustifs auprès de toutes les unités dans l'échantillon sélectionné. La non-réponse est une source d'erreur non due à l'échantillonnage dans le sens où les non-répondants ont souvent des caractéristiques différentes de celles des répondants, ce qui peut entraîner des estimations d'enquête biaisées si le biais de non-réponse n'est pas entièrement éliminé par des corrections de la pondération. Plus le taux de réponse est faible, plus le risque de biais est élevé. La non-réponse est aussi une source d'erreur d'échantillonnage; il en est question à la section 6.2.

Le plan d'enquête du PSC-EP s'effectue en plusieurs étapes, chacune donnant lieu à de la non-réponse. Le tableau ci-dessous résume le taux de réponse à chacune de ces étapes et le taux de réponse cumulatif qui en résulte pour le PSC-EP.

4.1.2 Erreurs de couverture

Les erreurs de couverture comprennent les omissions, les inclusions erronées, les dédoublements et les erreurs de classification des unités figurant dans la base de sondage. Comme elles ont une incidence sur chaque estimation de l'enquête, elles constituent l'un des plus importants types d'erreurs. Les erreurs de couverture peuvent entraîner un biais dans les estimations, et leur incidence peut varier d'un sous-groupe de la population à l'autre. Il s'agit d'un type d'erreur très difficile à mesurer ou à quantifier avec exactitude.

Les données du PSC-EP sont recueillies auprès de personnes de 15 ans et plus vivant dans un logement privé dans l'une des 10 provinces. La couverture de l'enquête exclut les résidents du Yukon, des Territoires du Nord-Ouest et du Nunavut; les résidents à temps plein d'établissements institutionnels, et les résidents des réserves autochtones. Ces groupes exclus représentent ensemble moins de 2 % de la population canadienne âgée de 15 ans et plus.

Comme le PSC-EP est fondé sur l'échantillon de l'ESG-IS et que les données ont été recueillies du 19 juillet au 1er août 2021, il y a un sous-dénombrement dans les 10 provinces des résidents qui ont 15 ans depuis le 17 août 2020, ce qui correspond au début de la période de collecte de l'ESG-IS. Il y a également un sous-dénombrement des personnes qui n'ont pas accès à Internet, puisque les données du PSC-EP ont été recueillies entièrement en ligne. Le sous-dénombrement est plus important chez les personnes de 65 ans et plus.

4.1.3 Erreurs de mesure

Les erreurs de mesure (parfois appelées les erreurs de réponse) se produisent lorsque la réponse fournie diffère de la valeur réelle; de telles erreurs peuvent être attribuables au répondant, au questionnaire, à la méthode de collecte des données ou au système de tenue des dossiers des répondants. Ces erreurs peuvent être aléatoires ou entraîner un biais systématique si elles ne sont pas aléatoires.

4.1.4 Erreurs de traitement

Les erreurs de traitement désignent des erreurs associées aux activités menées une fois que les réponses ont été reçues. Elles comprennent toutes les activités de manipulation des données après la collecte et avant l'estimation. Comme pour toute autre erreur, elles peuvent être aléatoires et entraîner une hausse de la variance des estimations de l'enquête, ou elles peuvent être systématiques et introduire un biais. Il est difficile d'obtenir des mesures directes des erreurs de traitement ainsi que de leur incidence sur la qualité des données, surtout parce qu'on les confond avec d'autres types d'erreurs (non-réponse, erreur de mesure et erreur de couverture).

4.2 Erreurs d'échantillonnage

L'erreur d'échantillonnage est définie comme étant l'erreur résultant de l'estimation d'une caractéristique de la population en mesurant une partie au lieu de toute la population. Des méthodes de calcul de l'erreur d'échantillonnage s'appliquent à l'enquête-échantillon probabiliste. Ces méthodes découlent directement du plan d'échantillonnage et de la méthode d'estimation de l'enquête.

La mesure utilisée le plus souvent pour quantifier l'erreur d'échantillonnage est la variance d'échantillonnage. La variance d'échantillonnage mesure à quel point l'estimation d'une caractéristique de divers échantillons possibles de même taille et de même conception est différente l'une de l'autre. Dans le cas des plans d'échantillonnage qui utilisent l'échantillonnage probabiliste, l'ampleur de la variance d'échantillonnage d'une estimation peut être estimée.

Les éléments qui ont des répercussions sur l'ampleur de la variance d'échantillonnage comprennent ce qui suit :

1. La variabilité de la caractéristique d'intérêt dans la population : plus la caractéristique dans la population est variable, plus la variance d'échantillonnage est grande.
2. La taille de la population : en général, la taille de la population a des répercussions sur la variance d'échantillonnage seulement pour les populations de petite taille ou de taille moyenne.
3. Le taux de réponse : la variance d'échantillonnage augmente dans la mesure où la taille de l'échantillon diminue. Étant donné que les non-répondants diminuent en fait la taille de l'échantillon, les non-réponses augmentent la variance d'échantillonnage.
4. Le plan d'échantillonnage et les méthodes d'estimation : certains plans d'échantillonnage sont plus efficients que d'autres parce que, pour la même taille d'échantillon et la même méthode d'estimation, un plan peut mener à une variance d'échantillonnage moindre que l'autre.

L'erreur-type d'un estimateur est la racine carrée de sa variance d'échantillonnage. Cette mesure donne une indication de l'erreur d'échantillonnage à l'aide de la même échelle que l'estimation, tandis que la variance est basée sur les différences quadratiques.

Le coefficient de variation (CV) d'une estimation est une mesure relative de l'erreur d'échantillonnage. Il est défini comme l'estimation de l'erreur-type divisée par l'estimation elle-même. Il est très utile pour mesurer et comparer l'erreur d'échantillonnage de variables quantitatives avec de grandes valeurs positives. Cependant, il n'est pas recommandé pour des estimations telles que les proportions, les estimations de changements ou de différences, et les variables qui peuvent avoir des valeurs négatives.

Il est considéré comme une pratique exemplaire à Statistique Canada de faire état de l'erreur d'échantillonnage d'une estimation par l'entremise de son intervalle de confiance de 95 %. L'intervalle de confiance de 95 % d'une estimation signifie que si l'enquête était répétée à maintes reprises, 95 % du temps (ou 19 fois sur 20), l'intervalle de confiance couvrirait la véritable valeur de la population.

5.0 Pondération

Le principe qui sous-tend l'estimation dans un échantillon probabiliste repose sur le fait que chaque unité sélectionnée dans l'échantillon représente, en plus d'elle-même, d'autres unités non sélectionnées dans l'échantillon. Par exemple, si un échantillon aléatoire simple de 100 unités est sélectionné d'une population de 5 000 unités, chaque unité de l'échantillon représente 50 unités de la population. Le nombre d'unités que représente une unité de l'échantillon est le poids d'enquête de l'unité échantillonnée.

L'étape de la pondération consiste à calculer un poids d'échantillonnage associé à chaque personne. Ce poids, qui figure dans le fichier de microdonnées, doit être utilisé afin d'obtenir des estimations représentatives de la population cible à partir de l'enquête. Par exemple, si l'on doit estimer le nombre de personnes qui fument quotidiennement, on le fait en sélectionnant les enregistrements des personnes de l'échantillon qui présentent cette caractéristique et en faisant la somme des poids de ces enregistrements. L'étape de la pondération consiste à calculer ce nombre (soit le poids) pour chaque enregistrement. La présente section contient des renseignements sur la méthode utilisée pour calculer les poids d'échantillonnage du PSC-EP.

La pondération de l'échantillon pour le PSC-EP comporte plusieurs étapes pour refléter les étapes de l'échantillonnage, de la participation et de la réponse afin d'obtenir l'ensemble final de répondants. Les sections suivantes portent sur les étapes de pondération afin de déterminer les poids de l'enquête pour le PSC-EP.

5.1 Poids de sondage

Les poids initiaux du panel correspondent aux poids calés finaux de l'ESG-IS. Il s'agit des poids de sondage de l'ESG-IS ajustés selon les unités hors champ et la non-réponse à l'ESG-IS, puis calés sur les totaux de contrôle de la population. Pour en savoir plus sur ces poids, consultez la section 8.1 du Guide de l'utilisateur de l'ESG-IS.

5.2 Ajustement pour la non-réponse et la non-participation

Pendant la collecte des données du PSC-EP, les réponses sont obtenues uniquement à partir d'une proportion d'unités échantillonnées. Les personnes qui ont répondu à l'ESG-IS peuvent décider de ne pas participer volontairement à des enquêtes supplémentaires et, par conséquent, au panel. De plus, certaines personnes ayant choisi de participer au panel ne répondent pas pendant la collecte des données du PSC-EP. Les poids des unités de non-réponse ou de non-participation ont été redistribués aux unités participantes. Les poids des unités n'ayant pas participé au panel ont été redistribués aux unités participantes ayant des caractéristiques semblables dans les groupes de réponses homogènes (GRH).

