Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) – Composante annuelle

Guide de l’utilisateur
Fichiers de microdonnées 2010 et 2009–2010

Juin 2011

Quoi de neuf dans l’enquete sue la sante dans les collectivites canadiennes 2010?
1.0 Introduction
2.0 Historique
3.0 Remaniement de l’ESCC en 2007
4.0 Contenu de l’ESCC
5.0 Plan d’échantillonnage
6.0 Collecte des données
7.0 Traitement des données
8.0 Pondération
9.0 Qualité des données
10.0 Lignes directrices pour la totalisation, l’analyse et la diffusion
11.0 Tableaux de la variabilité d’échantillonnage approximative
12.0 Fichiers de microdonnées : description, accès et utilisation
Annexe A – Contenu de l’enquete sur la sante dans les collectivites canadiennes (2009–2010)
Annexe B – Selection du contenu optionnel par province et territoire (2010 et 2009–2010)
Annexe C – Geographie disponible sur le fichier maitre et de partage et codes correspondants : Canada, provinces/territoires, regions/territoires, regions sociosanitaires et groupes homologues
Annexe D – (2010) – Repartition de l’echantillon par resion sociosanitaire et par base de sondage de l’ESCC et repartition par reseau local d’reseau local d’integration des services de sante (RLISS) et par base de sonage de l’ESCC en ontario
Annexe E – (2010) – Taux de reponse par region sociosanitaire et par base de dondage de l’ESCC et taux de reponse par reseau local d’integration des services de sante (RLISS) et par base de sondage de l’ESCC en ontario
Annexe F – (2009–2010) – Repartition de l’echantillon par resion sociosanitaire et par base de sondage de l’ESCC
Annexe G – (2009–2010) – Taux de reponse par region sociosanitaire et par base de sondage de l’ESCC et taux de reponse par reseau local d’integration des services de sante (RLISS) et par base de sondage de l’ESCC en ontario

Quoi de neuf dans l’enquete sur la santé dans les collectivites canadiennes 2010?

Contenu

Quelques changements de contenu ont été fait à au contenu de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 2010. De plus, des nouveaux modules ont été ajoutés au contenu commun annuel de 2010.

Changements

• Contact avec certains professionnels de la santé (CHP). Ce module a été retiré du contenu commun annuel pour faire partie du contenu commun 1 an de 2010 seulement.
• Besoins de santé non comblés (UCN) Ce module a été réintroduit dans l’enquête de 2010 dans le contenu commun 1 an après avoir été suspendu depuis 2007. Bien que le nom du module soit nouveau, les questions faisaient partie du module d’Utilisation des soins de santé (HCU).
• Deux sous-modules incluant les trois conditions chroniques suivantes ont été inclus dans le module des Conditions Chroniques (CCC) : Syndrome de fatigue chronique et agresseurs chimiques et fibromyalgie. Les questions au sujet de ces 3 conditions chroniques avaient été demandées pour la dernière fois dans l’ESCC de 2005.

Nouveaux modules

• Perte de productivité (LOP): Ce module a été développé pour remplacer celui sur les Incapacités des deux dernières semaines (TWD).
• Conditions neurologiques (NEU): Ce module a été introduit en 2010 comme contenu commun 1 an et sera répété comme tel en 2011. Les répondants ou des personnes de leur ménage identifies comme ayant une condition neurologique seront recontactés pour une enquête de suivi sur les conditions neurologiques au Canada.
• Vaccin contre la grippe H1N1 (H1N): Ce nouveau module a recueilli l’information à savoir si le répondant a reçu ou non le vaccin contre la grippe H1N1 au cours des 12 derniers mois.

Méthodologie

• L’échantillon de ménages de l’ESCC 2010 a été sélectionné à partir de trois bases de sondage : 49,5% de l’échantillon de ménages provenait d’une base de sondage aréolaire, 49,5 % provenait d’une base liste de numéros de téléphone et 1 % provenait d’une base de sondage à composition aléatoire (CA). Cependant, pour les deux dernières périodes de collecte de 2010, 40,5% provenait de la base aréolaire, 58,5% de la base liste et 1% de la base CA.
• À partir des fichiers de 2010 et 2009-2010, les comptes de projection de la population sont basés sur les comptes de la population du recensement de 2006. Ces comptes sont utilisés pour s’assurer que les poids de l’ESCC et les estimations produites sont en ligne avec des comptes totaux connus de la population. Avant 2010, les comptes du recensement de la population de 2001 étaient utilisés. Des évaluations ont confirmé que l’impact de ce changement sur les estimations de l’ESCC devrait être minime.

Collecte

• En 2009, les intervieweurs ont dû obtenir l’autorisation verbale des parents ou tuteurs pour interviewer des répondants sélectionnés âgés de 12 à 15 ans. En 2010, le bloc du consentement parental (PGC) a été ajouté aux applications. L’ajout de ce bloc officialise le processus consistant à demander au parent ou tuteur (s’il existe un parent ou tuteur dans le ménage) d’un jeune de 12 à 15 ans la permission pour que celui ci participe à l’enquête. Les intervieweurs ont fait appel à plusieurs procédures pour atténuer les éventuelles inquiétudes des parents et mener à terme les interviews.
• Avant 2010, les interviewers recevaient les instructions de demander les questions concernant tout le ménage à la personne la mieux renseignée sur le ménage. En 2010, un module formel a été introduit dans l’application de l’enquête pour faire la transition entre le répondant âgé de 12 à 15 ans à la personne la mieux renseignée à propos du ménage. Les renseignements au niveau du ménage qui sont demandés à la fin de l’enquête (Mesures de sécurité à la maison, Couverture d’assurance, sécurité alimentaire, Problèmes neurologiques, Éducation, Revenu et renseignements administratifs) sont maintenant répondus par la personne qui connaît le mieux le ménage.

Géographie

• En 2010, la définition des régions sociosanitaires (RS) en Alberta a été modifiée entre l’étape d’échantillonnage et la création des fichiers de données. Il y a maintenant 5 RS en Alberta, qui sont des regroupements des 9 RS qui étaient définies lors de l’échantillonnage. Le nombre total de RS est donc passé de 121 à 117 en 2010.

1.0 Introduction

L’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) est une enquête transversale qui vise à recueillir des renseignements sur l’état de santé, l’utilisation des services de santé et les déterminants de la santé de la population canadienne. Elle est réalisée auprès d’un grand échantillon de répondants et conçue pour fournir des estimations fiables à l’échelle de la région sociosanitaire. En 2007, des changements importants ont été apportés à la conception de l’ESCC. Les données sont dorénavant recueillies sur une base continue et leur diffusion est prévue chaque année, plutôt que chaque deux ans comme c’était le cas avant 2007. Les objectifs de l’enquête ont été révisés. Ces objectifs sont :

• soutenir les programmes de surveillance en santé en produisant des données sur la santé à l’échelle nationale, provinciale et infraprovinciale;
• offrir une source unique de renseignements pour la recherche sur la santé de petites populations et sur des caractéristiques rares;
• diffuser de l’information facilement accessible à une communauté diversifiée d’utilisateurs dans un temps opportun; et
• proposer un instrument d’enquête flexible qui inclut une option de réponse rapide pour répondre à des questions émergentes liées à la santé de la population.

Les autres changements qui ont découlé du remaniement sont détaillés à la section 3.

Les données de l’ESCC sont toujours recueillies auprès de personnes âgées de 12 ans et plus vivant dans des logements privés dans 117 régions sociosanitaires couvrant toutes les provinces et les territoires. Sont exclues de la base de sondage les personnes vivant sur les réserves indiennes et les terres de la Couronne, les résidents des établissements, les membres à temps plein des Forces canadiennes et les personnes vivant dans certaines régions éloignées. L’ESCC couvre environ 98 % de la population canadienne âgée de 12 ans et plus

Le présent document a pour but de faciliter la manipulation des fichiers de microdonnées de l’ESCC et de décrire la méthodologie utilisée. L’enquête produit 3 types de fichiers de microdonnées : des fichiers maîtres, des fichiers de partage et des fichiers de microdonnées à grande diffusion (FMGD). Les caractéristiques de chacun de ces fichiers sont présentées dans ce guide. Les données du FMGD, dont la diffusion est bisannuelle, couvrent deux années. Le prochain FMGD, qui contiendra les données recueillies pour les années 2009 et 2010, sera diffusé en septembre 2011.

Pour toute question concernant les ensembles de données ou leur utilisation, s’adresser à:

Service d’aide aux utilisateurs des produits électroniques : 1 (800) 949–9491

Totalisations spéciales ou renseignements généraux sur les données :
Services personnalisés à la clientèle
Division de la statistique de la santé : (613) 951–1746
Courriel : hd–ds@statcan.gc.ca

Renseignements sur le télé-accès :
Division de la statistique de la santé : (613) 951–1746
Courriel : cchs–escc@statcan.gc.ca
Télécopieur : (613) 951–0792

2.0 Historique

En 1991, le Groupe de travail national sur l’information en matière de santé a relevé plusieurs questions et problèmes posés par le système d’information sur la santé. Selon ses membres, les données étaient fragmentées, elles étaient incomplètes, elles ne pouvaient être partagées facilement et elles n’étaient pas analysées aussi pleinement que possible; en outre, les résultats des études réalisées n’atteignaient pas de façon régulière la population canadienne¹.

Pour résoudre ces problèmes, l’Institut canadien d’information sur la santé (ICIS), Statistique Canada et Santé Canada ont conjugué leurs efforts en vue de créer un Carnet de route de l’information sur la santé. L’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) a été conçue à partir de ce mandat. Le format, le contenu et les objectifs de l’enquête ont été définis après avoir mené des consultations approfondies auprès de spécialistes et d’intervenants fédéraux, provinciaux et de régions sociosanitaires communautaires en vue de déterminer leurs exigences en matière de données².

Afin de remplir les nombreux besoins en données, le cycle de collecte des données de l’ESCC s’étendait sur deux années. Jusqu’au remaniement de 2007, la première année du cycle, indiquée par la notation «.1», correspondait à une enquête générale sur la santé de la population conçue pour fournir des estimations fiables à l’échelle de la région sociosanitaire. La deuxième année du cycle, représentée par la notation «.2», avait un plus petit échantillon et était conçue pour fournir des données à l’échelle provinciale sur des sujets particuliers ayant trait à la santé.

Nouvelles désignations des Cycles .1 et .2

À partir de 2007, la composante régionale du programme de l’ESCC est dorénavant collectée sur une base continue. Pour éviter toute confusion avec les enquêtes de santé thématiques, les deux composantes ont cessé d’utiliser les notations «.1» et «.2» pour se distinguer entre elles. Dorénavant, on désigne les cycles x.1 de l’ESCC comme «la composante annuelle» de l’ESCC. Le titre au long est « Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes – Composante annuelle, 2009 » et le titre abrégé est simplement « ESCC – 2009 ». La composante thématique de l’enquête demeure, quant à elle, inchangée. Elle continuera d’explorer plus en profondeur des sujets ou des populations plus précises. On la désignera par le nom de l’enquête suivi du sujet des thèmes couverts par chacune des enquêtes (par exemple, «Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes portant sur le vieillissement en santé » ou « ESCC – Vieillissement en santé ».

3.0 Remaniement de l’ESCC en 2007

Jusqu’en 2005, les données de l’ ESCC étaient recueillies à chaque deux ans sur une période annuelle et diffusées aux deux ans, environ 6 mois après la fin de la collecte. Le remaniement de l’ESCC de 2007 visait deux principaux points: mieux répondre aux besoins des partenaires qui désiraient augmenter le contenu de l’enquête et la fréquence des diffusions de données et assurer une meilleure utilisation des ressources opérationnelles. C’est ainsi que des changements à la conception de l’ESCC ont été proposés de manière à augmenter l’efficacité et la flexibilité de l’enquête par une collecte des données sur une base continue.

Des consultations approfondies ont été menées d’un bout à l’autre du Canada auprès de spécialistes et intervenants fédéraux, provinciaux et de régions sociosanitaires. Elles visaient à recueillir les commentaires sur les changements proposés ainsi qu’à recueillir des renseignements détaillés sur les besoins en données et produits de données des divers partenaires.

Les principaux changements qui ont découlé du remaniement de l’ESCC sont les suivants:

• Dans le passé, les données de l’ESCC étaient collectées auprès de 130 000 répondants sur une période de 12 mois. Dorénavant, la collecte de données se déroule sur une base continue. L’échantillon, qui préserve la même taille, est réparti en 12 période de collecte de 2 mois chacune. Chacune des périodes de collecte est représentative de la population vivant dans les 10 provinces canadiennes au cours des deux mois. Pour des raisons opérationnelles, l’échantillon dans les territoires est représentatif de leur population après 12 mois.

• La composante de contenu commun a été scindée en trois : le contenu commun annuel (auparavant le « contenu de base »), le contenu commun un an qui couvre un an de collecte et le contenu commun deux ans qui couvre deux ans de collecte (auparavant le « contenu thématique »). Demandé pour une année, le contenu commun un an est réintroduit tous les deux ou quatre ans. Demandé pour deux années, le contenu commun deux ans, couvrant deux années, est réintroduit tous les quatre ans. L’un et l’autre ont été créés pour tirer profit de l’approche de collecte continue. La durée de collecte des données de cette composante peut être adaptée selon la prévalence des estimations et le niveau géographique désirés. Le contenu commun annuel demeure relativement stable dans le temps. À la discrétion des provinces et des régions, le contenu optionnel peut aussi être modifié sur une base annuelle, plutôt que tous les deux ans.

• Les changements à la collecte et au contenu ont inévitablement un impact sur la stratégie de diffusion. Dans le passé, les données étaient diffusées à tous les deux ans. Depuis 2008, les données de l’ESCC sont diffusées sur une base annuelle. À tous les deux ans, un fichier regroupant l’échantillon des deux années (taille de 130 000) est également produit. En plus des ces fichiers réguliers, d’autres fichiers spéciaux seront rendus disponibles lorsque du contenu supplémentaire aura été recueilli pendant des périodes de collecte qui ne correspondent pas aux périodes annuelles standard, c’est-à-dire de janvier à décembre.
   
• La collecte annuelle de données est divisée en 6 périodes de 2 mois. Contrairement à ce qui se faisait avant, ces périodes ne se chevauchent plus, ce qui permet d’assurer une surveillance plus efficace de la collecte et d’effectuer au besoin des modifications à l’interface de collecte à tous les deux mois.

4.0 Contenu de l’ESCC

En plus de données sociodémographiques et administratives, le contenu de l’ESCC comporte trois composantes qui répondent chacune à des besoins différents: la composante de contenu commun inclut le contenu commun annuel, le contenu d’un an et le contenu deux ans, la composante de contenu optionnel et la composante de réponse rapide. L’annexe A présente la liste des modules qui ont été inclus dans le questionnaire de 2009 et 2010 selon leur composante.

La durée moyenne d’une entrevue de l’ESCC est estimée entre 40 et 45 minutes.

Tableau 4.1 Durée de l’enquête selon les composantes

Composante de l’ ESCC	Durée moyenne
Contenu commun Annuel un an et deux ans	30 minutes (20 minutes) (10 minutes)
Contenu optionnel	10 minutes
Contenu de réponse rapide (facultatif)	2 minutes

4.1 Contenu commun

La composante de contenu commun de l’ESCC comprend des questions qui sont demandées aux répondants de toutes les provinces et territoires (à moins d’exception). Cette composante est scindée en trois : le contenu commun annuel, le contenu commun un an et le contenu commun deux ans.

Le contenu commun annuel inclut des questions qui sont demandées à tous les répondants. Ces questions demeureront relativement stables dans le questionnaire pour une période d’environ six ans, à moins qu’un enjeu majeur soit soulevé concernant la qualité des données.

Le contenu commun un an et deux ans (auparavant appelé « contenu thématique ») comprennent des questions se rapportant à un sujet particulier. Combinés, ils comptent pour 10 minutes de l’entrevue. Les modules comportant ce type de contenu pourraient être réintroduits dans l’enquête tous les deux, quatre ou six ans, au besoin. Ceci permet une meilleure planification du contenu de l’ESCC à moyen terme.

Certains modules inclus dans le contenu commun un an peuvent être demandés à un sous-échantillon de répondants si l’objectif de ces questions est de fournir des estimations fiables à l’échelle nationale ou provinciale, plutôt qu’à l’échelle de la région sociosanitaire. Cette approche est utilisée dans le but de minimiser le fardeau de réponse et les coûts qui s’y rattachent.

4.2 Contenu optionnel

La composante de contenu optionnel offre aux régions sociosanitaires de choisir du contenu qui répond aux priorités provinciales et régionales en matière de santé publique. Le contenu optionnel est sélectionné à partir d’une longue liste de modules disponibles pour inclusion dans l’ESCC. Les modules de contenu choisis par une région ne sont demandés qu’aux résidants des régions qui ont sélectionné ces modules. En réalité, depuis 2005 (cycle 3.1), les régions et les provinces ont choisi de coordonner la sélection du contenu optionnel de manière à uniformiser la sélection des modules optionnels à l’échelle provinciale. Le contenu optionnel peut varier d’une année à l’autre selon les besoins et doit être revu chaque deux ans.

Il convient de mentionner que contrairement au contenu commun, les données provenant des modules de contenu optionnel ne peuvent être généralisées à l’échelle du Canada³.

L’annexe B présente les résultats de la sélection du contenu optionnel pour l’année en cours selon la province de résidence.

4.3 Contenu de réponse rapide

La composante de réponse rapide est offerte contre recouvrement des coûts aux organisations désirant obtenir des estimations nationales sur un sujet émergent ou particulier lié à la santé de la population. La réponse rapide est formée d’un maximum de deux minutes de contenu. Les questions apparaissent au questionnaire pendant une seule période de collecte (deux mois) et sont demandées à tous les répondants de l’ESCC au cours de cette période.

4.4 Contenu des fichiers de microdonnées

Différents fichiers de données sont produits à partir des données de l’enquête :

• période de référence d’un an;
• période de référence de deux ans;
• sous-échantillon d’un an.

Le tableau 4.2 fournit des précisions concernant la disponibilité du contenu dans les fichiers de, 2009.

Fichiers à période de référence d’un an

L’enquête produit des fichiers tous les ans. En juin 2011, un fichier dont la période de référence est 2010 a été diffusé. Il contient les répondants de la collecte de 2010 ainsi que les variables du contenu commun annuel, celles du contenu commun un an, celles du contenu commun de deux ans et du contenu optionnel.

Fichier à période de référence de deux ans

Chaque deux ans, un fichier combinant les deux années les plus récentes de données est également diffusé. En juin 2011, un fichier combiné estaussidiffusé en juin 2011 contient les données de 2009 et de 2010. C’est en 2013 qu’est prévue la diffusion du fichier des deux années suivantes, à savoir les années de référence 2011 et 2012.

Le fichier de deux ans inclut tous les répondants ainsi que l’ensemble des questions qui sont demeurées dans l’enquête au cours de cette période. À moins d’exception, il s’agit de la composante des questions du contenu commun annuel, deux ans et le contenu optionnel choisi pour deux ans. Le contenu commun un an et le contenu optionnel choisi pour une année seulement ne sont pas disponibles dans le fichier de données de deux ans.

Fichiers de sous-échantillons d’un an

Les modules collectés auprès d’un sous-échantillon de la population continueront d’être diffusés dans des fichiers séparés. Ces derniers incluent le contenu commun annuel et un an collectés auprès d’un sous-échantillon de répondants.

Année	Modules
2000	Temps d’attente et Accès aux services de soins de santé
2003	Visites chez le dentiste, Conduite et sécurité, Indice de l’état de santé, Médicaments, Santé buccale 2
2005	Temps d’attente et Accès aux services de soins de santé, Satisfaction des patients à l’égard des services de soins de santé, Indice de l’état de santé, Taille et poids mesurés, Consommation de fruits et légumes, Population active – formulaire long
2007	Temps d’attente et Accès aux services de soins de santé, Satisfaction des patients à l’égard des services de soins de santé
2008	Taille et poids mesurés
2009	Temps d’attente et Accès aux services de soins de santé

Tableau 4.2 Composantes de contenu comprises dans les fichiers de données de 2009 et 2010

Fichiers		Contenu commun annuel	Contenu commun un an de 20091	Contenu commun un an de 20102	Contenu commun deux ans de 2009–2010	Contenu optionnel3
2009	Principal Sous-échantillon (2 modules)	Oui Oui	Non Oui	S/O S/O	Oui Non	Oui Non
2010	Principal	Oui	S/O	Oui	Oui	Oui
2009–2010	Principal	Oui	Non	Non	Oui	Oui
Le commun un an de 2009 était composé de 2 modules (Accèes aux services de santé et Temps d’attentes) qui ont été posés à un sous-échantillon de répondants. Le contenu commun un an de 2010 comprendra un groupe de modules reliés à la détection des maladies chroniques. Le contenu optionnel qui sera inclut dans le fichier de 2009-2010 aura été demandé aux répondants d’une province pendant les deux annnées. Autrement, il sera inclut uniquement dans le fichier pour l’année pendant laquelle il a été recueilli. Il est à noter que si un module de contenu commun un an est choisi dans le contenu optionnel d’une juridiction au cours de la deuxième année, le module sera inclut dans le fichier de deux ans et traité comme contenu optionnel.

5.0 Plan d’échantillonnage

5.1 Population cible

L’ESCC vise la population de 12 ans et plus vivant à domicile et résidant dans les dix provinces et trois territoires. Sont exclues du champ de l’enquête les personnes vivant sur les réserves indiennes et les terres de la Couronne, les résidents des établissements, les membres à temps plein des Forces canadiennes et les personnes vivant dans certaines régions éloignées. L’ESCC couvre environ 98% de la population canadienne de 12 ans et plus.

5.2 Régions sociosanitaires

À des fins administratives, chaque province est divisée en plusieurs régions sociosanitaires (RS) et chaque territoire est considéré comme formant une RS unique. En collaboration avec les provinces, Statistique Canada est parfois appelé à modifier les limites de certaines RS afin qu’elles correspondent aux données géographiques du recensement ou encore afin de mieux tenir compte des besoins en données sur la santé selon de nouvelles bornes géographiques. Pour l’ESCC 2010, des données ont été recueillies pour 114 RS dans les dix provinces, ainsi que pour une RS par territoire, pour un total de 117 RS (Annexe C).

En 2010, la définition des RS en Alberta a été modifiée entre l’étape d’échantillonnage et la création des fichiers de données. Il y a maintenant 5 RS en Alberta, qui sont des regroupements des 9 RS qui étaient définies lors de l’échantillonnage⁴. Le présent chapitre sur le plan d’échantillonnage, de même que les données portant sur les tailles d’échantillon présentées à l’annexe D et à l’annexe F, réfèrent aux 9 RS telles qu’elles étaient définies lors de l’échantillonnage.

5.3 Taille et répartition de l’échantillon

Afin de produire des estimations fiables pour chaque RS et compte tenu du budget accordé pour l’ESCC, il a été établi que l’enquête devait être réalisée auprès d’un échantillon d’environ 130 000 personnes sur une période de 2 ans. La production d’estimations fiables pour chaque RS était l’objectif principal, mais la qualité des estimations pour certaines caractéristiques importantes pour les provinces a été jugée importante également. Par conséquent, la stratégie de répartition de l’échantillon, qui comporte trois étapes, accorde une importance plus ou moins égale aux RS et aux provinces. A la première étape, on impose une taille minimum de 500 répondants par RS, considérée comme étant le minimum requis afin d’obtenir un niveau de qualité de données raisonnable. Par contre, pour des raisons de fardeau de réponse, on impose une fraction de sondage maximum de 1 sur 20 logements afin d’éviter d’échantillonner trop de logements dans des petites régions qui sont aussi interpellées par d’autres enquêtes. Notons que très peu de RS ont une taille de moins de 500 due à la limite de la fraction de sondage. Cette première étape a réparti au total 60350 unités. La deuxième étape consiste à répartir le reste de l’échantillon disponible par province en suivant une répartition proportionnelle à la taille de la population par province. La taille totale de l’échantillon par province est donc la somme des tailles établies aux deux premières étapes. Il est à noter que la stratégie de répartition de l’échantillon a été utilisée pour l’ESCC au cycle 3.1 et que les tailles alors établies ont restées sensiblement les mêmes depuis. L’échantillon est ensuite divisé également pour chacune des 2 années de collecte. Le tableau 5.1 donne la taille d’échantillon pour 2010 et pour 2009-2010.

