De la part du statisticien en chef

Anil Arora

Anil Arora
Statisticien en chef du Canada, Statistique Canada

Je suis heureux de présenter le Plan ministériel 2020-2021 de Statistique Canada.

Ce rapport décrit la façon dont l'organisme s'acquittera, au cours de la prochaine année, de son mandat, qui consiste à fournir aux Canadiens des renseignements fiables et actuels.

Afin de continuer à jouer un rôle essentiel, l'organisme doit être prêt à réagir à l'évolution rapide de l'environnement du Canada et à demeurer à l'écoute des besoins de tous les utilisateurs de données. À Statistique Canada, cela signifie qu'il faut travailler plus rapidement et plus efficacement pour produire des résultats de grande qualité, tout en maintenant la confiance du public et en assurant l'intendance des données, ce qu'a toujours fait l'organisme.

Principales priorités pour 2020-2021 :

  • Se préparer pour le Recensement de la population et le Recensement de l'agriculture de 2021. Tous les cinq ans, les recensements dressent un portrait détaillé des Canadiens et de leurs collectivités. En 2020, nous veillerons à ce que tous les systèmes et processus soient prêts pour le jour du recensement.
  • Moderniser nos opérations. Pour mieux répondre aux besoins émergents et en évolution du pays en matière de données, nous investissons dans une infrastructure technique moderne et sécuritaire, ainsi que dans l'apprentissage automatique; nous trouvons de nouvelles façons de modéliser et de présenter les données; et nous élaborons de nouvelles stratégies de recrutement pour attirer la prochaine génération de scientifiques des données.
  • Améliorer notre couverture des préoccupations sociales émergentes. L'organisme lance une nouvelle plateforme pour fournir plus de données et d'analyses sur des enjeux importants, comme les crimes motivés par la haine, l'abordabilité des logements, les changements climatiques et la qualité de vie des Canadiens.
  • Obtenir des données d'autres sources. Les Canadiens ont souvent voulu savoir quelles étaient les raisons pour lesquelles ils doivent fournir les mêmes données à plusieurs reprises aux institutions gouvernementales. Pour réduire les coûts et le fardeau imposés aux Canadiens et aux entreprises, nous explorons la possibilité d'avoir davantage recours aux données administratives, soit des renseignements dont disposent déjà d'autres organisations.
  • Favoriser la littératie des données. En 2020, nous veillerons à ce que les spécialistes et les utilisateurs non spécialisés soient davantage en mesure d'accéder à nos données et de les utiliser. En misant sur la visualisation des données et la sensibilisation sur les médias sociaux, l'organisme joindra un plus grand nombre de Canadiens. En faisant la promotion de la littératie en matière de données, nous veillerons également à ce que les Canadiens puissent comprendre les statistiques et les utiliser dans leur vie quotidienne.

Tout au long de sa longue histoire, Statistique Canada a travaillé en partenariat avec des entreprises, des gouvernements, des universités et des organismes privés et publics au Canada. Au cours de la prochaine année, nous élargirons ces partenariats pour avoir accès à un plus grand nombre de données et pour renforcer notre approche pangouvernementale en matière de collecte, d'utilisation et de communication de données.

La confiance que les Canadiens nous accordent est essentielle à notre rôle d'organisme national de statistique. Nous continuerons de protéger les renseignements fournis par les Canadiens et d'être transparents quant aux méthodes que nous utilisons pour assurer la protection et la confidentialité de ces renseignements. Nous raffermirons encore davantage notre position au chapitre de la protection des renseignements personnels et de la confidentialité.

Veuillez consulter notre site Web pour en apprendre davantage sur notre travail, nos initiatives et notre engagement continu à fournir des données de grande qualité aux Canadiens. Vos commentaires sont essentiels puisqu'ils nous aident à poursuivre notre travail.

De la part du ministre

L'honorable Navdeep Bains
Ministre de l'Innovation, des Sciences et de l'Industrie

Je suis heureux de présenter le Plan ministériel 2020-2021 de Statistique Canada. Nous travaillons dans l'ensemble du portefeuille de l'Innovation, des Sciences et du Développement économique afin d'accroître la performance du Canada en matière d'innovation, d'améliorer les conditions encourageant les investissements des entreprises, d'augmenter la part canadienne du commerce mondial, et de bâtir un marché équitable et efficace qui favorise le choix des consommateurs et la concurrence.

Nous continuerons de collaborer avec les provinces, les territoires, les municipalités, les groupes autochtones, l'industrie, les intervenants et toute la population canadienne afin de mettre en œuvre un programme économique favorisant une économie fondée sur le savoir et concurrentielle à l'échelle internationale, et d'atteindre nos objectifs en matière d'environnement.

Nous sommes heureux de constater que les initiatives de modernisation de Statistique Canada prennent forme, afin d'offrir aux Canadiens des données et des renseignements actuels, détaillés et de grande qualité, tout en renforçant les mesures de confidentialité et de protection des renseignements personnels à l'aide de techniques et de technologies de calibre mondial. Statistique Canada joue un rôle important dans une société et une économie de plus en plus axées sur les données, en fournissant aux Canadiens les renseignements statistiques dont ils ont besoin pour prendre de bonnes décisions et faire progresser notre société et notre économie de façon appropriée.

Grâce, entre autres, à toutes ces initiatives, nous continuons de respecter notre engagement à l'égard de la promotion d'une économie dynamique et croissante, qui génère de l'emploi et offre de nouvelles possibilités, de même qu'une meilleure qualité de vie pour l'ensemble des Canadiens.

Libérer la puissance du couplage de données

Numéro de catalogue : 892000062024003

Date de diffusion : le 25 novembre 2024

Cette vidéo est destinée aux professionnels, aux décideurs politiques et aux chercheurs qui s'intéressent à la manière dont le couplage de données peut être utilisé pour obtenir des informations plus approfondies sur diverses questions. Elle montre comment la combinaison de données provenant de différentes sources peut aider à combler les lacunes en matière d'information, conduisant à des politiques mieux informées et à de meilleurs résultats.

Étape du parcours des données
Explorer, nettoyer, décrire
Compétence des données
  • Collecte des données
  • Exploration des données
Audience
Essentiel
Conditions préalables suggérées
s.o.
Durée
4:56
Coût
Gratuit

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Libérer la puissance du couplage de données - Transcription

À l'écran : "Libérer la puissance du couplage de données"

Voici Camille. Camille fait partie d'une équipe chargée de conseiller le ministère de la Santé sur les questions de santé publique émergentes.

Récemment, son équipe a tenté de comprendre comment les facteurs sociodémographiques, comme l'âge, le genre et l'éducation,

À l'écran : "Les facteurs sociodémographiques, l'âge, le genre et l'éducation"

de même que les habitudes liées à la santé, comme le sommeil ou l'activité physique, sont associés à l'hospitalisation des patients atteints de diabète.

À l'écran : "Les facteurs sociodémographiques, le sommeil ou l'activité physique"

Après quelques recherches initiales, l'équipe s'est rendu compte que les dossiers d'hospitalisation ne permettaient pas à eux seuls de mener une enquête approfondie sur cette question, car ils ne contiennent pas de détails sur les antécédents ou les comportements du patient.

À l'écran : "À eux seuls, les dossiers hospitaliers manquent de détails cruciaux sur le contexte et les comportements des patients."

Si seulement Camille pouvait compléter les renseignements manquants des dossiers d'hospitalisation par des données sociodémographiques et comportementales provenant d'autres sources et les relier entre elles. Bonne nouvelle, Camille peut le faire!

Le couplage de données est un outil puissant qui combine des renseignements provenant de différentes sources pour créer un ensemble de données plus complet. Ce processus augmente la valeur des données, ce qui permet d'obtenir de meilleurs renseignements, d'améliorer les services et de rendre l'élaboration des politiques plus efficace.

À l'écran : "Meilleurs renseignements, d'améliorer les services et de rendre l'élaboration des politiques plus efficace"

Quelle est l'importance du couplage de données?

Amélioration des soins aux patients : Dans ce cas, en reliant diverses sources de données sur la santé, Camille est en mesure d'obtenir des renseignements plus approfondis sur les soins aux patients, les résultats des traitements et les déterminants de la santé.

Amélioration de la santé publique : Le couplage de ces données permettra de cerner les tendances actuelles en matière de santé et d'élaborer des stratégies pour y remédier.

Élaboration efficace des politiques : La combinaison des sources de données permet d'obtenir une vue d'ensemble et de prendre des décisions plus éclairées.

À l'écran : "Quelle est l'importance du couplage de données? Amélioration des soins aux patients, Amélioration de la santé publique et Élaboration efficace des politiques."

Camille doit d'abord cerner les sources de données potentielles à coupler. Après une réunion avec Statistique Canada, elle détermine deux ensembles de données utiles pour son objectif :

À l'écran : "Camille identifie deux ensembles de données utiles après avoir visité Statistique Canada."

Statistique Canada :
'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) recueille des données sur les problèmes de santé chroniques diagnostiqués, notamment le diabète, les caractéristiques sociodémographiques et les comportements influant sur la santé, tels que le tabagisme et l'exercice physique.

À l'écran : "L'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC), Diabète, Caractéristiques socio-démographiques, Comportements liés à la santé"

Institut canadien d'information sur la santé :
La Base de données sur les congés des patients (BDCP) contient des données sur tous les séjours des patients hospitalisés au Canada (à l'exception du Québec).

À l'écran : "La Base de données sur les congés des patients (BDCP) contient des données sur tous les séjours des patients hospitalisés au Canada (à l'exception du Québec)."

En utilisant les données de l'ESCC et de la BDCP, Camille peut étudier la probabilité que des patients ayant des profils différents soient hospitalisés en raison de leur diabète.

À l'écran : "ESCC, BDCP et Nouvelles sources de données."

C'est donc avec l'aide de ses partenaires de Statistique Canada que le processus de couplage de ces deux sources de données est lancé. Elle disposera maintenant d'un ensemble de données lui permettant de déterminer si les facteurs sociodémographiques et les habitudes liées à la santé sont associés aux hospitalisations des patients atteints de diabète.

Après avoir analysé les données, Camille et son équipe découvrent que certains groupes sont plus exposés aux hospitalisations liées au diabète,

À l'écran : "Certains groupes sont plus exposés aux hospitalisations."

notamment les patients ayant un faible niveau d'éducation et d'activité physique.

À l'écran : "Notamment les patients ayant un faible niveau d'éducation et d'activité physique."

Et maintenant, les petits caractères… Il est important de se rappeler que, si le couplage de données peut être extrêmement utile, il peut aussi soulever des inquiétudes quant à la protection de la vie privée.

À l'écran : "Les petits caractères."

À l'écran : "!"

Pour répondre à ces préoccupations, Statistique Canada a mis en place des protocoles stricts pour protéger la vie privée de la population canadienne.

À l'écran : "Un cadenas étant verrouillé."

Par exemple, tout couplage d'enregistrements impliquant des renseignements personnels doit prouver que les avantages pour le public l'emportent sur les risques potentiels.

À l'écran : "les avantages pour le public l'emportent sur les risques potentiels."

Pour ce faire, des procédures détaillées de protection de la vie privée doivent être définies. Pour en savoir plus sur ces procédures, consultez la Directive sur le couplage de microdonnées (statcan.gc.ca).

À l'écran : "Directive sur la liaison de microdonnées sur StatCan.gc.ca."

En outre, une Vérification de la nature délicate des données par la haute direction peut être nécessaire si le couplage d'enregistrements implique l'acquisition de données qui ne sont pas recueillies par Statistique Canada. Cette vérification de la nature délicate des données garantit que les données seront utilisées de manière responsable.