Les variables possibles pour la création des GRH étaient disponibles pour les unités déclarantes et non déclarantes. Ces variables comprennent notamment des caractéristiques personnelles (âge, sexe, niveau de scolarité, groupe de population, orientation sexuelle, renseignements sur l'emploi, habitudes de vote et revenu personnel) et des caractéristiques du ménage (accession à la propriété et revenu du ménage), ainsi que des variables liées à la collecte dans le cadre de l'ESG-IS (comme le mois de la réponse à l'ESG et si la réponse a été fournie en ligne ou soumise avec l'aide d'un intervieweur). Un facteur d'ajustement a été calculé dans chacun des groupes de réponses de la façon suivante :

$\frac{\text{Somme des poids des répondants et des non répondants}}{\text{Somme des poids des répondants}}$

Les poids des répondants ont été multipliés par ce facteur pour produire les poids ajustés pour la non-réponse. Les unités non participantes ont été retirées du processus de pondération à cette étape.

5.3 Calage

Les totaux de contrôle ont été calculés en utilisant les données de projection démographique de l'EPA. Durant le calage, un facteur d'ajustement est calculé et appliqué aux poids d'enquête. Cet ajustement est calculé afin que les sommes pondérées correspondent aux totaux de contrôle. Trois ensembles de totaux de contrôle de la population ont été utilisés pour le PSC-EP :

1. Région géographique, groupe d'âge et sexe : Les groupes de région géographique et d'âge sélectionnés pour le calage ont tenu compte du nombre parfois faible de répondants dans différentes catégories. Les cinq régions géographiques utilisées pour le calage étaient les provinces de l'Atlantique, le Québec, l'Ontario, les provinces des Prairies et la Colombie-Britannique. Les groupes d'âge utilisés étaient les 15 à 34 ans, les 35 à 64 ans, les 65 ans et plus.
2. Géographies infrarégionales : Les poids des répondants ont également été calés de sorte que la somme dans chaque province, ainsi que dans les RMR de Montréal, de Toronto et de Vancouver, corresponde au contrôle de la population dans ces géographies infrarégionales.
3. Groupe d'âge à l'échelle nationale : Les poids des répondants ont été calés sur les totaux de population (à l'échelle nationale) dans des groupes d'âge plus détaillés. Ces groupes ont été définis comme les 15 à 24 ans, les 25 à 34 ans et ainsi de suite jusqu'aux répondants âgés de 75 ans et plus.

5.4 Poids bootstrap

Les poids bootstrap ont été produits pour les répondants à l'enquête du PSC-EP. Chaque échantillonnage bootstrap a été produit en fonction des poids de sondage initiaux du PSC-EP, puis ajusté pour la non-réponse et calé comme il a été décrit précédemment.

6.0 Lignes directrices pour la totalisation, l'analyse et la diffusion

Le présent chapitre de la documentation décrit les lignes directrices que doivent respecter les utilisateurs qui totalisent, analysent, publient ou diffusent de toute autre façon des données calculées à partir des fichiers de microdonnées de l'enquête. À l'aide de ces lignes directrices, les utilisateurs de microdonnées devraient être en mesure de produire les mêmes chiffres que ceux que produit Statistique Canada, tout en élaborant des chiffres actuellement non publiés conformément à ces directives établies.

6.1 Lignes directrices pour l'arrondissement

Nous conseillons vivement aux utilisateurs de respecter les lignes directrices qui suivent pour l'arrondissement des estimations calculées à partir des fichiers de microdonnées :

• Les estimations dans le corps principal d'un tableau statistique doivent être arrondies à l'aide de la technique d'arrondissement normale. Selon cette technique, si le premier ou le seul chiffre à supprimer se situe entre 0 et 4, le dernier chiffre à conserver ne change pas. Si le premier ou le seul chiffre à supprimer se situe entre 5 et 9, le dernier chiffre à conserver est augmenté de 1.
• Les totaux partiels marginaux et des totaux marginaux des tableaux statistiques doivent être calculés à partir de leurs composantes non arrondies correspondantes, puis ensuite être arrondis à leur tour à l'aide de la technique d'arrondissement normale. Les moyennes, les taux, les pourcentages, les proportions et les rapports doivent être calculés à partir de composantes non arrondies (c'est-à-dire numérateurs et/ou dénominateurs), puis être arrondis à leur tour à l'aide de la technique d'arrondissement normale. Les sommes et les différences doivent être calculées à partir de leurs composantes non arrondies correspondantes, puis être arrondies à leur tour à l'aide de la technique d'arrondissement normale.

• Dans les cas où, en raison de limitations d'ordre techniques ou de toutes autres limites, une technique d'arrondissement autre que la technique normale est utilisée et produit des estimations à être publiées ou autrement diffusées différentes des estimations correspondantes publiées par Statistique Canada, nous conseillons vivement aux utilisateurs d'indiquer la raison de ces différences dans le ou les documents à publier ou à diffuser.
• En aucun cas, les utilisateurs ne doivent publier ou autrement diffuser des estimations non arrondies. Des estimations non arrondies laissent entendre qu'elles sont plus précises qu'elles le sont en réalité.

6.2 Lignes directrices pour la pondération de l'échantillon en vue de la totalisation

Le PSC-EP utilise un plan d'échantillonnage et une méthode d'estimation complexes, ce qui implique que les poids d'enquête ne sont pas égaux pour toutes les unités de l'échantillon. Lorsque des estimations et tableaux statistiques sont produits, les utilisateurs doivent appliquer le poids d'enquête approprié. Si les poids appropriés ne sont pas utilisés, les estimations calculées à partir des fichiers de microdonnées ne peuvent être considérées comme représentatives de la population visée par l'enquête et ne correspondront pas à celles produites par Statistique Canada.

6.3 Lignes directrices pour la diffusion de la qualité

Malgré que les erreurs d'échantillonnage et non dues à l'échantillonnage influencent la qualité des données, la présente section porte sur la qualité en ce qui a trait aux erreurs d'échantillonnage. À Statistique Canada, il est considéré comme une pratique exemplaire de faire état de l'erreur d'échantillonnage d'une estimation par l'intermédiaire de son intervalle de confiance (IC) de 95 %. L'intervalle de confiance doit être publié avec l'estimation, dans le même tableau que celle-ci. En plus des intervalles de confiance, les estimations du PSC-EP sont classées dans l'une des deux catégories de diffusion suivantes :

Catégorie E

Les estimations et les intervalles de confiance doivent être signalés par la lettre E (ou un quelconque identificateur similaire) et accompagnés d'un avertissement sur la qualité d'utiliser les estimations avec prudence. Les utilisateurs de données devraient utiliser l'intervalle de confiance de 95% afin de déterminer si la qualité de l'estimation est suffisante.

Catégorie F

Les estimations et les intervalles de confiance ne sont pas recommandés pour la diffusion. Ils sont jugés de si piètre qualité, qu'ils ne se portent à aucune utilisation; ils sont très instables, ce qui les rend peu fiables et potentiellement trompeurs. Si les analystes insistent pour publier des estimations de piètre qualité, même après avoir été informés de leur exactitude, ces estimations doivent être accompagnées d'un avis de non-responsabilité. Les analystes doivent tenir compte des mises en garde reçues et s'engager à ne pas diffuser, présenter, ni rapporter les estimations, directement ou indirectement, sans cet avis de non-responsabilité. Ces estimations doivent être signalées par la lettre F (ou un quelconque identificateur semblable) et la mise en garde suivante doit accompagner les estimations et intervalles de confiance : « Nous informons l'utilisateur que ces estimations et intervalles de confiance (désignés par la lettre F) ne respectent pas les normes de qualité de Statistique Canada. Les conclusions fondées sur ces données ne seront pas fiables et peuvent être invalides. »

Les règles permettant d'assigner une estimation à une catégorie de diffusion dépendent du type d'estimation.

Règles de diffusion pour les estimations de proportions et de comptes

Les estimations de proportions et de comptes sont dérivées à partir de variables binaires. Les estimations de comptes sont des estimations du nombre total de personnes/ménages avec une caractéristique d'intérêt; en d'autres termes, elles représentent une somme pondérée d'une variable binaire (p. ex. nombre estimé d'immigrants). Les estimations de proportions sont des estimations de proportions de personnes /ménages avec une caractéristique d'intérêt (p. ex. proportion estimée d'immigrants dans la population générale). Les estimations de comptes et de proportions peuvent aussi être dérivées à partir de variables catégorielles: c'est-à-dire l'estimation du nombre ou de la proportion des personnes/ménages qui appartiennent à une catégorie.

Les règles de diffusion pour les estimations de proportions et de chiffres sont fondées sur la taille de l'échantillon. Le tableau 1 présente les règles de diffusion du Portrait de la société canadienne – Perceptions de la vie (PSC-EP) pendant la pandémie, applicables à toutes les estimations de proportions et de chiffres, à l'exception des estimations de minorités visibles.

Tableau 1 : Règles générales pour les estimations de proportions et de chiffres, à l'exception des estimations de minorités visibles

Pour les estimations de proportions, « n » est défini comme le nombre non pondéré de répondants dans le dénominateur (et non le numérateur) de la proportion. Pour les estimations de chiffres, « n » est défini comme le nombre non pondéré de répondants dont les valeurs sont différentes de zéro et qui contribuent à l'estimation.