Tableau 5.1 Nombre de régions sociosanitaires et tailles visées d’échantillon selon la province/territoire, 2010 et 2009–2010

Province	Nombre de RS	Taille d’échantillon visée 2009	Taille d’échantillon visée 2009–2010
Terre-Neuve-et-Labrador	4	2 005	4 010
Île-du-Prince-Édouard	3	1 001	2 002
Nouvelle-Écosse	6	2 521	5 041
Nouveau-Brunswick	7	2 575	5 150
Québec	16	12 145	24 289
Ontario1	36	22 172	44 379
Manitoba	10	3 750	7 500
Saskatchewan	11	3 860	7 720
Alberta	9	6 100	12 200
Colombie-Britannique	16	8 045	16 095
Yukon	1	600	1 200
Territoires du Nord-Ouest	1	600	1 200
Nunavut	1	350	700
Canada	121	65 724	131 486
La taille de l’échantillon pour l’Ontario inclut l’achat d’échantillons supplémentaires par réseau local d’intégration des services de santé (RLISS). La taille initiale pour l’Ontario avant l’achat était de 20 880.unités (se référer à la section 5.7 pour plus de détails)

À la troisième étape, l’échantillon provincial a été réparti entre les RS proportionnellement à la racine carrée de la population estimée de la RS. Cette stratégie en trois étapes permet d’obtenir un échantillon suffisant pour chaque RS, sans perturber considérablement la répartition proportionnelle à la taille par province.

Il convient de souligner que les trois territoires, qui ont été traités séparément, n’étaient pas visés par la stratégie susmentionnée de répartition de l’échantillon. Au total, pour 2008, 600 unités d’échantillonnage ont été attribuées au Yukon, 600 aux Territoires du Nord–Ouest et 350 au Nunavut. Ces tailles sont déterminées selon le budget disponible. La répartition de l’échantillon dans les territoires est faite proportionnellement à la taille de la population dans les strates. Les strates utilisées sont les mêmes que celles définies par l’enquête sur la population active (EPA) qui regroupent un ensemble de collectivités. Pour plus de détails, se reporter à la section 5.4.1.

L’échantillon est ensuite divisé entre la base aréolaire et la base liste pour chaque RS⁵, tel que décrit dans la section suivante. Mentionnons finalement que la taille des échantillons tirés de chaque base a été augmentée avant la collecte des données afin de tenir compte des unités hors du champ de l’enquête et du taux de non–réponse anticipés à partir des taux obtenus lors des cycles précédents de l’ESCC. Les tailles d’échantillons par RS et par base de sondage sont données à l’annexe D pour 2010 et à l’annexe F pour 2009-2010.

5.4 Bases de sondage et stratégies d’échantillonnage des ménages

L’échantillon de ménages de l’ESCC a été sélectionné à partir de trois bases de sondage : 49,5% de l’échantillon de ménages provenait d’une base de sondage aréolaire, 49,5 % provenait d’une base liste de numéros de téléphone et 1 % provenait d’une base de sondage à composition aléatoire (CA). Ceci décrit la stratégie usuelle pour l’ESCC. Pour les deux dernières périodes de collecte de 2010, 40,5% provenait de la base aréolaire, 58,5% de la base liste et 1% de la base CA. Le transfert d’échantillon de la base aréolaire vers la base liste a été effectué dans le but de réduire les coûts de collecte.

5.4.1 Échantillonnage des ménages à partir de la base aréolaire

La base aréolaire conçue pour l’Enquête sur la population active (EPA) du Canada a servi de base de sondage principale pour l’ESCC. Le plan d’échantillonnage de l’EPA est un plan d’échantillonnage en grappes stratifié à plusieurs degrés où le logement représente l’unité finale d’échantillonnage⁶. À la première étape, des strates homogènes sont formées et des échantillons indépendants de grappes sont sélectionnés dans chaque strate. À la deuxième étape, une liste de logements pour chaque grappe est créée, puis des logements sont sélectionnés dans chaque liste.

Pour les besoins du plan d’échantillonnage de l’EPA, chaque province est répartie en trois catégories de région, soit les grands centres urbains, les villes et les régions rurales. Des strates géographiques ou socioéconomiques sont formées à l’intérieur de chaque grand centre urbain. Dans les strates, des grappes sont formées par regroupement de 150 à 250 logements. Dans certains centres urbains, des strates distinctes sont créées pour les appartements ou pour les aires de diffusion (AD) du recensement pour cibler les ménages à haut revenu, les immigrants et les autochtones. Dans chaque strate, six grappes ou des bâtiments d’habitation (parfois 12 ou 18 appartements) sont sélectionnées par une méthode d’échantillonnage aléatoire avec probabilité proportionnelle à la taille (PPT), cette dernière correspondant au nombre de ménages. Le nombre6 est utilisé pour l’ensemble du plan d’échantillonnage afin de permettre le renouvellement mensuel d’un sixième de l’échantillon de l’EPA.

Les autres villes et régions rurales de chaque province sont stratifiées, en premier lieu, en fonction de données géographiques, puis selon les caractéristiques socioéconomiques. Dans la plupart des strates, six grappes (habituellement des AD du recensement) sont sélectionnées par la méthode PPT. Certains centres urbains isolés géographiquement sont couverts par un plan de sondage à trois degrés. Ce type de plan de sondage est utilisé au Québec, en Ontario, en Alberta et en Colombie-Britannique.

Une fois la liste des nouvelles grappes établie, l’échantillon est tiré par échantillonnage systématique des logements. La taille de chaque échantillon systématique est appelée le rendement. Le tableau 5.2 donne un aperçu des catégories d’unités primaires d’échantillonnage (UPE) utilisées dans l’échantillon de l’EPA et le rendement prévu par échantillon systématique. Comme les taux d’échantillonnage sont prédéterminés, il existe souvent un écart entre la taille prévue d’échantillon et les chiffres obtenus. Par exemple, le rendement de l’échantillon est parfois excessif. Cette situation peut se présenter dans des secteurs où le nombre de logements a augmenté à la suite de nouveaux projets de construction. Pour réduire le coût de la collecte des données, la production excessive est corrigée en éliminant, dès le départ, une partie des unités sélectionnées. Cette modification est considérée lors de la pondération.

Tableau 5.2 Unité primaire d’échantillonnage, taille et rendement

Région	Unité primaire d’échantillonnage (UPE)	Taille (ménages par UPE)	Rendement (ménages échantillonnés)
Toronto, Montréal, Vancouver	Grappe	150 à 250	6
Autres villes	Grappe	150 à 250	8
La plupart des régions rurales/petits centres urbains	Grappe	100 à 250	10

Afin de répondre aux exigences particulières de l’ESCC, certaines modifications ont dû être apportées à cette stratégie d’échantillonnage. Pour obtenir un échantillon d’environ 32 000 répondants pour une année donnée, il a fallu sélectionner près de 48 000 logements de la base aréolaire afin de tenir compte des logements vacants et des ménages non-répondants. Chaque mois, le plan d’échantillonnage de l’EPA fournit environ 60 000 logements répartis entre les diverses régions économiques des dix provinces alors que, pour l’ESCC, il fallait obtenir un échantillon d’environ 48 000 logements réparti par RS dont les limites géographiques différaient de celles des régions économiques de l’EPA. Globalement, l’ESCC nécessitait la sélection d’un nombre inférieur de logements que produit le mécanisme de sélection de l’EPA, ce qui correspond à un facteur de redressement de 0,80 (48 000/60 000). Toutefois, comme ce facteur de redressement variait de 0,3 à 3,0 au niveau des RS, certains ajustements ont été nécessaires.

Les modifications apportées au processus de sélection dans les régions variaient selon le facteur de redressement. Pour les RS où le facteur était égal ou inférieur à 1, le nombre d’UPE choisies a été réduit si nécessaire. Par exemple, si le facteur était de 0,5, alors seulement 3 UPE ont été choisies dans chaque strate de l’EPA au lieu du nombre habituel de 6 UPE. Pour les RS avec un facteur supérieur à 1 mais égal ou inférieur à 2, le processus d’échantillonnage des logements à l’intérieur d’une UPE a été répété pour un sous-ensemble des UPE sélectionnées appartenant à la RS en question. Par exemple, si le facteur était de 1,6, alors la sélection des logements a été répétée dans 4 des 6 UPE pour chaque strate dans la RS. Lorsque la répétition de la sélection de logements à l’intérieur d’une UPE était nécessaire mais qu’aucun autre logement n’était disponible dans cette UPE, alors une autre UPE a été choisie. Lorsque le facteur était supérieur à 2, le processus d’échantillonnage des logements a été répété à l’intérieur d’autres UPE appartenant à la RS en question⁷.

Finalement, lorsque le nombre de logements disponibles dans les UPE sélectionnées était supérieur au nombre de logements requis, un sous-échantillon a été tiré. Ce processus est appelé la stabilisation.

Échantillonnage des ménages à partir de la base aréolaire dans les trois territoires

Pour des raisons opérationnelles, le plan d’échantillonnage à partir de la base aréolaire de l’EPA pour les trois territoires est différent. Pour chaque territoire, les collectivités les plus populeuses ont chacune leur propre strate, alors que les collectivités les moins populeuses sont groupées en strates en fonction de diverses caractéristiques (population, données géographiques, proportion d’Inuit et/ou d’Autochtones et revenu médian du ménage). L’EPA a défini cinq strates pour le Yukon, dix pour les Territoires du Nord­Ouest et sept pour le Nunavut. Pour les strates regroupant plus d’une collectivité, le premier degré d’échantillonnage consiste à sélectionner aléatoirement une collectivité avec probabilité proportionnelle à la taille de la population dans chaque strate. Puis, à l’intérieur de chaque collectivité, le deuxième degré d’échantillonnage consiste à sélectionner des ménages de façon identique à la stratégie d’échantillonnage décrite plus haut. L’ESCC a sélectionné son échantillon à partir des mêmes collectivités sélectionnées par l’EPA tout en s’assurant de sélectionner des logements différents. Si trop ou pas assez de logements étaient disponibles pour une collectivité à l’intérieur d’une strate, une autre collectivité était choisie pour l’ESCC. Pour les collectivités les plus populeuses ayant leur propre strate, seulement un plan à un degré était nécessaire pour sélectionner directement les ménages de façon identique à la stratégie d’échantillonnage décrite plus haut.

Il convient de mentionner que la base de sondage de l’ESCC couvrait 90 % des ménages privés du Yukon, 97 % de ceux des Territoires du Nord–Ouest et 71 % de ceux du Nunavut⁸.

5.4.2 Échantillonnage des ménages à partir de la base liste de numéros de téléphone

À l’exception de 5 RS ( les 2 RS provenant de la base CA et les trois territoires), la base liste de numéros de téléphone a été utilisée dans toutes les régions pour compléter la base aréolaire. La base liste est l’annuaire téléphonique du Canada, une base administrative externe de numéros de téléphones contenant les noms, les adresses et les numéros de téléphone répertoriés dans les annuaires de téléphone du Canada et qui est mise à jour à tous les 6 mois. Elle a été stratifiée par RS en utilisant un fichier de conversion de codes postaux de sorte à pouvoir associer un RS à chaque numéro de téléphone. Dans chaque RS, un échantillon de numéros de téléphone a été tiré par échantillonnage aléatoire simple. Comme pour la base de sondage à CA, des numéros de téléphone supplémentaires ont été sélectionnés pour tenir compte des numéros hors service ou hors du champ d’observation.

Il importe de souligner que la sous-couverture de la base liste de numéros de téléphone est plus importante que celle de la base de sondage à CA, car les numéros non publiés n’ont aucune chance d’être sélectionnés. Néanmoins, comme la base liste est toujours utilisée en complément de la base aréolaire, l’effet de la sous–couverture dû à l’utilisation de la base liste de numéros de téléphone est minimal et est corrigé lors de la pondération.

5.4.3 Échantillonnage des ménages à partir de la base de sondage à CA de numéros de téléphone

Dans 4 RS, un échantillon de numéros de téléphone provenant de la base de sondage à composition aléatoire (CA) a été utilisé pour sélectionner un échantillon de ménages. L’échantillonnage de ménages à partir de la base à CA a été réalisé selon la méthode d’élimination des banques non valides (EBNV) adoptée par l’Enquête sociale générale⁹. Une banque de cent numéros (c’est–à–dire les huit premiers chiffres d’un numéro de téléphone à 10 chiffres) est considérée comme non valide si elle ne contient aucun numéro de téléphone résidentiel. Au départ, la base de sondage comprend la liste de toutes les banques valides de cent numéros et celles qui ne sont pas valides sont éliminées de la base de sondage à mesure qu’on les repère. Il convient de souligner que ces banques de cent numéros ne sont éliminées de la base de sondage que lorsque l’on possède des preuves qu’elles ne sont pas valides provenant de sources diverses multiples. En l’absence de renseignements, la banque est retenue dans la base de sondage. Pour éliminer les banques non valides, on s’est servi de l’annuaire du téléphone, ainsi que de divers fichiers administratifs internes.

D’après les renseignements géographiques disponibles (codes postaux), les banques de cent numéros retenues dans la base de sondage ont été regroupées pour créer des strates CA englobant, de façon aussi exacte que possible, les régions sociosanitaires. À l’intérieur de chaque strate CA, une banque de cent numéros a été choisie au hasard et un numéro compris entre 00 et 99 a été généré aléatoirement afin de créer un numéro de téléphone complet à 10 chiffres. Cette méthode a été répétée jusqu’à ce que l’on ait atteint le nombre requis de numéros de téléphone pour la strate CA. Comme fréquemment, le numéro obtenu n’est pas en service ou est hors du champ d’observation, il faut générer un grand nombre de numéros supplémentaires pour atteindre la taille visée d’échantillon. Ce taux de réussite diffère selon la région. Dans le cas de l’ ESCC, il variait de 25% à 50% parmi les 4 RS qui y ont eu recours.

5.5 Répartition de l’échantillon par période de collecte des données

Afin d’équilibrer la charge de travail des intervieweurs et de réduire au minimum les effets saisonniers éventuels sur les estimations de caractéristiques importantes telle que l’activité physique, dans chaque RS, l’échantillon initial de logements/numéros de téléphone a été réparti au hasard, de façon égale pour chaque période de collecte de 2 mois.

Pour l’échantillon de la base aréolaire, chaque UPE sélectionnée dans chaque RS a été répartie au hasard à une période de collecte en tenant compte de plusieurs contraintes reliées aux opérations sur le terrain ou encore à la pondération tout en conservant une taille égale par période. Par exemple, on s’est assuré d’avoir un échantillon représentatif de la population canadienne aux 6 mois en s’assurant d’avoir un échantillon de logements couvrant toutes les strates de l’EPA sur cette période.

Pour les listes des numéros de téléphone, des échantillons indépendants ont été sélectionnés à chaque période de collecte. Cette stratégie permet d’assurer que chaque échantillon soit représentatif de la population canadienne faisant partie du champ d’observation de l’enquête à chaque deux mois.

5.6 Échantillonnage des personnes interviewées

Comme pour les cycles précédents, la sélection des répondants a été conçue de façon à ce que les jeunes (de 12 à 19 ans) soient surreprésentés dans l’échantillon. La stratégie d’échantillonnage adoptée a tenu compte des besoins des utilisateurs de données, du coût, de l’efficacité du plan d’échantillonnage, du fardeau de réponse et des contraintes opérationnelles. Une personne est sélectionnée par ménage en utilisant diverses probabilités de sélection variant selon l’âge et selon la composition du ménage. Les probabilités choisies font suite à des résultats de simulations reposant sur divers paramètres dans le but de déterminer l’approche optimale sans générer de poids d’échantillonnage extrêmes en bout de ligne.

Les facteurs multiplicatifs du poids de sélection ont été modifiés entre 2009 et 2010 pour augmenter la probabilité de sélectionner des répondants âgés entre 12 et 19 ans, ou entre 20 et 29 ans. Le tableau 5.3 donne les facteurs multiplicatifs de poids de sélection utilisés pour déterminer les probabilités de sélection des personnes dans les ménages échantillonnés, par groupe d’âge, pour 2009 et 2010. Par exemple, pour un ménage de trois personnes formé de deux adultes âgés entre 45 et 64 et d’un jeune de 15 ans, le jeune aura 7 chances sur 9 d’être sélectionné (c.-à-d. 70/(70+10+10)) tandis que chacun des adultes aura 1 chance sur 9 d’être sélectionné. Afin d’éviter l’obtention de poids extrêmes, il y a une exception à la règle: si la taille du ménage est plus grande ou égale à 5 ou si le nombre de personnes âgées de 12 à 19 ans est plus grand ou égal à 3, alors le facteur multiplicatif du poids de sélection est égal à 1 pour toutes les personnes du ménage. Dans ce cas, toutes les personnes du ménage ont la même probabilité d’être sélectionnées.

Tableau 5.3 Facteurs multiplicatifs du poids de sélection pour la stratégie d’échantillonnage au niveau de la personne, par âge

Facteurs multiplicatifs du poids de sélection
Age	12 à 19	20 à 29	30 à 44	45 à 64	65+
Facteurs (2009)	65	25	20	10	10
Facteurs (2010)	70	50	20	10	10

5.7 Achat d’échantillon pour l’Ontario

La province de l’Ontario a demandé une augmentation de l’échantillon afin de produire des estimations au niveau de la géographie des réseaux locaux d’intégration des services de santé (RLISS). L’Ontario compte 14 RLISS. L’échantillon de l’ESCC a été augmenté de sorte à obtenir une taille minimum de 2000 par RLISS sur une période de 2 ans. Comme les limites des RS et RLISS s’entrecoupent, le niveau de stratification utilisé a été le croisement RS-RLISS. Les tailles d’échantillon préalablement allouées par RS ont donc été conservées. Dans les cas où la répartition par RS n’a pas permis d’atteindre des tailles de 2000 par RLISS, l’échantillon a été augmenté en conséquence et réparti proportionnellement à la taille de la population dans le croisement RS-RLISS. Le tableau 5.4 donne la taille d’échantillon de répondants visés par RLISS pour 2010 et 2009-2010.

Tableau 5.4 Tailles visées de répondants par réseau local d’intégration des services de santé (RLISS) dans l’ESCC 2010 et 2009– 2010

RLISS	Nombre visé de répondants 2010	Nombre visé de répondants 2009–2010
01-Erie St. Clair	1 550	3 100
02-South West	2 561	5 122
03-Waterloo Wellington	1 242	2 484
04-Hamilton Niagara Haldimand Brant	2 597	5 194
05-Central West	1 056	2 125
06-Mississauga Halton	1 115	2 230
07-Toronto Central	1 084	2 165
08-Central	1 411	2 822
09-Central East	2 108	4 216
10-South East	1 313	2 626
11-Champlain	2 057	4 114
12-North Simcoe Muskoka	1 047	2 097
13-North East	1 990	3 980
14-North West	1 041	2 104
Ontario	22 172	44 379

La taille totale de l’échantillon des croisements RS-RLISS a ensuite été répartie également entre la base liste et la base aréolaire. Les procédures normales de sélection de l’échantillon dans chaque base ont été appliquées sur l’échantillon total. L’échantillon supplémentaire fait partie intégrante de l’échantillon de l’ESCC. Les tailles d’échantillon par réseau local d’intégration des services de santé et par base de sondage sont données à l’annexe D pour 2010 et à l’annexe F pour 2009-2010.

6.0 Collecte des données

6.1 Interviews assistées par ordinateur

Entre janvier et décembre 2010, un total de plus de 60 000 interviews valables assistées par ordinateur (IAO) ont été effectuées. Environ la moitié ont eu lieu au moyen de la méthode de l’interview sur place assistée par ordinateur (IPAO), l’autre moitié ayant consisté en des interviews téléphoniques assistées par ordinateur (ITAO). Le double d’interviews valables ont été effectuées entre janvier 2009 et décembre 2010.

L’IAO offre deux principaux avantages par rapport aux autres méthodes de collecte. D’abord, la technique est étayée d’un système de gestion des cas et d’une fonctionnalité de transmission de données. Le système de gestion des cas enregistre automatiquement de l’information de gestion importante sur chaque tentative effectuée dans un cas particulier et produit des rapports aux fins de la gestion du processus de collecte. L’IAO comprend également un ordonnanceur automatique d’appels, c’est–à–dire un système central qui optimise l’horaire des rappels et le calendrier des rendez–vous à l’appui de la collecte par ITAO.

Le système de gestion des cas achemine les applications de questionnaire et les fichiers d’échantillons du Bureau central de Statistique Canada aux bureaux régionaux de collecte dans le cas de l’ITAO et des bureaux régionaux aux ordinateurs portables des intervieweurs dans celui de l’IPAO. Les données destinées au Bureau central sont acheminées en sens inverse. Par souci de confidentialité, les données sont chiffrées avant la transmission. Elles sont ensuite déchiffrées une fois sauvegardées sur un ordinateur sécurisé distinct, sans accès à distance.

Deuxièmement, grâce à l’IAO une interview personnalisée peut être conçue à l’intention de chaque répondant en fonction de ses caractéristiques particulières et des réponses d’enquête. Notamment :

• l’application saute automatiquement les questions qui ne s’appliquent pas au répondant;
• des règles de vérification sont appliquées automatiquement pour repérer les réponses incohérentes ou non incluses dans la fourchette de valeurs permises, et des messages-guides apparaissent à l’écran en réaction à une inscription non valable. De cette façon, l’intervieweur reçoit une rétroaction immédiate et peut corriger toute incohérence;
• le texte des questions, y compris les périodes de référence et les pronoms, est personnalisé automatiquement d’après des facteurs comme l’âge et le sexe du répondant, la date de l’interview et les réponses aux questions précédentes.

6.2 Développement des applications de l’ ESCC

L’ESCC utilise deux applications d’IAO distinctes pour la collecte de données, l’une pour les interviews téléphoniques (ITAO), l’autre pour les interviews sur place (IPAO). Cette façon de faire permet d’adapter la fonctionnalité de chaque application au type d’interview menée. Chaque application comporte les composantes Entrée, C2 (contenu sur la santé) et Sortie.

Les composantes Entrée et Sortie comprennent des séries standard de questions auxquelles l’intervieweur a pu se référer pour prendre contact avec un répondant, recueillir de l’information importante sur l’échantillon, choisir les répondants et évaluer l’état des cas. La composante C2 consiste en les modules sur la santé et représente la plus grande partie des applications. Il s’agit, notamment, des modules communs posés à tous les répondants et du contenu optionnel, qui variaient d’une région sociosanitaire à l’autre. Chacune des applications a été l’objet de trois étapes de mise à l’essai: les tests modulaires, intégrés et de bout en bout.

Les tests modulaires consistent à mettre à l’essai indépendamment chaque module de contenu afin de vérifier la spécification exacte des instructions «passez à», la logique d’enchaînement et le texte, dans les deux langues officielles. À cette étape, les instructions «passez à» et la logique d’enchaînement entre modules ne sont pas testées, car chaque module est considéré comme un questionnaire autonome. Lorsque les responsables des essais ont terminé la vérification de tous les modules, ces derniers sont regroupés en applications intégrées avec les composantes Entrée et Sortie. À ce moment, les applications intégrées passent à l’étape suivante des essais.

Les tests intégrés portent sur l’ensemble des modules expérimentés, regroupés en applications intégrées avec les composantes Entrée et Sortie. La deuxième étape des essais vise à assurer que des renseignements clés, par exemple l’âge et le sexe, sont transmis de la composante Entrée aux sous-programmes du Contenu sur la santé et Sortie. Elle confirme également que les variables qui influent sur les instructions « passez à » et la logique d’enchaînement sont transmises correctement de module en module à l’intérieur de la composantedu Contenu sur la santé. Étant donné que, à ce moment, le fonctionnement des applications est essentiellement identique à ce qu’il sera sur le terrain, tous les scénarios possibles auxquels feront face les intervieweurs sont simulés afin d’en assurer la fonctionnalité rigoureuse. Les scénarios servent à tester divers aspects des composantes Entrée et Sortie, y compris la prise de contact, la collecte d’information sur le contact, la question de savoir si un cas répond à la fourchette des valeurs acceptables, le listage de ménages, la prise de rendez–vous et la sélection de répondants. Les tests servent également à confirmer que, au cours d’une interview, les modules de contenu optionnel choisis pour une région sociosanitaire donnée sont activés.

Les essais de bout en bout situent les applications entièrement intégrées dans un environnement de collecte simulé. Les applications sont chargées dans des ordinateurs connectés à un serveur d’essai. Ensuite, des données sont recueillies, transmises et extraites en temps réel, comme ce serait le cas sur le terrain. Cette dernière étape des essais permet d’expérimenter tous les aspects techniques de la saisie, de la transmission et de l’extraction des données pour chacune des applications de l’ESCC. Il s’agit, par ailleurs, de la dernière occasion de déceler des erreurs dans les composantes Entrée, Contenu sur la santé et Sortie.

6.3 Formation des intervieweurs

Les gestionnaires de projet, les intervieweurs principaux et les intervieweurs des bureaux régionaux responsables de la collecte des données de l’ESCC ont reçu une trousse de formation pour de l’auto-apprentissage avant le début de la collecte. Ces trousses ont été préparées par l’équipe projet de l’ESCC en vue d’être utilisées par les intervieweurs expérimentés de l’ESCC afin de leur procurer une mise à niveau de leurs connaissances. Les gestionnaires de projet et les intervieweurs principaux ont également mené, au besoin, des séances de formation pour les nouveaux intervieweurs . Enfin, des séances de formation mettant l’emphase sur des sujets spécifiques reliés à la collecte des données de l’ESCC se sont déroulées sur une base mensuelle.