À l'écran : "Pour assurer une utilisation responsable, une vérification de sensibilité par un cadre supérieur peut être requise pour lier des données qui ne sont pas recueillies par Statistique Canada."

Enfin, tous les couplages de microdonnées approuvés doivent être communiqués au Parlement et publiés sur le site Web de Statistique Canada. Tout membre du public peut les consulter en cherchant « Couplage de microdonnées approuvés » à l'adresse www.statcan.gc.ca.

À l'écran : "Enfin, tous les couplages de microdonnées approuvés doivent être communiqués au Parlement et publiés sur le site Web de Statistique Canada."

À l'écran :  "Couplage de microdonnées approuvés"

Grâce au couplage de données, Camille est maintenant en mesure d'informer le ministère de la Santé que certains groupes sont plus exposés au risque d'hospitalisation pour diabète. Cette approche holistique lui permet de fournir une vision plus complète de ce problème de soins de santé et de contribuer à l'amélioration des politiques de santé publique.

À l'écran : "Cette approche holistique contribue à l'amélioration des politiques sur la santé publique."

Vous souhaitez en savoir plus sur le couplage de données? Visitez le site www.statcan.gc.ca et recherchez « Couplage de données » pour découvrir comment vous pouvez collaborer avec des experts de Statistique Canada afin d'atteindre le plein potentiel du couplage de données.

À l'écran : "Vous souhaitez en savoir plus? www.statcan.gc.ca."

À l'écran : "Couplage de données."

Qu'avez-vous pensé?

S'il vous plaît nous donner vos commentaires afin que nous puissions mieux fournir des produits qui répondent aux besoins de nos utilisateurs.

Analyse 101 : Comment interpréter un tableau de données

Numéro de catalogue : 892000062023002

Date de diffusion : le 24 octobre 2023

Dans cette vidéo, nous vous présenterons les notions de base à propos de ce qui suit : Pourquoi les tableaux de données sont-ils importants? Comment les tableaux de données sont-ils structurés? Comment interpréter les indicateurs de la qualité des données dans un tableau?

Étape du parcours des données
Analyser, modéliser
Compétence des données
Analyse des données, Interprétation des données
Audience
Essentiel
Conditions préalables suggérées
s.o.
Durée
8:22
Coût
Gratuit

Voir la vidéo

Analyse 101 : Comment interpréter un tableau de données - Transcription

(Le symbole et le mot-symbole de Statistique Canada apparaissent sur l'écran : « Statistique 101 : Intervalles de confiance ».)

Analyse 101 : Comment interpréter un tableau de données

Bienvenue à notre vidéo sur comment interpréter un tableau de données. Si vous voulez apprendre à lire des tableaux de données rapidement et efficacement, vous êtes au bon endroit.

Objectifs d'apprentissage

(Texte à l'écran : Aucun apprentissage préalable n'est requis pour bien comprendre cette vidéo.)

Dans cette vidéo, nous vous présenterons les notions de base à propos de ce qui suit : Pourquoi les tableaux de données sont-ils importants? Comment les tableaux de données sont-ils structurés? Comment interpréter les indicateurs de la qualité des données dans un tableau?

Cette vidéo s'adresse aux personnes qui débute leur propre parcours visant à améliorer leur niveau actuel de littératie et données. Aucun apprentissage préalable n'est requis pour bien comprendre cette vidéo.

Étapes du cheminement des données

(Diagramme du Cheminement des données : Étape 1 - définir, trouver, recueillir ; Étape 2 - explorer, nettoyer, décrire ; Étape 3 - analyser, modéliser ; Étape 4 - raconter l'histoire. Le cheminement des données est appuyé par une base d'intendance, de métadonnées, de normes et de qualité.)

Ce diagramme est une représentation visuelle du cheminement des données. De la collecte des données à l'exploration, au nettoyage, à la description et à la compréhension des données, jusqu'à l'analyse des données et pour terminer, la communication aux autres de l'histoire que les données racontent.

Étapes du cheminement des données

(Diagramme du Cheminement des données avec une attention sur l'Étape 3 - Analyser, Modéliser.)

Savoir comment interpréter les données d'un tableau avec exactitude et les transformer en renseignements utiles fait partie de la 3e étape du cheminement des données : analyser et modéliser.

Qu'est-ce qu'un tableau de données?

Tout d'abord, qu'est-ce qu'un tableau de données? Un tableau de données est une série de données disposées de façon structurée en ligne et en colonnes. Il les utilisé pour afficher une grande quantité de renseignements numériques de manière organisée. Il fournit une manière claire et concise de présenter et d'analyser les données.

À quoi servent les tableaux de données?

Les tableaux de données sont utilisés pour simplifier des ensembles de données complexes pour permettre une meilleure compréhension, pour faciliter la comparaison et l'analyse des points de données, pour permettre l'identification des tendances, des schémas, des valeurs aberrantes et enfin, pour fournir une base pour créer des diagrammes, des graphiques et des visualisations.

Comment les tableaux de données sont-ils structurés?

(Tableau démontrant la prévalence de l'incapacité chez les personnes agées de 15 ans et plus, par groupe d'âge, Yukon, 2017.)

Dans les prochaines diapositives, nous allons examiner les parties principales d'un tableau étape par étape, en utilisant un exemple détaillé pour illustrer les différents éléments d'un tableau de données qui contribuent à organiser et à afficher l'information. Ces éléments le sont les suivants : le titre, l'en-têtes des colonnes, les sources, les notes, les titres de ligne, les cellules et la qualité des données.

Comment interpréter un tableau

Saviez-vous que les Canadiens ayant une incapacité sont 2 fois plus susceptibles de vivre dans la pauvreté que ceux qui n'en ont pas? En examinant les inégalités qui entraînent l'insécurité financière, la pauvreté et l'exclusion sociale avec lesquelles les personnes ayant une incapacité doivent composer. En juin 2021, le gouvernement du Canada s'est engagé à bâtir un Canada inclusif pour les personnes ayant une incapacité. Il s'agit ici d'un exemple de tableau de données qui pourrait jouer un petit rôle pour éclairer cette décision. Il illustre la prévalence de l'incapacité pour les adultes par groupe d'âge au yukon en 2017.

Étape 1 : Regardez le titreu

Alors comment lire ce tableau? La première étape est de regarder le titre. « Prévalence de l'incapacité chez les personnes âgées de 15 ans et plus, par groupe d'âge, yukon, 2017 » Ce titre nous indique que la proportion de la population adulte, répartie par groupe d'âge au yukon, qui éprouve une forme quelconque d'incapacité à un moment donné.

Étape 2 : Identifiez les en-têtes de colonnes.

Ici, nous avons 4 colonnes intitulées « Groupe d'âge », « Population totale », « Personnes ayant une incapacité », Et « Prévalence de l'incapacité ». La prévalence est exprimée en pourcentage et fournit une indication de la mesure dans laquelle les incapacités sont communes à l'intérieur de chaque groupe d'âge particulier. Ces en-têtes nous indiquent que le tableau montre les données sur la prévalence de l'incapacité, en nombre entiers et en pourcentages, par groupe d'âge, pour l'ensemble de la population du Yukon.

Étape 3 : Vérifiez les sources et les notes.

La source est « Statistique Canada, Enquête canadienne sur l'incapacité, 2017 ». Cela nous indique que les données proviennent d'une source officielle du gouvernement et que par conséquent, elles devraient être considérées comme fiables. Garantir la fiabilité de toute source de données est la clé pour vous assurer d'interpréter et d'analyser des données dignes de confiance. Ne faites jamais confiance à un tableau qui n'indique pas clairement sa source des données.

Étape 4 : Identifiez les titres de ligne.

Les titres de ligne sont le nombre total de participants à l'enquête âgés de 15 ans et plus et, par la suite, chaque rangée divise ce total par groupe d'âge. Notez que la somme des valeurs dans chaque catégorie peut différer du total en raison de l'arrondissement. Par exemple, en théorie, si vous additionnez les groupes d'âge 15 ans à 64 ans et 75 ans et plus, vous devriez obtenir le même nombre que total. Âgé de 15 ans et plus. Mais comme l'indique la note dans le tableau, ce n'est pas toujours le cas, car les données sont arrondies pour en faciliter l'utilisation lorsque le tableau est créé.

Étape 5 : Examinez la cellule.

Pour trouver la prévalence de l'incapacité pour un groupe d'âge en particulier, trouvez la ligne et la colonne qui vous intéresse et trouvez la cellule d'intersection. Par exemple, la prévalence de l'incapacité pour les personnes âgées de 45 à 64 ans se trouve dans la cellule ou la ligne « 45 à 64 » et la colonne « Prévalence de l'incapacité » se croisent, qui montre une prévalence de 29,1 %, ce qui représente 3 070 sur 10 550. Le nombre de personnes ayant une incapacité âgée de 45 à 64 ans divisée par le nombre total de personnes dans ce groupe d'âge.

Étape 6 : Tentez de trouver des schémas ou des tendances.

(Dans le tableau, il y a un E exposant à côté d'une valeur.)

En examinant les données, vous pourriez remarquer que la prévalence de l'incapacité augmente à mesure que les groupes vieillissent. Vous pourriez aussi vous demander pourquoi le pourcentage de personnes ayant une incapacité pour les 15 à 24 ans à la lettre E à côté de sa donnée...

Indicateurs de la qualité des données

La réponse est les indicateurs de la qualité des données. Statistique Canada utilise beaucoup d'autres lettres ou symboles pour indiquer la qualité des données ou d'autres renseignements importants à propos d'un point de données ou d'une estimation dans ses tableaux de données. Les lettres et les symboles les plus souvent utilisés sont les suivants :

« X » : Indique que l'estimation a été supprimée pour respecter les exigences de la Loi sur la statistique.

« E » Indique que l'estimation comporte un niveau élevé de variabilité d'échantillonnage et qu'elle doit être interprétée avec prudence.

« F » : Indique que l'estimation est trop peu fiable pour être publiée.

Ces lettres ou symboles fournissent des informations importantes sur la qualité et la fiabilité des estimations dans le tableau de données et aident les utilisateurs à prendre des décisions éclairées sur la manière d'interpréter et d'utiliser les données.

Résumé des points principaux

En résumé, dans cette vidéo, nous avons vu 3 éléments principaux pour comprendre les tableaux de données : Pourquoi les tableaux de données sont-ils importants? Comment les tableaux de données sont-ils structurés et comment interpréter les indicateurs de la qualité des données?

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

L'éthique des données (partie 2) : les examens éthiques

Numéro de catalogue : 892000062022004

Date de diffusion : le 17 octobre 2022

Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes :

  • Que sont les examens éthiques?
  • Comment les examens éthiques aident-ils Statistique Canada à appliquer les principes de l'éthique des données tout au long du cheminement des données?

En vous présentant un exemple de cas d'utilisation possible, cette vidéo vous montre comment Statistique Canada utilise les examens éthiques pour appliquer les principes de l'éthique des données tout au long du cheminement des données.

Étape du parcours des données
Fondation
Compétence des données
  • Évaluation de la qualité des données
  • Intendance des données
  • Sécurité des données et gouvernance
Audience
Essentiel
Conditions préalables suggérées
L'éthique des données : une introduction
Durée
12:08
Coût
Gratuit

Voir la vidéo

L'éthique des données (partie 2) : les examens éthiques - Transcription

(Le symbol de Statistics Canada et le mot-symbol du Canada est présent avec le titre suivant: « L'éthique des données (partie 2) : les examens éthiques - Une étude de cas »)

L'acquisition, l'exploration, l'analyse et l'interprétation des données sont des étapes essentielles du processus permettant de produire des renseignements qui sont utiles pour la société, l'économie et l'environnement. Dans cette vidéo, nous discuterons de l'importance de tenir compte de l'éthique des données tout au long du processus de production de renseignements statistique.