Règles spéciales pour les estimations de minorités visibles

Le tableau 2 présente les règles de diffusion spéciales à suivre lorsque des estimations sont produites pour un groupe de minorités visibles (c.-à-d. en utilisant les catégories VISMIN ou VISMINFL). Des règles spéciales sont nécessaires en raison du plan d'échantillonnage de l'ESG-IS qui comprenait une surreprésentation de certains groupes de minorités visibles dans l'échantillon.
Tableau 2 : Règles spéciales pour les estimations de proportions et de chiffres des minorités visibles

Compte tenu du nombre de répondants au PSC-EP, ces règles signifient que les groupes individuels de minorités visibles ne peuvent pas être utilisés comme domaines d'analyse selon le PSC-EP, mais que l'analyse par la catégorie VISMINFL est autorisée. D'autre part, étant donné que les expériences des différents groupes de minorités visibles peuvent être très différentes les unes des autres, il pourrait ne pas être convenable de produire une estimation pour tous les groupes de minorités visibles regroupés (VISMINFL = 1). Il est donc recommandé, même si ces estimations ne doivent pas être diffusées, de comparer les estimations des catégories VISMIN plus désagrégées entre elles avant de décider de regrouper tous les groupes de minorités visibles.

Règles de diffusion pour les moyennes et les totaux de variables quantitatives

Les règles de diffusion pour les estimations de moyennes et de totaux de variables quantitatives ou de quantités sont fondées sur la taille de l'échantillon et sur le CV de l'estimation. Le tableau 3 présente les règles de diffusion du PSC-EP, à l'exception des estimations de minorités visibles.

Tableau 3 : Règles générales pour les moyennes et les totaux

Pour les estimations de moyennes, « n » est défini comme le nombre non pondéré de répondants qui contribuent à l'estimation, y compris les répondants avec les valeurs de zéro. Pour les estimations de totaux, « n » est défini comme le nombre non pondéré de répondants dont les valeurs sont différentes de zéro et qui contribuent à l'estimation.

Règles spéciales pour les estimations de minorités visibles

Le tableau 4 présente les règles de diffusion spéciales à suivre lorsque des estimations sont produites pour un groupe de minorités visibles (c.-à-d. en utilisant les catégories VISMIN ou VISMINFL). Des règles spéciales sont nécessaires en raison du plan d'échantillonnage de l'ESG-IS qui comprenait une surreprésentation de certains groupes de minorités visibles dans l'échantillon.

Tableau 4 : Règles spéciales pour les estimations de moyennes et de totaux des minorités visibles

Compte tenu du nombre de répondants au PSC-EP, ces règles signifient que les groupes individuels de minorités visibles ne peuvent pas être utilisés comme domaines d'analyse selon le PSC-EP, mais que l'analyse par la catégorie VISMINFL est autorisée. D'autre part, étant donné que les expériences des différents groupes de minorités visibles peuvent être très différentes les unes des autres, il pourrait ne pas être convenable de produire une estimation pour tous les groupes de minorités visibles regroupés (VISMINFL = 1). Il est donc recommandé, même si ces estimations ne doivent pas être diffusées, de comparer les estimations des catégories VISMIN plus désagrégées entre elles avant de décider de regrouper tous les groupes de minorités visibles.

Règles de diffusion pour les différences

Afin d'assigner une catégorie de diffusion pour une estimation de différence entre deux estimations, l'analyste doit d'abord déterminer la catégorie de diffusion de chacune des deux estimations en utilisant les règles décrites précédemment. Ensuite, la catégorie de diffusion de l'estimation de la différence ou de l'estimation du changement est assignée à la catégorie de diffusion la plus basse des deux estimations; ceci peut être spécifié ainsi :

• Si une estimation ou les deux sont de catégorie F, l'estimation de la différence est assignée à la catégorie F et doit être supprimée.
• Sinon, assigné l'estimation de la différence à la catégorie E.

Règles additionnelles au sujet des intervalles de confiance

Les règles de diffusion précédentes devraient supprimer la plupart des estimations et intervalles de confiance de piètre qualité. Il y a également deux conditions qui indiquent si un intervalle de confiance est de piètre qualité. Une estimation et son intervalle de confiance devraient être assignés à la catégorie de diffusion F si l'une ou l'autre des deux conditions suivantes est satisfaite :

• La borne inférieure de l'intervalle de confiance de 95 % est égale à la borne supérieure de l'intervalle; en d'autres termes, l'intervalle de confiance est de longueur nulle. (Une exception s'applique si l'estimation correspond à un total de contrôle de calage.)
• La borne inférieure ou supérieure de l'intervalle de confiance de 95 % n'est pas une valeur plausible pour l'estimation. Par exemple, la borne inférieure d'une estimation de proportion est négative.

1.0 Description

La série d'enquêtes intitulée « Portrait de la société canadienne (PSC) » est une nouvelle initiative de Statistique Canada. Au moyen d'un panel en ligne basée sur une approche probabiliste, cette initiative consiste à mener quatre courtes enquêtes en ligne auprès du même groupe de participants sur une période d'un an. Il s'agit, pour l'instant, d'un projet expérimental qui s'inscrit dans un effort plus vaste visant à moderniser nos méthodes et activités de collecte de données. L'objectif est de recueillir des renseignements importants sur la société canadienne de façon plus efficace, plus rapide et moins coûteuse comparativement aux méthodes d'enquête traditionnelles. Nous serons en mesure de mettre à l'essai cette méthode de collecte de données et de la peaufiner au fil du temps.

La nature expérimentale de ce projet et son degré élevé de non-réponse ont une incidence sur les estimations pouvant être produites à l'aide du panel en ligne. Les poids d'enquête ont été ajustés pour réduire le biais potentiel qui pourrait survenir en raison de la non-réponse. Des ajustements de non-réponse et de calage utilisant l'information auxiliaire disponible ont été appliqués et sont reflétés dans les poids d'enquête fournis avec le fichier de données. Malgré ces ajustements, le degré élevé de non-réponse au panel augmente le risque de biais résiduel, ce qui peut avoir une incidence sur les estimations produites au moyen des données par panel. Dans la section 5, vous trouverez de plus amples renseignements sur les méthodes de pondération utilisées pour ajuster la non-réponse. Les lignes directrices et les considérations concernant la qualité des données sont présentées dans la section 6.

Chaque enquête de la série est menée auprès d'un sous-échantillon de répondants à l'Enquête sociale générale — Identité sociale (ESG-IS) ayant accepté de participer à des enquêtes supplémentaires.

Du 29 mars au 11 avril 2021, Statistique Canada a réalisé le Portrait de la société canadienne — Perceptions de la vie durant la pandémie (PSC-PVP). Il s'agit de la première vague d'enquête sur le PSC.

L'objectif de cette enquête est de mieux comprendre les perceptions de la population canadienne à l'égard de divers aspects de la vie, y compris la vie à la maison et au travail, les loisirs et le bien-être. Le PSC est conçu pour produire des données à l'échelle nationale.

Le présent manuel a été rédigé dans le but de faciliter la manipulation du fichier de microdonnées qui contient les résultats de l'enquête du PSC-PVP.

Toutes les questions concernant l'ensemble de données ou son utilisation doivent être acheminées à :

Statistique Canada

Service à la clientèle
Centre de l'intégration et du développement des données sociales
Téléphone : 613-951-3321 ou composez sans frais le 1-800-461-9050
Télécopieur : 613-951-4527
Courriel : csdid-info-cidds@statcan.gc.ca

2.0 Méthodologie de l'enquête

2.1 Population cible et population observée

Le PSC-PVP s'agit d'une enquête transversale par échantillon. Chaque enquête de la série est menée auprès d'un sous-échantillon de répondants à l'Enquête sociale générale — Identité sociale (ESG-IS) ayant accepté de participer à des enquêtes supplémentaires.

La population cible du Portrait de la société canadienne (PSC) est la même que celle de l'ESG-IS. La population cible comprend toutes les personnes âgées de 15 ans et plus au Canada, à l'exclusion :

1. des résidents du Yukon, des Territoires du Nord-Ouest et du Nunavut;
2. des résidents à temps plein d'établissements institutionnels;
3. des résidents des réserves autochtones.

La base de sondage utilisée pour l'ESC-IS et la stratégie d'échantillonnage sont décrites à la section 5 du Guide de l'utilisateur de l'ESG-IS de 2020.

2.2 Plan d'échantillonnage et taille de l'échantillon

Afin d'établir l'échantillon pour le Portrait de la société canadienne (PSC), des questions de recrutement ont été ajoutées à la fin de l'Enquête sociale générale — Identité sociale (ESG-SI). Environ 22 % des répondants à l'ESG-SI ont accepté d'être sollicités pour participer à de futures enquêtes. Ils ont formé l'échantillon pour le PSC.

Le tableau ci-dessous rend compte du nombre de répondants pour chaque degré du plan d'échantillonnage du PSC-PVP.

Le tableau ci-dessous présente le nombre de répondants pour le PSC-PVP selon la province, le groupe d'âge et le sexe.