L’objet des séances de formation était de familiariser les intervieweurs avec les applications de l’enquête, de les familiariser avec le contenu et de les introduire aux procédures d’entrevue spécifiques à l’ESCC 2010. La formation était centrée sur :

• les buts et objectifs de l’enquête, incluant une partie centrée sur le remaniement de l’enquête;
• les techniques d’enquête;
• les fonctionnalités des applications;
• le contenu des questionnaires, qui a été l’objet d’exercices avec emphase sur les changements significatifs apportés au contenu;
• les techniques à appliquer par l’intervieweur pour mener à bien l’interview, soit des exercices complets dont l’objet était de réduire au minimum la non–réponse;
• la simulation d’interviews difficiles et de situations de non–réponse;
• la gestion de l’enquête;
• les procédures de transmission.

La formation visait en priorité à réduire au minimum les cas de non–réponse. À cette fin, les intervieweurs ont participé à des exercices qui consistaient à persuader des répondants réticents de participer à l’enquête. En outre, les intervieweurs principaux responsables de la conversion des cas de refus à chaque bureau régional de collecte ont participé à une série d’ateliers sur la façon d’éviter les refus.

6.4 L’interview

Des unités d’échantillonnage sélectionnées à partir de la liste de numéros de téléphone et de la base CA ont répondu aux questions posées, à partir de centres d’appel centralisés, par des intervieweurs selon la méthode de l’ITAO. Un intervieweur principal affecté au même centre d’appels assurait la surveillance des intervieweurs. Des intervieweurs sur place décentralisés ont interviewé, au moyen de la méthode de l’IPAO, des unités d’échantillonnage sélectionnées dans la base aréolaire. Bien que, dans certaines situations, les intervieweurs sur place aient été autorisés à mener tout ou partie d’une interview par téléphone, environ les trois ont été effectuées exclusivement sur place. Les intervieweurs sur place ont effectué leur travail en autonomie à la maison, au moyen d’ordinateurs portables, et ils étaient surveillés à distance par des intervieweurs principaux. La variable SAM_TYP apparaissant dans les fichiers de microdonnées signifie qu’un cas a été choisi soit dans la base aréolaire (IPAO), soit dans la liste des numéros de téléphone ou la base CA (ITAO).

Dans tous les logements choisis, l’intervieweur demandait à un membre du ménage bien informé de fournir l’information démographique de base sur tous les occupants. Puis, il sélectionnait un membre du ménage pour une interview plus approfondie, appelée interview du Contenu sur la santé.

Les intervieweurs qui se servaient de la méthode de l’IPAO ont reçu la formation nécessaire pour procéder à une première prise de contact sur place avec chaque ménage échantillonné. Si la première visite se soldait par une non–réponse, un suivi par téléphone était permis. La variable ADM_N09 apparaissant dans les fichiers de microdonnées indique si l’interview a été effectuée sur place, par téléphone ou au moyen d’un ensemble des deux techniques.

Par souci d’assurer la qualité des données recueillies, les intervieweurs avaient reçu instruction de prendre tous les moyens à leur disposition pour mener en privé l’interview avec le répondant choisi. Là où la situation était inévitable, le répondant a été interviewé en présence d’une autre personne. Dans les fichiers de microdonnées, des indicateurs signalent si une personne autre que le répondant était présente à l’interview (ADM_N10) et si, de l’avis de l’intervieweur, la présence de l’autre personne a influencé les réponses du répondant (ADM_N11).

De nombreuses techniques, y compris les suivantes, ont été mises en œuvre afin de parvenir à un taux de réponse optimal.

a) Lettres d’introduction

Avant le début de chaque période de collecte, les ménages échantillonnés ont reçu des lettres d’introduction qui expliquaient l’objet de l’enquête. Elles énonçaient, notamment, l’importance de l’enquête et offraient des exemples de l’utilisation prévue des données tirées de l’ESCC.

b) Prise de contact

Les intervieweurs ont reçu instruction de mettre en œuvre tous les moyens raisonnables pour obtenir des interviews. Lorsque l’appel (ou la visite) de l’intervieweur était prévu à un moment peu commode, il fixait le moment d’un rappel qui convenait au répondant. Si l’intervieweur ne parvenait pas à prendre rendez–vous par téléphone, il devait effectuer une visite de suivi sur place. S’il n’y avait personne à la maison lors de la première visite, l’intervieweur laissait à la porte une brochure qui expliquait l’enquête et annonçait l’intention de l’intervieweur de prendre contact ultérieurement. De nombreux rappels ont été effectués, à divers moments et différents jours.

c) Conversion des cas de refus

Si une personne refusait d’abord de participer à l’enquête, le bureau régional de Statistique Canada lui faisait parvenir une lettre qui soulignait l’importance de l’enquête et de la collaboration du ménage. Ensuite, un intervieweur principal, un surveillant de projet ou un autre intervieweur rappelait le répondant (ou lui rendait visite) pour faire valoir l’importance de sa participation.

d) Obstacles linguistiques

Pour parer aux problèmes de langue susceptible de nuire aux interviews, tous les bureaux régionaux de Statistique Canada ont embauché des intervieweurs qui parlaient un grand nombre de langues. Au besoin, les cas étaient transférés à un intervieweur capable de remplir le questionnaire dans la langue voulue.

e) Interviews de jeunes

En 2009, les intervieweurs ont dû obtenir l’autorisation verbale des parents ou tuteurs pour interviewer des répondants sélectionnés âgés de 12 à 15 ans. En 2010, le bloc du consentement parental (BCP) a été ajouté aux applications. L’ajout de ce bloc officialise le processus consistant à demander au parent ou tuteur (s’il existe un parent ou tuteur dans le ménage) d’un jeune de 12 à 15 ans la permission pour que celui–ci participe à l’enquête. Les intervieweurs ont fait appel à plusieurs procédures pour atténuer les éventuelles inquiétudes des parents et mener à terme les interviews. Notamment, ils portaient sur eux une fiche intitulée « Nota aux parents/tuteurs concernant les interviews de jeunes à l’intention de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes ». La fiche expliquait les raisons pour lesquelles des renseignements étaient recueillis auprès de jeunes, énumérait les thèmes dont traitait l’enquête, demandait l’autorisation de communiquer et de coupler l’information obtenue et expliquait la nécessité de respecter la vie privée et la confidentialité des jeunes.

Si un parent ou tuteur demandait à voir les questions, les intervieweurs avaient pour consigne soit de les leur montrer, soit, si l’interview avait lieu au téléphone, de faire en sorte que le bureau régional leur envoie sur– le–champ un exemplaire du questionnaire.

S’il se révélait impossible d’interviewer en privé le jeune sélectionné, soit sur place, soit par téléphone (sans qu’une autre personne soit à l’écoute), le code de refus était attribué à l’interview. Cependant, dans le cas des interviews selon la méthode de l’IPAO, s’il était impossible d’interviewer en confidence le jeune sélectionné, l’intervieweur pouvait proposer au parent ou tuteur de lui permettre de lire à haute voix les questions, après quoi le jeune pouvait y répondre directement à l’ordinateur.

On a ajouté le bloc de la personne la mieux renseignée (PMK) à l’application de 2010 afin de recueillir auprès de la personne la mieux renseignée du ménage les renseignements au niveau du ménage qui sont demandés à la fin de l’enquête (Mesures de sécurité à la maison, Couverture d’assurance, sécurité alimentaire, Problèmes neurologiques, Éducation, Revenu et renseignements administratifs). Ce bloc est activé quand le répondant sélectionné est âgé entre 12 et 15 ans. Une fois de plus, ce bloc officialise le processus qui consiste à identifier une personne du ménage qui est susceptible de mieux pouvoir répondre à ces questions au niveau du ménage que ne l’est le jeune répondant sélectionné. Si une PMK est trouvée, l’interview passe du jeune répondant sélectionné de 12 à 15 ans à un parent ou tuteur qui termine le reste de l’interview après le bloc de la PMK.

Puisque le bloc PMK ne faisait pas partie de l’ESCC de 2009, les variables de ce bloc ne sont pas disponibles dans le fichier de 2009–2010.

f) Interviews par procuration

Dans les cas où le répondant sélectionné était, pour des raisons de santé physique ou mentale, incapable de se prêter à l’interview, les renseignements à son sujet ont été fournis par un autre membre bien informé du ménage. C’est ce qu’on appelle une interview par procuration. Quoique les interviewés aient été en mesure de donner des réponses exactes à la plupart des questions de l’enquête, les questions plus délicates ou personnelles allaient au–delà des connaissances d’un répondant substitut. Par conséquent, certaines questions posées dans le cadre des interviews par procuration sont demeurées sans réponse. Il fallait donc tout tenter pour réduire au minimum le nombre d’interviews par procuration.

En 2010, on a modifié le bloc de l’interview par procuration (GR) pour faire en sorte que l’intervieweur indique expressément si l’interview est menée par procuration en raison d’un problème de santé physique ou d’un problème de santé mentale. Dans l’un ou l’autre de ces cas, l’intervieweur doit ensuite inscrire le problème particulier. La variable ADM_PRX indique si l’interview a été réalisée par procuration ou non.

6.5 Opérations sur le terrain

La plus grande part de l’échantillon de 2009 et 2010 a été répartie sur une base annuelle en six périodes de collecte de deux mois chacune qui ne se chevauchent pas. Les bureaux régionaux de collecte ont reçu instruction de passer les quatre premières semaines de chaque période de collecte à interviewer la majorité de l’échantillon, puis de consacrer les quatre semaines suivantes aux interviews restantes et au suivi des cas de non–réponse. À la deuxième semaine de chaque période, des tentatives devaient avoir été effectuées relativement à tous les cas.

Les bureaux de collecte centralisés ont reçu les fichiers d’échantillons environ deux semaines avant le début de chaque période de collecte. Chaque échantillon IPAO comprenait une série de cas fictifs dont devaient s’occuper les intervieweurs principaux afin de confirmer que les procédures de transmission de données fonctionnaient bien tout au long du cycle de collecte. Après réception des échantillons, il incombait aux surveillants de projet de planifier les tâches des intervieweurs chargés des interviews selon la méthode de l’IPAO. Quand la situation s’y prêtait, les tâches étaient limitées à 15 cas par intervieweur.

Le surveillant de projet, l’intervieweur principal et l’équipe de soutien technique du bureau régional étaient chargés de transmettre les cas de chaque bureau responsable des interviews effectuées selon la méthode de l’ITAO au Bureau central. Les transmissions ont eu lieu la nuit, et tous les cas menés à bien ont été acheminés au Bureau central de Statistique Canada. Les interviews menées selon la méthode de l’IPAO ont été transmises chaque jour du domicile de l’intervieweur directement au Bureau central de Statistique Canada par voie d’une ligne de téléphone sécurisée.

Pour les taux de réponse finaux, référez à l’annexe E pour 2010 et G pour 2009-2010.

6.6 Contrôle de la qualité et gestion de la collecte

Plusieurs méthodes ont servi à assurer la qualité des données et l’optimisation de la collecte des données. Il s’est agi, entre autres, de mesures internes de vérification du rendement de l’intervieweur et d’une série de rapports de contrôle des diverses cibles de collecte et de la qualité des données.

Le bureau régional validait régulièrement le travail des intervieweurs sur place. Des cas choisis ont été repérés aléatoirement dans les échantillons à chaque période de collecte. Les gestionnaires et les surveillants des bureaux régionaux ont dressé des listes de cas à valider, lesquels ont été confiés à l’équipe de validation, qui communiquait avec les ménages concernés afin de confirmer la tenue d’une interview en règle. Par souci de repérer promptement les problèmes, la validation avait normalement lieu au cours des premières semaines d’une période de collecte. Ensuite, les surveillants adressaient régulièrement une rétroaction aux intervieweurs.

Les intervieweurs travaillant par téléphone ont également été l’objet d’une validation aléatoire. En l’espèce, les intervieweurs principaux des bureaux de collecte responsables des interviews selon la méthode de l’ITAO contrôlaient les interviews afin de vérifier que l’intervieweur appliquait les techniques et les procédures prévues (c’est–à–dire qu’il lisait le libellé des questions tel qu’il figurait dans les applications, qu’il ne posait pas de questions incitatives, et ainsi de suite).

Les responsables ont produit une série de rapports dont l’objet était de contrôler et de gérer efficacement les cibles de collecte et de mettre au jour les problèmes posés par la collecte.

À la fin de chaque période, des rapports cumulatifs ont été produits qui précisaient les taux de réponse, de couplage, de partage et d’interview par procuration, ventilés par échantillon ITAO et IPAO, de même que par région sociosanitaire. Les rapports ont servi à cerner les régions où les niveaux de collecte étaient inférieurs aux cibles, de sorte que les bureaux régionaux puissent y concentrer leurs efforts.

Le Bureau central a effectué des analyses complémentaires au moyen de l’information tirée des applications d’IAO afin de recenser les interviews de durée excessivement courte. Ces dernières ont été signalées au moyen d’indicateurs, supprimées des microdonnées et classées parmi les cas de non–réponse.

7.0 Traitement des données

7.1 Vérification

La vérification des données a été exécutée en grande partie par l’application d’interview assistée par ordinateur (IAO) durant la collecte des données. Les intervieweurs ne pouvaient pas entrer de valeurs hors-normes et les erreurs d’enchaînement faisaient l’objet de l’instruction de contrôle programmée « passez à ». Par exemple, l’IAO s’assurait de ne pas poser au répondant les questions non pertinentes.

En réponse à certaines données incompatibles ou inhabituelles, on a signalé des messages d’avertissement, mais sans prendre de mesures correctrices au moment de l’interview. On a plutôt mis au point, le cas échéant, des versions révisées à appliquer après la collecte des données au bureau central. Les incohérences ont été le plus souvent corrigées en attribuant à l’une ou aux deux variables en question la valeur « non déclaré ».

7.2 Codage

On a fourni des catégories de réponses précodées pour toutes les variables appropriées. Les intervieweurs ont reçu une formation durant laquelle ils ont appris à classer les réponses recueillies dans la catégorie appropriée.

Dans les cas où la réponse donnée par le répondant ne pouvait être assignée facilement à une catégorie existante, l’intervieweur pouvait poser plusieurs questions lui permettant d’entrer une réponse en toutes lettres dans la catégorie « Autre – précisez ». Les réponses à toutes ces questions ont été examinées attentivement lors du traitement des données au bureau central. Dans certains cas, on a donné aux réponses en toutes lettres le code d’une catégorie figurant sur la liste si la réponse faisait double emploi. On tiendra compte des réponses « Autre – précisez » fournies pour toutes les questions lors du perfectionnement des catégories de réponses en vue de futurs cycles de l’enquête.

7.3 Création de variables dérivées

Pour faciliter l’analyse des données, on a dérivé un certain nombre de variables à partir des éléments disponibles sur le questionnaire de l’ESCC. Le quatrième caractère du nom des variables dérivées est en général un « D », « G » ou un « F ». Dans certains cas, les variables dérivées sont simples, donnant lieu à un regroupement des catégories de réponses. Dans d’autres cas, on a combiné plusieurs variables pour en créer une nouvelle. La Documentation sur les variables dérivées (VD) fournit des détails sur la façon de dériver ces variables plus complexes. Pour de plus amples renseignements concernant la nomenclature, veuillez vous référer à la section 12.6.

7.4 Pondération

Le principe de base de l’estimation dans un échantillon aléatoire comme celui de l’ESCC repose sur le fait que chaque personne représente, en plus d’elle-même, plusieurs autres personnes qui ne font pas partie de l’échantillon. Par exemple, dans un échantillon aléatoire simple de 2 % de la population, chaque personne en représente 50. Dans la terminologie en usage ici, nous dirons que nous avons attribué à chaque personne un facteur de pondération de 50.

L’étape de détermination des facteurs de pondération donne lieu au calcul du poids d’échantillonnage de chaque personne échantillonnée. Ce poids apparaît dans le fichier de microdonnées à grande diffusion et doit servir à extraire des estimations de l’enquête. Par exemple, si l’on doit évaluer le nombre de personnes qui fument tous les jours, on le fait en choisissant dans l’échantillon les enregistrements des personnes qui présentent cette caractéristique et en faisant la somme des facteurs de pondération que représentent ces enregistrements.

Vous trouverez les détails sur la façon dont on calcule les poids d’échantillonnage à la section 8.

8.0 Pondération

Pour que les estimations produites à partir de données d’enquête soient représentatives de la population couverte, et non pas seulement représentatives de l’échantillon comme tel, l’utilisateur doit incorporer les facteurs de pondération, appelés ici les poids d’enquête, dans ses calculs. Un poids d’enquête est attribué à chaque personne incluse dans l’échantillon final, c’est-à-dire dans l’échantillon de personnes ayant répondu à l’enquête. Ce poids correspond au nombre de personnes représentées par le répondant dans l’ensemble de la population de l’enquête.

Tel que décrit dans la section 5, l’ESCC a recours à trois bases de sondage pour la sélection de son échantillon: une base aréolaire de logements agissant comme base principale, puis deux bases formées de numéros de téléphone utilisées pour complémenter la base aréolaire. Puisque seulement quelques différences mineures distinguent les deux bases de numéros de téléphone pour la pondération, elles ont été traitées ensemble. On réfère à celles-ci comme faisant partie de la base téléphonique.

Selon les besoins, une seule ou deux bases peuvent être utilisées pour la sélection de l’échantillon dans une région sociosanitaire (RS). Quand on utilise deux bases, la stratégie de pondération traite indépendamment la base aréolaire et la base téléphonique pour dériver les poids au niveau de ménage séparé pour chaque base utilisée. Ces poids des ménages sont ensuite combinés en un seul ensemble de poids des ménages lors d’une étape appelée « intégration ». Suite à la transformation des poids des ménages en poids de personne et à quelques autres ajustements, ce poids intégré devient le poids de personne final.

8.1 Introduction

Tel que mentionné plus haut, les unités des bases aréolaire et téléphonique sont traitées séparément jusqu’à l’étape d’intégration. Les sections suivantes décrivent la stratégie de pondération pour les provinces. La sous- section 8.2 fournit les détails de la stratégie de pondération pour la base aréolaire, puis la sous-section 8.3, ceux pour la base téléphonique. L’intégration des deux bases est traitée en 8.4. Puis, suivent les deux étapes finales de la pondération, c’est-à-dire l’ajustement pour contrôler la saisonnalité des données puis le calage aux marges, qui sont expliquées dans la sous-section 8.5.

Malgré que les deux bases aient été utilisées pour couvrir les trois territoires, les méthodes d’échantillonnage utilisées ont été légèrement modifiées pour les territoires. Ces modifications affectent substantiellement la pondération pour ces trois régions, et celles-ci sont rapportées dans la sous-section 8.6.

Le diagramme A présente un sommaire des différents ajustements faisant partie de la stratégie de pondération. Un système de numérotation est utilisé pour identifier chaque ajustement apporté au poids et sera utilisé tout au long de la section. Les lettres A et T sont utilisées comme préfixes pour référer aux ajustements appliqués aux unités des bases Aréolaire et Téléphonique respectivement. Le préfixe I est quant à lui utilisé pour identifier l’ajustement d’Intégration et ceux qui suivent.

Diagramme A Sommaire de la stratégie de pondération

8.2 Pondération de l’échantillon provenant de la base aréolaire

A0 – Poids initial

La pondération pour la base aréolaire débute avec un poids fourni par l’Enquête sur la population active (EPA). Ce poids est basé sur le plan de sondage de l’EPA puisque le plan de sondage de base aréolaire de l’ESCC découle de celui de l’EPA. Le plan de sondage de l’EPA consiste en un échantillonnage de logements dans les grappes sélectionnées parmi les strates de l’EPA. Lors de l’ajustement initial, le poids de l’EPA est ajusté afin de tenir compte du fait que l’ESCC sélectionne un échantillon représentatif au niveau des régions sociosanitaires (RS). De plus, l’ESCC sélectionne un nombre de grappes différent de l’EPA et peut répéter l’échantillonnage de logements dans les grappes sélectionnées. Le poids résultant est appellé A0. Pour plus de détails sur le mécanisme de sélection, de même qu’une définition plus complète des strates de l’EPA et des grappes, se référer à Statistique Canada (1998)¹⁰.

A1 – Ajustement de sous–poids de grappe

Dans les grappes où un accroissement significatif de la population est observé, une méthode de sous-échantillonnage est utilisée afin de ne pas augmenter indûment la tâche de l’interviewer. La méthode alors appliquée par l’EPA pourra être de sous-échantillonner les logements dans cette grappe, de diviser cette grappe en sous-grappes ou de redéfinir cette grappe comme étant une strate et de créer de nouvelles grappes dans cette strate. Dans tous ces cas, un ajustement de sous-poids de grappe est calculé et appliqué aux poids de l’ESCC. Cet ajustement est multiplié par le poids A0 pour produire le poids A1. Encore une fois, plus de détails sont disponibles dans la documentation de l’EPA (Statistique Canada (1998)).

A2 – Stabilisation

Dans certaines RS, l’accroissement de l’échantillon, tel que décrit à la section 5, résulte en un échantillon beaucoup plus grand que nécessaire. Une stabilisation a donc été instaurée afin de ramener la taille de l’échantillon au niveau désiré. Le processus de stabilisation consiste à sous-échantillonner des logements aléatoirement à l’intérieur de la RS parmi les logements originalement sélectionnés dans chaque grappe. Un facteur d’ajustement représentant l’effet de la stabilisation est donc calculé afin de corriger la probabilité de sélection. Ce facteur, multiplié par le poids A1, produit le poids A2.

A3 – Retrait des unités hors champ

Parmi tous les logements échantillonnés, une certaine proportion de ceux-ci est, lors de la collecte, identifiée comme étant hors du champ de l’enquête. Des logements détruits ou en construction, des logements vacants, saisonniers ou secondaires, de même que des établissements, sont tous des exemples de cas hors champ pour l’ESCC. Ces logements sont tout simplement retirés de l’échantillon, ne laissant plus que les logements faisant partie du champ de l’enquête. Les logements ou ménages qui restent dans l’échantillon conservent le même poids qu’à l’étape précédente que l’on appelle maintenant poids A3.

A4 – Non-réponse ménage

Lors de la collecte, une certaine proportion des ménages échantillonnés a inévitablement résulté en non-réponse. Ceci survient habituellement lorsque le ménage refuse de participer à l’enquête, fournit des données inutilisables, ou encore, ne peut être rejoint pour réaliser l’interview. Le poids des ménages non-répondants est redistribué aux répondants à l’aide de groupes de réponses homogènes (GRH). Dans le but de créer ces GRH, la méthode du score basée sur une régression logistique est utilisée afin de déterminer la probabilité de réponse, puis ces probabilités sont utilisées afin de diviser l’échantillon en groupes ayant des propriétés de réponse similaire. L’information disponible pour les non-répondants étant limitée, le modèle de régression comprend donc des variables comme la période de collecte et des informations géographiques, en plus de paradonnées telles que le nombre d’essais pour contacter le ménage, l’heure/jour des essais et si les essais ont été faits au cours de la semaine ou de la fin de semaine. Depuis 2008, les GRH sont créés à l’intérieur des provinces, pour mieux estimer les totaux provinciaux. Un facteur d’ajustement a donc été calculé à l’intérieur de chaque GRH de la façon suivante :

Le poids A3 des ménages répondants est donc multiplié par ce facteur d’ajustement pour produire le poids A4. Les ménages non-répondants sont éliminés du processus de pondération à partir de ce point.

8.3 Pondération de l’échantillon provenant de la base téléphonique

Tel que mentionné précédemment, la base téléphonique est en fait composée de deux bases : la base de sondage à composition aléatoire (CA), puis une base liste de numéros de téléphone. Une seule de ces deux bases peut être utilisée à l’intérieur d’une RS. La base liste est toujours utilisée comme complément à la base aréolaire tandis que la base CA est toujours utilisée seule pour une RS donnée. Les unités provenant de ces deux bases téléphoniques sont toutefois traitées ensemble et sont donc toutes soumises aux mêmes ajustements.

La géographie utilisée pour sélectionner l’échantillon à partir de la base téléphonique ne répliquait pas parfaitement la géographie des RS, ce qui a forcé certaines unités à être sélectionnées dans une certaine région alors que l’information fournie lors de l’interview les localisait plutôt dans une région avoisinante. Cette particularité a été traitée lors de la pondération en appliquant les trois premiers ajustements (T0, T1 et T2) relativement à la RS assignée lors de la sélection de l’échantillon. Les 2 ajustements restants (T3 et T4) sont appliqués à des RS basé sur l’information recueillie auprès du répondant, pour s’assurer que chaque unité soit associée à la bonne RS.