Objectifs d'apprentissage

(Text à l'écran : Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes :

  • Que sont les examens éthiques?
  • Comment les examens éthiques aident-ils Statistique Canada à appliquer les principes de l'éthique des données tout au long du cheminement des données?

Condition préalable: vidéo « L'éthique des données : Une introduction », qui se trouve également dans le catalogue d'apprentissage de l'Initiative de formation en littératie des données de Statistique Canada)

Comme préalable à cette vidéo, assurez-vous d'avoir regardé la vidéo intitulée « L'éthique des données: Une introduction », qui se trouve également dans le catalogue d'apprentissage de l'Initiative de formation en littératie des données de Statistiques Canada. Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes:

  • Que sont les revues éthiques?
  • Comment les revues éthiques aident-ils Statistique Canada à appliquer les principes de l'éthique des données tout au long du chemin des données?

En vous présentant un exemple de cas d'utilisation possible, cette vidéo vous montre comment Statistique Canada utilise les revues éthiques pour appliquer les principes de l'éthique des données tout au long du cheminement des données.

Étapes du cheminement des données

(Diagramme du Cheminement des données: Étape 1 - définir, trouver, recueillir; Étape 2 - explorer, nettoyer, décrire; Étape 3 - analyser, modéliser; Étape 4 - Raconter l'histoire. Le cheminement des données est supporté par une base d'intendance, de métadonnées, de normes et qualité.)

Ce diagramme est une représentation visuelle du cheminement des données, de leur collecte jusqu'au moment d'en raconter l'histoire à d'autres, en passant par leur exploration, leur nettoyage, leur description, leur compréhension et leur analyse.

Les principes de l'éthique des données sont pertinents à toutes les étapes du cheminement des données.

Qu'est-ce qu'un examen éthique?

(Text à l'écran :

  • Série de questions, de commentaires et d'énoncés permettant d'obtenir suffisamment de renseignements sur un projet donné pour pouvoir tenir une discussion rationnelle sur le fondement éthique de ce projet.
  • Toujours effectué par plus d'une personne. Chaque membre du comité d'éthique doit avoir une expérience professionnelle en sciences ou en éthique.
  • A comme objectif de donner une orientation éthique aux personnes qui travaillent sur le projet.
  • Organisé selon les six principes directeurs de l'éthique des données à Statistique Canada.)

Dans la première partie de cette série de vidéos sur l'éthique des données, nous vous avons présenté le concept de l'éthique des données et les raisons pour lesquelles l'éthique des données est importante. Nous avons également traité de la façon dont les revues éthiques permettent d'obtenir suffisamment de renseignements sur l'acquisition de données ou sur un projet donné afin de pouvoir tenir une discussion rationnelle sur le fondement éthique de ce projet. Plus d'une personne participe toujours à la revue et chaque personne doit avoir une expérience professionnelle en sciences ou en éthique afin de pouvoir donner des conseils en matière d'éthique aux personnes qui travaillent sur le projet.

La revue éthique que nous utiliserons dans cette étude de cas est organisée sur les six principes directeurs de l'éthique des données à Statistique Canada.

Les six principes directeurs

(Text à l'écran : Les six principes directeurs de l'éthique des données à Statistique Canada sont...

  • Les données sont utilisées à des fins qui bénéficient à la population canadienne
  • Les données sont utilisées de façon sécuritaire et confidentielle
  • Les acquisitions et les méthodes de traitement des données sont transparentes et responsables
  • Les acquisitions et les méthodes de traitement des données sont fiables et viables
  • Les données proprement dites sont de grande qualité
  • Tout renseignement tiré des données est présenté de manière équitable et ne cause aucun préjudice)

À Statistique Canada, la revue éthique d'un projet repose généralement sur 6 principes directeurs:

  • Les données sont utilisées à des fins qui bénéficient à la population canadienne.
  • Les données sont utilisées de façon sécuritaire et qui respectent la vie privée.
  • Les acquisitions et les méthodes de traitement des données sont transparentes et responsables.
  • Les acquisitions et les méthodes de traitement des données sont fiables et viables.
  • Les données proprement dites sont de grande qualité.
  • Tout renseignement tiré des données est présenté de manière équitable et ne causent aucun préjudice.

Étude de cas : Enquête sur la consommation de stupéfiants chez les mineurs

(Text à l'écran : Le Centre de données sur la santé de la population élabore actuellement une nouvelle enquête, l'Enquête canadienne sur la consommation de stupéfiants chez les jeunes (ECCSJ) de 2022. Étant donné que les jeunes constituent une population vulnérable et que le sujet pourrait être considéré comme délicat, l'examen éthique a pour objectif d'aider Statistique Canada à prendre des décisions éclairées en ce qui a trait à l'acquisition des données en question, et à remplir les documents requis permettant de justifier l'utilisation des données.

L'Enquête canadienne sur la consommation de stupéfiants chez les jeunes (ECCSJ) de 2022 est une enquête fictive qui sera utilisée comme exemple tout au long de cette vidéo.)

L'enquête présentée ci-après est une enquête fictive qui sera utilisée comme exemple tout au long de cette vidéo. Le centre de données sur la santé de la population élabore actuellement une nouvelle enquête, l'Enquête canadienne sur la consommation de stupéfiants chez les jeunes de 2022. Étant donné que les jeunes constituent une population vulnérable et que le sujet pourrait être considéré comme délicat, la revue éthique a pour objectif d'aider Statistique Canada à prendre des décisions éclairées en ce qui a trait à l'acquisition des données en question et à remplir les documents requis permettant de justifier l'utilisation des données.

Avantage pour la population canadienne

(Text à l'écran : L'utilisation des données devrait permettre de prendre des décisions éclairées et de gérer efficacement les ressources, ce qui aura au bout du compte des retombées positives sur la vie des Canadiens.

  • Pourquoi les données sont-elles nécessaires? Qui en profitera et comment?
  • Quelles seraient les exemples de façons dont les données pourraient être utilisées pour aider les Canadiens?)

Pour ce qui est des avantages pour la population canadienne, la revue éthique doit permettre de veiller à ce que l'acquisition des données soit nécessaire et de donner des exemples de façon dont les données pourraient être utilisées pour aider les Canadiens.

Étude de cas : Avantages pour la société

(Text à l'écran : Il est nécessaire d'obtenir des données sur la consommation de stupéfiants chez les jeunes, car cela permettrait d'affecter des ressources et de créer des programmes de prévention adaptés aux variables particulières qui ont une incidence sur la consommation de drogues chez les jeunes Canadiens.

  • Exemple : Les réponses à l'enquête pourraient révéler un lien entre le fait d'être victime d'intimidation à l'école et la consommation de drogues. Les programmes pourraient viser la lutte contre l'intimidation.
  • Une lacune statistique persistante dans ce domaine pourrait avoir des conséquences négatives.)

En ce qui concerne notre étude de cas, la raison pour laquelle nous recueillons des données sur la consommation de stupéfiants chez les jeunes et que des données sur la consommation de stupéfiants ou d'opioïdes, particulièrement chez les mineurs, n'étaient auparavant pas recueillies, et que l'acquisition de telles données pourrait permettre d'affecter des ressources et de créer des programmes de prévention adaptés en fonction des facteurs précis qui ont une incidence sur la consommation de drogues chez les jeunes Canadiens.

Par exemple, si l'analyse des données révèle un lien entre le fait d'être victime d'intimidation à l'école et la consommation de stupéfiants, de tels programmes de prévention pourraient viser la lutte contre l'intimidation. Inversement, certains pourraient soutenir que le fait de ne pas réaliser l'enquête pourrait avoir des conséquences négatives. La plus grave, c'est le nombre de décès qui auraient pu être évités si les lacunes statistiques actuelles avaient été comblés et que des programmes de prévention avaient été mis en place.

Protection des renseignements personnels et sécurité

(Text à l'écran : Il existe un juste équilibre entre le respect de la vie privée et la production de renseignements. Nous devons veiller à ce que toute intrusion pouvant être causée par nos activités statistiques soit proportionnelle aux exigences considérées comme absolument nécessaires à la production des renseignements.

  • Chaque point de données compte. Tous les renseignements demandés sont-ils nécessaires?
  • Quelles mesures sont prises pour protéger les renseignements personnels des Canadiens?)

Vie privée et sécurité.

Il existe un juste équilibre entre le respect de la vie privée et la production de renseignement. Nous devons veiller à ce que toute intrusion pouvant être causée par nos activités statistiques soit proportionnelles aux exigences considérées comme absolument nécessaires à la production des renseignements.

N'oubliez pas que chaque point de données compte. Alors, tous les renseignements demandés sont-ils vraiment nécessaires?

Quelles mesures sont prises pour protéger les renseignements personnels des Canadiens?

Étude de cas : Protection des renseignements personnels et sécurité

(Text à l'écran :

  • Pourquoi demandons-nous les renseignements en question?
    • Il existe actuellement une lacune statistique concernant la consommation de stupéfiants chez les jeunes. Autrement dit, il n'existe aucune source de données.
  • Quelles mesures sont prises pour protéger les renseignements personnels des répondants?
    • Les questionnaires seront protégés par un mot de passe et auront une option de sortie rapide pour que la protection des renseignements personnels soit assurée tout au long du processus de réponse à l'enquête.)

Notre enquête fictive contient des questions pouvant être délicates pour les jeunes; nous devons donc expliquer comment l'acquisition des données est proportionnelle à l'avantage qu'elle est censée permettre d'obtenir. Dans le cas présent, il n'existe pas d'autres données fiables disponibles et l'enquête deviendrait donc une option viable pour les programmes nécessitant de tels renseignements.

Le processus de la revue éthique nous permet également d'examiner plus en profondeur les mesures de sécurité qui sont prises pour éviter toute atteinte à la vie privée, ainsi que les contre-mesures en place en cas d'une telle atteinte. Pour l'enquête sur la consommation de stupéfiants chez les jeunes, des mécanismes de sécurité sont en place pour protéger les renseignements personnels des répondants, qui, en tant que mineurs, pourraient se sentir plus à l'aise de savoir que leurs réponses demeureront confidentielles. Nous traiterons des détails de ces mesures plus loin dans la vidéo.

Transparence et responsabilisation

(Text à l'écran : Les organismes statistiques ont la responsabilité d'être transparents quant à la provenance des données, à leur utilisation et aux mesures prises pour assurer la confidentialité.

  • Veuillez donner des précisions sur les stratégies qu'ils ont l'intention de mettre en place pour informer les Canadiens au sujet de l'acquisition des données en question.
  • Comment communiquons-nous les avantages que procure l'acquisition et les mesures prises pour protéger les renseignements personnels?)

Les organismes statistiques ont la responsabilité d'être transparents quant à la provenance des données, à leur utilisation et aux mesures prises pour assurer la confidentialité.

Parmi les questions fréquemment posées à cette étape, les organismes statistiques sont souvent invités à donner des précisions sur les stratégies qu'ils ont l'intention de mettre en place pour informer les Canadiens au sujet de l'acquisition des données en question, ainsi que les avantages que procurent l'acquisition des données à la population canadienne et sur les mesures prises pour protéger les renseignements personnels.