3.0 Collecte des données

Recrutement pour le PSC

Le recrutement pour le PSC s'est fait en ajoutant deux questions de recrutement à la fin du questionnaire de l'ESG-IS. Celle-ci a été menée du 17 août 2020 au 8 février 2021. La première question servait à déterminer si les répondants souhaitaient participer à une série de courtes enquêtes, d'une durée de 15 à 20 minutes, sur des enjeux sociaux importants. On a demandé aux répondants ayant répondu « oui » à cette question de fournir leurs adresses électronique et leurs numéros de téléphone cellulaire. Ce sous-échantillon de l'ESG-IS a constitué l'échantillon du PSC.

PSC-PVP — Perceptions de la vie durant la pandémie

Tous les répondants de l'ESG-IS ayant répondu « oui » aux questions de recrutement ont reçu une invitation par courriel qui comprenait un lien vers le PSC-PVP et un code d'accès sécurisé pour remplir l'enquête en ligne. La collecte de l'enquête a commencé le 29 mars 2021. Des courriels de rappel ont été envoyés les 31 mars, 6 avril et 9 avril. L'application est restée accessible jusqu'au 11 avril 2021.

Couplage d'enregistrements

Afin d'améliorer la qualité des données provenant du PSC-PVP et de réduire le fardeau de réponse, Statistique Canada a combiné les renseignements fournis par les répondants aux renseignements provenant de l'Enquête sociale générale — Identité sociale. L'ESG-IS est la source des variables sociodémographiques disponibles pour le PSC-PVP.

3.1 Contrôle de la divulgation

La loi interdit à Statistique Canada de rendre publique toute donnée susceptible de révéler de l'information obtenue en vertu de la Loi sur la statistique et se rapportant à toute personne, entreprise ou organisation reconnaissable sans que cette personne, entreprise ou organisation le sache ou y consente par écrit. Diverses règles de confidentialité s'appliquent à toutes les données diffusées ou publiées afin d'empêcher la publication ou la divulgation de toute information jugée confidentielle. Au besoin, des données sont supprimées pour empêcher la divulgation directe ou par recoupement de données reconnaissables.

4.0 Qualité des données

Les erreurs d'enquête proviennent de diverses sources. Ces erreurs peuvent être classées en deux principales catégories : erreurs non dues à l'échantillonnage et erreurs d'échantillonnage.

4.1 Erreurs non dues à l'échantillonnage

Les erreurs non dues à l'échantillonnage peuvent se définir comme des erreurs qui se produisent pendant presque toutes les activités d'enquête, mis à part l'échantillonnage. Ces erreurs sont présentes à la fois dans les enquêtes-échantillons et les recensements (contrairement à l'erreur d'échantillonnage, qui est présente seulement dans les enquêtes-échantillons). Les principales sources d'erreurs non dues à l'échantillonnage sont les suivantes : la non-réponse, la couverture, la mesure et le traitement.

4.1.1 Non-réponse

La non-réponse est une source à la fois d'erreur non due à l'échantillonnage et d'erreur d'échantillonnage. La non-réponse résulte de l'inhabilité de recueillir de l'information complète pour toutes les unités sélectionnées dans l'échantillon. La non-réponse est une source d'erreur non due à l'échantillonnage dans le sens où les non-répondants ont souvent des caractéristiques différentes de celles des répondants ce qui peut mener à des estimations de l'enquête biaisées si le biais de la non-réponse n'est pas entièrement éliminé via des ajustements aux poids. Plus bas est le taux de réponse, plus important est le risque de biais. La non-réponse est aussi une source d'erreur d'échantillonnage ; ceci est discuté davantage dans la Section 6.2.

Le plan d'enquête du PSC-PVP s'effectue en plusieurs étapes, chacune donnant lieu à de la non-réponse. Le tableau ci-dessous résume le taux de réponse à chacune de ces étapes et le taux de réponse cumulatif qui en résulte pour le PSC-PVP.

4.1.2 Erreurs de couverture

Les erreurs de couverture comprennent les omissions, les inclusions erronées, les dédoublements et les erreurs de classification des unités figurant dans la base de sondage. Comme elles ont une incidence sur chaque estimation de l'enquête, elles constituent l'une des plus importantes types d'erreurs. Les erreurs de couverture peuvent entraîner un biais dans les estimations, et son incidence peut varier d'un sous-groupe de la population à l'autre. Il s'agit d'un type d'erreur très difficile à mesurer ou à quantifier avec exactitude.

Les données du PSC-PVP sont recueillies auprès de personnes de 15 ans et plus vivant dans un logement privé dans l'une des dix provinces. La couverture de l'enquête exclut les résidents du Yukon, des Territoires du Nord-Ouest et du Nunavut; les résidents à temps plein d'établissements institutionnels, et les résidents des réserves autochtones. Ces groupes exclus représentent ensemble moins de 2 % de la population canadienne âgée de 15 ans et plus.

Comme la collecte des données du PSC-PVP a été effectuée du 29 mars au 11 avril 2021, on note une sous‑couverture des résidents des 10 provinces ayant eu 15 ans depuis le 17 août 2020. On note également une sous-couverture des personnes n'ayant pas accès à Internet. Cette sous‑couverture est plus importante chez les personnes de 65 ans et plus.

4.1.3 Erreurs de mesure

Les erreurs de mesure (parfois appelées les erreurs de réponse) se produisent lorsque la réponse fournie diffère de la valeur réelle; de telles erreurs peuvent être attribuables au répondant, au questionnaire, à la méthode de collecte des données ou au système de tenue des dossiers des répondants. Ces erreurs peuvent être aléatoires ou entraîner un biais systématique si elles ne sont pas aléatoires.

4.1.4 Erreurs de traitement

Les erreurs de traitement désignent des erreurs associées aux activités menées une fois que les réponses ont été reçues. Elles comprennent toutes les activités de manipulation des données après la collecte et avant l'estimation. Comme pour toute autre erreur, elles peuvent être aléatoires et entraîner une hausse de la variance des estimations de l'enquête, ou elles peuvent être systématiques et introduire un biais. Il est difficile d'obtenir des mesures directes des erreurs de traitement ainsi que de leur incidence sur la qualité des données, surtout parce qu'on les confond avec d'autres types d'erreurs (non-réponse, erreur de mesure et erreur de couverture).

4.2 Erreurs d'échantillonnage

L'erreur d'échantillonnage est définie comme étant l'erreur résultant de l'estimation d'une caractéristique de la population en mesurant une partie au lieu de toute la population. Des méthodes de calcul de l'erreur d'échantillonnage s'appliquent à l'enquête-échantillon probabiliste. Ces méthodes découlent directement du plan d'échantillonnage et de la méthode d'estimation de l'enquête.

La mesure utilisée le plus souvent pour quantifier l'erreur d'échantillonnage est la variance d'échantillonnage. La variance d'échantillonnage mesure à quel point l'estimation d'une caractéristique de divers échantillons possibles de même taille et de même conception est différente l'une de l'autre. Dans le cas des plans d'échantillonnage qui utilisent l'échantillonnage probabiliste, l'ampleur de la variance d'échantillonnage d'une estimation peut être estimée.

Les éléments qui ont des répercussions sur l'ampleur de la variance d'échantillonnage comprennent:

1. La variabilité de la caractéristique d'intérêt dans la population : plus la caractéristique dans la population est variable, plus la variance d'échantillonnage est grande.
2. La taille de la population : en général, la taille de la population a des répercussions sur la variance d'échantillonnage seulement pour les populations de petite taille ou de  taille moyenne.
3. Le taux de réponse : la variance d'échantillonnage augmente dans la mesure où la taille de l'échantillon diminue. Étant donné que les non-répondants diminuent en fait la taille de l'échantillon, les non-réponses augmentent la variance d'échantillonnage.
4. Le plan d'échantillonnage et les méthodes d'estimation : certains plans d'échantillonnage sont plus efficients que d'autres parce que, pour la même taille d'échantillon et la même méthode d'estimation, un plan peut mener à une variance d'échantillonnage moindre que l'autre.

L'erreur-type d'un estimateur est la racine carrée de sa variance d'échantillonnage. Cette mesure donne une indication de l'erreur d'échantillonnage à l'aide de la même échelle que l'estimation, tandis que la variance est basée sur les différences quadratiques.

Le coefficient de variation (CV) d'une estimation est une mesure relative de l'erreur d'échantillonnage. Il est défini comme l'estimation de l'erreur-type divisée par l'estimation elle-même. Il est très utile pour mesurer et comparer l'erreur d'échantillonnage de variables quantitatives avec de grandes valeurs positives. Cependant, il n'est pas recommandé pour des estimations telles que les proportions, les estimations de changements ou de différences, et les variables qui peuvent avoir des valeurs négatives.

Il est considéré comme une pratique exemplaire à Statistique Canada de faire état de l'erreur d'échantillonnage d'une estimation par l'entremise de son intervalle de confiance de 95 %. L'intervalle de confiance de 95 % d'une estimation signifie que si l'enquête était répétée à maintes reprises, 95 % du temps (ou 19 fois sur 20), l'intervalle de confiance couvrirait la véritable valeur dans la population.