T0 – Poids initial

Le poids initial est défini comme l’inverse de la probabilité de selection et il est calculé quelque peu différemment selon que l’échantillon provienne de la base CA ou de la base liste. Dans les deux cas, le poids initial est défini comme étant l’inverse de la probabilité de sélection, mais puisque les méthodes de sélection diffèrent, les probabilités diffèrent aussi. Pour la base CA, la sélection des numéros est faite à l’intérieur de chaque strate CA. Une strate CA représente un agrégat d’indicatifs régionaux et préfixes (IRP: les six premiers chiffres du numéro à 10 chiffres), contenant chacune des banques valides de cent numéros (voir Norris et Paton¹¹ pour plus de détails). Conséquemment, la probabilité de sélection est le ratio entre le nombre d’unités échantillonnées et cent fois le nombre de banques présentes dans la strate CA.

Pour la base liste, les numéros de téléphone sont sélectionnés parmi tous les numéros disponibles dans la liste, et ce indépendamment pour chaque RS. Ainsi, la probabilité de sélection correspond au ratio entre le nombre d’unités échantillonnées et le nombre de numéros de téléphone dans la liste pour la RS. Le ratio est basé sur la version de la base disponible et du nombre d’unités sélectionnées pour une période de collecte donnée. Pour cette raison, la probabilité de sélection peut changer selon la répartition de l’échantillon et les mises à jour de la base. L’inverse de ces probabilités de sélection représente le poids initial T0.

T1 – Nombre de périodes de collecte

Contrairement à la base aréolaire, pour laquelle l’échantillon est sélectionné entièrement au début du processus d’échantillonnage, des échantillons sont tirés à chaque deux mois pour les bases téléphoniques. À chacun de ces échantillons mensuels correspond un poids initial faisant en sorte que chaque échantillon soit représentatif de la RS. Toutefois, pour que l’échantillon total ne représente qu’une seule fois la population, un facteur d’ajustement doit être appliqué pour réduire les poids de chaque échantillon mensuel. Le facteur d’ajustement appliqué à chaque échantillon mensuel est égal à l’inverse du nombre d’échantillons combinés ou encore, du nombre de périodes de collecte. À partir de ce moment, l’échantillon de la base liste correspond à la moyenne des échantillons des périodes de collecte combinées. Les poids initiaux sont multipliés par cet facteur d’ajustement de produire le poids T1.

T2 - Retrait des unités hors champ

Les numéros de téléphone associés à des entreprises, des établissements ou à d’autres logements hors du champ de l’enquête, de même que les numéros hors service sont tous des exemples de cas hors champ pour la base téléphonique. Comme pour la base aréolaire, ces cas sont simplement retirés de l’échantillon, ne laissant ainsi dans l’échantillon que les logements dans le champ de l’enquête. Ces derniers conservent le même poids qu’à l’étape précédente que l’on appelle maintenant poids T2.

T3 – Non-réponse ménage

L’ajustement fait ici pour compenser l’effet de la non-réponse ménage est identique à celui appliqué pour la base aréolaire (ajustement A4). Par contre, les para-données utilisées diffèrent puisque des applications de collecte différentes sont utilisées pour les interviews en personne et par téléphone. C’est donc cette variable qui a été utilisée pour définir les classes d’ajustement. Le facteur d’ajustement calculé à l’intérieur de chaque classe a été obtenu de la façon suivante:

Le poids T2 des ménages répondants a donc été multiplié par ce facteur d’ajustement pour produire le poids T3. Les ménages non-répondants sont éliminés à partir de ce point.

T4 - Lignes multiples

Le fait que certains ménages possèdent plus d’une ligne téléphonique résidentielle a un impact sur la pondération: plus le ménage a de lignes, meilleure est sa probabilité d’être sélectionné. Conséquemment, les poids doivent être ajustés pour tenir compte du nombre de lignes résidentielles que le ménage possède. Le facteur d’ajustement représente l’inverse du nombre de lignes dans le ménage et le poids T4 est obtenu en multipliant ce facteur par le poids T3.

8.4 Intégration des bases aréolaire et téléphonique

Cette étape consiste à intégrer les poids finaux des échantillons aréolaire et téléphonique créés jusqu’à maintenant, en un seul poids en appliquant une méthode d’intégration¹². Le poids des unités qui se trouvent sur la base aréolaire mais pas sur la base téléphonique n’est pas ajusté. Pour toutes les autres unités, un facteur d’ajustement α, compris entre 0 et 1, est appliqué au poids. Le poids des unités de la base aréolaire est multiplié par ce facteur α, alors que le poids des unités de la base téléphonique est multiplié par 1- α. Il est à noter que dans les cas où une RS n’est couverte que par une seule base, le facteur d’ajustement est égal à 1. Depuis 2008, un α fixé à 0,4 est utilisé pour les unités qui se trouvent sur les deux bases, dans le but de créer des estimations cohérentes au travers le temps. Le produit du facteur d’ajustement dérivé ici, par le poids de ménage final calculé auparavant (A4 ou T4 dépendant de quelle base provient l’unité), procure le poids intégré I1.

8.5 Les étapes de pondération post-intégration

I2 – Création du poids-personne

Puisque l’unité d’échantillonnage finale pour l’ESCC est la personne, le poids-ménage calculé jusqu’ici doit être converti en un poids-personne. Celui-ci est obtenu en multipliant le poids I1 par l’inverse de la probabilité de sélection de la personne choisie dans le ménage. Nous obtenons ainsi le poids I2. Rappelons que la probabilité de sélection de la personne change en fonction du nombre de personnes dans le ménage et de l’âge des individus (voir section 5.6 pour plus de détails).

I3 – Non-réponse personne

Dans le cadre de l’ESCC, une interview peut être vue comme un processus en deux étapes. Dans un premier temps, l’intervieweur obtient la liste complète des personnes vivant dans le ménage, puis par la suite interviewe la personne sélectionnée dans le ménage. Dans certains cas, les intervieweurs ne réussissent qu’à compléter la première étape, soit parce qu’ils ne peuvent entrer en contact avec la personne sélectionnée, ou encore parce que la personne sélectionnée refuse d’être interviewée. De tels cas sont définis comme étant des non-réponses à l’échelle de la personne, et un facteur d’ajustement doit être appliqué aux poids des personnes répondantes pour compenser cette non-réponse. Tout comme pour la non-réponse à l’échelle du ménage, l’ajustement est appliqué à l’intérieur de groupes de réponses homogènes (GRH). Dans ce processus, la méthode par score est utilisée pour définir une probabilité de réponse définie à partir des caractéristiques disponibles pour les répondants et les non-répondants. Toutes les caractéristiques recueillies lors du listage des membres du ménage, en plus de l’information géographique et des paradonnées, sont en fait disponibles pour estimer les probabilités de réponse. Ces probabilités sont utilisées afin de définir les GRH et un facteur d’ajustement est calculé à l’intérieur de chaque GRH de la façon suivante :

Le poids I2 des personnes répondantes est donc multiplié par ce facteur d’ajustement pour produire le poids I3. Les personnes non-répondantes sont éliminées de la pondération à partir de ce point.

I4 – Winsorization

Suite à la série d’ajustements appliqués sur les poids, il est possible que certaines unités se retrouvent avec des poids se démarquant des autres poids de leur RS au point même de devenir aberrants. Ces unités peuvent effectivement représenter une proportion anormalement élevée de leur RS et ainsi influencer fortement les estimations et la variance de ces RS. Afin d’éviter cette situation, le poids des répondants qui contribuent de façon aberrante est ajusté à la baisse selon une méthode appelée « winsorization ».

I5 - Calage aux marges

La dernière étape nécessaire afin d’obtenir le poids final de l’ESCC est le calage aux marges (I5). Le calage aux marges est appliqué en utilisant CALMAR¹³ afin d’assurer que la somme des poids finaux corresponde aux estimations de populations définies à l’échelle des RS, pour chacun des 10 groupes d’âge-sexe d’intérêt, c’est-à-dire les cinq groupes d’âge 12-19, 20-29, 30-44, 45-64, 65+, pour chacun des deux sexes. À partir de 2009, des contrôles additionnels au niveau des sous-régions ont été introduits pour certaines RS. Ces contrôles incluaient les CLSC dans les RS 2403 (Région de la Capitale-Nationale, Québec) et 2415 (Région des Laurentides) et aussi les District Health Authorities (DHA) en Nouvelle-Écosse. Dans un même temps, les poids sont ajustés afin de s’assurer que chaque période de collecte (de deux mois) soit également représentée par l’échantillon. Il est à noter que le calage aux marges a été fait en utilisant une géographie la plus à jour possible, qui diffère peut-être de la géographie utilisée lors de l’échantillonnage.

Les estimations de population sont basées sur les comptes du recensement de 2006, de même que sur les comptes de naissance, de décès, d’immigration et d’émigration depuis ce temps. La moyenne des estimations mensuelles pour chacun des croisements RS-âge-sexe par période de collecte a été retenue pour réaliser le calage. Après le calage, l’ajustement de poids I5 est obtenu. Le poids I5 correspond au poids-personne final de l’ESCC que l’on retrouve dans le fichier de données portant le nom de variable WTS_M pour les utilisateurs du fichier maître ou du FMGD. Avant la période de référence de 2010, les comptes du recensement de la population de 2001 étaient utilisés. Des évaluations ont confirmé que l’impact de ce changement sur les estimations de l’ESCC est minime.

8.6 Particularités de la pondération pour les trois territoires

Tel que décrit à la section 5, le plan d’échantillonnage utilisé pour les trois territoires est quelque peu différent de celui utilisé dans les provinces. La stratégie de pondération est donc adaptée pour répondre à ces différences. Cette section résume les changements apportés à la stratégie expliquée aux sous-sections 8.1 à 8.5.

D’abord pour la base aréolaire, tel que mentionné à la sous-section 5.4.1, une étape additionnelle de sélection est ajoutée pour les territoires. Chaque territoire est initialement stratifié selon des regroupements de communautés à l’intérieur desquels on a sélectionné aléatoirement une communauté. Notar que les capitales de chaque territoire formaient une strate à elles seules, et sont donc toutes trois sélectionnées automatiquement à cette première sélection. Cette particularité n’a eu d’effet que dans le calcul de la probabilité de sélection, et donc dans la valeur du poids initial (A0). Une fois ce poids initial calculé, la même série d’ajustements (A1 à A4) est appliquée aux unités de la base aréolaire. Les classes d’ajustement sont construites, pour les non-réponses ménage et personne, à l’aide du même ensemble de variables disponibles pour les provinces.

Pour ce qui est de la pondération des unités de la base téléphonique, mentionnons tout d’abord que seule la base CA est utilisée, et ce, uniquement à l’intérieur des capitales du Yukon et des Territoires du Nord-Ouest. Tous les ajustements de la base téléphonique sont appliqués afin de calculer un poids pour les unités de la base téléphonique.

Les deux ensembles de poids (aréolaire et téléphonique) sont ensuite intégrés, puis poststratifiés de façon semblable à ce qui est fait pour les provinces, à l’exception de trois détails. D’abord, l’intégration a été appliquée uniquement pour les unités situées dans les capitales du Yukon et des Territoires du Nord-Ouest; les autres communautés étant couvertes uniquement par la base aréolaire. Un autre détail à noter pour le Nunavut est que les comptes de la population utilisés pour le calage aux marges représentent les 10 plus grandes communautés (70% de la population) seulement étant donné le sous-dénombrement de la base aréolaire, telle que décrit à la section 5.4.1. Finalement, en commençant avec les produits de diffusion des périodes de référence de 2008 et 2007-2008, des contrôles ont été mis en place pour s’assurer que la proportion des autochtones et la proportion d’individus vivant dans les régions capitales soient contrôlées dans les Territoires du Nord-Ouest et du Yukon. Un contrôle similaire basé sur le statut Inuit a été introduit pour le Nunavut, et à partir de 2009, un contrôle pour la proportion d’individus vivant dans la région capitale de Nunavut est inclus aussi. Ces contrôles assurent que la proportion des estimations représentées par ces groupes est cohérente avec les proportions indiquées par le Recensement de 2006.

8.7 La création d’un poids pour le fichier partagé

En plus du fichier maître et du FMGD qui contiennent tous les répondants de l’ESCC, un fichier partagé est créé qui contient seulement une portion (> 90%) des répondants originaux de l’ESCC. Les individus sur le fichier partagé ont consenti à partager leurs données avec certains partenaires. Pour compenser la perte des répondants sur le fichier, les poids des « partageurs » doivent être ajustés par le facteur :

Pareillement à ce qui est fait lors des ajustements pour la non-réponse, ce facteur est créé à l’intérieur de groupes homogènes, en regroupant ici les individus ayant des propensions à partager semblables. Le poids final après cet ajustement est WTS_S.

8.8 Pondération du fichier de deux ans

Quand deux années de données sont combinées pour créer un fichier de deux ans, de nouveaux poids sont calculés en divisant directement les poids annuels en deux. Ceci assure que la somme totale des poids équivaut à la taille moyenne de la population pour la période de référence de deux ans. Pour plus d’information sur comment combiner plusieurs périodes de références, consultez l’article « Combiner les cycles de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes » paru dans les Rapports sur la santé (82-003) de Statistique Canada au lien suivant: 82-003

9.0 Qualité des données

9.1 Taux de réponse

Au total, 88 410 des unités sélectionnées à l’ESCC 2010 faisaient partie du champ de l’enquête¹⁴. Parmi ces unités, 71 315 ont accepté de participer à l’enquête, ce qui résulte en un taux de réponse à l’échelle du ménage de 80,7%. Parmi ces ménages répondants, 71 315 personnes ont été sélectionnées (une personne par ménage) pour participer à l’enquête parmi lesquelles 63 191 ont accepté de le faire ce qui résulte en un taux de réponse à l’échelle de la personne de 88,6 %. À l’échelle canadienne, un taux de réponse combiné de 71,5 % a donc été observé pour l’ESCC 2010. Le tableau 9.1 donne les taux de réponse combinés ainsi que l’information pertinente au calcul de ceux-ci pour chaque région sociosanitaire ou regroupement de régions sociosanitaires. Le tableau 9.2 donne la même information mais au niveau des réseaux locaux d’intégration des services de santé (RLISS).

Tableau 9.1 : Taux de réponse par région socio-sanitaire et par base de sondage de l’ESCC 2010

(voir Annexe E)

Tableau 9.2 : Taux de réponse par réseau local d’intégration des services de santé (RLISS) et par base de sondage de l’ESCC 2010 en Ontario

(voir Annexe E)

9.2 Taux de réponse pour 2009–2010

Au total, 172 671 des unités sélectionnées à l’ESCC 2009–2010 faisaient partie du champ de l’enquête. Parmi ces unités, 139 841 ont accepté de participer à l’enquête, ce qui résulte en un taux de réponse à l’échelle du ménage de 81,0%. Parmi ces ménages répondants, 139 841 personnes ont été sélectionnées (une personne par ménage) pour participer à l’enquête, parmi lesquelles 124 870 ont accepté de le faire, ce qui résulte en un taux de réponse à l’échelle de la personne de 89,3 %. À l’échelle canadienne, un taux de réponse combiné de 72,3 % a donc été observé pour l’ESCC 2009–2010. Le tableau 9.3 donne les taux de réponse combinés ainsi que l’information pertinente au calcul de ceux-ci pour chaque région sociosanitaire ou regroupement de régions sociosanitaires. Le tableau 9.4 donne la même information mais au niveau des réseaux locaux d’intégration des services de santé (RLISS).

Tableau 9.3 : Taux de réponse par région sociosanitaire et par base de sondage de l’ESCC 2009-2010

(voir Annexe G)

Tableau 9.4 : Taux de réponse par réseau local d’intégration des services de santé (RLISS) et par base de sondage de l’ESCC 2009-2010 en Ontario

(voir Annexe G)

On décrit dans ce qui suit de quelle façon les différentes composantes de l’équation doivent être manipulées afin de calculer correctement les taux de réponse combinés.

Taux de réponse à l’échelle du ménage
HHRR = Nombre de ménages répondants provenant des deux bases / Toutes les ménages faisant partie du champ de l’enquête provenant des 2 bases

Taux de réponse à l’échelle de la personne
PPRR = Nombre de personnes répondantes provenant des deux bases / Toutes les personnes sélectionnées provenant des deux bases

Taux de réponse combiné = HHRR x PPRR

Voici maintenant un exemple de calcul du taux de réponse combiné pour le Canada en utilisant l’information fournie dans le tableau 9.1. La même méthode est utilisée pour calculer les taux pour de plus petites régions telles que les provinces ou les régions sociosanitaires, ou pour calculer les taux pour l’ESCC 2009–2010 à partir des données fournies dans le tableau 9.3.

HHRR =
33 387 + 37 928 = 71 315
40 070 + 48 340 = 88 410

PPRR =
30 449 + 32 742 = 63 191
33 387 + 37 928 = 71 315

Taux de réponse combiné = 0,807 x 0,886

= 0,715

= 71,5%

9.3 Erreurs dans les enquêtes

L’enquête permet de produire des estimations fondées sur l’information recueillie à partir d’un échantillon de personnes. On aurait pu obtenir des estimations quelque peu différentes si on avait effectué un recensement complet en utilisant le même questionnaire, les mêmes intervieweurs, les mêmes superviseurs, les mêmes méthodes de traitement, etc. que ceux utilisés pour l’enquête. La différence entre les estimations tirées de l’échantillon et celles qui découlent d’un dénombrement complet effectué dans des conditions semblables s’appelle l’erreur due à l’échantillonnage des estimations.

Les erreurs qui ne sont pas liées à l’échantillonnage peuvent être commises à presque toutes les étapes d’une enquête. Il est possible que les intervieweurs comprennent mal les instructions, que les répondants fassent des erreurs en complétant le questionnaire, que les réponses soient mal saisies et que des erreurs se produisent au moment du traitement et de la totalisation des données. Tous ces exemples représentent des erreurs non dues à l’échantillonnage.

9.3.1 Erreurs non dues à l’échantillonnage

Sur un grand nombre d’observations, les erreurs aléatoires auront peu d’effet sur les estimations tirées de l’enquête. Toutefois, les erreurs qui se produisent systématiquement contribueront à des biais dans les estimations de l’enquête. On a consacré beaucoup de temps et d’efforts à réduire les erreurs non dues à l’échantillonnage dans l’enquête. Des mesures d’assurance de la qualité ont été appliquées à chaque étape du cycle de collecte et de traitement des données afin de contrôler la qualité des données. On a notamment fait appel à des intervieweurs hautement qualifiés, une formation poussée sur les méthodes d’enquête et le questionnaire et l’observation des intervieweurs afin de déceler les problèmes. La mise à l’essai de l’application IAO et les essais sur le terrain ont également été au nombre des procédures essentielles pour réduire au maximum les erreurs de collecte de données.

L’effet de la non-réponse sur les résultats de l’enquête constitue une source importante d’erreurs non dues à l’échantillonnage dans les enquêtes. L’ampleur de la non-réponse varie de la non-réponse partielle (le fait de ne pas répondre à une ou plusieurs questions) à la non-réponse totale. Dans l’ESCC, il y a peu de non-réponse partielle car une fois le questionnaire débuté les répondants avaient tendance à le terminer. Il y a eu non-réponse totale lorsque la personne sélectionnée pour participer à l’enquête a refusé de le faire ou que l’intervieweur a été incapable d’entrer en contact avec elle. Finalement, les cas de non-réponse totale ont été considérés lors de la pondération en corrigeant les poids des personnes qui ont répondu à l’enquête afin de compenser pour ceux qui n’ont pas répondu. Voir la section 8 pour avoir de plus amples détails sur la correction de la pondération pour la non-réponse.

9.3.2 Erreurs dues à l’échantillonnage

Étant donné que les estimations d’une enquête par sondage comportent inévitablement des erreurs dues à l’échantillonnage, de bonnes méthodes statistiques exigent que les chercheurs fournissent aux utilisateurs une certaine indication de l’ampleur de cette erreur. La mesure de l’importance éventuelle des erreurs dues à l’échantillonnage est fondée sur l’écart type des estimations tirées des résultats de l’enquête. Cependant, en raison de la grande diversité des estimations que l’on peut tirer d’une enquête, l’écart type d’une estimation est habituellement exprimé en fonction de l’estimation à laquelle il se rapporte. Cette mesure, appelée coefficient de variation (CV), s’obtient en divisant l’écart type de l’estimation par l’estimation elle-même et on l’exprime en pourcentage de l’estimation.

Par exemple, supposons qu’une personne estime que 25 % des Canadiens âgés de 12 ans et plus sont des fumeurs réguliers et que cette estimation comporte un écart type de 0,003. On calcule alors le CV de cette estimation de la façon suivante :

(0,003/0,25) x 100% = 1,20%

Statistique Canada utilise fréquemment les résultats du CV pour l’analyse des données et conseille vivement aux utilisateurs produisant des estimations à partir des fichiers de données de l’ESCC de faire de même. Pour plus d’information sur le calcul des CV, voir la section 11. Pour consulter les lignes directrices sur la façon d’interpréter les résultats du CV, se référer au tableau à la fin de la sous-section 10.4.

10.0 Lignes directrices pour la totalisation, l’analyse et la diffusion

Cette section du guide décrit les lignes directrices que doivent suivre les utilisateurs qui totalisent, analysent, publient ou diffusent de quelqu’autre façon des données provenant des fichiers de microdonnées de l’enquête. Ces lignes directrices devraient leur permettre de reproduire les chiffres déjà publiés par Statistique Canada et de produire aussi des chiffres non encore publiés conformes aux lignes directrices établies.

10.1 Lignes directrices pour l’arrondissement

Afin que les estimations calculées d’après ces fichiers de microdonnées (Maitre, Partager, ou FMGD) correspondent à celles produites par Statistique Canada, il est vivement conseillé à l’utilisateur de les arrondir en se conformant aux lignes directrices suivantes.

1. Les estimations qui figurent dans le corps d’un tableau statistique doivent être arrondies à la centaine près par la méthode d’arrondissement classique. Selon cette méthode, si le premier ou le seul chiffre à supprimer se situe entre 0 et 4, le dernier chiffre retenu ne change pas. Si le premier ou le seul chiffre à supprimer se situe entre 5 et 9, on augmente d’une unité (1) la valeur du dernier chiffre retenu. Par exemple, si l’on veut arrondir à la centaine près de la façon classique une estimation dont les deux derniers chiffres sont compris entre 00 et 49, il faut les remplacer par 00 et ne pas modifier le chiffre précédent (le chiffre des centaines). Si les deux derniers chiffres sont compris entre 50 et 99, il faut les remplacer par 00 et augmenter d’une unité (1) le chiffre précédent.
2. Les totaux partiels de marge et les totaux de marge des tableaux statistiques doivent être calculés à partir de leurs éléments correspondants non arrondis, puis arrondis à leur tour à la centaine près selon la méthode d’arrondissement classique.
3. Les moyennes, les proportions, les taux et les pourcentages doivent être calculés à partir d’éléments non arrondis (c’est-à-dire les numérateurs et (ou) dénominateurs), puis arrondis à une décimale par la méthode d’arrondissement classique. Si l’on veut arrondir une estimation à un seul chiffre décimal par cette méthode et que le dernier ou le seul chiffre à supprimer se situe entre 0 et 4, le dernier chiffre à retenir ne change pas. Si le premier ou le seul chiffre à supprimer se situe entre 5 et 9, on augmente d’une unité (1) le dernier chiffre à retenir.
4. Les sommes et les différences d’agrégats (ou de rapports) doivent être calculées à partir de leurs éléments correspondants non arrondis, puis arrondies à leur tour à la centaine près (ou à la décimale près) selon la méthode d’arrondissement classique.
5. Si, en raison de contraintes d’ordre technique ou autre, on applique une autre méthode que l’arrondissement classique, si bien que les estimations qui seront publiées ou diffusées de toute autre façon diffèrent des estimations correspondantes publiées par Statistique Canada, il est vivement conseillé à l’utilisateur d’indiquer la raison de ces divergences dans le ou les documents à publier ou à diffuser.
6. Des estimations non arrondies ne doivent être publiées ou diffusées de toute autre façon en aucune circonstance. Des estimations non arrondies donnent l’impression d’être beaucoup plus précises qu’elles ne le sont en réalité.

10.2 Lignes directrices pour la pondération de l’échantillon en vue de la totalisation

Le plan d’échantillonnage utilisé pour cette enquête n’est pas autopondéré. Autrement dit, le poids d’échantillonnage n’est pas le même pour toutes les personnes qui font partie de l’échantillon. Même pour produire des estimations simples, y compris des tableaux statistiques ordinaires, l’utilisateur doit employer le poids d’échantillonnage approprié. Sinon, les estimations calculées à partir du ficher de microdonnées ne pourront être considérées comme représentatives de la population observée et ne correspondront pas à celles de Statistique Canada.

L’utilisateur ne doit pas non plus perdre de vue qu’en raison du traitement réservé au champ du poids, certains progiciels ne permettent pas d’obtenir des estimations qui coïncident exactement avec celles de Statistique Canada.

10.2.1 Définitions des catégories d’estimations : de type nominal par opposition à quantitatives

Avant d’exposer la façon de totaliser et d’analyser les données de l’enquête, il est bon de décrire les deux grandes catégories d’estimations ponctuelles des caractéristiques de la population qui peuvent être produites à partir du fichier de microdonnées.