Étude de cas : Transparence et responsabilisation

(Text à l'écran :

  • Quelles stratégies seront mises en place pour informer les jeunes Canadiens au sujet de l'enquête?
    • Des renseignements sur l'enquête seront publiés sur le site Web de Statistique Canada, et toutes les parties intéressées y auront accès. Dans le questionnaire d'enquête, les jeunes répondants seront informés des objectifs de l'enquête.
    • Le questionnaire contiendra également des renseignements sur les avantages que l'enquête devrait procurer à la société, sur les mesures prises pour protéger les renseignements personnels et sur la façon dont les renseignements demeureront confidentiels.)

Dans notre étude de cas, les aspect liés à la transparence et à la responsabilisation seront traitées lorsque les stratégies qui seront mises en place pour informer les jeunes Canadiens au sujet de l'enquête seront précisées. Des renseignements sur l'enquête seront publiés sur le site Web de Statistique Canada et toutes les parties intéressées y auront librement accès. De plus, dans le questionnaire d'enquête, les jeunes répondants seront informés des objectifs de l'enquête.

Le questionnaire contiendra également des renseignements sur les avantages que l'enquête devrait procurer aux répondants et à la société en général, sur les mesures prises pour protéger les renseignements personnels et sur la façon dont les renseignements demeureront confidentiels, même si les données sont utilisées par un autre organisme gouvernemental pour les besoins de ses recherches et de ses programmes. Dans de tels cas, il pourrait s'agir de Santé Canada et de l'Agence de la santé publique du Canada.

Qualité des données.

(Text à l'écran : Les données acquises doivent être aussi représentatives et exactes que possible.

  • Des sources potentielles de biais pour cette source de données ont-elles été relevées jusqu'à présent? Si oui, comment seront-elles gérées?)

Les Canadiens devraient pouvoir s'attendre à ce que les données acquises par leur gouvernement et les renseignements statistiques fournis par celui-ci soit aussi représentatif que possible. Pour satisfaire une telle attente, il faut veiller à ce qu'aucun biais ni aucune erreur ne remettent en question les avantages potentiels d'un projet. À Statistique Canada, nous satisfaisons à une telle attente en appliquant des méthodes scientifiquement éprouvées et statistiquement rigoureuses à toutes les étapes du cheminement des données.

Étude de cas : Qualité des données

(Text à l'écran :

  • Sources possibles de biais:
    • Les jeunes répondants vivent souvent chez leurs parents. Il pourrait y avoir un biais important si les répondants ne répondent pas honnêtement.
  • Comment seront-elles gérées?
    • Les questionnaires seront protégés par un mot de passe et auront une option de sortie rapide, ce qui permettra de rassurer les répondants sur leur capacité de préserver instantanément leurs réponses et la confidentialité de leurs renseignements personnels, que ce soit dans un endroit public ou dans un logement familial.)

Les répondants vivent souvent chez leurs parents, ce qui représente une menace pour la qualité des données, car certains des répondants ne jouissent peut-être pas de la protection totale de la vie privée leur permettant de donner des réponses honnêtes aux questions, surtout en ce qui concerne la consommation de drogues, qu'elles soient illégale ou prescrite. Il pourrait y avoir un biais important si les répondants ne répondent pas honnêtement. Nous avons déjà mentionné que les questionnaires seront protégés par un mot de passe et auront une option de sortie rapide, ce qui permettra de préserver la confidentialité des renseignements personnels, mais le risque de biais demeure présent si le répondeur trouve que les questions sont trop personnelles.

Équité et absence de préjudice

(Text à l'écran : Dans le cadre d'activités statistiques, il est nécessaire de tenir compte de tous les risques qu'une activité statistique peut présenter pour le bien-être de personnes ou de groupes particuliers.

  • Pouvez-vous prévoir les conséquences négatives qu'une personne pourrait subir à la suite de l'acquisition des données en question?
  • Une partie du processus d'acquisition des données pourrait-elle causer un stress excessif aux Canadiens?)

Équité et absence de préjudice.

Il faut tenir compte de tous les risques pour le bien-être des Canadiens. Il faut tenir compte de la façon dont les activités statistiques sont menées et de la façon dont les renseignements qui en résultent sont communiqués afin de promouvoir l'équité entre tous les Canadiens. Pour que les activités soient équitables et ne causent aucun préjudice, il faut prévoir, avant de recueillir ou d'obtenir les données, les conséquences négatives qu'une personne pourrait subir à la suite de l'acquisition des données. Ou est-il possible qu'une partie du processus d'acquisition des données puisse causer un stress excessif aux Canadiens?

Étude de cas : Équité et absence de préjudice

(Text à l'écran :

  • Dans le cas échéant, quelles conséquences négatives un répondant pourrait-il subir en répondant à l'enquête?
    • Certains des sujets abordés dans l'enquête peuvent déclencher des réactions émotionnelles : intimidation, santé mentale, rendement scolaire
  • Comment traiterez-vous les questions qui pourraient bouleverser les répondants?
    • Des ressources en santé mentale seront offertes aux répondants lorsqu'ils rempliront le questionnaire, et les intervieweurs ont reçu une formation pour gérer les situations difficiles.)

Pour ce qui est des conséquences négatives que pourrait entraîner la participation à notre enquête fictive, des questions sur les expériences vécues au chapitre de l'intimidation, de la santé mentale ou du rendement scolaire pourrait déclencher des réactions émotionnelles chez les répondants de l'enquête sur la consommation de stupéfiants chez les mineurs. Dans le cas présent, le comité de la revue éthique aurait dû s'enquérir des mesures prises pour atténuer ce risque et il a confirmé que des ressources en santé mentale seront mises à la disposition des répondants tout au long du processus de réponse au questionnaire et, au besoin, après.

Confiance et viabilité.

(Text à l'écran : Statistique Canada a besoin de la participation active des Canadiens pour pouvoir poursuivre ses activités statistiques à l'avenir.

  • Comment allons-nous nous assurer de pouvoir continuer à produire des renseignements de grande qualité qui importent aux Canadiens tout en maintenant la confiance du public à long terme?)

Statistique Canada a besoin de la participation active des Canadiens pour que nous puissions poursuivre nos activités statistiques à l'avenir. Assurer la confidentialité, protéger les renseignements personnels, produire des données représentatives et être responsable sont tous des choix que Statistique Canada fait pour montrer aux Canadiens qu'il mérite leur confiance.

Cette confiance est essentielle si statistique Canada veut continuer à produire des renseignements de grande qualité qui importent aux Canadiens tout en maintenant la confiance du public à long terme.

Étude de cas : Confiance et viabilité

(Text à l'écran : Les répondants seront informés du fait que les renseignements qu'ils donnent ne seront pas communiqués aux autorités, aux parents ou à tout autre tuteur.

Le fait d'expliquer nos processus opérationnels statistiques, y compris nos examens éthiques, permettra de maintenir la confiance des Canadiens et, par conséquent, d'assurer la viabilité de nos programmes statistiques.)

Le dernier principe directeur que nous évaluons dans la présente étude de cas est la confiance et la viabilité. afin de maintenir la confiance des jeunes Canadiens, nous expliquerons aux répondants que les renseignements qu'ils donnent ne seront pas communiqués aux autorités ni à leurs parents. Le fait d'expliquer nos processus opérationnels statistiques, y compris nos revues éthiques, permettra de maintenir la confiance des Canadiens, leur confiance dans nos processus et notre promesse de confidentialité. Parce qu'en l'absence d'une telle confiance, nous ne pouvons pas continuer à produire des renseignements de grande qualité qui profitent à la société, à l'économie et à l'environnement.

Résumé des principaux points

(Text à l'écran :

  • Les examens éthiques sont une série de questions et de commentaires permettant d'obtenir suffisamment de renseignements sur un projet donné pour pouvoir tenir une discussion rationnelle sur le fondement éthique de ce projet.
  • À Statistique Canada, les examens éthiques sont organisés selon les six principes directeurs de l'éthique des données.)

Dans cette vidéo intitulée « L'éthique des données : les revues éthiques », nous avons appris que les revues éthiques sont une série de questions et de commentaires permettant d'obtenir suffisamment de renseignements sur un projet donné pour pouvoir tenir une discussion rationnelle sur le fondement éthique de ce projet.

À Statistique Canada, les revues éthiques sont organisées salon les six principes directeurs de l'éthique des données.

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

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Statistique 101 : biais statistique

Numéro de catalogue : 892000062022005

Date de diffusion : le 17 octobre 2022

Dans cette vidéo, nous expliquerons le concept de biais statistique, qui se produit lorsque les statistiques diffèrent systématiquement de la réalité qu'elles tentent de mesurer en raison de problèmes liés à la manière dont les données ont été produites.

Étape du parcours des données
Fondation
Compétence des données
  • Analyse des données
  • Évaluation de la qualité des données
  • Identifier les problèmes à l'aide des donnés
Audience
Essentiel
Conditions préalables suggérées
s.o.
Durée
11:37
Coût
Gratuit

Voir la vidéo

Statistique 101 : biais statistique - Transcription

(Le symbole et le mot-symbole de Statistique Canada apparaissent sur l'écran  : « Statistique 101 : biais statistique ».)

Dans le langage courant, les biais font référence à la façon dont le point de vue, les valeurs ou les croyances d'une personne peuvent influer sur son jugement ou ses décisions dans des circonstances particulières.

Dans cette vidéo, nous expliquerons le concept de biais statistique, qui se produit lorsque les statistiques diffèrent systématiquement de la réalité qu'elles tentent de mesurer en raison de problèmes liés à la manière dont les données ont été produites.

Objectifs d'apprentissage

Avant de parler de biais, nous allons commencer par dire quelques mots sur l'erreur. Les statistiques sont des mesures qui décrivent notre société, l'activité économique ou d'autres aspects du monde qui nous entoure. Bien qu'elles tentent d'estimer la valeur réelle aussi précisément que possible, elles peuvent souvent contenir un certain niveau d'erreur. Le biais statistique est la différence entre la mesure statistique et la valeur réelle.

Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes:

  • Quels sont les différents types d'erreurs?
  • Quels sont les types d'erreurs qui entraînent un biais statistique?

À quelle étape du parcours des données est-il possible que des erreurs entraînant des biais statistiques puissent survenir?

Étapes du cheminement des données

(Diagramme du Cheminement des données : Étape 1 - définir, trouver, recueillir; Étape 2 - explorer, nettoyer, décrire; Étape 3 - analyser, modéliser; Étape 4 - raconter l'histoire. Le cheminement des données est appuyé par une base d'intendance, de métadonnées, de normes et de qualité.)

Ce diagramme est une représentation visuelle du parcours des données, de leur collecte jusqu'au moment d'en raconter l'histoire à d'autres, en passant par leur exploration, leur nettoyage, leur description, leur compréhension et leur analyse.

Les erreurs entraînant un biais statistique peuvent survenir à n'importe quelle étape du parcours des données.

Quels sont les différents types d'erreurs?

Lorsqu'on essaie de mesurer et d'analyser des données, il faut s'attendre à un certain niveau d'erreur. Qu'entendons nous exactement lorsque nous disons qu'il existe différents types d'erreurs? Accepter que des erreurs existent n'est pas nécessairement une mauvaise chose, mais il est important de comprendre que toutes les erreurs ne sont pas égales. Les 2 principaux types d'erreurs que nous allons étudier aujourd'hui sont l'erreur aléatoire et l'erreur systématique.

Erreur aléatoire ou systématique

Les erreurs aléatoires introduisent une variabilité entre des mesures distinctes du même objet. Par exemple, des réponses ou des mesures reçues ou effectuées à des moments différents peuvent entraîner une variabilité de réponse ou un autre échantillon sélectionné de façon aléatoire peut entraîner une variabilité d'échantillonnage.