5.0 Pondération

Le principe qui sous-tend une estimation pour un échantillon probabiliste veut que chacune des unités sélectionnées dans l'échantillon « représente », en plus d'elle-même, d'autres unités non-sélectionnées dans l'échantillon. Par exemple, si un échantillon aléatoire simple de 100 unités est sélectionné d'une population de 5 000 unités, chaque unité de l'échantillon représente 50 unités de la population. Le nombre d'unités que représente une unité de l'échantillon est le poids d'enquête de l'unité échantillonnée.

L'étape de la pondération consiste à calculer un poids d'échantillonnage associé à chaque personne. Ce poids, qui figure dans le fichier de microdonnées, doit être utilisé afin obtenir des estimations représentatives de la population cible à partir de l'enquête. Par exemple, si l'on doit estimer le nombre de personnes qui fument quotidiennement, on le fait en sélectionnant les enregistrements des personnes de l'échantillon qui présentent cette caractéristique et en faisant la somme des poids de ces enregistrements. L'étape de la pondération consiste à calculer ce nombre (soit le poids) pour chaque enregistrement. La présente section contient des renseignements sur la méthode utilisée pour calculer les poids d'échantillonnage du PSC-PVP.

La pondération de l'échantillon pour le PSC-PVP comporte plusieurs étapes pour refléter les étapes de l'échantillonnage, de la participation et de la réponse afin d'obtenir l'ensemble final de répondants. Les sections suivantes portent sur les étapes de pondération afin de déterminer les poids de l'enquête pour le PSC-PVP.

5.1  Poids de sondage

Les poids initiaux du panel correspondent aux poids calés finaux de l'ESG-IS. Il s'agit des poids de sondage de l'ESG-IS ajustés selon les unités hors champ et la non-réponse à l'ESG-IS, puis calés sur les totaux de contrôle de la population. Pour en savoir plus sur ces poids, consultez la section 8.1 du guide d'utilisation de l'ESG-IS.

5.2  Ajustement pour la non-réponse et la non-participation

Pendant la collecte des données du PSC-PVP, les réponses sont obtenues uniquement à partir d'une proportion d'unités échantillonnées. Les personnes qui ont répondu à l'ESG-SI peuvent décider de ne pas participer volontairement à des enquêtes supplémentaires et, par conséquent, au panel. De plus, certaines personnes ayant choisi de participer au panel ne répondent pas pendant la collecte des données du PSC-PVP. Les poids des unités de non-réponse ou de non-participation ont été redistribués aux unités participantes. Les poids des unités n'ayant pas participé au panel ont été redistribués aux unités participantes ayant des caractéristiques semblables dans les groupes de réponses homogènes (GRH).

De nombreuses variables de l'ESG-SI ont permis de créer les GRH (comme le niveau de scolarité et les renseignements sur l'emploi), en plus des renseignements provenant du processus de collecte des données de l'ESG-SI.

Les variables suivantes ont été conservées dans le modèle de régression logistique final : éducation, mois et vague de réponse d'ESG, group de population, orientation sexuelle, mode de réponse de ESG (auto réponse en ligne ou assistance par un intervieweur), indicateur d'incapacité, occupation, langue, région géographique de naissance, région de résidence, groupe d'âge, statut de temps plein/temps partiel d'étudiant, statut d'autochtone, indicateur d'emploi actuel, revenu personnel et indicateur de propriétaire de maison. Un facteur d'ajustement a été calculé dans chacun des groupes de réponses de la façon suivante :

[ Somme des poids des répondants et des non-répondants / Somme des poids des répondants ]

Les poids des répondants ont été multipliés par ce facteur pour produire les poids ajustés pour la non-réponse. Les unités non participantes ont été retirées du processus de pondération à cette étape.

5.3 Calage

Les totaux de contrôle ont été calculés en utilisant les données de projection démographique de l'EPA. Durant le calage, un facteur d'ajustement est calculé et appliqué aux poids d'enquête. Cet ajustement est calculé afin que les sommes pondérées correspondent aux totaux de contrôle. Trois ensembles de totaux de contrôle de la population ont été utilisés pour le PSC-PVP :

1. Région géographique, groupe d'âge et sexe : Les groupes de région géographique et d'âge sélectionnés pour le calage ont tenu compte du nombre parfois faible de répondants dans différentes catégories. Les cinq régions géographiques utilisées pour le calage étaient les provinces de l'Atlantique, le Québec, l'Ontario, les provinces des Prairies et la Colombie-Britannique. Les groupes d'âge utilisés étaient les 15 à 34 ans, les 35 à 64 ans, les 65 ans et plus
2. Géographies infrarégionales : Les poids des répondants ont également été calés de sorte que la somme dans chaque province, ainsi que dans les RMR de Montréal, de Toronto et de Vancouver, corresponde au contrôle de la population dans ces géographies infrarégionales.
3. Groupe d'âge à l'échelle nationale : Les poids des répondants ont été calés sur les totaux de population (à l'échelle nationale) dans des groupes d'âge plus détaillés. Ces groupes ont été définis comme les 15 à 24 ans, les 25 à 34 ans et ainsi de suite jusqu'aux répondants âgés de 75 ans et plus.

5.4 Poids bootstrap

Les poids bootstrap ont été produits pour les répondants à l'enquête du PSC-PVP. Chaque échantillonnage bootstrap a été produit en fonction des poids de sondage initiaux du PSC-PVP, puis ajusté pour la non-réponse et calé comme il a été décrit précédemment.

6.0 Lignes directrices pour la totalisation, l'analyse et la diffusion

Le présent chapitre de la documentation décrit les lignes directrices que doivent respecter les utilisateurs qui totalisent, analysent, publient ou diffusent de toute autre façon des données calculées à partir des fichiers de microdonnées de l'enquête. À l'aide de ces lignes directrices, les utilisateurs de microdonnées devraient être en mesure de produire les mêmes chiffres que ceux que produit Statistique Canada, tout en élaborant des chiffres actuellement non publiés conformément à ces directives établies.

6.1 Lignes directrices pour l'arrondissement

Nous conseillons vivement aux utilisateurs de respecter les lignes directrices qui suivent pour l'arrondissement des estimations calculées à partir des fichiers de microdonnées :

1. Les estimations dans le corps principal d'un tableau statistique doivent être arrondies à l'aide de la technique d'arrondissement normale. Selon cette technique, si le premier ou le seul chiffre à supprimer se situe entre 0 et 4, le dernier chiffre à conserver ne change pas. Si le premier ou le seul chiffre à supprimer se situe entre 5 et 9, le dernier chiffre à conserver est augmenté de 1.
2. Les totaux partiels marginaux et des totaux marginaux des tableaux statistiques doivent être calculés à partir de leurs composantes non arrondies correspondantes, puis ensuite être arrondis à leur tour à l'aide de la technique d'arrondissement normale. Les moyennes, les taux, les pourcentages, les proportions et les rapports doivent être calculés à partir de composantes non arrondies (c'est-à-dire numérateurs et/ou dénominateurs), puis être arrondis à leur tour à l'aide de la technique d'arrondissement normale. Les sommes et les différences doivent être calculées à partir de leurs composantes non arrondies correspondantes, puis être arrondies à leur tour à l'aide de la technique d'arrondissement normale.
3. Dans les cas où, en raison de limitations d'ordre techniques ou de toutes autres limites, une technique d'arrondissement autre que la technique normale est utilisée produisant des estimations à être publiées ou autrement diffusées différentes des estimations correspondantes publiées par Statistique Canada, nous conseillons vivement aux utilisateurs d'indiquer la raison de ces différences dans le ou les documents à publier ou à diffuser.
4. En aucun cas, les utilisateurs ne doivent publier ou autrement diffuser des estimations non arrondies. Des estimations non arrondies laissent entendre qu'elles sont plus précises qu'elles le sont en réalité.

6.2 Lignes directrices pour la pondération de l'échantillon en vue de la totalisation

Le PSC-PVP utilise un plan d'échantillonnage et une méthode d'estimation complexes, ce qui implique que les poids d'enquête ne sont pas égaux pour toutes les unités de l'échantillon. Lorsque des estimations et tableaux statistiques sont produits, les utilisateurs doivent appliquer le poids d'enquête approprié. Si les poids appropriés ne sont pas utilisés, les estimations calculées à partir des fichiers de microdonnées ne peuvent être considérées comme représentatives de la population visée par l'enquête et ne correspondront pas à celles produites par Statistique Canada.

6.3 Lignes directrices pour la diffusion de la qualité

Malgré que les erreurs d’échantillonnage et non dues à l’échantillonnage influencent la qualité des données, la présente section porte sur la qualité en ce qui a trait aux erreurs d’échantillonnage. À Statistique Canada, il est considéré comme une pratique exemplaire de faire état de l’erreur d’échantillonnage d’une estimation par l’intermédiaire de son intervalle de confiance (IC) de 95 %. L’intervalle de confiance doit être publié avec l’estimation, dans le même tableau que celle-ci. En plus des intervalles de confiance, les estimations du PSC-PVP sont classées dans l’une des deux catégories de diffusion suivantes :

Catégorie E

Les estimations et les intervalles de confiance doivent être signalés par la lettre E (ou un quelconque identificateur similaire) et accompagnés d’un avertissement sur la qualité d’utiliser les estimations avec prudence. Les utilisateurs de données devraient utiliser l’intervalle de confiance de 95% afin de déterminer si la qualité de l’estimation est suffisante.