Estimations de type nominal:
Les estimations de type nominal sont des estimations du nombre ou du pourcentage de personnes qui, dans la population visée par l’enquête, possèdent certaines caractéristiques ou rentrent dans une catégorie particulière. Le nombre de personnes qui fument tous les jours est un exemple d’estimation de ce genre. L’estimation du nombre de personnes qui possèdent une caractéristique particulière peut aussi être appelée «estimation d’un agrégat».

Exemple de question de type nominal:

Actuellement, est-ce que… fume(z) des cigarettes tous les jours, à l’occasion ou jamais? (SMK_202)
Tous les jours
À l’occasion
Jamais

Estimations quantitatives:
Les estimations quantitatives sont des estimations de totaux ou de moyennes, de médianes ou d’autres mesures de tendance centrale de quantités qui ont trait à tous les membres de la population observée ou à certains d’entre eux.

Un exemple d’estimation quantitative est le nombre moyen de cigarettes que fument par jour les personnes qui fument tous les jours. Le numérateur correspond à l’estimation du nombre total de cigarettes que fument par jour les personnes qui fument tous les jours et le dénominateur, à l’estimation du nombre de personnes qui fument tous les jours.

Exemple de question quantitative :

Actuellement, combien de cigarettes est-ce que… fume(z) chaque jour? (SMK_204)

Nombre de cigarettes

10.2.2 Totalisation d’estimations de type nominal

On peut obtenir, à partir du fichier de microdonnées, des estimations du nombre de personnes qui possèdent une caractéristique donnée en additionnant les poids finaux de tous les enregistrements contenant des données sur la caractéristique étudiée.
Pour obtenir les proportions et les rapports de la forme , on doit:

1. additionner les poids finaux des enregistrements contenant la caractéristique voulue pour le numérateur (  );
2. additionner les poids finaux des enregistrements contenant la caractéristique voulue pour le dénominateur (  );
3. diviser l’estimation du numérateur par celle du dénominateur.

10.2.3 Totalisation d’estimations quantitatives

Pour obtenir l’estimation d’une somme ou d’une moyenne pour une variable quantitative, on procède aux étapes suivantes (seule l’étape a) est nécessaire pour obtenir l’estimation pour une somme) :

1. multiplier la valeur de la variable étudiée par le poids finaux, puis faire la somme de cette quantité pour tous les enregistrements visés pour obtenir le numérateur();
2. faire la somme des poids finaux des enregistrements contenant la variable étudiée pour obtenir le dénominateur ();
3. diviser l’estimation du numérateur par l’estimation du dénominateur.

Par exemple, pour estimer le nombre moyen de cigarettes que fument chaque jour les personnes qui fument tous les jours, on calcule d’abord le numérateur () en sommant le produit entre la valeur de la variable SMK_204 et le poids WTS_M. Ensuite additionnez cette valeur pour les enregistrements pour lesquels la valeur de la variable SMK_202 est «tous les jours». On obtient ensuite le dénominateur () en additionnant le poids final de tous les enregistrements pour lesquels la valeur de la variable SMK_202 est «tous les jours». Le nombre moyen de cigarettes fumées chaque jour par les personnes qui fument tous les jours est finalement obtenu en divisant () par ().

10.3 Lignes directrices pour l’analyse statistique

L’ESCC se fonde sur un plan de sondage complexe qui prévoit une stratification et un échantillonnage à plusieurs degrés, ainsi que la sélection des répondants avec probabilités inégales. L’utilisation des données provenant d’une enquête aussi complexe pose des difficultés aux analystes, car le choix des méthodes d’estimation et de calcul de la variance dépend du plan de sondage et des probabilités de sélection.

Nombre de méthodes d’analyse intégrées aux progiciels statistiques permettent d’utiliser des poids, mais la signification et la définition de ces poids peuvent différer de celles applicables dans le contexte d’une enquête par sondage. Par conséquent, si les estimations calculées au moyen de ces progiciels sont souvent exactes, les variances n’ont, quant à elles, pratiquement aucune signification.

Dans le cas de nombreuses méthodes d’analyse (par exemple la régression linéaire, la régression logistique, l’analyse de la variance), une méthode permet de corriger les résultats obtenus des progiciels courants de façon à ce qu’il soit plus adéquat. Cette méthode consiste à rééchelonner les poids qui figurent dans les enregistrements de façon à ce que le poids moyen soit égal à un (1). Les résultats produits par les progiciels classiques sont ainsi plus raisonnables puisque, même s’ils ne reflètent toujours pas la stratification et la mise en grappes du plan d’échantillonnage, ils tiennent compte de la sélection avec probabilités inégales. On peut effectuer cette transformation en utilisant dans l’analyse un poids égal au poids original divisé par la moyenne des poids originaux pour les unités échantillonnées (personnes) qui contribuent à l’estimation en question.

10.4 Lignes directrices pour la diffusion

Avant de diffuser et/ou de publier des estimations tirées des fichiers de microdonnées, l’utilisateur doit d’abord déterminer le nombre de répondants dans l’échantillon ayant la caractéristique à l’étude (par exemple, le nombre de répondants qui fument lorsqu’on s’intéresse à la proportion de fumeurs pour une population donnée) pour s’assurer qu’il y a assez d’unités pour calculer un estimation de qualité. Pour les utilisateurs de FMGD, si ce nombre est inférieur à 30, l’estimation pondérée ne doit pas être diffusée, quelle que soit la valeur de son coefficient de variation. Pour les utilisateurs des fichers maître ou de partage, il est recommandé d’ avoir au moins 10 observations au numérateur et 20 observations au dénominateur. Pour les estimations pondérées basées sur des échantillons de 10 ou plus (30 ou plus pour le FMGD), l’utilisateur doit calculer le coefficient de variation de l’estimation arrondie et suivre les lignes directrices qui suivent.

Table 10.1 Lignes directrices relatives à la variabilité d’échantillonnage

Type d’estimation	CV (en %)	Lignes directrices
Acceptable	0,0 ≤ CV≤ 16,5	On peut envisager une diffusion générale non restreinte des estimations. Aucune annotation particulière n’est nécessaire.
Marginale	16,6 < CV ≤ 33,3	On peut envisager une diffusion générale non restreinte des estimations, en y joignant une mise en garde aux utilisateurs quant à la variabilité d’échantillonnage élevée liée aux estimations. Les estimations de ce genre doivent être identifiées par la lettre E (ou d’une autre manière similaire).
Inacceptable	CV > 33,3	Statistique Canada recommande de ne pas publier des estimations dont la qualité est inacceptable. Toutefois, si l’utilisateur choisit de le faire, il doit alors adjoindre la lettre F (ou un autre identificateur semblable) et les diffuser avec l’avertissement suivant : « Nous avisons l’utilisateur que… (précisez les données)… ne répondent pas aux normes de qualité de Statistique Canada pour ce programme statistique. Les conclusions tirées de ces données ne sauraient être fiables et seront fort probablement erronées. Ces données et toute conclusion qu’on pourrait en tirer ne doivent pas être publiées. Si l’utilisateur choisit de les publier, il est alors tenu de publier également le présent avertissement.»

11.0 Tableaux de la variabilité d’échantillonnage approximative

Afin de permettre aux utilisateurs d’avoir facilement accès à des coefficients de variation qui s’appliqueraient à une multitude d’estimations de type nominal obtenues à partir de ce fichier de microdonnées à grande diffusion, Statistique Canada a produit un ensemble de tableaux de la variabilité d’échantillonnage approximative. Ces tableaux permettent aux utilisateurs d’obtenir un coefficient de variation approximatif selon la taille de l’estimation calculée à partir des données de l’enquête.

Les coefficients de variation (CV) sont calculés en employant la formule de la variance utilisée pour l’échantillonnage aléatoire simple et en y incorporant un facteur qui reflète la structure en grappes à plusieurs degrés du plan d’échantillonnage. Pour obtenir ce facteur, appelé effet du plan, on a d’abord calculé les effets du plan pour une vaste gamme de caractéristiques, puis pour chaque tableau, choisi une valeur conservatrice parmi tous les effets du plan relatifs à ce tableau. Cette valeur choisie a ensuite été utilisée pour générer le tableau qui peut alors s’appliquer à l’ensemble complet des caractéristiques.

Les effets du plan, les tailles d’échantillon et les comptes de population qui ont servi à produire les tableaux de la variabilité d’échantillonnage approximative de même que les tableaux, sont disponibles à l’Annexe E. Tous les coefficients de variation sont approximatifs dans les tableaux de la variabilité d’échantillonnage approximative et ils ne doivent donc pas être considérés comme des valeurs exactes. Les possibilités concernant le calcul d’un coefficient de variation exact sont discutées dans la sous-section 11.7.

Rappel : Tel qu’indiqué dans «Les lignes directrices relatives à la variabilité d’échantillonnage» à la section 10.4, si le nombre d’observations sur lesquelles une estimation est basée est inférieur à 30, l’estimation pondérée ne doit pas être diffusée, quelle que soit la valeur de son coefficient de variation. Les coefficients de variation basés sur des échantillons de petite taille sont trop imprévisibles pour être adéquatement représentés dans les tableaux.

11.1 Comment utiliser les tableaux de CV pour les estimations de type nominal

Les règles suivantes devraient permettre à l’utilisateur de calculer, à partir des tableaux de la variabilité d’échantillonnage, les coefficients de variation approximatifs d’estimations relatives au nombre, à la proportion ou au pourcentage de personnes dans la population observée qui possèdent une caractéristique donnée ainsi que des rapports et des écarts entre ces estimations.

Règle 1 : Estimations du nombre de personnes possédant une caractéristique donnée (agrégats)

Le coefficient de variation dépend uniquement de la taille de l’estimation elle-même. Dans le tableau de coefficients de variation approximatifs correspondant à la région appropriée, il faut repérer l’estimation calculée dans la colonne d’extrême gauche (intitulée « Numérateur du pourcentage ») et suivre les astérisques (s’il y en a) de gauche à droite jusqu’au premier nombre. Puisque toutes les valeurs possibles de l’estimation ne sont pas disponibles, il faut prendre la valeur la plus petite qui s’en rapproche le plus (par exemple, si l’estimation vaut 1700 et que les deux valeurs disponibles sont 1 000 et 2 000, il faut choisir 1 000). Ce nombre constitue le coefficient de variation approximatif pour l’estimation en question.

Règle 2 : Estimations de proportions ou de pourcentages de personnes possédant une caractéristique donnée

Le coefficient de variation d’une proportion (ou d’un pourcentage) estimée dépend à la fois de l’ordre de grandeur de cette proportion et de l’ordre de grandeur du numérateur utilisé dans le calcul de la proportion. Les proportions estimées sont relativement plus fiables que les estimations correspondantes du numérateur de la proportion lorsque celle-ci est fondée sur un sous-ensemble de la population. Cela est dû au fait que les coefficients de variation des estimations du dernier type sont basés sur le chiffre le plus élevé dans une rangée d’un tableau particulier, tandis que les coefficients de variation des estimations du premier type sont basés sur un chiffre quelconque de cette même rangée (pas nécessairement le plus élevé). (Il convient de noter que dans les tableaux, la valeur des coefficients de variation décroît de gauche à droite sur une même ligne.) Par exemple, la proportion estimative de personnes qui fument tous les jours parmi les fumeurs est plus fiable que le nombre estimatif de personnes qui fument tous les jours.

Lorsque la proportion (ou le pourcentage) est fondée sur la population totale de la région géographique à laquelle le tableau s’applique, le coefficient de variation de la proportion est égal à celui du numérateur de la proportion. Dans ce cas-ci, cela équivaut à appliquer la règle 1.

Lorsque la proportion (ou le pourcentage) est fondée sur un sous-ensemble de la population totale (p. ex., les personnes qui fument), il faut se reporter à la proportion (haut du tableau) et au numérateur de la proportion ou du pourcentage (côté gauche du tableau). Puisque toutes les valeurs possibles de la proportion et du numérateur ne sont pas disponibles, il faut, dans les deux cas, prendre la valeur la plus petite qui s’en rapproche le plus (par exemple, si la proportion est de 23 % et que les deux valeurs disponibles dans la colonne s’en rapprochant le plus sont 20 % et 25 %, il faut choisir 20 %). Le coefficient de variation se trouve à l’intersection de la ligne et de la colonne appropriée.

Règle 3 : Estimations des différences entre des agrégats ou des pourcentages

L’erreur-type d’une différence entre deux estimations est à peu près égale à la racine carrée de la somme des carrés de chaque erreur-type considérée séparément. L’erreur-type d’une différence () est donc :

où  représente l’estimation 1,  l’estimation 2, et  et  sont les coefficients de variation de  et  respectivement. Le coefficient de variation de  est donné par . Cette formule donne un résultat exact pour ce qui est de la différence entre des sous-populations indépendantes mais n’est autrement qu’approximative. Cette formule mènera à une surestimation de l’erreur si  et  sont corrélés positivement et à une sous-estimation de l’erreur si  et  sont corrélés négativement.

Règle 4 : Estimations de rapports

Si le numérateur est un sous-ensemble du dénominateur, il faut convertir le rapport en pourcentage et appliquer la règle 2. Ce serait le cas, par exemple, si le dénominateur est le nombre de personnes qui fument et le numérateur est le nombre de personnes qui fument tous les jours parmi celles qui fument.

Si le numérateur n’est pas un sous-ensemble du dénominateur (par exemple, le rapport du nombre de personnes qui fument tous les jours ou à l’occasion au nombre de personnes qui ne fument pas du tout), l’écart-type du rapport entre les estimations est à peu près égal à la racine carrée de la somme des carrés de chaque coefficient de variation pris séparément multipliée par , où  est le rapport des estimations (). L’erreur-type d’un rapport est donc :

où  et  sont les coefficients de variation de  et  respectivement.

Le coefficient de variation de  est donné par . La formule tend à surestimer l’erreur si  et  sont corrélés positivement et à sous–estimer l’erreur si  et  sont corrélés négativement.

Règle 5 : Estimations des différences entre des rapports

Dans ce cas-ci, les règles 3 et 4 sont combinées. On commence par calculer les coefficients de variation des deux rapports au moyen de la règle 4, puis le coefficient de variation de leur différence au moyen de la règle 3.

11.2 Exemples d’utilisation des tableaux de CV pour des estimations de type nominal

Les exemples réels suivants ont pour but d’aider les utilisateurs à appliquer les règles décrites ci-dessus.

Exemple 1 : Estimations du nombre de personnes possédant une caractéristique donnée (agrégats)

Supposons qu’un utilisateur estime à 4 722 617 le nombre de personnes qui fument tous les jours au Canada. Comment l’utilisateur fait-il pour déterminer le coefficient de variation de cette estimation?

1) Se reporter au tableau de CV pour le CANADA.

2) L’agrégat estimé (4 722 617) ne figure pas dans la colonne de gauche (la colonne «Numérateur du pourcentage »); il faut donc utiliser le nombre le plus petit qui s’en rapproche le plus, soit 4 000 000.

3) Le coefficient de variation d’un agrégat estimé (exprimé en pourcentage) est la première entrée sur cette ligne (à part les astérisques), soit 1,70 %.

4) Le coefficient de variation approximatif de l’estimation est donc 1,70 %. Par conséquent, selon les « Lignes directrices relatives à la variabilité d’échantillonnage » présentées à la section 10.4, l’estimation selon laquelle 4 722 617 personnes fument tous les jours peut être diffusée sans réserve.

Exemple 2 : Estimations de proportions ou de pourcentages de personnes possédant une caractéristique donnée

Supposons qu’un utilisateur estime à 4 722 617 / 6 081 453 = 77,7 % le pourcentage de personnes, parmi les fumeurs, qui fument tous les jours au Canada. Comment l’utilisateur fait-il pour déterminer le coefficient de variation de cette estimation?

1. Se reporter au tableau de CV pour le CANADA.
2. Parce que l’estimation est un pourcentage basé sur un sous-ensemble de la population totale (c’est–à–dire. les personnes qui fument tous les jours ou à l’occasion), il faut utiliser à la fois le pourcentage (77,7 %) et la partie numérateur du pourcentage (4 722 617) pour déterminer le coefficient de variation.
3. Le numérateur (4 722 617) ne figure pas dans la colonne de gauche (la colonne « Numérateur du pourcentage »); il faut donc utiliser le nombre le plus petit qui s’en rapproche le plus, soit 4000000. De même, l’estimation du pourcentage ne figure pas parmi les en-têtes de colonnes; il faut donc utiliser le nombre le plus petit qui s’en rapproche le plus, soit 70,0 %.
4. Le nombre qui se trouve à l’intersection de la ligne et de la colonne utilisées, soit 1,0 %, est le coefficient de variation (exprimé en pourcentage) à employer.
5. Le coefficient de variation de l’estimation est donc 1,0 %. Par conséquent, selon les «Lignes directrices relatives à la variabilité d’échantillonnage» présentées à la section 10.4, l’estimation selon laquelle 77,7 % des gens qui fument le font tous les jours peut être diffusée sans réserve.

Exemple 3 : Estimations des différences entre des agrégats ou des pourcentages

Supposons qu’un utilisateur estime que, parmi les hommes, 2 535 367 / 13 078 499 = 19,4% fument tous les jours (estimation 1), alors que chez les femmes, ce pourcentage est estimé à 2 187 250 / 13 476 931 = 16,2 % (estimation 2). Comment l’utilisateur fait-il pour déterminer le coefficient de variation de la différence entre ces deux estimations?

1) À l’aide du tableau de CV pour le CANADA, utilisé de la même façon que dans l’exemple 2, vous établissez à 2,4 % le CV de l’estimation1 (exprimé en pourcentage) et à 2,4 % le CV de l’estimation 2 (exprimé en pourcentage).

2) Selon la règle 3, l’erreur-type pour une différence (=  - ) est :

où  est l’estimation 1,  est l’estimation 2, et α1 et α2 sont les coefficients de variation de  et  respectivement. L’erreur-type de la différence  = (0,194 - 0,162) = 0,032 est donc :

3) Le coefficient de variation de  est donné par  = 0,0061/0,032 = 0,190.

4) Le coefficient de variation approximatif de la différence entre les estimations est donc 19,0 % (exprimé en pourcentage). Par conséquent, toujours selon les «Lignes directrices relatives à la variabilité d’échantillonnage» présentées à la section 10.4, cette estimation peut être publiée en y joignant une mise en garde.

Exemple 4 : Estimations de rapports

Supposons qu’un utilisateur estime à 4 722 617 le nombre de personnes qui fument tous les jours et à 1 358 836 le nombre de celles qui fument à l’occasion. L’utilisateur veut comparer ces deux estimations sous la forme d’un rapport. Comment fait-il pour déterminer le coefficient de variation de cette estimation?

1) Tout d’abord, cette estimation est une estimation de rapport, où le numérateur de l’estimation (= ) est le nombre de personnes qui fument à l’occasion. Le dénominateur de l’estimation (= ) est le nombre de personnes qui fument tous les jours.

2) Se reporter au tableau de CV pour le CANADA.

3) Le numérateur de cette estimation de rapport est 1 358 836. Le nombre le plus petit qui se rapproche le plus de ce nombre est 1 000 000. Le coefficient de variation de cette estimation (exprimé en pourcentage) est la première entrée sur cette ligne (à part les astérisques), soit 3,7 %.

4) Le dénominateur de cette estimation de rapport 4 722 617. Le nombre le plus petit qui se rapproche le plus de ce nombre est 4 000 000. Le coefficient de variation de cette estimation (exprimé en pourcentage) est la première entrée sur cette ligne (à part les astérisques), soit 1,7 %.

5) Le coefficient de variation approximatif de l’estimation du rapport est donc donné par la règle 4,

,

c’est-à-dire,

où α1 et α2 sont les coefficients de variation de  et  respectivement. Le rapport des personnes qui fument occasionnellement à celles qui fument tous les jours est 1 358 836/4 722 617, soit 0,29:1. Le coefficient de variation de cette estimation est 4,1 % (exprimé en pourcentage); selon les «Lignes directrices relatives à la variabilité d’échantillonnage» présentées à la section 10.4, l’estimation peut donc être diffusée sans réserve.

11.3 Comment utiliser les tableaux de CV pour calculer les limites de confiance

Bien que les coefficients de variation soient largement utilisés, l’intervalle de confiance d’une estimation représente une mesure plus intuitive de l’erreur d’échantillonnage. Un intervalle de confiance est une façon d’énoncer la probabilité que la valeur vraie de la population se situe dans une plage de valeurs données. Par exemple, un intervalle de confiance de 95 % peut être décrit comme suit : si l’échantillonnage de la population se répète à l’infini, chacun des échantillons donnant un nouvel intervalle de confiance pour une estimation, l’intervalle contiendra la valeur vraie de la population dans 95 % des cas.

Une fois déterminée l’erreur-type d’une estimation, on peut calculer des intervalles de confiance pour les estimations en partant de l’hypothèse qu’en procédant à un échantillonnage répété de la population, les diverses estimations obtenues pour une caractéristique de la population sont réparties selon une distribution normale autour de la valeur vraie de la population. Selon cette hypothèse, il y a environ 68 chances sur 100 que l’écart entre une estimation de l’échantillon et la valeur vraie de la population soit inférieur à une erreur-type, environ 95 chances sur 100 que l’écart soit inférieur à deux erreurs-types et environ 99 chances sur 100 que l’écart soit inférieur à trois erreurs-types. On appelle ces différents degrés de confiance des niveaux de confiance.

L’intervalle de confiance d’une estimation 

est généralement exprimé sous la forme de deux nombres, l’un étant inférieur à l’estimation et l’autre supérieur à celle-ci, sous la forme , où  varie selon le niveau de confiance désiré et l’erreur d’échantillonnage de l’estimation.

On peut calculer directement les intervalles de confiance d’une estimation à partir des tableaux de la variabilité d’échantillonnage approximative, en trouvant d’abord dans le tableau approprié le coefficient de variation de l’estimation , puis en utilisant la formule suivante pour obtenir l’intervalle de confiance CI correspondant :

où

 est le coefficient de variation trouvé pour , et

z = 1 si l’on désire un intervalle de confiance de 68 %
z = 1,6 si l’on désire un intervalle de confiance de 90 %
z = 2 si l’on désire un intervalle de confiance de 95 %
z = 3 si l’on désire un intervalle de confiance de 99 %

Nota : Les lignes directrices concernant la diffusion des estimations de la section 10.4 s’appliquent aussi aux intervalles de confiance. Par conséquent, si l’estimation ne peut être diffusée, alors l’intervalle de confiance ne peut l’être lui non plus.

11.4 Exemple d’utilisation de tableaux de CV pour obtenir des limites de confiance

Voici la marche à suivre pour calculer un intervalle de confiance de 95 % pour la proportion estimée de personnes qui fument tous les jours parmi celles qui fument (d’après l’exemple 2 de la sous-section 11.2).

= 0,777

z = 2

 = 0,01 est le coefficient de variation de cette estimation selon les tableaux.

 = {0,777 - (2) (0,777) (0,01), 0,777 + (2) (0,777) (0,01)}

 = {0,761 , 0,793}

11.5 Comment utiliser les tableaux de CV pour effectuer un test Z

On peut aussi utiliser les erreurs-types pour effectuer des tests d’hypothèses, une technique qui permet de faire la distinction entre les paramètres d’une population à l’aide d’estimations basées sur un échantillon. Ces estimations peuvent être des nombres, des moyennes, des pourcentages, des rapports, etc. Les tests peuvent être effectués à divers niveaux de signification; un niveau de signification est la probabilité de conclure que les caractéristiques sont différentes quand, en fait, elles sont identiques.

Supposons que  et  sont des estimations basées sur un échantillon pour deux caractéristiques voulues. Supposons aussi que l’erreur-type de la différence  est . Si z = () / est compris entre -2 et 2, alors on ne peut tirer aucune conclusion à propos de la différence entre les caractéristiques au niveau de signification de 5 %. Toutefois, si ce rapport est inférieur à -2 ou supérieur à +2, la différence observée est significative au niveau de 0,05.

11.6 Exemple d’utilisation des tableaux de CV pour effectuer un test Z

Supposons que nous voulons tester, au niveau de signification de 5 %, l’hypothèse selon laquelle il n’y a pas de différence entre la proportion d’hommes qui fument tous les jours et cette même proportion chez les femmes. Dans l’exemple 3 de la sous-section 11.2, nous avons déterminé que l’erreur-type de la différence entre ces deux estimations est égale à 0,0061. Par conséquent,

Puisque z = 5,25 est supérieur à 2, on doit conclure qu’il existe une différence significative entre les deux estimations au niveau de signification de 0,05. À noter que les deux sous-groupes comparés sont considérés comme étant indépendants, ce qui fait en sorte que le résultat du test est valide.

11.7 Variances ou coefficients de variation exacts

Tous les coefficients de variation qui figurent dans les tableaux de la variabilité d’échantillonnage approximative (tableaux de CV) sont effectivement approximatifs, donc, non officiels.