Le caractère aléatoire peut également se manifester dans les procédures de traitement des données. Néanmoins, dans ces cas, les mesures ont toujours tendance à se regrouper autour de la valeur réelle. Par conséquent, malgré quelques erreurs, elles sont toujours exactes.

D'autre part, les mesures systématiques se traduisent par une variabilité non aléatoire qui déforme ou éloigne la mesure de la valeur réelle, ce qui donne une mesure qui peut être plus petite, plus grande, plus élevée ou plus basse que la valeur réelle et peut aboutir à des conclusions incorrectes.

Qu'est-ce qu'un biais statistique?

Maintenant que nous comprenons la différence entre les erreurs aléatoires, les erreurs systémiques et la manière dont les erreurs systémiques peuvent entraîner des conclusions inexactes, à partir de ce point de la vidéo, nous appellerons ces conclusions inexactes biais statistique, car lorsque nous parlons de biais statistiques, ce que nous voulons vraiment dire, c'est qu'une statistique diffère de la réalité qu'elle tente de mesurer en raison d'erreurs systématiques dans la manière dont les données ont été recueillies, déclarées ou analysées?

Où chercher un biais statistique

Les statistiques biaisées peuvent provenir d'un grand nombre de sources de données, qu'il s'agisse de données d'enquête, de données administratives, de mégadonnées, etc. De même, il existe de nombreux types d'erreurs différentes qui peuvent entraîner des biais. Aujourd'hui, cependant, nous nous concentrerons sur 3 domaines particuliers susceptibles d'afficher des erreurs systémiques qui peuvent entraîner des statistiques biaisées. Il s'agit d'erreurs : de collecte des données, de mesure et d'analyse.

Collecte des données

En commençant par la collecte des données, un biais peut avoir lieu en cas d'erreurs systématiques dans la façon dont les données sont recueillies, ce qui mène à des données qui ne représentent pas adéquatement la population que l'on cherche à mesurer. Voici quelques exemples de biais :

  • le biais de couverture,
  • le biais de non-réponse et
  • le biais d'autosélection.

Biais de couverture

Un biais de couverture survient lorsque, en raison de la matière dont le processus de collecte des données a été conçu, il exclut (ou inclut) des groupes qui font (ou ne font pas) partie de la population cible. Les principales sources d'erreurs de couverture sont les suivantes:

  • le sous-dénombrement - le fait de ne pas inclure tous les membres de la population qui devraient être inclus; et
  • le surdénombrement - le fait d'inclure dans la population des membres qui ne devraient pas être inclus.

Par exemple, une enquête tente de mesurer les habitudes de dépenses quotidiennes des Canadiens, mais le questionnaire n'est disponible que sur les téléphones intelligents. Les résultats de l'enquête ne comprendront pas les données des personnes ne possédant pas de téléphones intelligents. Comme le nombre de personnes possédant un téléphone intelligent inférieur à la population cible de tous les Canadiens, il y a un biais de couverture, car une partie de la population, celle qui ne possède pas de téléphone intelligent, n'est pas « couverte » par l'enquête.

Biais de non-réponse

Un biais de non-réponse se produit lorsque la réponse des répondants diffère par rapport à celle des personnes qui choisissent de ne pas répondre.

Parmi les causes de biais de non-réponse, citons le manque d'intérêt à l'égard du sujet. Par exemple, les gens peuvent être moins enclins, à répondre à une enquête si elle ne les intéresse pas ou s'il estime qu'elle ne leur procure personnellement aucun avantage. Les sujets sensibles peuvent également entraîner un biais de non-réponse si une personne a le sentiment que le questionnaire pose des questions trop personnelles ou trop sensibles.

Biais d'autosélection

Un biais d'autosélection se produit lorsque les personnes qui se portent volontaires pour fournir des données ou participer à une étude différente de celles qui ne se portent pas volontaires. On pourrait même dire que le biais d'autosélection est l'exact opposé du biais de non-réponse, même s'il contribuent tous deux à des conclusions inexactes.

Mesure

Le prochain domaine que nous allons explorer dans notre recherche des sources du biais statistique est la mesure. Un biais de mesure se produit en cas d'erreur systématiques dans la façon de mesurer ou de rendre compte du concept d'intérêt.

Voici quelques exemples:

  • le biais de rappel,
  • le biais dû à la désirabilité sociale,
  • les questions suggestives et
  • les outils de mesure défectueux.

Biais de rappel

Un biais de rappel se produit lorsque les répondants ne se souviennent pas précisément d'événements ou d'expériences antérieures ou en omettant des détails. Par exemple, un répondant peut avoir de la difficulté à se souvenir du montant qu'il a payé pour l'essence au cours du dernier mois. Ou encore, si l'on demande aux répondants de parler des visites chez le médecin au cours de l'année écoulée, il peut inclure une visite datant de 15 mois ou oublier une visite datant de 10 mois.

Biais dû à la désirabilité sociale

Un biais dû à la désirabilité sociale se produit lorsque les participants, consciemment ou non, répondent aux questions en tentant de donner une image plus positive d'eux-mêmes. Par exemple, une personne peut surdéclarer ce qu'elle considère comme étant un bon comportement, comme la quantité d'exercice qu'elle fait dans une journée ou la quantité de fruits et légumes qu'elle mange, ou sous-déclarer des comportements socialement plus indésirables, comme le tabagisme.

Questions suggestives

On parle de questions suggestives lorsqu'une question d'enquête incite, encourage ou guide le répondant vers une réponse préalablement déterminée ou souhaitée. Par exemple, la formulation, « la plupart des gens pensent que c'est un excellent restaurant. Êtes-vous d'accord? » Peut susciter des réponses plus positives qu'une formulation plus neutre, comme « comment évaluez-vous ce restaurant? »

Outils de mesure défectueux

Un biais peut se produire lorsque les outils ou les mesures servant à recueillir des données sont défectueux, fonctionnent mal ou sont utilisés de manière inexacte, ce qui entraîne des estimations systématiquement différentes. Par exemple, des outils de mesure comme un pèse-personne dans un cabinet médical qui est mal étalonné et qui affichera donc systématiquement des poids incorrects.

Analyse

Jusqu'à présent, nous avons vu comment les erreurs peuvent entraîner des biais lors des étapes de collecte et de mesure des données, mais, dans cette 3e et dernière partie de la vidéo, nous aborderons le biais analytique, qui peut se produire lorsque l'analyse des données est effectuée à partir de données non représentatives ou lorsqu'un modèle ou un chercheur oriente, les résultats d'une étude vers un résultat spécifique.

Voici des exemples de biais induits par les chercheurs:

  • le biais de confirmation et
  • le biais de modélisation.

Biais de confirmation

Si l'analyse est réalisée pour soutenir un point de vue ou un récit spécifique, elle peut être biaisée, c'est-à-dire qu'elle peut laisser de côté ou exclure des éléments importants qui ne correspondent pas à ce point de vue ou à ce récit. Un biais de confirmation se produit lorsque les analystes de données ne retiennent que les données et les résultats qui cadrent avec leur hypothèse ou leurs propres croyances.

Biais de modélisation

Un biais peut survenir dans la modélisation des données lorsque les données utilisées ne sont pas représentatives ou lorsque le modèle ou l'algorithme est également biaisé et ne représente pas de façon exacte le phénomène qu'il cherche à représenter.

Un exemple de données de formation non représentatives est l'utilisation des données historiques d'une entreprise pour pourvoir un nouveau poste. Si l'algorithme porte sur des données montrant que la plupart des embauches et des promotions réussies dans l'entreprise sont le fait d'hommes, il apprendra à rechercher et à continuer de suggérer des hommes dans les futurs rôles.

Un exemple d'algorithme biaisé, toutefois, est le fait que l'algorithme soit programmé pour filtrer au préalable les résultats en excluant les candidats dont le nom de famille comporte des caractères non présents dans l'alphabet anglais.

Principaux points à retenir

Pour récapituler ce que nous avons appris dans cette vidéo :

  • Il existe deux principaux types d'erreurs : l'erreur aléatoire et l'erreur systémique.
  • Le biais statistique désigne les différences entre une estimation et la valeur réelle.
  • Les trois domaines particuliers susceptibles de faire l'objet d'erreurs pouvant entraîner des biais comprenant les suivants : les biais dans la population couverte par les données, les biais dans la mesure des concepts d'intérêt et les biais dans l'analyse ou les méthodes utilisées pour l'analyse.

(Le mot-symbole « Canada  » s'affiche.)

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Statistique 101 : intervalles de confiance

Numéro de catalogue : 892000062022003

Date de diffusion : le 24 mai 2022 Mise à jour : le 25 janvier 2023

À la fin de cette vidéo, vous devriez avoir des réponses aux questions suivantes :

  • Que sont les intervalles de confiance?
  • Pourquoi utilisons-nous les intervalles de confiance?
  • Quels sont les facteurs qui ont un impact sur les intervalles de confiance?
Étape du parcours des données
Fondation
Compétence des données
  • Analyse des données
  • Interprétation des données
Audience
Essentiel
Conditions préalables suggérées
Durée
11:30
Coût
Gratuit

Voir la vidéo

Statistique 101 : intervalles de confiance - Transcription

(Le symbole et le mot-symbole de Statistique Canada apparaissent sur l'écran : « Statistique 101 : Intervalles de confiance ».)

Statistique 101 : Intervalles de confiance

Avez-vous déjà entendu un tel énoncé?

(Texte à l'écran : 37 % des Canadiens prévoient travailler à domicile dans un proche avenir, selon une enquête en ligne réalisée auprès de 2 000 adultes canadiens, avec une marge d'erreur de +/- 2,0 points de pourcentage, 19 fois sur 20. Savez-vous ce que signifie « une marge d'erreur de +/- 2,0 points de pourcentage, 19 fois sur 20 »? Il s'agit d'un exemple d'intervalle de confiance.)

Vous avez probablement entendu à la radio, à la télévision ou lu dans le journal un énoncé de ce type : 37 % des Canadiens prévoient travailler à domicile dans un avenir proche, selon une enquête en ligne réalisée auprès de 2 000 adultes canadiens, avec une marge d'erreur de +/- 2,0 points de pourcentage, 19 fois sur 20. Mais qu'est-ce que cela signifie exactement, et pourquoi les renseignements sont-ils présentés de cette manière? Travailler avec des statistiques implique un élément d'incertitude. Dans cette vidéo, nous allons voir comment les intervalles de confiance et leurs concepts sous-jacents nous aident à comprendre et à mesurer cette incertitude. L'énoncé ci-dessus présente en fait un exemple d'intervalle de confiance, même si, à première vue, il ne ressemble pas à un intervalle. Dans ce cas, l'intervalle est de 37 % +/- 2,0 % – en d'autres termes, l'intervalle va de 35 % à 39 %. À la fin de cette présentation, vous serez en mesure de lire des énoncés similaires et de comprendre qu'ils représentent des intervalles de confiance. Vous comprendrez également ce qu'est une « marge d'erreur » et ce que signifie l'expression « 19 fois sur 20 ». Comme préalable à cette vidéo, assurez-vous d'avoir regardé nos autres vidéos « Statistique 101 » intitulées « Explorer les mesures de la tendance centrale » et « Explorer les mesures de la dispersion ».

Objectifs d'apprentissage

(Texte à l'écran : Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes :

  • Que sont les intervalles de confiance?
  • Pourquoi utilise-t-on des intervalles de confiance?
  • Quels facteurs ont un impact sur un intervalle de confiance?)