Catégorie F

Les estimations et les intervalles de confiance ne sont pas recommandés pour la diffusion. Ils sont jugés de si piètre qualité, qu’ils ne se portent à aucune utilisation; ils sont très instables, ce qui les rend peu fiables et potentiellement trompeurs. Si les analystes insistent pour publier des estimations de piètre qualité, même après avoir été informés de leur exactitude, ces estimations doivent être accompagnées d’un avis de non-responsabilité. Les analystes doivent tenir compte des mises en garde reçues et s’engager à ne pas diffuser, présenter, ni rapporter les estimations, directement ou indirectement, sans cet avis de non-responsabilité. Ces estimations doivent être signalées par la lettre F (ou un quelconque identificateur semblable) et la mise en garde suivante doit accompagner les estimations et intervalles de confiance : « Nous informons l’utilisateur que ces estimations et intervalles de confiance (désignés par la lettre F) ne respectent pas les normes de qualité de Statistique Canada. Les conclusions basées sur ces données ne seront pas fiables et peuvent être invalides. »

Les règles permettant d’assigner une estimation à une catégorie de diffusion dépendent du type d’estimation.

Règles de diffusion pour les estimations de proportions et de comptes

Les estimations de proportions et de comptes sont dérivées à partir de variables binaires. Les estimations de comptes sont des estimations du nombre total de personnes/ménages avec une caractéristique d’intérêt; en d’autres termes, elles représentent une somme pondérée d’une variable binaire (ex., nombre estimé d’immigrants). Les estimations de proportions sont des estimations de proportions de personnes /ménages avec une caractéristique d’intérêt (ex., proportion estimée d’immigrants dans la population générale). Les estimations de comptes et de proportions peuvent aussi être dérivées à partir de variables catégorielles: c’est-à-dire l’estimation du nombre ou de la proportion des personnes/ménages qui appartiennent à une catégorie.

Les règles de diffusion pour les estimations de proportions et de chiffres sont fondées sur la taille de l’échantillon. Le tableau 1 présente les règles de diffusion du Portrait de la société canadienne – Perceptions de la vie (PSC-PVP) pendant la pandémie, applicables à toutes les estimations de proportions et de chiffres, à l’exception des estimations de minorités visibles.

Tableau 1 : Règles générales pour les estimations de proportions et de chiffres, à l’exception des estimations de minorités visibles

Pour les estimations de proportions, « n » est défini comme le nombre non pondéré de répondants dans le dénominateur (et non le numérateur) de la proportion. Pour les estimations de chiffres, « n » est défini comme le nombre non pondéré de répondants dont les valeurs sont différentes de zéro et qui contribuent à l’estimation.

Règles spéciales pour les estimations de minorités visibles

Le tableau 2 présente les règles de diffusion spéciales à suivre lorsque des estimations sont produites pour un groupe de minorités visibles (c.-à-d. en utilisant les catégories VISMIN ou VISMINFL). Des règles spéciales sont nécessaires en raison du plan d’échantillonnage de l’ESG-IS qui comprenait une surreprésentation de certains groupes de minorités visibles dans l’échantillon.

Tableau 2 : Règles spéciales pour les estimations de proportions et de chiffres des minorités visibles

Compte tenu du nombre de répondants au PCS-PVP, ces règles signifient que les groupes individuels de minorités visibles ne peuvent pas être utilisés comme domaines d’analyse selon le PCS-PVP, mais que l’analyse par la catégorie VISMINFL est autorisée. D’autre part, étant donné que les expériences des différents groupes de minorités visibles peuvent être très différentes les unes des autres, il pourrait ne pas être convenable de produire une estimation pour tous les groupes de minorités visibles regroupés (VISMINFL = 1). Il est donc recommandé, même si ces estimations ne doivent pas être diffusées, de comparer les estimations des catégories VISMIN plus désagrégées entre elles avant de décider de regrouper tous les groupes de minorités visibles.

Règles de diffusion pour les moyennes et les totaux de variables quantitatives

Les règles de diffusion pour les estimations de moyennes et de totaux de variables quantitatives ou de quantités sont fondées sur la taille de l’échantillon et sur le CV de l’estimation. Le tableau 3 présente les règles de diffusion du PCS-PVP, à l’exception des estimations de minorités visibles.

Tableau 3 : Règles générales pour les moyennes et les totaux

Pour les estimations de moyennes, « n » est défini comme le nombre non pondéré de répondants qui contribuent à l’estimation, y compris les répondants avec les valeurs de zéro. Pour les estimations de totaux, « n » est défini comme le nombre non pondéré de répondants dont les valeurs sont différentes de zéro et qui contribuent à l’estimation.

Règles spéciales pour les estimations de minorités visibles

Le tableau 4 présente les règles de diffusion spéciales à suivre lorsque des estimations sont produites pour un groupe de minorités visibles (c.-à-d. en utilisant les catégories VISMIN ou VISMINFL). Des règles spéciales sont nécessaires en raison du plan d’échantillonnage de l’ESG-IS qui comprenait une surreprésentation de certains groupes de minorités visibles dans l’échantillon.

Tableau 4 : Règles spéciales pour les estimations de moyennes et de totaux des minorités visibles

Compte tenu du nombre de répondants au PCS-PVP, ces règles signifient que les groupes individuels de minorités visibles ne peuvent pas être utilisés comme domaines d’analyse selon le PCS-PVP, mais que l’analyse par la catégorie VISMINFL est autorisée. D’autre part, étant donné que les expériences des différents groupes de minorités visibles peuvent être très différentes les unes des autres, il pourrait ne pas être convenable de produire une estimation pour tous les groupes de minorités visibles regroupés (VISMINFL = 1). Il est donc recommandé, même si ces estimations ne doivent pas être diffusées, de comparer les estimations des catégories VISMIN plus désagrégées entre elles avant de décider de regrouper tous les groupes de minorités visibles.

Règles de diffusion pour les différences

Afin d’assigner une catégorie de diffusion pour une estimation de différence entre deux estimations, l’analyste doit d’abord déterminer la catégorie de diffusion de chacune des deux estimations en utilisant les règles décrites précédemment. Ensuite, la catégorie de diffusion de l’estimation de la différence ou de l’estimation du changement est assignée à la catégorie de diffusion la plus basse des deux estimations; ceci peut être spécifié ainsi :

• Si une estimation ou les deux sont de catégorie F, l’estimation de la différence est assignée à la catégorie F et doit être supprimée.
• Sinon, assigné l’estimation de la différence à la catégorie E.

Règles additionnelles au sujet des intervalles de confiance

Les règles de diffusion précédentes devraient supprimer la plupart des estimations et intervalles de confiance de piètre qualité. Il y a également deux conditions qui indiquent si un intervalle de confiance est de piètre qualité. Une estimation et son intervalle de confiance devraient être assignés à la catégorie de diffusion F si l’une ou l’autre des deux conditions suivantes est satisfaite :

• La borne inférieure de l’intervalle de confiance de 95 % est égale à la borne supérieure de l’intervalle; en d’autres termes, l’intervalle de confiance est de longueur nulle. (Une exception s’applique si l’estimation correspond à un total de contrôle de calage.)
• La borne inférieure ou supérieure de l’intervalle de confiance de 95 % n’est pas une valeur plausible pour l’estimation. Par exemple, la borne inférieure d’une estimation de proportion est négative.

Par Mustapha Kaci et Marc Tanguay

Des estimations trimestrielles sur la croissance de la productivité du travail et des variables associées ont paru pour la première fois le 20 décembre 2000 pour l'ensemble du secteur des entreprises et le 12 décembre 2003 pour ses principaux secteurs industriels^{Note de bas de page 1}.

Les séries statistiques désaisonnalisées au niveau agrégé (ensemble de l'économie, secteur des entreprises et secteur non commercial) sont disponibles à partir du premier trimestre de 1981, tandis que celles au niveau des industries commencent seulement à partir du premier trimestre de 1997. Ces estimations trimestrielles devraient servir à l'analyse de la relation à court terme entre les variations dans la production, l'emploi, le nombre d'heures travaillées et la rémunération.

Les estimations trimestrielles de la productivité et des séries connexes sont publiées sous forme d'indices (en utilisant une année de base conforme aux comptes nationaux) tant au niveau agrégé qu'au niveau des industries.

Heures travaillées pour tous les emplois

Les heures travaillées constituent le nombre total d'heures qu'une personne consacre au travail, peu importe que celles-ci soient rémunérées ou non. D'une façon générale, cela comprend les heures régulières et supplémentaires, y compris les temps de pause et de déplacement, le temps de formation sur le lieu de travail ainsi que le temps perdu en raison d'un arrêt momentané de la production lorsque les personnes impliquées demeurent en poste. En revanche, le temps perdu à cause d'une grève ou d'un lock-out, de congés annuels, de jours fériés, des congés de maladie, de maternité ou pour obligations personnelles, sont des éléments qui sont exclus du total des heures travaillées.