Le calcul de variance ou coefficient de variation exact n’est pas chose évidente puisqu’il n’existe pas de formule mathématique simple pouvant prendre en compte de tous les aspects du plan d’échantillonnage et de la pondération de l’ESCC. On doit donc avoir recours à d’autres méthodes pour estimer ces mesures de précisions, telles que des méthodes par rééchantillonnage. Parmi celles-ci, la méthode du bootstrap est celle recommandée pour l’analyse des données de l’ESCC.

Le calcul de coefficients de variation (ou tout autre mesure de précision) fait à l’aide de la méthode du bootstrap nécessite toutefois l’accès à de l’information considérée confidentielle qui n’est évidemment pas disponible dans le fichier de microdonnées à grande diffusion. Le calcul doit donc se faire à l’aide du fichier maître. L’accès au fichier maître est discuté à la section 12.3.

Pour le calcul de coefficients de variation, il est conseillé d’utiliser la méthode du bootstrap. Un programme macro, appelé le « Bootvar », a été développé pour faciliter le calcul à l’aide de la méthode bootstrap. Le programme Bootvar est offert en formats SAS et SPSS, et est constitué de macros qui calculent les variances de totaux, ratios, différences entre ratios, et pour des régressions linéaires et logistiques.

Les raisons pour lesquelles un utilisateur pourrait souhaiter connaître la précision exacte de ses estimations sont diverses. En voici quelques-unes.

Premièrement, si un utilisateur désire obtenir des estimations à un niveau géographique autre que ceux présentés dans les tableaux (par exemple, au niveau urbain ou rural), l’utilisation des tableaux de CV publiés ne convient pas parfaitement. Néanmoins, on peut obtenir les coefficients de variation de ce type d’estimations en appliquant la méthode d’estimation par domaine, au moyen du programme de calcul de la variance exacte (le « Bootvar »).

Deuxièmement, si un utilisateur demande des analyses plus complexes, telles que des estimations de paramètres de modèles de régression linéaire ou logistique, les tableaux de CV ne pourront pas fournir les coefficients de variation pour ceux-ci. Certains progiciels statistiques courants permettent d’incorporer les poids d’échantillonnage aux analyses, mais, souvent, les variances produites ne tiennent pas bien compte de la stratification et de la mise en grappe de l’échantillon, contrairement à celles obtenues grâce au programme de calcul de la variance exacte.

Troisièmement, dans le cas de l’estimation de variables quantitatives, il est nécessaire d’utiliser des tableaux distincts pour déterminer l’erreur d’échantillonnage. Or, la plupart des variables de l’ESCC étant de type nominal, de tels tableaux n’ont pas été produits. Les utilisateurs qui souhaitent connaître les coefficients de variation de variables quantitatives peuvent néanmoins obtenir ces derniers grâce au programme de calcul de la variance réelle. À noter, toutefois, que le coefficient de variation d’un total quantitatif est généralement plus grand que celui de l’estimation de type nominal correspondante (c’est–à–dire, l’estimation du nombre de personnes qui contribuent à l’estimation quantitative). Si l’estimation de type nominal correspondante ne peut être diffusée, il en sera de même pour l’estimation quantitative. Par exemple, le coefficient de variation de l’estimation du nombre total de cigarettes que fument chaque jour les personnes qui fument tous les jours serait supérieur à celui de l’estimation correspondante du nombre de personnes qui fument tous les jours. Par conséquent, si on ne peut diffuser le coefficient de variation de cette dernière estimation, on ne pourra non plus diffuser celui de l’estimation quantitative correspondante.

Enfin, un utilisateur qui peut se servir des tableaux de CV, mais obtient ainsi un coefficient de variation compris dans la fourchette marginale (de 16,6 % à 33,3 %), devrait diffuser les estimations associées en y joignant une mise en garde aux utilisateurs quant à la variabilité d’échantillonnage élevée liée aux estimations. Dans ce cas, il serait bon de recalculer le coefficient de corrélation à l’aide du programme de variance exacte pour vérifier si ces estimations peuvent être diffusées sans mise en garde. Cette situation tient au fait que l’estimation des coefficients de variation grâce aux tableaux de la variabilité d’échantillonnage approximative est basée sur une vaste gamme de variables et, donc, jugée grossière, alors que le programme de calcul de la variance réelle produit le coefficient de variation précis associé à la variable en question.

11.8 Seuils pour la diffusion des estimations relatives à l’ ESCC

Le document Tableaux de la variabilité d’échantillonnage approximative, qui est disponible pour les utilisateurs du fichier de partage et du FMGD, présente les tableaux indiquant les seuils de diffusion des totaux selon les estimations pour le Canada, les provinces, les régions sociosanitaires et les CLSC, ainsi que pour les différents groupes d’âge (pour le Canada seulement). Les estimations inférieures à la valeur indiquée dans la colonne « Marginal » ne peuvent en aucun cas être diffusées.

12.0 Fichiers de microdonnées : description, accès et utilisation

L’ESCC produit trois types de fichiers de microdonnéees: les fichiers maîtres, les fichiers de partage et les fichiers de microdonnées à grande diffusion (FMGD). Le tableau 12.1 contient la liste des fichiers disponibles pour les données de 2010.

12.1 Fichiers maîtres

Les fichiers maîtres contiennent toutes les variables et tous les enregistrements de l’enquête collectés au cours d’une période de collecte. Ces fichiers sont accessibles à Statistique Canada pour usage interne, dans les Centres de données de recherche (CDR) de Statistique Canada et peuvent aussi faire l’objet de demandes de totalisations personnalisées.

12.1.1 Centre de données de recherche

Le Programme des CDR permet aux chercheurs d’utiliser les données d’enquête contenues dans les fichiers maîtres dans un environnement sécuritaire situé dans plusieurs universités à travers le Canada. Les chercheurs doivent soumettre des propositions de recherche qui une fois acceptées leur donneront accès aux CDR. Pour plus de renseignements, consultez la page web suivante: CDR

12.1.2 Totalisations personnalisées

Une autre méthode d’accès aux fichiers maîtres consiste à offrir à tous les utilisateurs de faire appel au personnel du Service à la clientèle de la Division de la statistique de la santé pour produire des totalisations personnalisées. Ce service est offert moyennant le recouvrement des coûts. Il permet aux utilisateurs qui ne savent pas se servir de logiciels de totalisation d’obtenir des résultats personnalisés. Les résultats sont filtrés pour s’assurer qu’ils sont conformes aux normes de confidentialité et de fiabilité avant d’être diffusés. Pour plus de renseignements, communiquez avec le Service à la clientèle (613) 951-1746 ou par courriel à hd-ds@statcan.gc.ca.

12.1.3. Télé-accès

En dernier lieu, le service de télé-accès aux fichiers maîtres de l’enquête est un moyen d’accéder à ces données s’il est impossible de passer par un Centre de recherche en données. On peut fournir à l’acheteur d’un produit de microdonnées un fichier maître de données synthétique ou fichier «fictif» et le cliché d’enregistrement correspondant. Grâce à ces outils, le chercheur peut mettre au point son propre ensemble de programmes analytiques. Il ne lui reste plus qu’à envoyer le code pour les totalisations personnalisées par courrier électronique à cchs-escc@statcan.gc.ca. Le code est transmis au réseau interne protégé de Statistique Canada et traité en regard du fichier maître approprié de données de l’ESCC. Les estimations générées seront communiquées à l’utilisateur, sujet aux directives sur l’analyse et la communication des données tel qu’exposé dans les grandes lignes à la section 10 de ce document. Les résultats sont filtrés pour vérifier qu’ils sont conformes aux normes de confidentialité et de fiabilité, puis, les données de sortie sont renvoyées au client. Ce service est gratuit.

12.2 Fichiers de partage

Les fichiers de partage contiennent toutes les variables et tous les enregistrements des répondants de l’ESCC qui ont accepté de partager leurs données avec les partenaires de partage de Statistique Canada, soitles ministères de la santé des provinces et territoires, Santé Canada et l’Agence de santé de la fonction publique. Statistique Canada demande également aux répondants résidant au Québec leur permission de partager leurs données avec l’Institut de la statistique du Québec. Statistique Canada ne fournit le fichier de partage qu’à ces organisations. Les identificateurs personnels sont retirés des fichiers de partage pour préserver la confidentialité des répondants. Les utilisateurs de ces fichiers doivent au préalable avoir porté serment qu’ils ne divulgueront en aucun temps toute information susceptible d’identifier un répondant à l’enquête.

12.3 Fichiers de microdonnées à grande diffusion

Les fichiers de microdonnées à grande diffusion (FMGD) sont élaborés à partir des fichiers maîtres suivant une technique qui vise à concilier l’impératif d’assurer la confidentialité des répondants et la nécessité de produire des données d’utilité maximale à l’échelle de la région sociosanitaire. Les FMGD doivent répondre à des normes sévères de sécurité et de confidentialité, conformément à la Loi sur la statistique avant qu’ils ne soient diffusés pour l’accès public. Pour s’assurer du respect de ces normes, chaque FMGD est soumis à un processus officiel d’examen et d’approbation par un comité formé de haut gestionnaire de Statistique Canada.

Les variables les plus susceptibles de permettre l’identification d’une personne sont supprimées du fichier ou agrégées en catégories moins détaillées.

Le FMGD contient les données des questions posées sur une période de deux ans. À moins d’exception, ces questions sont habituellement celles comprises dans le contenu commun annuel et dans le contenu commun deux ans, ainsi que dans le contenu optionnel, choisi pour deux ans par les provinces et les territoires.

Les FMGD sont accessibles gratuitement dans les établissement d’enseignement post-secondaires font partie de l’Initiative de démocratisation des données. Ils sont aussi disponibles gratuitement sur demande auprès du Service à la clientèle au 613-951-1746 ou à hd-ds@statcan.gc.ca

Tableau 12.1 Fichiers de données de l’ESCC 2010 et 2009–2010

Période de référence	Fichiers	Nom des fichiers	Poids d’échatillonnage	Fichiers de poids bootstrap	Variables incluses	Enregistrement inclus
2010	Fichier maître principal	HS.txt	WTS_M	b5.txt	Tous les modules communs annuels et un an.	Enregistrements de tous les répondants
	Fichier de partage	HS.txt	WTS_S	b5.txt	Tous les modules communs et optionnels.	Enregistrement de tous les répondants qui ont accepté de partager leurs données
2009–2010	Fichier maître principal	HS.txt	WTS_M	b5.txt	Tous les modules communs annuels et 2 ans et les modules optionnel choisis pour 2 ans.	Enregistrements de tous les répondants
	Fichier de partage	HS.txt	WTS_S	b5.txt	Tous les modules communs annuels et 2 ans et les modules optionnel choisis pour 2 ans.	Enregistrement de tous les répondants qui ont accepté de partager leurs données

12.4 Utilisation des fichiers de l’ ESCC: fichier annuel ou fichier deux ans?

Depuis les diffusions des données de 2008 et de 2007-2008, les utilisateurs qui ont accès aux fichiers de partage ou aux fichiers maîtres ont le choix d’utiliser les fichiers d’un an ou de deux ans. Les décisions concernant la période à utiliser pour une analyse donnée devraient être guidées par le niveau de détail et de qualité requis. Avec un fichier d’un an, il n’y aura pas toujours d’estimations en raison de la qualité associée à des échantillons de taille limitée.

Dans le cadre de l’ESCC, avant d’interpréter et d’utiliser une estimation, il est recommandé de s’assurer que cette estimation rencontre les règles suivantes :

• coefficient de variation 33.3 % ou moins ;
• minimum de 10 répondants ayant la caractéristique dans ce domaine (numérateur);
• total minimum de 20 répondants pour le domaine d’intérêt (dénominateur).

Cela ne sera pas possible dans le cas des caractéristiques rares et des domaines détaillés pour les fichiers d’un an. Les utilisateurs devront plutôt se fier aux fichiers de deux ans ou aux fichiers pluriannuels.

Lorsque l’utilisation d’un fichier d’un an ou de deux ans est possible, l’utilisateur devrait envisager un compromis entre l’exactitude et l’actualité. S’il est important de rendre compte des caractéristiques courantes d’une population le plus précisément possible, les fichiers d’un an sont préférables. Toutefois, du fait de l’augmentation de la taille de l’échantillon, des estimations et des analyses plus détaillées peuvent être effectuées avec les fichiers deux ans.

12.5 Utilisation de la variable de pondération

La variable de pondération WTS_M représente le poids d’échantillonnage pour les fichiers principaux de l’enquête. Pour un répondant donné, ce poids d’échantillonnage peut être interprété comme étant le nombre de personnes que le répondant représente dans la population canadienne.Ce poids doit être utilisé en tout temps dans les calculs d’estimations statistiques, afin de permettre l’inférence à l’échelle de la population.La production de résultats non pondérés n’est pas recommandée. La répartition de l’échantillon, de même que les détails du plan de sondage, peuvent entraîner des résultats biaisés qui ne représentent pas correctement la population. Pour une description plus détaillée du calcul de ce poids, consulter la section 8 sur la pondération. La variable de pondération WTS_M doit être utilisée pour des analyses régionales.

Le module Sécurité alimentaire inclut dans les fichiers de certaines périodes référence mesure des concepts qui s’appliquent non seulement à la situation du répondant, mais à celle de l’ensemble de son ménage. L’analyse des variables peut selon le niveau d’analyse nécessiter le recours à un poids calculé de manière à représenter le nombre de ménages au Canada, plutôt que le nombre de personnes. Cette variable de pondération WTS_HH se trouve dans un fichier distinct (HS_HHWT.txt). Elle peut être utilisée en remplacement de la variable WTS_M pour des analyses au niveau des ménages à l’échelle nationale et provinciale. La variable de pondération WTS_M doit être utilisée pour des analyses régionales.

12.6 Convention appliquée pour nommer les variables à partir de 2007

Les conventions appliquées pour nommer des variables permettent aux utilisateurs des données de repérer et d’utiliser facilement celles–ci en fonction du module et du type de variable. La convention appliquée pour nommer les variables de l’ESCC respectent deux exigences: limiter les noms des variables à huit caractères au plus pour qu’il soit facile de les utiliser avec les logiciels d’analyse et permettre de repérer facilement les variables conceptuellement identiques d’une période de collecte à l’autre de l’enquête. Les questions auxquelles on a apporté des changements entre deux périodes de collecte, qui modifient le concept mesuré par la question, sont entièrement renommées pour éviter toute confusion dans l’analyse.

La convention appliquée pour nommer les variables de l’ESCC a été modifiée à partir de 2007. Ainsi, la lettre correspondant à l’édition de l’enquête (par exemple, A = 2000 (cycle 1.1), C = 2003 (cycle 2.1), et E 2005 = (3.1) n’est plus utilisée dans les noms de variables. Une nouvelle variable (REFPER, format = AAAAMM-AAAAMM ) a été ajoutée aux fichiers de microdonnées afin d’identifier le début et la fin de la période de référence au cours de laquelle les données ont été recueillies. Celle-ci s’avérera utile en particulier pour les utilisateurs désireux d’utiliser les données de plusieurs périodes de collecte à la fois. Ainsi, les noms des variables correspondant à des modules ou à des questions identiques entre une année de collecte et une autre (par exemple, 2007 et 2008) seront les mêmes.

La convention appliquée pour nommer les variables à compter de l’ESCC 2007 utilise jusqu’à huit caractères. Les noms de variables sont structurés de la manière suivante:

Positions 1 à 3: Nom du module/de la section du questionnaire
Position 4: Type de variable (sous-tiret, C, D, F ou G)
Positions 5 à 8: Numéro de la question et option de réponse (s’il s’agit d’une question à réponse multiple)

L’exemple 1 présente la structure du nom de la variable correspondant à la question 202 du module Usage du tabac, c’est–à–dire SMK_202:

Positions 1 à 3: SMK Module sur l’usage du tabac
Position 4: _ (sous-tiret = données recueillies)
Position 5 à 8: 202 numéro de la question

L’exemple 2 présente la structure du nom de la variable correspondant à la question 2 du module Utilisation des soins de santé (HCU_02A) qui constitue une question à réponse multiple:

Positions 1 à 3: HCU Module sur l’utilisation des soins de santé
Position 4: _ (sous-tiret = données recueillies)
Position 5 à 8: 02AA numéro de la question correspondant et option de réponse

Dans les positions 1 à 3, on retrouve l’acronyme de chacun des modules. Ces acronymes apparaissent à côté des noms de modules qui sont tous présentés dans la figure de l’annexe A.

La position 4 désigne le type de variable selon qu’il s’agit d’une variable collectée directement à partir d’une question du questionnaire ( «_»), d’une variable codée («C»), dérivée («D»), groupée («G») ou d’une variable indicatrice («F»)¹⁵.

En général, les quatre dernières positions (5 à 8) correspondent à la numérotation de la variable qui figure sur le questionnaire. On supprime la lettre «Q» utilisée pour représenter le mot «question» et on présente tous les numéros de question au moyen d’un groupe de deux ou trois chiffres. Par exemple, la question Q01A du questionnaire devient simplement 01A et la question Q15, simplement 15.

Tableau 12.2 Désignation des codes utilisés à la 4^e position du nom des variables de l’ ESCC

_	Variable collectée	Variable qui figure directement sur le questionnaire
C	Variable codée	Variable codée à partir d’une ou de plusieurs variables collectées (par exemple, code de la Classification type des industries (CTI))
D	Variable dérivée	Variable calculée d’après une ou plusieurs variables collectées ou codées, ordinairement pendant le traitement au bureau central (par exemple, indice de l’état de santé)
F	Variable indicatrice	Variable calculée à partir d’une ou de plusieurs variables collectées (comme variable dérivée), mais ordinairement par l’application informatique de collecte des données, aux fins de son utilisation ultérieure durant l’interview (par exemple, indicateur de travail)
G	Variable groupée	Variables collectées, codées, supprimées ou dérivées, agrégées en un groupe (par exemple, groupes d’âge)

Parfois, certaines questions comportent plusieurs réponses alors la position finale dans la séquence du nom de la variable est représentée par une lettre. Pour ce genre de questions, de nouvelles variables sont créées dans le but de différencier un « oui » d’un « non » pour chaque possibilité de réponse. Par exemple, si la question Q2 a 4 réponses possibles, les nouvelles questions seraient Q2A pour la première possibilité, Q2B pour la deuxième, Q2C pour la troisième et ainsi de suite. Si seulement les options 2 et 3 sont choisies, alors Q2A = Non, Q2B = Oui, Q2C = Oui et Q2D = Non.

12.7 Convention appliquée pour nommer les variables avant 2007

Tel que mentionné précédemment, la convention appliquée pour nommer les variables a été modifiée en 2007. On a enlevé l’indicateur du cycle au cours duquel les variables avaient été collectées. Cet indicateur se trouvait à la 4^e position de 200 à 2005 (cycles 1.1 à 3.1).

Voici la liste des lettres utilisées dans les fichiers de microdonnées de l’ESCC entre 2000 et 2005 (cycles 1.1 à 3.1) et leur cycle correspondant.

Lettre Cycle et nom du cycle

A 2000 Cycle 1.1 : Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes

B 2002 Cycle 1.2 : Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, santé mentale et bien–être

C 2003 Cycle 2.1 : Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes

D 2004 Cycle 2.2 : Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, nutrition

E 2005 Cycle3.1 : Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes

12.8 Lignes directrices pour l’utilisation des variables d’un sous‑échantillon – Ne s’applique pas aux fichiers de 2010 et 2009-2010

12.9 Dictionnaires de données

Des dictionnaires de données distincts comprenant des descriptions d’univers et des fréquences sont fournis pour le fichier maître principal et le fichier de sous–échantillon.

Le traitement des modules de contenu optionnel au dictionnaire de données du fichier maître principal est identique à ce qu’il était lors des cycles antérieurs de l’ESCC. Pour chaque module, un indicateur signale si un répondant donné vit dans une région sociosanitaire où le module a été sélectionné comme contenu optionnel. Lorsque l’indicateur est 2 (non), toutes les variables du module ont des valeurs «sans objet». Par exemple, la variable WSTFOPT indique si le module Stress au travail s’applique à un répondant donné.

12.10 Différences dans le calcul des variables de contenu commun fondé sur différents fichiers

Les variables tirées des modules de contenu commun peuvent être estimées à partir de l’un ou l’autre des deux fichiers de données lors qu’un fichier un an et un fichier deux ans sont disponibles. Selon le fichier utilisé, des différences très faibles seront observées.

Toutes les estimations officielles faites par Statistique Canada des variables des modules de contenu commun sont fondées sur le poids d’échantillonnage du fichier maître principal.

Annexe A – Contenu de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (2009–2010)

Annexe A- Contenu de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (2009–2010)

Contenu commun annuel (toutes les regions sociosanitaires)
Activités physiques (PAC) Âge du répondant (ANC) Consommation d’alcool (ALC) Consommation de fruits et de légumes (FVC) Douleurs et malaise (HUP) État de santé général (GEN) Expériences maternelles – Allaitement (MEX)		Exposition à la fumée secondaire (ETS) Limitation des activités (RAC) Problèmes de santé chroniques (CCC) Taille et poids – autodéclarés (HWT) Usage du tabac (SMK) Utilisation des soins de santé (HCU) Vaccins contre la grippe (FLU)		Administration et renseignements sociodémographiques Éducation (EDU) Personne la mieux renseignée sur la situation du ménage (PMK) Population active (LF2) Renseignements administratifs (ADM) Renseignements sociodémographiques (SDC) Revenu (INC) Personne la mieux renseignée sur la situation du ménage
Contenu commun deux ans (toutes les regions sociosanitaires)
2009-2010 : Blessure et santé fonctionnelle		2009 seulement : Accès aux services de sions de santé i		2010 seulement : Utilisation des soins de santé et fardeau économique
Activités de tous les jours (ADL) Indice de l’état de santé (HUI) Utilisation de l’équipement protecteur (UPE	Comportements sexuels (SXB) Blessures (INJ)	Accès aux services de soins de santé (ACC) Temps d’attente (WTM)		Utilisation des soins de santé Contacts avec certains professionnels de la santé (CHP) Besoins de santé non comblés (UCN) Les problèmes neurologiques (NEU) Vaccin contre la grippe H1N1 (H1N)	Fardeau économique Fibromialgie (CC3) Perte de productivité due à des raisons de santé (LOP) Syndrôme de la fatigue chronique, et multiple polysensibilité chimique (CC4)
Contenu optionnel (certaines régions sociosanitaires)
Activités physiques – Installations au travail (PAF) Activités sédentaires (SAC) Auto examen des seins (BSX) Bien-être psychologique (PWB) Changements faits pour améliorer la santé (CIH) Choix alimentaires (FDC) Conduite et sécurité (DRV) Consommation d’alcool - Dépendance (ALD) Consommation d’alcool au cours de la dernière semaine (ALW) Consultations au sujet de la santé mentale (CMH) Contrôle de soi (MAS) Couverture d’assurance (INS) Dépistage du cancer de la prostate (PSA) Dépistage du cancer du côlon et du rectum (CCS)		Dépression (DEP) Détresse (DIS) Estime de soi (SFE) État de santé (SF-36) (SFR) Examen des seins (BRX) Examens de la vue (EYX) Expériences maternelles - Consommation d’alcoolau cours de la grossesse (MXA) Expériences maternelles – Usage du tabac au coursde la grossesse (MXS) Jeu excessif (CPG) Mammographie(MAM) Mesures de sécurité à la maison (HMS) Organismes à but non lucratif - Participation (ORG) Pensées suicidaires et tentatives de suicide (SUI) Protection contre le soleil (SSB) Santé bucco-dentaire 1 (OH2) Satisfaction à l’égard de la vie (SWL) Satisfaction à l’égard du système de soins de santé (HCS)		Satisfaction des patients à l’égard des services desoins de santé (PAS) Satisfaction des patients à l’égard des soins de santé communautaires (PSC) Sécurité alimentaire (FSC) Services de soins de santé à domicile (HMC) Soins pour le diabète (DIA) Soutien social - Disponibilité (SSA) Soutien social - Utilisation (SSU) Stress - Faire face au stress (STC) Stress – Sources (STS) Tension artérielle - Vérification (BPC) Test pap (PAP) Usage de drogues illicites (IDG)	Usage de suppléments alimentaires -Vitamines et minéraux (DSU) Usage du tabac - Autres produits du tabac (TAL) Usage du tabac - Consultation d’un médecin (SPC) Usage du tabac - Étapes du changement (SCH) Usage du tabac - Méthodes pour cesser de fumer (SCA) Visites chez le dentiste (DEN)
Réponse rapide
2009 Apnée du sommeil (SLA) (jan. – fév. 2009) Ostéoporose (OST) (mar. – avr. 2009) Infertilité (IFT) (sep. – déc. 2009)			2010 Stigma et discrimination de la santé mentale (STG) (mai – juin 2010) Expérience de santé mentale (MHE) (mai – juin 2010)
i Demandé à un sous-échantillon de répondants. Ces modules de contenu commun un an n’ont pas été demandés aux répondants des territoires.