À la fin de cette vidéo, vous comprendrez ce que sont les intervalles de confiance, pourquoi nous les utilisons et quels facteurs ont un impact sur eux. Si vous comprenez les mesures de la tendance centrale et les mesures de la dispersion avant de regarder cette vidéo, vous comprendrez mieux les intervalles de confiance.

Étapes du cheminement des données

(Texte à l'écran : Étapes du cheminement des données est appuyé par une base d'intendance, de métadonnées, de normes et de qualité.)

(Diagramme du Cheminement des données : Étape 1 - définir, trouver, recueillir ; Étape 2 - explorer, nettoyer, décrire ; Étape 3 - analyser, modéliser ; Étape 4 - raconter l'histoire. Le cheminement des données est appuyé par une base d'intendance, de métadonnées, de normes et de qualité.)

Ce diagramme est une représentation visuelle du cheminement des données, de la collecte des données à l'exploration, au nettoyage, à la description et à la compréhension des données, à l'analyse des données et, enfin, à la communication avec les autres de l'histoire que racontent les données.

Étape 2 : Explorer, nettoyer et décrire ; Étape 3 : Analyser et modéliser ; et Étape 4 : Raconter l'histoire

Les intervalles de confiance sont utiles aux étapes 2, 3 et 4 du cheminement des données.

Qu'est-ce qu'un intervalle de confiance?

(Texte à l'écran :

Présente une plage de valeurs possibles, plutôt qu'une seule valeur estimée.

Représente l'incertitude résultant de l'utilisation d'un échantillon.

La largeur de l'intervalle de confiance est liée au niveau d'incertitude.)

(Figure 1 montrant un exemple d'intervalle de confiance : la note moyenne à un test de mathématiques dans une classe de 100 élèves. La valeur estimée est de 70 %, la borne inférieure est à 60 % et la borne supérieure est à 80 %. Les valeurs comprises entre les limites inférieure et supérieure représentent l'intervalle de confiance.)

Un intervalle de confiance est une plage de valeurs possibles pour une chose que nous voulons estimer – p. ex. quelle est la note moyenne à un test de mathématiques dans une classe de 100 élèves? Elle est généralement basée sur un échantillon représentatif de la population ; cependant, l'échantillon est souvent petit par rapport à la population. Dans cet exemple, nous avons les notes de mathématiques d'un échantillon de 10 élèves d'une classe de 100 élèves. Comme l'estimation est basée sur un échantillon, il subsiste une certaine incertitude quant à la valeur réelle. L'intervalle de confiance tient compte de cette incertitude en présentant une plage de valeurs, et pas seulement l'estimation elle-même. Plus l'incertitude est grande, plus l'intervalle de confiance sera large.

Pourquoi utilise-t-on des intervalles de confiance?

(Figure 1 montrant un jeune homme se demandant pourquoi nous utilisons des intervalles de confiance.)

En statistique, nous estimons souvent une valeur pour une population totale en utilisant un échantillon. La valeur dérivée de l'échantillon n'est pas la valeur réelle, mais une estimation de celle-ci.

Exemple d'intervalle de confiance

(Figure 1 démontrant une classe de 100 étudiants et un échantillon de 10 étudiants. Figure 2 démontrant l'intervalle de confiance, avec une valeur estimée de 70 %, une borne inférieure à 60 %, une borne supérieure à 80 % et une valeur vraie de 73 %.)

Dans cet exemple, nous avons une classe de 100 élèves, chacun ayant une note en pourcentage pour un test de mathématiques. La moyenne de la classe pour le test de mathématiques est de 73 %. Cependant, nous n'examinons pas les notes de tous les membres de la population, mais seulement celles d'un échantillon de 10 personnes. En prenant un échantillon aléatoire on obtient une note moyenne estimée à 70 %, avec un intervalle de confiance de + ou – 10 %. Dans cet exemple, notre estimation de 70 % est différente de la moyenne réelle de 73 %, mais la moyenne réelle se situe dans l'intervalle de confiance.

Exemple d'intervalle de confiance

(Figure 1 démontrant une classe de 100 étudiants et un échantillon de 10 étudiants. Figure 2 démontrant l'intervalle de confiance, avec une valeur estimée de 65 %, une borne inférieure à 55 %, une borne supérieure à 75 % et une valeur vraie de 73 %.)

En prenant un autre échantillon aléatoire, nous obtenons une note moyenne estimée différente, égale à 65 %, qui n'est pas non plus égale à la vraie moyenne de 73 %, mais l'intervalle de confiance de 55 % à 75 % contient toujours la vraie moyenne.

Exemple d'intervalle de confiance

(Figure 1 démontrant une classe de 100 étudiants et un échantillon de 10 étudiants. Figure 2 démontrant l'intervalle de confiance, avec une valeur estimée de 78 %, une borne inférieure à 68 %, une borne supérieure à 88 % et une valeur vraie de 73 %.)

Un troisième échantillon de la même classe permet d'obtenir une note moyenne estimée à 78 %. Encore une fois, cette estimation diffère de la vraie moyenne de 73 %, mais de nouveau, l'intervalle de confiance contient la vraie moyenne.

Valeur estimée

(Figure illustrant un intervalle de confiance, avec la valeur estimée mise en évidence au centre.)

L'estimation de l'échantillon se situe généralement au centre de l'intervalle de confiance.

Valeur estimée

(Figure illustrant un intervalle de confiance, mettant en évidence les bornes inférieure et supérieure de l'intervalle à égale distance de la valeur estimée.)

Les bornes supérieure et inférieure de l'intervalle de confiance sont à égale distance au-dessus et au-dessous de la valeur estimée.

Valeur estimée

(Figure démontrant un intervalle de confiance, mettant en évidence la marge d'erreur en dessous et au-dessus de la valeur estimée.)

La distance entre la valeur estimée et la borne supérieure ou inférieure est appelée marge d'erreur. La taille de la marge d'erreur reflète l'incertitude à propos de la valeur réelle. Plus l'incertitude est grande, plus la marge d'erreur est grande.

Facteurs ayant un impact sur un intervalle de confiance

(Figure montrant des personnes avec des points d'interrogation sur la tête.)

Trois facteurs déterminent la largeur de l'intervalle de confiance : le niveau de confiance, la variabilité au sein de la population et la taille de l'échantillon. Nous allons maintenant voir ces facteurs un par un.

Niveau de confiance

(Figure démontrant une valeur estimée et deux intervalles de confiance, un premier avec un niveau de confiance de 95 % et un second avec un niveau de confiance de 99 %.)

Le niveau de confiance nous indique à quel point nous sommes certains que l'intervalle de confiance contient la vraie valeur de la population. Pour un niveau de confiance de 95 %, nous sommes sûrs à 95 % que l'intervalle de confiance contient la vraie valeur. En d'autres termes, si nous devions répéter l'enquête de nombreuses fois, l'intervalle de confiance contiendrait la vraie valeur 19 fois sur 20. Pour un niveau de confiance de 99 %, nous sommes sûrs à 99 % que l'intervalle de confiance contient la vraie valeur. Notez qu'un niveau de confiance plus élevé nécessite un intervalle de confiance plus long.

Variabilité au sein de la population

(Figure démontrant les notes au test de mathématiques pour deux groupes différents, une classe de mathématiques régulières et une classe de mathématiques enrichies.)

Par variabilité d'une population, nous entendons la différence entre les membres de la population, les uns par rapport aux autres. Dans l'exemple présenté ici, les notes des élèves de la classe de mathématiques enrichies sont moins variables que celles des élèves de la classe de mathématiques régulières. Dans la classe de mathématiques régulières, les notes varient de 54 % à 87 %. Dans la classe de mathématiques enrichies, les notes varient de 86 % à 96 %, soit environ un tiers de la variabilité de la classe de mathématiques régulières. Si la variabilité est élevée dans la population, elle le sera également dans l'échantillon. Si nous avions deux échantillons aléatoires différents de la population, la différence entre les deux estimations différentes aurait également tendance à être plus grande. Ainsi, une plus grande variabilité dans la population entraîne une plus grande variabilité dans les échantillons, ce qui entraîne une plus grande variabilité dans les estimations. Cette plus grande variabilité des estimations se traduit par une plus grande marge d'erreur, de sorte que l'intervalle de confiance est plus large. De même, si la variabilité est plus faible dans la population, elle sera plus faible dans l'échantillon, et l'estimation aura une variabilité plus faible, ce qui entraînera une marge d'erreur plus faible et un intervalle de confiance plus étroit.

Taille de l'échantillon

(Figure démontrant une classe de 100 élèves.)

Un échantillon plus grand produira des estimations plus précises – c'est-à-dire des estimations avec une variabilité plus faible. Par exemple, dans une classe de 100 élèves, la moyenne provenant d'un échantillon de taille 20 aura une variabilité plus faible que la moyenne provenant d'un échantillon de taille 10. La moyenne provenant d'un échantillon de taille 50 aurait une variabilité encore plus faible. Ainsi, plus la taille de l'échantillon est grande, plus la variabilité de l'estimation est faible, plus la marge d'erreur est petite et plus l'intervalle de confiance est étroit. Prenons un exemple...

Exemple – échantillon de taille 10

(Figure démontrant une classe de 100 élèves et un échantillon de 10 élèves, avec une note moyenne estimée à 64 % et la moyenne réelle de la classe à 73 %.)

La note moyenne de la classe est de 73 %. La moyenne pour l'échantillon aléatoire de 10 élèves est de 64 %.

Exemple – échantillon de taille 50

(Figure démontrant une classe de 100 élèves et un échantillon de 50 élèves, avec une note moyenne estimée à 71 % et la moyenne réelle de la classe à 73 %.)

Comme nous le voyons dans cet exemple, avec une taille d'échantillon beaucoup plus grande, la variabilité de l'estimateur est beaucoup plus faible, et il aurait tendance à être beaucoup plus proche de la vraie valeur. L'intervalle de confiance serait alors plus étroit.  

Vérification des connaissances

C'est maintenant votre tour. Comment interpréteriez-vous l'énoncé suivant : Selon une étude récente, les adultes vivant dans une ville donnée pèsent en moyenne 75 kg, avec une marge d'erreur de +/- 10 kg, 9 fois sur 10. Quelle est la valeur estimée? Quel est l'intervalle de confiance? Quel est le niveau de confiance? Prenez un moment pour réfléchir à toute l'information contenue dans cette phrase.

Réponse

Premièrement, nous pouvons conclure que la valeur estimée a été obtenue en utilisant un échantillon de la population. Deuxièmement, nous comprenons que le poids moyen estimé est de 75 kg et que l'intervalle de confiance va de 65 kg à 85 kg. L'intervalle de confiance est assez large, ce qui peut laisser supposer une petite taille d'échantillon, une grande variabilité dans le poids des individus, ou même les deux. Le niveau de confiance est de 90 %, soit 9 fois sur 10. Cela signifie que si un échantillonnage aléatoire devait être répété de nombreuses fois, l'intervalle de confiance contiendrait la vraie valeur 9 fois sur 10. Un niveau de confiance plus élevé, 95 % par exemple, nécessiterait un intervalle de confiance encore plus large.

Principaux points à retenir

Pour résumer ce que nous avons appris aujourd'hui : les intervalles de confiance peuvent aider à comprendre et à mesurer l'incertitude associée aux valeurs estimées à partir d'échantillons ; les données provenant d'échantillons ne fournissent pas des valeurs réelles, mais des valeurs estimées ; la longueur de l'intervalle de confiance peut varier en fonction de la taille de l'échantillon, de la variabilité au sein de la population et du niveau de confiance requis.