Les estimations trimestrielles du facteur travail distinguent deux principales catégories d'emplois :

• les emplois occupés par des travailleurs rémunérés, qui comprennent les emplois salariés ainsi que les emplois occupés par les propriétaires d'une entreprise constituée en société.
• les emplois occupés par des travailleurs autonomes qui regroupent les emplois occupés par les propriétaires d'une entreprise non incorporée, les emplois à propre compte non constitués en société ainsi que les emplois familiaux non rémunérés.

Le nombre d'heures travaillées est obtenu en multipliant les estimations du nombre d'emplois par les heures moyennes travaillées estimées à partir des données de l'Enquête sur la population active (EPA).

Le nombre d'emplois dans le secteur des entreprises est obtenu de façon résiduelle en soustrayant du nombre total d'emplois pour l'ensemble de l'économie, tous les emplois occupés dans le secteur non commercial. Une estimation de l'emploi pour l'ensemble de l'économie est d'abord produite à partir des estimations des 10 provinces canadiennes^{Note de bas de page 2} de l'EPA auxquelles sont ajoutés les emplois secondaires des travailleurs ayant cumulé plus d'un emploi et on en soustrait les travailleurs ayant répondu qu'ils avaient un emploi, mais qui étaient absents du travail durant la semaine de référence de l'EPA et n'avaient eu droit à aucune rémunération de leur employeur pendant cette période. Finalement, tous les travailleurs exerçant un emploi autonome qui étaient absents du travail sont également exclus.

Dans le système des comptes nationaux (SCN), les activités non commerciales sont composées de deux groupes principaux : le secteur gouvernemental et celui des institutions sans but lucratif au service des ménages. Les estimations des emplois pour le secteur gouvernemental proviennent notamment de l'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures de travail (EERH). Celles pour les institutions sans but lucratif concernent principalement certains services sociaux ou communautaires et l'industrie des organismes religieux, fondations, groupes de citoyens et organisations professionnelles et similaires. L'emploi pour les institutions sans but lucratif est construit à partir d'un couplage entre les fichiers PD7^{Note de bas de page 3} vérifiés et le système d'allocation T4 du SCN élaboré à partir des informations du Registre des Entreprises.

Une fois que le nombre d'emplois pour le secteur des entreprises a été dérivé, le nombre d'heures travaillées est calculé en multipliant chaque composante des emplois par leur nombre moyen d'heures travaillées respectif.

À l'échelon industriel, toutes les données des heures moyennes travaillées pour chaque industrie et chaque catégorie d'emploi proviennent de l'EPA. Par contre, la ventilation par industrie pour les emplois salariés provient principalement de l'EERH. Seules les estimations du nombre d'emplois salariés dans l'agriculture, les services agricoles, la pêche et la chasse reposent sur des données tirées de l'EPA. Dans le cas des catégories d'emplois occupés par des travailleurs autonomes, le détail industriel est obtenu en intégrant l'information des recensements quinquennaux et de l'EPA.

Les données par industrie pour le nombre d'emplois et pour les heures travaillées sont ensuite ajustées aux totaux respectifs des emplois et des heures pour l'ensemble du secteur des entreprises estimés de façon résiduelle à partir de l'ensemble de l'économie et du secteur non commercial.

Finalement, pour assurer une cohérence avec les données annuelles issues du programme de la productivité du travail, tous les indices trimestriels d'emplois et des heures travaillées sont ajustés à leurs repères annuels respectifs lorsque ces derniers sont disponibles, soit lors de la parution du premier trimestre pour le secteur des entreprises et au troisième trimestre de chaque année pour les données par industrie.

Le produit intérieur brut (PIB) réel comme mesure de la production

Les estimations trimestrielles de la valeur ajoutée réelle (ou du PIB réel) utilisées pour calculer la productivité dans le secteur des entreprises ainsi que ses industries de la classification à deux chiffres sont construites à l'aide d'une méthode basée sur des indices de volume en chaîne de type Fisher.

Pour le secteur des entreprises, les estimations trimestrielles de la production sont obtenues des indices de volume en chaîne de type Fisher du PIB (selon les dépenses) aux prix du marché, produits par les Comptes trimestriels des revenus et dépenses. Ces estimations trimestrielles du PIB réel pour le secteur des entreprises sont construites après avoir exclu la valeur ajoutée du secteur des administrations publiques, celle des institutions à but non lucratif et celle de la valeur locative des logements occupés par leur propriétaire. La valeur ajoutée liée aux travailleurs rémunérés des ménages privés a également été retranchée. Cette approche est semblable à celle utilisée pour mesurer la productivité trimestrielle aux États-Unis.

Des exclusions correspondantes sont aussi apportées à la rémunération du travail et au nombre d'heures travaillées afin de rendre les données de la production et les statistiques du travail cohérentes les unes par rapport aux autres. En 2019, le PIB nominal du secteur des entreprises représentait environ 73,5 % de l'ensemble de l'économie canadienne.

Depuis le 1er octobre 2012, les séries sur la production incorporent la capitalisation des activités de recherche et de développement ainsi que des systèmes d'armes militaires adoptée par le Système canadien des comptes économiques nationaux. En tenant compte de ces changements, le Canada s'est aligné sur les États-Unis, ce qui améliore la comparabilité des mesures trimestrielles de la productivité avec celles publiées par le Bureau of Labor Statistics des États-Unis.

Au niveau des industries, les estimations trimestrielles de la production sont obtenues des estimations de la valeur ajoutée aux prix de base, produites par la Division des comptes des industries. Il s'agit de l'indice de volume en chaîne de type Fisher dans le cas des années pour lesquelles les repères des tableaux des ressources et des emplois sont disponibles. Pour les années les plus récentes sans ces repères annuels, la valeur ajoutée réelle par industrie est basée sur un indice de volume en chaîne de type Laspeyres à pondération fixe à la période précédente. Il convient de noter que les estimations trimestrielles de la valeur ajoutée utilisées pour calculer la productivité dans le secteur des entreprises produisant des services ainsi que sa composante — le secteur des services immobiliers, des services de location et de location à bail — excluent le loyer imputé des logements occupés par leur propriétaire, puisqu'il n'y a pas de données sur le nombre d'heures que les propriétaires consacrent aux services d'entretien de leur logement. Les ménages privés sont également exclus des autres services commerciaux — le regroupement industriel auquel ils seraient normalement rattachés.

L'ensemble des estimations trimestrielles par industrie est disponible selon les industries de la classification à deux chiffres du SCIAN, les entreprises productrices des biens ainsi que les entreprises productrices de services.

Il convient de rappeler que le PIB pour le secteur des entreprises est établi aux prix du marché mais que les données sur le PIB par industrie sont exprimées aux prix de base^{Note de bas de page 4}. Comme l'évaluation de la production du secteur des entreprises diffère de celle utilisée au niveau industriel, les deux mesures ne sont pas directement comparables.

Productivité du travail : une mesure du PIB réel par heure travaillée

Les estimations trimestrielles de la productivité de l'ensemble de l'économie, du secteur des entreprises et de chaque industrie sont construites à partir des indices de volume en chaîne de type Fisher du PIB.

Les mesures de productivité de travail mettent en rapport la production réelle (PIB réel) et le facteur main-d'œuvre (heures travaillées). Elles évaluent les variations d'une période à l'autre de la quantité de production par heure travaillée. En d'autres termes, la croissance de la productivité du travail permet d'évaluer l'efficacité avec laquelle le nombre d'heures travaillées pour tous les emplois impliqués dans un secteur ou une industrie est utilisé pour la production. La performance du secteur des entreprises, telle que mesurée par la productivité du travail, doit être interprétée avec prudence, car elle reflète aussi les variations d'autres facteurs de production, particulièrement le capital, en plus de la croissance de l'efficacité des processus de production.

En raison de l'utilisation des indices différents et de l'évaluation différente des mesures de production— prix du marché pour l'agrégat du secteur des entreprises et prix de base pour les principaux secteurs industriels — le cadre agrégé des comptes de productivité pour le secteur des entreprises dans son ensemble n'est pas tout à fait cohérent avec celui qui est détaillé par secteur industriel.

Rémunération totale pour tous les emplois et coût unitaire de la main-d'œuvre

La rémunération du travail mesure la valeur des services de la main-d'œuvre entrant dans le processus de production. La rémunération totale pour tous les emplois incorpore tous les paiements en espèces ou en nature, versés par les producteurs canadiens aux travailleurs en compensation de leurs services rendus. C'est l'ensemble de la masse salariale. Cela inclut la rémunération des salariés qui comprend les salaires et les traitements (y compris également les primes, les pourboires, les allocations imposables et les rappels de salaires) et le revenu supplémentaire des travailleurs rémunérés (différentes cotisations des employeurs), ainsi qu'un revenu implicite du travail dans le cas des travailleurs autonomes.