Annexe B – Sélection du contenu optionnel par province et territoire (2010 et 2009–2010)

Signes conventionnels dans les tableaux

Annexe B (2010) – Sélection du contenu optionnel selon la province ou le territoire

Description	Terre- Neuve-et- Labrador	Île-du- Prince- Édouard	Nouvelle- Écosse	Nouveau- Brunswick	Québec	Ontario	Manitoba	Saskatchewan	Alberta	Colombie- Britannique	Yukon	Territoires du Nord- Ouest	Nunavut
Accès aix services de soins de santé (ACC)	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…
Activités physiques – Installations au travail (PAF)	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
Activités sédentaires (SAC)	•	…	…	…	…	…	•	…	…	•	…	…	…
Auto-examen des seins (BSX)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…	…
Bien-être psychologique (PWB)	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…	…	…
Changements faits pour améliorer la santé (CIH)	…	•	•	…	…	…	…	…	…	•	•	…	…
Choix alimentaires (FDC)	…	…	•	…	•	…	…	…	…	…	•	•	…
Conduite et sécurité (DRV)	•	…	…	…	…	•	…	…	•	…	•	…	…
Consommation d’alcool – Dépendance (ALD)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
Consommation d’alcool au cours de la dernière semaine (ALW)	•	…	…	…	…	•	…	•	…	…	…	…	…
Consultations au sujet de la santé mentale (CMH)	…	•	…	•	•	•	•	•	•	…	•	•	…
Contrôle de soi (MAS)	…	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	•	…
Couverture d’assurance (INS)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•
Dépistage du cancer de la prostate (PSA)	•	•	•	…	…	…	…	…	…	…	•	•	…
Dépistage du cancer du côlon et du rectum (CCS)	•	•	•	•	…	•	…	•	…	…	•	•	•
Dépression (DEP)	…	•	…	…	•	…	…	•	•	•	…	•	•
Détresse (DIS)	…	…	…	…	•	…	…	•	•	…	…	•	…
Estime de soi (SFE)	…	…	…	…	•	…	…	…	…	•	…	•	…
État de santé (SF-36) (SFR)	…	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…
Examen des seins (BRX)	…	•	…	…	…	…	…	•	…	…	•	•	•
Examens de la vue (EYX)	…	…	•	…	…	•	…	…	…	…	•	…	…
Expériences maternelles – Consommation d’alcool au cours de la grossesse (MXA)	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…	•	…	…
Expériences maternelles – Usage du tabac au cours de la grossesse (MXS)	…	…	…	…	…	•	…	…	•	…	•	…	…
Jeu excessif (CPG)	…	…	…	•	…	…	…	…	•	…	…	…	•
Mammographie (MAM)	•	…	•	•	…	…	…	…	•	…	…	•	…
Mesures de sécurité à la maison (HMS)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
Organismes à but non lucratif – Participation (ORG)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…	•	…
Pensées suicidaires et tentatives de suicide (SUI)	•	…	…	…	…	…	…	…	•	•	…	…	•
Protection contre le soleil (SSB)	…	•	•	…	•	…	…	…	…	…	…	…	…
Santé bucco-dentaire 2 (OH2)	…	•	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…
Satisfaction à l’égard de la vie (SWL)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…	…	…
Satisfaction à l’égard du système de soins de santé (HCS)	•	…	…	…	…	•	…	•	…	…	…	•	…
Satisfaction des patients à l’égard des services de soins de santé (PAS)	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…
Satisfaction des patients à l’égard des soins de santé communautaires (PSC)	…	…	•	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…
Sécurité alimentaire (FSC)	•	…	•	…	•	•	•	•	•	•	•	•	•
Services de soins de santé à domicile (HMC)	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…
Soins pour le diabète (DIA)	•	•	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
Soutien social – Disponibilité (SSA)	…	…	…	•	•	…	…	•	…	•	…	•	…
Soutien social – Utilisation (SSU)	…	…	…	•	…	…	…	…	…	•	…	…	…
Stress – Faire face au stress (STC)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…	…
Stress – Sources (STS)	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…	•	…	…
Temps d’attente (WTM)	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…
Tension artérielle – Vérification (BPC)	…	•	…	•	…	…	…	…	…	…	•	•	…
Test pap (PAP)	…	•	•	…	…	…	…	…	…	…	•	…	•
Usage de drogues illicites (IDG)	…	…	•	…	•	…	•	…	…	…	…	…	•
Usage de suppléments alimentaires - Vitamines et minéraux (DSU)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…
Usage du tabac - Autres produits du tabac (TAL)	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…
Usage du tabac – Consultation d’un médecin (SPC)	…	…	…	…	…	…	•	…	…	…	•	…	…
Usage du tabac – Les étapes du changement (SCH)	…	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…
Usage du tabac - Méthodes pour cesser de fumer (SCA)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…	•
Visites chez le dentiste (DEN)	…	•	•	…	…	•	…	…	…	…	•	…	…

Note : • représente les sélectionnés

Signes conventionnels dans les tableaux

Annexe B (2009–2010) – Sélection du contenu optionnel par les provinces et territoires

Description	Terre- Neuve-et- Labrador	Île-du- Prince- Édouard	Nouvelle- Écosse	Nouveau- Brunswick	Québec	Ontario	Manitoba	Saskatchewan	Alberta	Colombie- Britannique	Yukon	Territoires du Nord- Ouest	Nunavut
Accès aix services de soins de santé (ACC)	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…
Activités physiques – Installations au travail (PAF)	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
Activités sédentaires (SAC)	•	…	…	…	…	…	•	…	…	•	…	…	…
Auto-examen des seins (BSX)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…	…
Bien-être psychologique (PWB)	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…	…	…
Changements faits pour améliorer la santé (CIH)	…	•	•	…	…	…	…	…	…	•	•	…	…
Choix alimentaires (FDC)	…	…	•	…	•	…	…	…	…	…	•	•	…
Conduite et sécurité (DRV)	•	…	…	…	…	•	…	…	•	…	•	…	…
Consommation d’alcool – Dépendance (ALD)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
Consommation d’alcool au cours de la dernière semaine (ALW)	•	…	…	…	…	•	…	•	…	…	…	…	…
Consultations au sujet de la santé mentale (CMH)	…	•	…	•	•	•	•	•	•	…	•	•	…
Contrôle de soi (MAS)	…	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	•	…
Couverture d’assurance (INS)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•
Dépistage du cancer de la prostate (PSA)	•	•	•	…	…	…	…	…	…	…	•	•	…
Dépistage du cancer du côlon et du rectum (CCS)	•	•	•	•	…	•	…	•	…	…	•	•	•
Dépression (DEP)	…	•	…	…	•	…	…	•	•	•	…	•	•
Détresse (DIS)	…	…	…	…	•	…	…	•	•	…	…	•	…
Estime de soi (SFE)	…	…	…	…	•	…	…	…	…	•	…	•	…
État de santé (SF-36) (SFR)	…	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…
Examen des seins (BRX)	…	•	…	…	…	…	…	•	…	…	•	•	•
Examens de la vue (EYX)	…	…	•	…	…	•	…	…	…	…	•	…	…
Expériences maternelles – Consommation d’alcool au cours de la grossesse (MXA)	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…	•	…	…
Expériences maternelles – Usage du tabac au cours de la grossesse (MXS)	…	…	…	…	…	•	…	…	•	…	•	…	…
Jeu excessif (CPG)	…	…	…	•	…	…	…	…	•	…	…	…	•
Mammographie (MAM)	•	…	•	•	…	…	…	…	•	…	…	•	…
Mesures de sécurité à la maison (HMS)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
Organismes à but non lucratif – Participation (ORG)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…	•	…
Pensées suicidaires et tentatives de suicide (SUI)	•	…	…	…	…	…	…	…	•	•	…	…	•
Protection contre le soleil (SSB)	…	•	•	…	•	…	…	…	…	…	…	…	…
Santé bucco-dentaire 2 (OH2)	…	•	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…
Satisfaction à l’égard de la vie (SWL)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…	…	…
Satisfaction à l’égard du système de soins de santé (HCS)	•	…	…	…	…	•	…	•	…	…	…	•	…
Satisfaction des patients à l’égard des services de soins de santé (PAS)	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…
Satisfaction des patients à l’égard des soins de santé communautaires (PSC)	…	…	•	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…
Sécurité alimentaire (FSC)	•	…	•	…	•	•	•	•	•	•	•	•	•
Services de soins de santé à domicile (HMC)	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…
Soins pour le diabète (DIA)	•	•	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
Soutien social – Disponibilité (SSA)	…	…	…	•	•	…	…	•	…	•	…	•	…
Soutien social – Utilisation (SSU)	…	…	…	•	…	…	…	…	…	•	…	…	…
Stress – Faire face au stress (STC)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…	…
Stress – Sources (STS)	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…	•	…	…
Temps d’attente (WTM)	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…
Tension artérielle – Vérification (BPC)	…	•	…	•	…	…	…	…	…	…	•	•	…
Test pap (PAP)	…	•	•	…	…	…	…	…	…	…	•	…	•
Usage de drogues illicites (IDG)	…	…	•	…	•	…	•	…	…	…	…	…	•
Usage de suppléments alimentaires - Vitamines et minéraux (DSU)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…
Usage du tabac - Autres produits du tabac (TAL)	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…	…
Usage du tabac – Consultation d’un médecin (SPC)	…	…	…	…	…	…	•	…	…	…	•	…	…
Usage du tabac – Les étapes du changement (SCH)	…	…	…	…	…	…	•	…	…	…	…	…	…
Usage du tabac - Méthodes pour cesser de fumer (SCA)	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	•	…	•
Visites chez le dentiste (DEN)	…	•	•	…	…	•	…	…	…	…	•	…	…

Note : • représente les sélectionnés

Annexe C

Annexe C – Géographie disponible sur le fichier maître et de partage et codes correspondants: Canada, provinces/territoires, régions sociosanitaires et groupes homologues

0	Canada
10	Terre-Neuve-et-Labrador
1011-C		Eastern Regional Integrated Health Authority
1012-I		Central Regional Integrated Health Authority
1013-I		Western Regional Integrated Health Authority
1014-H		Labrador-Grenfell Regional Integrated Health Authority
11	Île-du-Prince-Édouard
1101-D		Kings County
1102-A		Queens County
1103-C		Prince County
12	Nouvelle-Écosse
1201-C		Zone 1
1202-C		Zone 2
1203-C		Zone 3
1204-C		Zone 4
1205-I		Zone 5
1206-A		Zone 6
13	Nouveau-Brunswick
1301-C		Zone 1
1302-C		Zone 2
1303-C		Zone 3
1304-C		Zone 4
1305-I		Zone 5
1306-I		Zone 6
1307-I		Zone 7
24	Québec
2401-C		Région du Bas-Saint-Laurent
2402-C		Région du Saguenay - Lac-Saint-Jean
2403-A		Région de la Capitale-Nationale
2404-C		Région de la Mauricie et du Centre-du-Québec
2405-C		Région de l’Estrie
2406-G		Région de Montréal
2407-A		Région de l’Outaouais
2408-C		Région de l’Abitibi-Témiscamingue
2409-H		Région de la Côte-Nord
2410-H		Région du Nord-du-Québec
2411-I		Région de la Gaspésie - Îles-de-la-Madeleine
2412-E		Région de la Chaudière-Appalaches
2413-A		Région de Laval
2414-E		Région de Lanaudière
2415-E		Région des Laurentides
2416-A		Région de la Montérégie
35	Ontario par Réseau local d’intégration des services de santé
3501		Réseau d’intégration des services de santé de Érié St. Clair
3502		Réseau d’intégration des services de santé du Sud-Ouest
3503		Réseau d’intégration des services de santé de Waterloo Wellington
3504		Réseau d’intégration des services de santé de Hamilton Niagara Haldimand Brant
3505		Réseau d’intégration des services de santé du Centre-Ouest
3506		Réseau d’intégration des services de santé de Mississauga Halton
3507		Réseau d’intégration des services de santé de Toronto-Centre
3508		Réseau d’intégration des services de santé du Centre
3509		Réseau d’intégration des services de santé du Centre-Est
3510		Réseau d’intégration des services de santé du Sud-Est
3511		Réseau d’intégration des services de santé de Champlain
3512		Réseau d’intégration des services de santé de Simcoe-Nord Muskoka
3513		Réseau d’intégration des services de santé du Nord-Est
3514		Réseau d’intégration des services de santé du Nord-Ouest
35	Ontario par circonscription sanitaire
3526-C		Circonscription sanitaire du district d’Algoma
3527-A		Circonscription sanitaire du comté de Brant
3530-B		Circonscription sanitaire régionale de Durham
3531-E		Circonscription sanitaire d’Elgin-St. Thomas
3533-E		Circonscription sanitaire de Grey Bruce
3534-E		Circonscription sanitaire de Haldimand-Norfolk
3535-E		Circonscription sanitaire du district de Haliburton, Kawartha et Pine Ridge
3536-B		Circonscription sanitaire régionale de Halton
3537-A		Circonscription sanitaire de la cité de Hamilton
3538-A		Circonscription sanitaire des comtés de Hastings et Prince Edward
3539-E		Circonscription sanitaire du comté de Huron
3540-A		Circonscription sanitaire de Chatham-Kent
3541-A		Circonscription sanitaire de Kingston, Frontenac et Lennox et Addington
3542-A		Circonscription sanitaire de Lambton
3543-E		Circonscription sanitaire de Leeds, Grenville et Lanark
3544-A		Circonscription sanitaire de Middlesex-London
3546-A		Circonscription sanitaire régionale de Niagara
3547-C		Circonscription sanitaire du district de North Bay Parry Sound
3549-H		Circonscription sanitaire du Nord-Ouest
3551-B		Circonscription sanitaire de la cité d’Ottawa
3552-E		Circonscription sanitaire du comté d’Oxford
3553-B		Circonscription sanitaire régionale de Peel
3554-E		Circonscription sanitaire du district de Perth
3555-A		Circonscription sanitaire du comté et de la cité de Peterborough
3556-H		Circonscription sanitaire de Porcupine
3557-E		Circonscription sanitaire du comté et du district de Renfrew
3558-E		Circonscription sanitaire de l’Est de l’Ontario
3560-E		Circonscription sanitaire du district de Simcoe Muskoka
3561-C		Circonscription sanitaire de Sudbury et son district
3562-C		Circonscription sanitaire du district de Thunder Bay
3563-C		Circonscription sanitaire de Timiskaming
3565-B		Circonscription sanitaire de Waterloo
3566-B		Circonscription sanitaire de Wellington-Dufferin-Guelph
3568-B		Circonscription sanitaire de Windsor-Comté d’Essex
3570-B		Circonscription sanitaire de York
3595-G		Circonscription sanitaire de la cité de Toronto
46	Manitoba
4610-A		Winnipeg Regional Health Authority
4615-A		Brandon Regional Health Authority
4620-E		North Eastman Regional Health Authority
4625-E		South Eastman Regional Health Authority
4630-E		Interlake Regional Health Authority
4640-D		Central Regional Health Authority
4645-D		Assiniboine Regional Health Authority
4660-D		Parkland Regional Health Authority
4670-H		NOR–MAN Regional Health Authority
4685-F		Burntwood/Churchill
47	Saskatchewan
4701-D		Sun Country Regional Health Authority
4702-D		Five Hills Regional Health Authority
4703-D		Cypress Regional Health Authority
4704-A		Regina Qu’Appelle Regional Health Authority
4705-D		Sunrise Regional Health Authority
4706-A		Saskatoon Regional Health Authority
4707-D		Heartland Regional Health Authority
4708-D		Kelsey Trail Regional Health Authority
4709-C		Prince Albert Parkland Regional Health Authority
4710-H		Prairie North Regional Health Authority
4714-F		Mamawetan/Keewatin/Athabasca
48	Alberta
4831-A		South Zone
4832-B		Calgary Zone
4833-E		Central Zone
4834-B		Edmonton Zone
4835-E		North Zone
59	Colombie-Britannique
5911-E		East Kootenay Health Service Delivery Area
5912-C		Kootenay-Boundary Health Service Delivery Area
5913-A		Okanagan Health Service Delivery Area
5914-C		Thompson/Cariboo Health Service Delivery Area
5921-A		Fraser East Health Service Delivery Area
5922-B		Fraser North Health Service Delivery Area
5923-B		Fraser South Health Service Delivery Area
5931-B		Richmond Health Service Delivery Area
5932-G		Vancouver Health Service Delivery Area
5933-B		North Shore/Coast Garibaldi Health Service Delivery Area
5941-A		South Vancouver Island Health Service Delivery Area
5942-A		Central Vancouver Island Health Service Delivery Area
5943-C		North Vancouver Island Health Service Delivery Area
5951-H		Northwest Health Service Delivery Area
5952-H		Northern Interior Health Service Delivery Area
5953-H		Northeast Health Service Delivery Area
60	Yukon
6001-H		Yukon
61	Territoires du Nord-Ouest
6101-H		Territoires du Nord-Ouest
62	Nunavut – 10 communautés les plus grandes
6201-F		Nunavut – 10 communautés les plus grandes
A	Groupe de régions homologues A
B	Groupe de régions homologues B
C	Groupe de régions homologues C
D	Groupe de régions homologues D
E	Groupe de régions homologues E
F	Groupe de régions homologues F
G	Groupe de régions homologues G
H	Groupe de régions homologues H
I	Groupe de régions homologues I

Annexe D – Répartition de l’échantillon par région sociosanitaire et par base de sondage de l’ESCC et Répartition par réseau local d’intégration des services de santé (RLISS) et par base de sondage de l’ESCC en Ontario

Annexe D – Répartition de l’échantillon par région sociosanitaire et par base de sondage de l’ESCC

Géographie	Base aréolaire		Bases téléphoniques		Combiné
Province/ Territoires–Région socio–sanitaire	Nombre attendu de répondants	taille d’échantillon brute	Nombre attendu de répondants	taille d’échantillon brute	Nombre attendu de répondants	taille d’échantillon brute
Canada
Total	31 092	47 287	34 632	60 424	65 724	107 711
Terre-Neuve-et-Labrador
Total	943	1 384	1 062	1 578	2 005	2 962
1011	381	554	429	642	810	1 196
1012	221	340	249	374	470	714
1013	200	277	225	326	425	603
1014	141	214	159	236	300	450
Île-du-Prince-Édouard
Total	471	828	530	986	1 001	1 814
1101	84	151	94	184	178	335
1102	216	380	244	446	460	826
1103	171	297	192	356	363	653
Nouvelle-Écosse
Total	1 184	1 839	1 337	2 004	2 521	3 843
1201	186	280	210	320	396	600
1202	150	229	170	254	320	483
1203	169	263	191	306	360	569
1204	165	297	185	268	350	565
1205	197	257	223	336	420	593
1206	317	513	358	520	675	1 033
Nouveau-Brunswick
Total	1 211	1 890	1 364	2 070	2 575	3 960
1301	235	357	265	402	500	759
1302	228	388	257	402	485	790
1303	221	369	249	382	470	751
1304	127	187	143	216	270	403
1305	118	186	132	202	250	388
1306	162	212	183	274	345	486
1307	120	191	135	192	255	383
Québec
Total	5 520	7 935	6 625	11 778	12 145	19 713
2401	282	372	318	496	600	868
2402	295	426	333	528	628	954
2403	436	659	490	848	926	1 507
2404	377	517	426	630	803	1 147
2405	290	467	328	536	618	1 003
2406	730	1 092	823	1 526	1 553	2 618
2407	303	475	342	612	645	1 087
2408	282	364	318	470	600	834
2409	282	390	318	622	600	1 012
2410	0	0	400	1 176	400	1 176
2411	282	404	318	554	600	958
2412	340	454	383	694	723	1 148
2413	315	462	355	636	670	1 098
2414	337	481	381	636	718	1 117
2415	358	532	403	708	761	1 240
2416	611	840	689	1 106	1 300	1 946
Ontario
Total	10 317	15 867	11 855	20 898	22 172	36 765
3526	200	280	225	406	425	686
3527	190	295	215	364	405	659
3530	383	610	432	706	815	1 316
3531	160	240	180	310	340	550
3533	236	361	266	490	502	851
3534	182	287	204	370	386	657
3535	223	384	252	470	475	854
3536	331	483	374	634	705	1 117
3537	388	626	437	794	825	1 420
3538	221	363	249	406	470	769
3539	139	191	156	286	295	477
3540	188	241	212	368	400	609
3541	237	440	268	472	505	912
3542	204	289	231	440	435	729
3543	223	333	252	420	475	753
3544	353	581	397	644	750	1 225
3546	360	538	405	674	765	1 212
3547	188	301	212	406	400	707
3549	169	302	223	437	392	739
3551	482	797	543	896	1 025	1 693
3552	176	243	199	312	375	555
3553	626	903	706	1 286	1 332	2 189
3554	153	203	172	268	325	471
3555	200	311	225	408	425	719
3556	176	265	199	338	375	603
3557	176	272	199	362	375	634
3558	244	335	276	466	520	801
3560	476	729	631	1 157	1 107	1 886
3561	254	419	286	476	540	895
3562	260	431	389	700	649	1 131
3563	118	214	132	242	250	456
3565	360	551	405	674	765	1 225
3566	273	365	310	488	583	853
3568	336	498	379	668	715	1 166
3570	444	659	500	916	944	1 575
3595	988	1 527	1 114	2 144	2 102	3 671
Manitoba
Total	1 765	2 502	1 985	3 258	3 750	5 760
4610	496	698	559	858	1 055	1 556
4615	132	188	148	216	280	404
4620	118	161	132	242	250	403
4625	141	177	159	256	300	433
4630	162	268	183	330	345	598
4640	188	248	212	318	400	566
4645	167	231	188	286	355	517
4660	125	180	140	228	265	408
4670	118	170	132	230	250	400
4685	118	181	132	294	250	475
Saskatchewan
Total	1 697	2 465	2 163	4 192	3 860	6 657
4701	141	189	159	262	300	451
4702	141	222	159	248	300	470
4703	125	184	140	222	265	406
4704	291	414	329	528	620	942
4705	146	215	164	260	310	475
4706	310	453	350	534	660	987
4707	127	210	143	210	270	420
4708	122	168	138	210	260	378
4709	153	222	172	298	325	520
4710	141	189	159	274	300	463
4714	0	0	250	1 146	250	1 146
Alberta1
Total	2 868	4 538	3 232	5 484	6 100	10 022
4821	240	313	270	434	510	747
4822	195	269	220	356	415	625
4823	656	1 043	739	1 228	1 395	2 271
4824	329	541	371	616	700	1 157
4825	209	297	236	400	445	697
4826	616	1 032	694	1 152	1 310	2 184
4827	254	417	286	528	540	945
4828	219	334	246	420	465	754
4829	150	293	170	350	320	643
Colombie-Britannique
Total	3 781	5 921	4 264	7 372	8 045	13 293
5911	143	219	162	286	305	505
5912	146	194	164	268	310	462
5913	277	353	313	528	590	881
5914	235	357	265	418	500	775
5921	244	399	276	456	520	855
5922	357	564	403	706	760	1 270
5923	376	540	424	718	800	1 258
5931	200	293	225	394	425	687
5932	376	644	424	846	800	1 490
5933	256	441	289	558	545	999
5941	317	463	358	610	675	1 073
5942	247	353	278	440	525	793
5943	125	249	140	198	265	447
5951	153	273	172	318	325	591
5952	200	367	225	374	425	741
5903	129	212	146	254	275	466
Yukon
6001	475	779	125	432	600	1 211
Territoires du Nord-Ouest
6101	510	826	90	372	600	1 198
Nunavut
6201	350	512	0	0	350	512
Tel que mentionné à la section 5.2, les données pour l’Alberta sont basées sur la définition des régions sociosanitaires utilisée à l’étape de l’échantillonnage.