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

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Principes des données FAIR : Qu'entend-on par FAIR?

Numéro de catalogue : 892000062022002

Date de diffusion : le 24 mai 2022

Cette vidéo expliquera ce que signifie être FAIR en ce qui concerne les données et les métadonnées, et comment chaque pilier de FAIR sert à guider les utilisateurs et les producteurs dans le cheminement des données, afin de leur permettre d'obtenir une valeur maximale à long terme.

Étape du parcours des données
Fondation
Compétence des données
  • Création et utilisation de métadonnées
  • Intendance des données
Audience
Essentiel
Conditions préalables suggérées
s.o.
Durée
9:04
Coût
Gratuit

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Principes des données FAIR : Qu'entend-on par FAIR? - Transcription

(Le symbol de Statistics Canada et le mot-symbol du Canada est présent avec le titre suivant: "Recueillir des données : éléments à prendre en considération avant de recueillir des données")

Cette vidéo expliquera ce que signifie être FAIR en ce qui concerne les données et les métadonnées, et comment chaque pilier de FAIR sert à guider les utilisateurs et les producteurs dans le cheminement des données, afin de leur permettre d'obtenir une valeur maximale à long terme.

Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes :

  • Quels sont les principes des données FAIR?
  • Pourquoi les données FAIR sont-elles importantes?

Ce diagramme est une représentation visuelle du cheminement des données, de leur collecte jusqu'au moment d'en raconter l'histoire à d'autres en passant par leur exploration, leur nettoyage, leur description, leur compréhension et leur analyse.

Les principes des données FAIR sont pertinents à chaque étape du cheminement des données.

Les données FAIR sont des données qui sont : faciles à trouver, c'est-à-dire que des identificateurs et des métadonnées uniques sont utilisés pour aider à repérer les données rapidement et efficacement.

Cela signifie également que les données sont accessibles, qu'elles sont disponibles en fonction des autorisations pertinentes et que les métadonnées sont librement accessibles et peuvent être consultées de manière normalisée.

Les données FAIR sont interopérables, c'est-à-dire que grâce à des normes, les données lisibles par machine sont mises en commun et produisent des résultats utilisables dans un format lisible et utile. Tout cela pour s'assurer que les données sont réutilisables.

Les métadonnées existent pour décrire la source, l'origine et la destination des données et leurs utilisations d'une manière normalisée, permettant la réutilisation utile des données au fil du temps et entre les disciplines. Expliquons cela un peu plus en détail...

L'objectif ultime des principes des données FAIR est leur utilisation en tant qu'ensemble de lignes directrices pour toute personne souhaitant améliorer la réutilisation de ses données. Pour ce faire, il faut s'assurer que les données sont faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables.

Les données et les métadonnées qui comprennent des identificateurs uniques nous aident à rechercher des catalogues de données pour trouver des renseignements. Par exemple, si vous tapez simplement « météo actuelle à Whitehorse » dans un moteur de recherche sur Internet, vous obtiendrez de multiples URL.

Une fois que vous avez trouvé les données souhaitées grâce à cet identificateur unique, l'URL qui propose de vous montrer la météo à Whitehorse dans le cas qui nous occupe, vous devez y accéder. Parfois, les sources sont librement accessibles et d'autres fois, lorsque vous cliquez sur un lien, il se peut que l'on vous demande les autorisations pertinentes, telles qu'un nom d'utilisateur et un mot de passe. Si vous ne disposez pas des autorisations pertinentes, il devrait y avoir de l'information ou des métadonnées librement accessibles pour vous expliquer le contenu des données et la façon d'y accéder.

Ces URL, ou liens de pages Web, sont chacun constitués d'une série d'identificateurs uniques qui ont été enregistrés dans le catalogue de données du moteur de recherche.

Par conséquent, lorsque vous cliquez dessus, ces URL vous amènent là où il faut pour trouver les renseignements que vous recherchez.

Une fois que vous avez trouvé les données souhaitées grâce à cet identificateur unique, l'URL qui propose de vous montrer la météo à Whitehorse dans le cas qui nous occupe, vous devez y accéder.

Parfois, les sources sont librement accessibles et d'autres fois, lorsque vous cliquez sur un lien, il se peut que l'on vous demande les autorisations pertinentes, telles qu'un nom d'utilisateur et un mot de passe.

Si vous ne disposez pas des autorisations pertinentes, il devrait y avoir de l'information ou des métadonnées librement accessibles pour vous expliquer le contenu des données et la façon d'y accéder.

Une fois que vous aurez accès aux données, dans ce cas-ci, la météo actuelle à Whitehorse, vous pourriez vouloir savoir si la météo d'aujourd'hui est comparable à celle des années précédentes, ou s'il fait actuellement plus froid ou plus chaud que la moyenne.

Pour cela, vous pourriez vouloir accéder à un fichier qui présente des données historiques. La façon dont ce fichier, situé au point A, est formaté, doit être compris et lisible afin d'être utilisé par le point B, votre ordinateur personnel. Cela nécessite la mise en commun et l'interprétation de renseignements lisibles par machine.

Les renseignements lisibles par machine comprennent l'utilisation des éléments normalisés suivants :

  • vocabulaires, pour fournir un moyen cohérent de décrire les données, comme les noms géographiques ou les codes numériques;
  • formats et applications (HTML, CSV, JSON entre autres);
  • API (interfaces de programmation d'applications), qui permettent aux logiciels de communiquer des données les uns avec les autres de manière libre et ouverte.

Pour vous sentir à l'aise de réutiliser des données, vous devez en connaître l'origine, c'est-à-dire savoir d'où elles viennent, par où elles sont passées et comment elles ont été utilisées dans le passé. C'est ce qu'on appelle la provenance.

La provenance est un renseignement sur la source des données (il peut y en avoir plusieurs) en fonction de l'étape à laquelle vous êtes rendus au sein d'un processus particulier.

Par exemple, si vous êtes chargés d'une étape du processus, la provenance pourrait être la liste de toutes les personnes ou machines qui ont manipulé les données avant vous.

Ensuite, l'historique répertorie toutes les transformations qui ont eu lieu tout au long de ces processus, comme les enregistrements qui ont été modifiés et de quelle manière, les variables qui ont été renommées, etc. Ensemble, la provenance et l'historique permettent de comprendre comment les données en sont arrivées à leur forme actuelle.

Les riches descriptions de la provenance et de l'historique saisies dans les métadonnées permettent :

De connaître la provenance des données et les méthodes utilisées pour les produire.

De connaître la qualité du produit final ou la provenance de ses sources (p. ex. la pertinence, l'exhaustivité, l'exactitude, la réputation et l'intégrité).

Ensemble, la provenance et l'historique permettent d'assurer une traçabilité complète de l'endroit où les données ont été hébergées et des mesures qui y ont été appliquées au cours de leur vie, ce qui permet de les réutiliser plus facilement et de façon plus sécuritaire.

Donc, revenons à notre exemple de données météorologiques historiques pour Whitehorse. D'abord, vous avez trouvé les données, les avez consultées et les avez utilisées sur l'appareil de votre choix.

Les descriptions riches des données, qui comprennent des renseignements sur la façon dont les données ont été transformées et toute licence d'utilisation des données, vous fournissent désormais les renseignements nécessaires pour combiner ces données avec d'autres données afin de les réutiliser en fonction de vos besoins.

Cela signifie qu'après avoir accédé aux données historiques d'autres villes couvrant une certaine période, vous pouvez classer Whitehorse et la comparer avec un ensemble d'autres villes, à savoir si les températures sont plus froides ou plus chaudes que la moyenne cette année.

Maintenant que la vidéo est presque terminée, il est temps de vérifier vos connaissances! Qu'avez-vous retenu à propos des données FAIR? Je vais lire la question à haute voix. Ensuite, mettez la vidéo en pause pendant que vous effectuez votre sélection.

Les API (interfaces de programmation d'applications) qui permettent aux logiciels de communiquer des données les uns avec les autres de manière libre et ouverte sont un exemple de quel principe des données FAIR...

  • Facile à trouver
  • Accessibles
  • Interopérables
  • Réutilisables

La bonne réponse est 3 : l'interopérabilité. Les API sont un exemple d'interopérabilité dans la mesure où elles facilitent la mise en commun et l'interprétation de renseignements lisibles par machine d'un point A à un point B.

Les principes des données FAIR garantissent que les données sont :

  • Facile à trouver
  • Accessibles
  • Interopérables
  • Réutilisables

Les principes des données FAIR sont importants, car ils peuvent servir de ligne directrice à quiconque souhaite améliorer la réutilisation de ses données ou développer un nouveau produit de données réutilisables.

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

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L'éthique des données : une introduction

Numéro de catalogue : 892000062022001

Date de diffusion : le 24 mai 2022

Dans cette vidéo, nous vous exposerons en quoi consiste l'éthique des données, nous fournirons des explications sur son importance, et nous aborderons les six principes directeurs de l'éthique des données qui sont mis en œuvre par Statistique Canada tout au long du cheminement des données.

Étape du parcours des données
Fondation
Compétence des données
  • Intendance des données
  • Sécurité des données et gouvernance
Audience
Essentiel
Conditions préalables suggérées
s.o.
Durée
13:05
Coût
Gratuit

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L'éthique des données : une introduction - Transcription

(Le symbole et le mot-symbole de Statistique Canada apparaissent sur l'écran : « L'éthique des données : Une introduction ».)

Diapositive 0 : Éthique des données : Introduction

La collecte, l'exploration, l'analyse et l'interprétation des données sont des étapes essentielles du processus permettant de produire des renseignements qui sont utiles pour la société, l'économie et l'environnement. Pour mener à bien ces différentes étapes, il faut respecter les règles d'éthique des données, de manière à assurer l'utilisation appropriée des données.

Diapositive 1 : Objectifs d'apprentissage

(Texte à l'écran : À la fin de cette vidéo, vous devriez avoir une meilleure connaissance des points suivants :

  • Qu'est-ce que l'on entend par « éthique des données »?
  • Pourquoi l'éthique des données est-elle importante?
  • Comment Statistique Canada met-il en œuvre l'éthique des données tout au long du cheminement des données?

Dans cette vidéo, nous vous exposerons en quoi consiste l'éthique des données, nous fournirons des explications sur son importance, et nous aborderons les six principes directeurs de l'éthique des données qui sont mis en œuvre par Statistique Canada tout au long du cheminement des données.

Diapositive 2 : Étapes du cheminement des données

(Texte à l'écran : Étapes du cheminement des données est appuyé par une base d'intendance, de métadonnées, de normes et de qualité)

(Diagramme du Cheminement des données : Étape 1 - définir, trouver, recueillir; Étape 2 - explorer, nettoyer, décrire; Étape 3 - analyser, modéliser; Étape 4 - raconter l'histoire. Le cheminement des données est appuyé par une base d'intendance, de métadonnées, de normes et de qualité.)

Ce diagramme est une représentation visuelle du cheminement des données, de leur collecte jusqu'au moment d'en raconter l'histoire à d'autres en passant par leur exploration, leur nettoyage, leur description, leur compréhension et leur analyse.

Diapositive 3 : Étapes du cheminement des données (Partie 2)

L'éthique des données s'applique à chacune des étapes du cheminement des données.

Diapositive 4 : Qu'est-ce au juste que l'éthique des données?

Qu'est-ce que l'éthique des données? L'éthique des données permet aux utilisateurs d'apporter des réponses aux questions entourant l'utilisation appropriée des données à toutes les étapes de leur cheminement.

Ce domaine d'études a pour objet de s'assurer que les données recueillies servent toujours un but précis, et que chaque nouveau projet ou chaque acquisition de données vise à servir l'intérêt de la société et des personnes.