À l'instar des emplois, l'estimation de la rémunération du travail pour le secteur des entreprises est obtenue de façon résiduelle en soustrayant de la rémunération du travail pour l'ensemble de l'économie canadienne, la rémunération des employés et le revenu supplémentaire du travail du secteur non commercial.

Les données du revenu pour tous les emplois rémunérés pour l'ensemble de l'économie et au niveau industriel proviennent directement des estimations de la rémunération des salariés des Comptes trimestriels des revenus et dépenses. La rémunération des travailleurs autonomes est établie par imputation. Cette imputation est construite en modélisant l'écart relatif (tel qu'observé aux recensements quinquennaux) entre le taux de rémunération des travailleurs autonomes et celui des salariés et varie d'une industrie à l'autre.

Aucune rémunération n'est imputée aux travailleurs familiaux non rémunérés puisque par définition, ils n'en touchent aucune.

Dans tous les secteurs, la rémunération des salariés comprend non seulement les salaires et traitements, mais également la contribution des employeurs aux bénéfices (comme les régimes de pension et d'assurances). Ces estimations initiales proviennent des Comptes trimestriels des revenus et dépenses, mais pour les mesures de productivité, une répartition industrielle supplémentaire est effectuée.

La rémunération du travail par heure travaillée (ou rémunération horaire) est le ratio de la rémunération totale versée pour tous les emplois au nombre d'heures travaillées.

Le coût unitaire de la main-d'œuvre représente le coût du travail par unité de production. Il est calculé comme étant le ratio de la rémunération du travail au PIB réel. Il correspond également au ratio de la rémunération par heure travaillée (rémunération horaire) et de la productivité du travail. En d'autres termes, il est un indicateur qui reflète les changements que subissent la rémunération horaire et la productivité : le coût unitaire de la main-d'œuvre augmente lorsque la rémunération horaire s'accroît plus rapidement que la productivité du travail. Il est fréquemment utilisé pour mesurer les pressions inflationnistes dues à la croissance des salaires.

Le coût unitaire de la main-d'œuvre exprimé en dollars américains est égal au ratio du coût unitaire de la main-d'œuvre canadien au taux de change. Ce dernier correspond à la valeur du dollar américain exprimée en dollars canadiens. Le taux de change utilisé est le taux de change moyen mensuel en dollars canadiens, publié par la Banque du Canada.

Le coût unitaire relatif est un concept souvent utilisé pour déterminer la compétitivité des entreprises canadiennes par rapport à leurs concurrentes d'un pays étranger. Il est défini comme la différence entre le taux de croissance du coût unitaire de la main-d'œuvre du Canada et d'un pays étranger, ces coûts étant exprimés dans une monnaie commune pour fin de comparaison.

Ajustements statistiques

Désaisonnalisation

Les séries chronologiques d'ordre économique observées à des fréquences mensuelles et trimestrielles présentent fréquemment des mouvements saisonniers qui se reproduisent à chaque mois ou trimestre. Les mouvements saisonniers correspondent à des variations s'effectuant régulièrement au cours d'une période de temps donnée. Ils tiennent aux saisons, à des habitudes sociologiques et au rythme de l'activité humaine.

Toutes les variables fondamentales nécessaires à l'analyse de la productivité (comme les heures travaillées, l'emploi, la production et la rémunération) sont désaisonnalisées à partir du programme X-12- ARIMA de Statistique Canada. La désaisonnalisation consiste à éliminer de la série les effets saisonniers et de calendrier combinés. Elle contribue donc à faire ressortir les fluctuations les plus pertinentes (d'un point de vue économique). Une série éventuellement affectée d'un mouvement saisonnier présente en elle-même peu d'intérêt pour l'interprétation économique. La saisonnalité masque en effet largement les phénomènes conjoncturels. Pour obtenir des renseignements sur la désaisonnalisation, voir le document Données désaisonnalisées — Foire aux questions.

En général, la désaisonnalisation est faite au niveau des deux principales catégories d'emploi (salariés, travailleurs autonomes non constitués en société) sur le plan industriel et les estimations désaisonnalisées globales de l'emploi et des heures travaillées sont obtenus par sommation. Dans les séries des heures travaillées pour l'ensemble de l'économie, la catégorie des salariés est scindée entre les employés et les travailleurs autonomes constitués en société, ce qui facilite le rapprochement avec les données publiées par l'EPA.

Des modèles de régression pour corriger des effets liés à la semaine de référence et pour des effets des congés sur les heures travaillées

La semaine de référence, du fait de sa définition (habituellement la semaine où tombe le 15 du mois), correspond à des dates différentes selon les années. Ces différences peuvent influer sur les variations, d'un mois à l'autre, des estimations des heures travaillées. On constate en outre que les heures travaillées sont influencées par la variabilité des dates de la semaine de référence ainsi que par des congés fixes (Action de grâce, jour du Souvenir) ou mobiles (le Vendredi saint et le lundi de Pâques). Plus particulièrement, ces congés peuvent tomber à l'intérieur de la semaine de référence pour certaines années, diminuant ainsi les heures travaillées durant cette semaine. Cette variabilité pourrait être source de fluctuations très importantes des estimations d'heures effectivement travaillées par semaine et elle est donc éliminée des séries avant le processus de désaisonnalisation.

Afin de supprimer les effets liés à la semaine de référence et les effets des congés avant le processus de désaisonnalisation, les séries des heures travaillées font l'objet de corrections à priori. Ces corrections éliminent les effets attribuables aux situations où le 15 du mois tombe relativement tôt ou relativement tard dans la semaine de référence et aux situations où certains congés tombent à l'extérieur de la semaine de référence.

Ces effets sont estimés au moyen du programme de désaisonnalisation X-12-ARIMA, à partir des spécifications de régression appropriées au moyen des éléments résiduels d'ARIMA.

Étalonnage

Les valeurs annuelles (emplois, heures travaillées, PIB, rémunération) et les totaux annuels des estimations trimestrielles produites indépendamment ne sont pas identiques en raison de l'utilisation de sources de données et de méthodologies différentes. Par exemple, certaines composantes des statistiques du travail sont traitées uniquement dans les données annuelles, telles que l'emploi dans les trois territoires du Canada, l'emploi dans les réserves indiennes, les flux internationaux de travailleurs, etc. Cependant, on élimine les écarts entre les deux ensembles d'estimations en intégrant les valeurs repères annuelles aux estimations trimestrielles. Ce processus d'intégration, appelé étalonnage, permet de générer une série dont les variations suivent le plus possible celles de la série trimestrielle originale et dont la somme correspond aux données repères annuelles. En d'autres mots, cette procédure sert à restaurer la cohérence entre des données de séries chronologiques d'une même variable cible mais mesurées à des fréquences différentes (par exemple, trimestrielle et annuelle). Depuis juin 2011, le programme interne SAS (Proc Benchmarking) de Statistique Canada sert à cette fin. Cette procédure est disponible dans les versions de production v1.04 et v2.0 de G-Séries^{Note de bas de page 5}.

Procédure de réconciliation utilisée dans la désaisonnalisation

Pour calculer les estimations désaisonnalisées globales de l'emploi et des heures travaillées pour le secteur des entreprises, on soustrait les estimations désaisonnalisées du secteur non commercial de celles de l'ensemble de l'économie. L'estimation globale du secteur des entreprises ainsi obtenue sert de repère trimestriel pour les autres séries désaisonnalisées par industrie. Par exemple, les estimations des heures travaillées selon l'industrie font l'objet de désaisonnalisation distincte, puis sont ajustées de façon à ce que leur somme corresponde à l'estimation du repère trimestriel tout en préservant la cohérence avec le détail annuel. Cette procédure est connue sous le nom de réconciliation. Depuis juin 2011, le programme interne SAS Proc TSRaking de Statistique Canada sert à cette fin. Cette procédure est disponible dans les versions de production v1.04 et v2.0 de G-Séries.

Révisions concernant les séries trimestrielles

Des révisions statistiques sont effectuées afin d'intégrer l'information la plus récente tirée, entre autres, d'enquêtes trimestrielles et annuelles, de statistiques sur l'impôt, de comptes publics, de recensements ainsi que du processus annuel d'étalonnage des tableaux des ressources et des emplois.

Les estimations trimestrielles de la productivité du travail et des mesures connexes sont diffusées quatre fois par année. Comme indiqué ci-dessus, les estimations de productivité sont produites à partir de différentes sources de données et elles sont fréquemment révisées à la suite de mises à jour des données repères, des méthodologies et de la désaisonnalisation.

Les données sont diffusées dans les 63 à 67 jours suivant la période de référence. Les estimations produites pour chaque trimestre sont révisées lorsque celles des trimestres subséquents de la même année sont publiées. Au troisième trimestre de chaque année, des révisions sont apportées habituellement pour les trois années précédentes de concert avec le processus de révision du PIB trimestriel des Comptes économiques nationaux. Les estimations ajustées aux données repères ne sont pas normalement révisées de nouveau, sauf lorsque des révisions exhaustives sont menées de temps à autre pour incorporer les plus récents concepts, classifications et méthodes d'estimation mis en œuvre internationalement.