Diapositive 5 : Il existe de nombreuses façons de recueillir des données…

En parallèle avec la prolifération des données associées à l'ère numérique, il y a eu une évolution des approches de collecte de données. Outre la méthode plus traditionnelle fondée sur des enquêtes, différentes autres méthodes de collecte sont utilisées, par exemple :

  • les données d'observation de la Terre;
  • les données de lecteurs optiques;
  • les données administratives;
  • et le moissonnage du Web.

Diapositive 6 : … et de transformer les données en information

Ces données servent ensuite à créer des renseignements utiles, par exemple des statistiques, et à former des algorithmes dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Mais plus il y a de données, plus il y a de responsabilités…

Diapositive 7 : Responsabilité de relever des défis d'ordre éthique, par exemple :

À partir du moment où l'on décide d'adopter de nouvelles méthodes de collecte de données, comme le recours à des sources de données administratives, le moissonnage du Web, les applications et la collecte par approche participative, il faut garder à l'esprit différents enjeux éthiques persistants, par exemple :

  • Protéger la vie privée et la confidentialité
  • Assurer un juste équilibre entre les intrusions dans la vie privée et l'intérêt public
  • Être conscient des répercussions néfastes pouvant découler de l'utilisation de données comportant un biais
  • Assurer la qualité des données pour éviter toute désinformation.

Diapositive 8 : Les six principes directeurs de l'éthique des données à Statistique Canada

Il existe de nombreuses façons de relever ces défis d'ordre éthique; à Statistique Canada, nous nous conformons aux six principes directeurs suivants :

  • Les données sont utilisées à des fins qui bénéficient à la population canadienne
  • Les données sont utilisées de façon sécuritaire et confidentielle
  • Les acquisitions et les méthodes de traitement des données sont transparentes et responsables
  • Les acquisitions et les méthodes de traitement des données sont dignes de confiance et durables
  • Les données proprement dites sont de grande qualité
  • Tout renseignement tiré des données est présenté de manière équitable et ne cause aucun préjudice

Examinons ces principes plus en détail.

Diapositive 9 : Avantages pour la société

L'utilisation des données à des fins qui bénéficient à la population canadienne signifie que les activités statistiques doivent permettre aux gouvernements, aux entreprises et aux collectivités de prendre des décisions éclairées et de gérer leurs ressources efficacement, ce qui aura en principe des retombées positives sur le quotidien des Canadiens.

Diapositive 10 : Avantages pour la société – Exemple

Un recensement de la population est un élément fondamental de l'infrastructure statistique de tout pays. Au Canada, le recensement est actuellement la seule source de données offrant des comptes de population et de logements de grande qualité, fondés sur des normes communes et se situant à des niveaux de géographie détaillés, ainsi que des renseignements cohérents et comparables au sujet de divers groupes de population.

Diapositive 11 : Protection de la vie privée et sécurité

(Texte à l'écran :

Il est important de trouver un équilibre entre le respect de la vie privée et la production de renseignements

  • Il faut veiller à ce que les activités statistiques n'empiètent pas indûment sur la vie des Canadiens
  • Toute intrusion jugée nécessaire doit être justifiée
  • Il importe aussi de tenir compte des aspects pratiques entourant la sécurité ainsi que des répercussions que les atteintes potentielles à la sécurité pourraient avoir sur le bien-être des Canadiens)

Lorsque les activités statistiques exigent l'utilisation de renseignements personnels, il faut tenir compte à la fois de la protection des renseignements personnels et de la sécurité. Il faut toujours prendre des mesures appropriées afin de protéger les renseignements personnels tout en veillant à ce que les données puissent servir à produire des renseignements significatifs.

D'abord, il faut assurer un juste équilibre entre le respect de la vie privée et la production de renseignements. Lorsqu'un projet donne lieu à une intrusion dans la vie privée des Canadiens, il faut expliquer en quoi les données en question sont suffisamment importantes pour justifier une telle intrusion, et indiquer comment l'utilisation de ces données procurera des avantages. En d'autres termes, nous devons veiller à ce que nos activités statistiques n'empiètent pas indûment sur la vie des Canadiens, et nous devons toujours justifier toute intrusion que nous jugeons nécessaire.

De plus, lorsque nous concevons une approche de collecte de données, nous avons l'obligation morale de protéger la confidentialité et les données des Canadiens. L'éthique des données consiste entre autres à s'assurer que les projets prennent en compte les menaces éventuelles pour la sécurité, et qu'ils ont été conçus en conséquence.

Diapositive 12 : Protection de la vie privée et sécurité – Exemple

(Texte à l'écran : Étude sur l'orientation sexuelle des personnes occupant des postes de gestion.

Si nous menons une enquête sur ce sujet, les questions liées au genre, à l'état matrimonial et au sexe seront pertinentes, même si elles ont un caractère indiscret.

Par contre, des questions sur le salaire, les antécédents criminels et l'état de santé ont elles aussi un caractère indiscret, et elles ne sont pas directement liées au projet, donc elles devraient être justifiées.

Des mesures de TI et de gestion de l'information strictes doivent être prises à toutes les étapes du traitement des données, car il s'agit de données personnelles qui présentent un caractère délicat.)

Imaginons que nous voulons brosser un meilleur portrait de l'orientation sexuelle des personnes occupant des postes de gestion. Si nous menons une enquête, les questions liées au genre, à l'état matrimonial et au sexe seront pertinentes, même si elles ont un caractère indiscret. Si l'on posait des questions sur le salaire, l'âge et la nationalité, il faudrait justifier en quoi ces variables sont nécessaires.

Pour éviter toute atteinte à la confidentialité de renseignements personnels, des mesures de TI et de gestion de l'information strictes doivent être prises à toutes les étapes du traitement des données, de la collecte jusqu'à l'élimination, en passant par la conservation, l'utilisation et la divulgation, afin de protéger la confidentialité des renseignements de cette population vulnérable et de préserver l'intégrité du projet.

Diapositive 13 : Transparence et responsabilisation

Les activités statistiques entreprises dans l'intérêt de la société doivent être transparentes en ce qui touche la provenance des données, leur utilisation et les mesures prises pour assurer la confidentialité.

Diapositive 14 : Transparence et responsabilisation – Exemple

Par exemple, le Centre de confiance de Statistique Canada présente une liste de toutes les enquêtes et de tous les programmes statistiques actuels, en précisant leurs méthodologies, leurs objectifs et les sources de données. Il est important de fournir ces renseignements sur les projets, non seulement pour que les Canadiens puissent connaître la façon dont les activités statistiques sont menées aux fins de déterminer si un projet sert leurs intérêts, mais aussi pour que l'organisme rende compte de ses activités.

Diapositive 15 : Qualité des données

Le principe relatif à la qualité des données signifie que les données utilisées pour produire des renseignements statistiques doivent être aussi représentatives et aussi exactes que possible. Pour se conformer à cette attente, il faut s'assurer qu'il n'y a aucun biais ni aucune erreur pouvant remettre en question les avantages d'un projet ou induire en erreur les utilisateurs des données.

Diapositive 16 : Qualité des données – Exemple

(Texte à l'écran : Un faible taux de réponse peut donner lieu à des estimations biaisées ou à des échantillons de trop petite taille pour combler les besoins en information.

Statistique Canada décide de commencer à utiliser d'autres sources de données.

Si les sources sont biaisées, elles peuvent mener à des mesures et à des politiques mal étayées.)

Lorsqu'on mène une enquête, un faible taux de réponse peut donner lieu à des estimations biaisées ou à des échantillons de trop petite taille pour combler les besoins en information. Prenons l'exemple de données sur l'emploi chez les personnes handicapées. Si le taux de réponse à l'enquête a une incidence sur la qualité des estimations, Statistique Canada pourrait décider de commencer à utiliser des données d'autres sources, comme des données administratives obtenues auprès d'associations sectorielles ou de syndicats.

Or, si ces nouvelles sources sont biaisées, les renseignements qui en seront tirés ne seront pas fiables; cela peut conduire à des mesures et à des politiques mal étayées, ce qui risque de causer plus de tort que de bien.

Diapositive 17 : Équité et absence de préjudice

Dans le cadre d'activités statistiques, il est nécessaire de tenir compte de tous les risques qu'une activité statistique peut soulever pour le bien-être d'individus ou de groupes particuliers.

Diapositive 18 : Équité et absence de préjudice – Exemple

En cas d'acquisition et de couplage d'une grande quantité de données, des descriptions détaillées de sous-populations de la société pourraient être disponibles à des fins d'analyse. Toutefois, la présentation de grappes de données détaillées peut parfois avoir un effet amplificateur sur les observations au niveau de géographie le plus bas. Bien que cela puisse à première vue sembler sans conséquence, il est important de se rappeler que ces grappes de données peuvent révéler des renseignements sur des aspects comme l'appartenance ethnique et le statut socioéconomique. Si l'on place une sous-population sous un microscope, cela peut soulever des questions d'ordre éthique. Par exemple, les études sur la criminalité doivent être présentées avec prudence afin de ne pas renforcer les stéréotypes, et il faut aussi faire preuve de prudence lorsque l'on communique les résultats afin de s'assurer qu'ils sont informatifs et qu'ils ne peuvent être perçus comme étant un acte d'accusation à l'endroit d'un groupe de population particulier.

Diapositive 19 : Confiance et viabilité

Pour que l'on puisse conserver la confiance du public, l'utilisation des données dans l'intérêt de la société doit absolument être assortie de pratiques exemplaires, par exemple assurer la confidentialité de l'information, protéger les renseignements personnels, produire des données représentatives, et rendre compte des activités menées. En incorporant ces éléments à notre mandat, nous pouvons garantir que nos activités statistiques demeurent socialement acceptables aux yeux du public. Si nous jouissons d'une acceptabilité sociale adéquate, tout partenariat que nous concluons et toute approche que nous adoptons offrent l'occasion de démontrer que nous respectons notre mandat et que nous aidons l'organisme à promouvoir ses objectifs et à maintenir la confiance du public à long terme.

Diapositive 20 : Confiance et viabilité – Exemple

Pour bien réaliser toute l'importance de la confiance, imaginez que, dans le but de recueillir de l'information sur la consommation de cannabis à des fins récréatives par les jeunes Canadiens, nous avons recours à une approche de collecte par approche participative et volontaire, et que cette collecte a lieu avant la légalisation du cannabis. Les répondants fourniront des données exactes et fiables uniquement s'ils font confiance à l'institution responsable de la garde et de la protection de la confidentialité de leurs réponses. Dans ce genre de situation, les répondants doivent avoir confiance dans le fait que leurs données ne seront communiquées à personne, qu'il s'agisse de leurs pairs, de leurs parents ou même des autorités.

Diapositive 21 : Résumé des principaux points

(Figure 1 démontrant les 6 principes directeurs soit l'avantages pour la population canadienne, la confiance et viabilité, la protection de la vie privée et sécurité, la qualité des données, la transparence et responsabilisation et l'équité et absence de préjudice.)

En résumé, l'éthique des données est le domaine d'études qui traite des questions entourant l'utilisation appropriée des données.

Les progrès réalisés au chapitre des techniques de collecte de données soulèvent des défis éthiques liés à l'accès aux données et à leur utilisation.

À Statistique Canada, nous nous conformons aux six principes directeurs suivants :

  • Avantages pour la population canadienne
  • Protection des renseignements personnels et sécurité
  • Transparence et responsabilisation
  • Confiance et viabilité
  • Qualité des données
  • Équité et absence de préjudice

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

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