Annexe D (2010) – Répartition de l’échantillon par réseau local d’intégration d’intégration des services de santé et par base de sondage de l’ ESCC 2009 en Ontario

Géographie	Base aréolaire		Bases téléphoniques		Combiné
Province/ Territoires RLISS	Nombre attendu de répondants	taille d’échantillon brute	Nombre attendu de répondants	taille d’échantillon brute	Nombre attendu de répondants	taille d’échantillon brute
Ontario
Total	11 111	15 896	11 096	19 158	22 207	35 054
3501	776	1 033	774	1 296	1 550	2 329
3502	1 282	1 853	1 279	2 130	2 561	3 983
3503	622	867	620	978	1 242	1 845
3504	1 300	1 850	1 297	2 136	2 597	3 986
3505	536	772	533	954	1 069	1 726
3506	558	772	557	942	1 115	1 714
3507	541	855	540	1 044	1 081	1 899
3508	706	940	705	1 320	1 411	2 260
3509	1 056	1 469	1 052	1 830	2 108	3 299
3510	657	941	656	1 164	1 313	2 105
3511	1 030	1 474	1 027	1 632	2 057	3 106
3512	519	759	531	1 026	1 050	1 785
3513	996	1 491	994	1 680	1 990	3 171
3514	532	819	531	1 026	1 063	1 845

Annexe E – (2010) – Taux de réponse par région sociosanitaire et par base de sondage de l’ESCC et Taux de réponse par réseau local d’intégration des services de santé (RLISS) et par base de sondage de l’ESCC en Ontario

Signes conventionnels dans les tableaux

Annexe E (2010) – Tableau 9.1 Taux de réponse par région sociosanitaire et par base de sondage de l’ESCC

Géographie	Base aréolaire						Bases téléphoniques								Combiné
Province/Territoires – Région socio-sanitaire	Nombre ménages cibles	Nombre ménages répondus	Taux de réponses ménages	Nombre–personnes sélectionnées	Nombre–réponses	Taux de réponses personnes	Taux de réponses	Nombre ménages cibles	Nombre ménages réponses	Taux de réponses ménages	Nombre personnes sélectionnées	Nombre réponses	Taux de réponses personnes	Taux de réponses	Taux de réponses combiné
Canada
Total	40 070	33 387	83,3	33 387	30 449	91,2	76,0	48 340	37 928	78,5	37 928	32 742	86,3	67,7	71,5
Terre-Neuve-et-Labrador
Total	1 128	999	88,6	999	934	93,5	82,8	1 327	1 108	83,5	1 108	936	84,5	70,5	76,2
1011	473	414	87,5	414	384	92,8	81,2	556	466	83,8	466	397	85,2	71,4	75,9
1012	255	228	89,4	228	210	92,1	82,4	295	241	81,7	241	204	84,6	69,2	75,3
1013	225	200	88,9	200	192	96,0	85,3	285	247	86,7	247	216	87,4	75,8	80,0
1014	175	157	89,7	157	148	94,3	84,6	191	154	80,6	154	119	77,3	62,3	73,0
Île-du-Prince-Édouard
Total	641	541	84,4	541	491	90,8	76,6	693	558	80,5	558	482	86,4	69,6	72,9
1101	104	92	88,5	92	82	89,1	78,8	60	39	65,0	39	32	82,1	53,3	69,5
1102	293	233	79,5	233	207	88,8	70,6	383	309	80,7	309	269	87,1	70,2	70,4
1103	244	216	88,5	216	202	93,5	82,8	250	210	84,0	210	181	86,2	72,4	77,5
Nouvelle-Écosse
Total	1 496	1 264	84,5	1 264	1 144	90,5	76,5	1 644	1 368	83,2	1 368	1 198	87,6	72,9	74,6
1201	215	198	92,1	198	184	92,9	85,6	261	213	81,6	213	188	88,3	72,0	78,2
1202	199	169	84,9	169	158	93,5	79,4	204	174	85,3	174	156	89,7	76,5	77,9
1203	194	162	83,5	162	154	95,1	79,4	248	208	83,9	208	189	90,9	76,2	77,6
1204	221	188	85,1	188	173	92,0	78,3	215	177	82,3	177	153	86,4	71,2	74,8
1205	216	188	87,0	188	168	89,4	77,8	271	221	81,5	221	191	86,4	70,5	73,7
1206	451	359	79,6	359	307	85,5	68,1	445	375	84,3	375	321	85,6	72,1	70,1
Nouveau-Brunswick
Total	1 564	1 322	84,5	1 322	1 197	90,5	76,5	1 680	1 416	84,3	1 416	1 232	87,0	73,3	74,9
1301	301	233	77,4	233	209	89,7	69,4	317	263	83,0	263	234	89,0	73,8	71,7
1302	295	246	83,4	246	228	92,7	77,3	332	285	85,8	285	257	90,2	77,4	77,4
1303	304	259	85,2	259	241	93,1	79,3	305	275	90,2	275	238	86,5	78,0	78,7
1304	159	133	83,6	133	117	88,0	73,6	172	137	79,7	137	122	89,1	70,9	72,2
1305	158	146	92,4	146	133	91,1	84,2	160	138	86,3	138	115	83,3	71,9	78,0
1306	185	173	93,5	173	156	90,2	84,3	232	189	81,5	189	157	83,1	67,7	75,1
1307	162	132	81,5	132	113	85,6	69,8	162	129	79,6	129	109	84,5	67,3	68,5
Québec
Total	6 915	5 740	83,0	5 740	5 340	93,0	77,2	9 324	7 201	77,2	7 201	6 213	86,3	66,6	71,1
2401	285	265	93,0	265	252	95,1	88,4	392	314	80,1	314	274	87,3	69,9	77,7
2402	351	308	87,7	308	299	97,1	85,2	423	336	79,4	336	296	88,1	70,0	76,9
2403	629	513	81,6	513	480	93,6	76,3	748	591	79,0	591	510	86,3	68,2	71,9
2404	429	373	86,9	373	350	93,8	81,6	548	438	79,9	438	391	89,3	71,4	75,8
2405	381	301	79,0	301	270	89,7	70,9	437	361	82,6	361	332	92,0	76,0	73,6
2406	950	714	75,2	714	655	91,7	68,9	1 346	921	68,4	921	763	82,8	56,7	61,8
2407	412	337	81,8	337	310	92,0	75,2	503	401	79,7	401	357	89,0	71,0	72,9
2408	299	266	89,0	266	247	92,9	82,6	402	326	81,1	326	280	85,9	69,7	75,2
2409	329	291	88,4	291	276	94,8	83,9	426	324	76,1	324	273	84,3	64,1	72,7
2410	.	.	.	.	.	.	.	402	325	80,8	325	282	86,8	70,1	70,1
2411	344	316	91,9	316	291	92,1	84,6	432	329	76,2	329	271	82,4	62,7	72,4
2412	394	345	87,6	345	320	92,8	81,2	561	451	80,4	451	394	87,4	70,2	74,8
2413	432	341	78,9	341	317	93,0	73,4	557	415	74,5	415	344	82,9	61,8	66,8
2414	417	331	79,4	331	310	93,7	74,3	543	417	76,8	417	363	87,1	66,9	70,1
2415	483	384	79,5	384	357	93,0	73,9	594	457	76,9	457	392	85,8	66,0	69,5
2416	780	655	84,0	655	606	92,5	77,7	1 010	795	78,7	795	691	86,9	68,4	72,5
Ontario
Total	13 545	11 061	81,7	11 061	9 952	90,0	73,5	17 800	13 590	76,3	13 590	11 574	85,2	65,0	68,7
3526	250	216	86,4	216	199	92,1	79,6	326	264	81,0	264	223	84,5	68,4	73,3
3527	264	219	83,0	219	194	88,6	73,5	297	238	80,1	238	201	84,5	67,7	70,4
3530	557	445	79,9	445	403	90,6	72,4	613	473	77,2	473	399	84,4	65,1	68,5
3531	224	201	89,7	201	192	95,5	85,7	254	199	78,3	199	172	86,4	67,7	76,2
3533	302	263	87,1	263	242	92,0	80,1	377	290	76,9	290	258	89,0	68,4	73,6
3534	241	202	83,8	202	175	86,6	72,6	311	254	81,7	254	218	85,8	70,1	71,2
3535	256	208	81,3	208	187	89,9	73,0	332	267	80,4	267	234	87,6	70,5	71,6
3536	441	357	81,0	357	312	87,4	70,7	553	433	78,3	433	362	83,6	65,5	67,8
3537	547	415	75,9	415	369	88,9	67,5	668	485	72,6	485	404	83,3	60,5	63,6
3538	318	277	87,1	277	233	84,1	73,3	335	261	77,9	261	223	85,4	66,6	69,8
3539	162	143	88,3	143	132	92,3	81,5	212	171	80,7	171	149	87,1	70,3	75,1
3540	205	191	93,2	191	183	95,8	89,3	291	222	76,3	222	197	88,7	67,7	76,6
3541	366	267	73,0	267	231	86,5	63,1	355	284	80,0	284	254	89,4	71,5	67,3
3542	235	199	84,7	199	187	94,0	79,6	352	270	76,7	270	230	85,2	65,3	71,0
3543	292	247	84,6	247	230	93,1	78,8	378	298	78,8	298	268	89,9	70,9	74,3
3544	493	407	82,6	407	375	92,1	76,1	580	449	77,4	449	373	83,1	64,3	69,7
3546	472	396	83,9	396	372	93,9	78,8	576	458	79,5	458	390	85,2	67,7	72,7
3547	227	196	86,3	196	171	87,2	75,3	281	215	76,5	215	184	85,6	65,5	69,9
3549	279	204	73,1	204	176	86,3	63,1	414	325	78,5	325	277	85,2	66,9	65,4
3551	738	561	76,0	561	487	86,8	66,0	788	606	76,9	606	524	86,5	66,5	66,3
3552	221	180	81,4	180	173	96,1	78,3	278	220	79,1	220	197	89,5	70,9	74,1
3553	775	651	84,0	651	559	85,9	72,1	1 097	811	73,9	811	643	79,3	58,6	64,2
3554	178	155	87,1	155	150	96,8	84,3	225	185	82,2	185	164	88,6	72,9	77,9
3555	256	218	85,2	218	201	92,2	78,5	303	230	75,9	230	196	85,2	64,7	71,0
3556	235	195	83,0	195	176	90,3	74,9	290	227	78,3	227	196	86,3	67,6	70,9
3557	209	192	91,9	192	172	89,6	82,3	287	231	80,5	231	206	89,2	71,8	76,2
3558	305	255	83,6	255	229	89,8	75,1	401	317	79,1	317	279	88,0	69,6	72,0
3560	538	430	79,9	430	381	88,6	70,8	1 086	846	77,9	846	721	85,2	66,4	67,9
3561	341	296	86,8	296	262	88,5	76,8	368	292	79,3	292	261	89,4	70,9	73,8
3562	388	283	72,9	283	246	86,9	63,4	699	541	77,4	541	461	85,2	66,0	65,0
3563	134	114	85,1	114	107	93,9	79,9	211	163	77,3	163	141	86,5	66,8	71,9
3565	486	400	82,3	400	370	92,5	76,1	605	471	77,9	471	417	88,5	68,9	72,1
3566	316	275	87,0	275	246	89,5	77,8	410	329	80,2	329	297	90,3	72,4	74,8
3568	422	335	79,4	335	307	91,6	72,7	595	447	75,1	447	366	81,9	61,5	66,2
3570	603	485	80,4	485	428	88,2	71,0	815	571	70,1	571	467	81,8	57,3	63,1
3595	1 269	983	77,5	983	895	91,0	70,5	1 837	1 247	67,9	1 247	1 022	82,0	55,6	61,7
Manitoba
Total	2 168	1 840	84,9	1 840	1 682	91,4	77,6	2 412	2 024	83,9	2 024	1 774	87,6	73,5	75,5
4610	640	496	77,5	496	438	88,3	68,4	734	627	85,4	627	553	88,2	75,3	72,1
4615	169	143	84,6	143	139	97,2	82,2	172	152	88,4	152	134	88,2	77,9	80,1
4620	131	115	87,8	115	106	92,2	80,9	153	130	85,0	130	111	85,4	72,5	76,4
4625	177	158	89,3	158	147	93,0	83,1	202	173	85,6	173	155	89,6	76,7	79,7
4630	187	161	86,1	161	148	91,9	79,1	217	176	81,1	176	158	89,8	72,8	75,7
4640	226	198	87,6	198	183	92,4	81,0	261	224	85,8	224	190	84,8	72,8	76,6
4645	197	182	92,4	182	167	91,8	84,8	217	179	82,5	179	163	91,1	75,1	79,7
4660	140	125	89,3	125	115	92,0	82,1	172	146	84,9	146	127	87,0	73,8	77,6
4670	138	118	85,5	118	107	90,7	77,5	147	112	76,2	112	93	83,0	63,3	70,2
4685	163	144	88,3	144	132	91,7	81,0	137	105	76,6	105	90	85,7	65,7	74,0
Saskatchewan
Total	2 034	1 771	87,1	1 771	1 664	94,0	81,8	2 742	2 244	81,8	2 244	1 985	88,5	72,4	76,4
4701	160	153	95,6	153	151	98,7	94,4	203	171	84,2	171	157	91,8	77,3	84,8
4702	197	178	90,4	178	171	96,1	86,8	207	167	80,7	167	142	85,0	68,6	77,5
4703	140	134	95,7	134	130	97,0	92,9	176	134	76,1	134	120	89,6	68,2	79,1
4704	351	310	88,3	310	284	91,6	80,9	426	347	81,5	347	307	88,5	72,1	76,1
4705	155	142	91,6	142	139	97,9	89,7	209	177	84,7	177	161	91,0	77,0	82,4
4706	390	306	78,5	306	273	89,2	70,0	479	385	80,4	385	334	86,8	69,7	69,9
4707	154	135	87,7	135	131	97,0	85,1	167	143	85,6	143	126	88,1	75,4	80,1
4708	134	120	89,6	120	113	94,2	84,3	148	126	85,1	126	114	90,5	77,0	80,5
4709	192	152	79,2	152	141	92,8	73,4	224	175	78,1	175	158	90,3	70,5	71,9
4710	161	141	87,6	141	131	92,9	81,4	186	160	86,0	160	135	84,4	72,6	76,7
4714	.	.	.	.	.	.	.	317	259	81,7	259	231	89,2	72,9	72,9
Alberta
Total	3 898	3 244	83,2	3 244	2 925	90,2	75,0	4 500	3 571	79,4	3 571	3 084	86,4	68,5	71,6
4831	497	426	85,7	426	400	93,9	80,5	656	533	81,3	533	478	89,7	72,9	76,1
4832	917	796	86,8	796	728	91,5	79,4	1 026	802	78,2	802	682	85,0	66,5	72,6
4833	699	569	81,4	569	517	90,9	74,0	812	644	79,3	644	552	85,7	68,0	70,7
4834	917	727	79,3	727	639	87,9	69,7	988	783	79,3	783	685	87,5	69,3	69,5
4835	868	726	83,6	726	641	88,3	73,8	1 018	809	79,5	809	687	84,9	67,5	70,4
Colombie-Britannique
Total	4 977	4 143	83,2	4 143	3 760	90,8	75,5	5 869	4 552	77,6	4 552	3 991	87,7	68,0	71,5
5911	188	167	88,8	167	156	93,4	83,0	226	172	76,1	172	156	90,7	69,0	75,4
5912	162	145	89,5	145	134	92,4	82,7	185	152	82,2	152	132	86,8	71,4	76,7
5913	314	290	92,4	290	275	94,8	87,6	462	374	81,0	374	330	88,2	71,4	78,0
5914	279	245	87,8	245	221	90,2	79,2	320	251	78,4	251	222	88,4	69,4	74,0
5921	347	284	81,8	284	252	88,7	72,6	352	277	78,7	277	247	89,2	70,2	71,4
5922	517	436	84,3	436	402	92,2	77,8	591	451	76,3	451	382	84,7	64,6	70,8
5923	480	396	82,5	396	372	93,9	77,5	587	446	76,0	446	380	85,2	64,7	70,5
5931	247	197	79,8	197	190	96,4	76,9	307	225	73,3	225	183	81,3	59,6	67,3
5932	533	400	75,0	400	376	94,0	70,5	639	457	71,5	457	405	88,6	63,4	66,6
5933	285	222	77,9	222	168	75,7	58,9	442	334	75,6	334	289	86,5	65,4	62,9
5941	417	355	85,1	355	321	90,4	77,0	509	403	79,2	403	360	89,3	70,7	73,5
5942	300	264	88,0	264	242	91,7	80,7	359	293	81,6	293	263	89,8	73,3	76,6
5943	211	174	82,5	174	161	92,5	76,3	165	130	78,8	130	120	92,3	72,7	74,7
5951	205	165	80,5	165	140	84,8	68,3	227	186	81,9	186	167	89,8	73,6	71,1
5952	315	253	80,3	253	216	85,4	68,6	300	242	80,7	242	214	88,4	71,3	69,9
5953	177	150	84,7	150	134	89,3	75,7	198	159	80,3	159	141	88,7	71,2	73,3
Yukon
6001	659	573	86,9	573	541	94,4	82,1	201	167	83,1	167	158	94,6	78,6	81,3
Territoires du Nord-Ouest
6101	641	556	86,7	556	518	93,2	80,8	148	129	87,2	129	115	89,1	77,7	80,2
Nunavut
6201	404	333	82,4	333	301	90,4	74,5	.	.	.	.	.	.	.	74,5

Annexe E – (2010) – Tableau 9.2 Taux de réponse par réseau local d’intégration des services de santé (RLISS) et par base de sondage de l’ESCC en Ontario

Géographie	Base aréolaire							Bases téléphoniques							Combiné
Province/ Territoires – RLISS	Nombre ménages cibles	Nombre ménages réponses	Taux de réponses ménages	Nombre personnes sélectionnées	Nombre réponses	Taux de réponses personnes	Taux de réponses	Nombre ménages cibles	Nombre ménages réponses	Taux de réponses ménages	Nombre personnes sélectionnées	Nombre réponses	Taux de réponses personnes	Taux de réponses	Taux de réponses combiné
Ontario
Total	13 545	11 061	81,7	11 061	9 952	90,0	73,5	17 800	13 590	76,3	13 590	11 574	85,2	65,0	68,7
3501	862	725	84,1	725	677	93,4	78,5	1 238	939	75,8	939	793	84,5	64,1	70,0
3502	1 561	1 332	85,3	1 332	1 244	93,4	79,7	1 918	1 510	78,7	1 510	1 308	86,6	68,2	73,4
3503	757	641	84,7	641	587	91,6	77,5	929	731	78,7	731	653	89,3	70,3	73,5
3504	1 666	1 342	80,6	1 342	1 210	90,2	72,6	2 008	1 554	77,4	1 554	1 319	84,9	65,7	68,8
3505	574	474	82,6	474	395	83,3	68,8	870	634	72,9	634	509	80,3	58,5	62,6
3506	727	605	83,2	605	538	88,9	74,0	918	695	75,7	695	558	80,3	60,8	66,6
3507	600	468	78,0	468	432	92,3	72,0	926	634	68,5	634	529	83,4	57,1	63,0
3508	930	735	79,0	735	664	90,3	71,4	1 243	872	70,2	872	715	82,0	57,5	63,5
3509	1 320	1 069	81,0	1 069	961	89,9	72,8	1 601	1 212	75,7	1 212	1 022	84,3	63,8	67,9
3510	893	723	81,0	723	631	87,3	70,7	995	784	78,8	784	693	88,4	69,6	70,1
3511	1 335	1 076	80,6	1 076	951	88,4	71,2	1 546	1 210	78,3	1 210	1 058	87,4	68,4	69,7
3512	466	367	78,8	367	325	88,6	69,7	1 016	785	77,3	785	671	85,5	66,0	67,2
3513	1 187	1 017	85,7	1 017	915	90,0	77,1	1 479	1 164	78,7	1 164	1 008	86,6	68,2	72,1
3514	667	487	73,0	487	422	86,7	63,3	1 113	866	77,8	866	738	85,2	66,3	65,2

Annexe F – (2009–2010) – Répartition de l’échantillon par région sociosanitaire et par base de sondage de l’ESCC

Annexe F – (2009–2010) – Répartition de l’échantillon par région sociosanitaire et par base de sondage de l’ESCC

Géographie	Base aréolaire		Bases téléphoniques		Combiné
Province/ Territoires–Région socio–sanitaire	Nombre attendu de répondants	taille d’échantillon brute	Nombre attendu de répondants	taille d’échantillon brute	Nombre attendu de répondants	taille d’échantillon brute
Canada
Total	64 228	95 175	67 258	116 344	131 486	211 519
Terre-Neuve-et-Labrador
Total	1 946	2 788	2 064	3 174	4 010	5 962
1011	786	1 129	834	1 290	1 620	2 419
1012	456	673	484	734	940	1 407
1013	413	559	437	668	850	1 227
1014	291	428	309	482	600	910
Île-du-Prince-Édouard
Total	972	1 613	1 030	1 934	2 002	3 547
1101	173	310	183	352	356	662
1102	446	746	474	866	920	1 612
1103	353	557	373	716	726	1 273
Nouvelle-Écosse
Total	2 445	3 742	2 596	3 924	5 041	7 666
1201	384	586	407	632	791	1 218
1202	310	465	330	506	640	971
1203	349	502	371	576	720	1 078
1204	340	618	360	538	700	1 156
1205	407	541	433	660	840	1 201
1206	655	1 030	695	1 012	1 350	2 042
Nouveau-Brunswick
Total	2 500	3 830	2 650	4 008	5 150	7 838
1301	485	744	515	786	1 000	1 530
1302	471	791	499	780	970	1 571
1303	456	742	484	748	940	1 490
1304	262	389	278	414	540	803
1305	243	356	257	382	500	738
1306	335	451	355	514	690	965
1307	248	357	262	384	510	741
Québec
Total	11 394	16 039	12 895	22 776	24 289	38 815
2401	582	755	618	970	1 200	1 725
2402	609	849	647	1 074	1 256	1 923
2403	899	1 306	953	1 574	1 852	2 880
2404	779	1 038	827	1 242	1 606	2 280
2405	599	922	637	1 010	1 236	1 932
2406	1 507	2 206	1 599	2 984	3 106	5 190
2407	626	983	664	1 134	1 290	2 117
2408	582	747	618	926	1 200	1 673
2409	582	795	618	1 180	1 200	1 975
2410	0	0	800	2 424	800	2 424
2411	582	815	618	1 070	1 200	1 885
2412	702	938	744	1 330	1 446	2 268
2413	650	942	690	1 200	1 340	2 142
2414	696	961	740	1 224	1 436	2 185
2415	738	1 068	783	1 332	1 521	2 400
2416	1 261	1 715	1 339	2 102	2 600	3 817
Ontario
Total	21 428	31 763	22 951	40 056	44 379	71 819
3526	413	598	437	742	850	1 340
3527	393	577	417	676	810	1 253
3530	791	1 184	839	1 354	1 630	2 538
3531	330	479	350	586	680	1 065
3533	476	720	518	940	994	1 660
3534	375	577	397	718	772	1 295
3535	461	700	489	884	950	1 584
3536	684	982	726	1 186	1 410	2 168
3537	801	1 248	849	1 490	1 650	2 738
3538	456	680	484	844	940	1 524
3539	287	419	303	562	590	981
3540	388	491	412	698	800	1 189
3541	490	820	520	922	1 010	1 742
3542	422	575	448	806	870	1 381
3543	461	668	489	798	950	1 466
3544	728	1 145	772	1 274	1 500	2 419
3546	743	1 043	787	1 292	1 530	2 335
3547	388	611	412	790	800	1 401
3549	369	637	423	875	792	1 512
3551	995	1 547	1 055	1 706	2 050	3 253
3552	364	488	386	594	750	1 082
3553	1 297	1 852	1 376	2 492	2 673	4 344
3554	316	426	334	514	650	940
3555	413	627	437	792	850	1 419
3556	364	551	386	602	750	1 153
3557	364	550	386	686	750	1 236
3558	504	690	536	862	1 040	1 552
3560	1 036	1 534	1 191	2 231	2 227	3 765
3561	524	812	556	956	1 080	1 768
3562	592	914	720	1 288	1 312	2 202
3563	243	397	257	458	500	855
3565	743	1 111	787	1 274	1 530	2 385
3566	566	747	602	944	1 168	1 691
3568	694	995	736	1 268	1 430	2 263
3570	917	1 286	972	1 786	1 889	3 072
3595	2 040	3 081	2 162	4 166	4 202	7 247
Manitoba
Total	3 642	5 086	3 858	6 246	7 500	11 332
4610	1 024	1 412	1 086	1 644	2 110	3 056
4615	272	388	288	444	560	832
4620	243	329	257	470	500	799
4625	291	382	309	496	600	878
4630	335	540	355	612	690	1 152
4640	388	501	412	594	800	1 095
4645	345	470	365	556	710	1 026
4660	258	370	272	438	530	808
4670	243	352	257	458	500	810
4685	243	341	257	534	500	875
Saskatchewan
Total	3 503	5 020	4 217	8 290	7 720	13 310
4701	291	376	309	490	600	866
4702	291	423	309	512	600	935
4703	258	369	272	444	530	813
4704	601	848	639	1 032	1 240	1 880
4705	301	431	319	488	620	919
4706	640	908	680	1 062	1 320	1 970
4707	262	423	278	426	540	849
4708	252	357	268	414	520	771
4709	316	508	334	604	650	1 112
4710	291	378	309	532	600	910
4714	0	0	500	2 286	500	2 286
Alberta1
Total	5 920	9 028	6 280	10 560	12 200	19 588
4821	495	686	525	842	1 020	1 528
4822	403	528	427	674	830	1 202
4823	1 354	2 039	1 436	2 350	2 790	4 389
4824	679	1 054	721	1 204	1 400	2 258
4825	432	587	458	736	890	1 323
4826	1 271	2 020	1 349	2 298	2 620	4 318
4827	524	821	556	990	1 080	1 811
4828	452	710	478	816	930	1 526
4829	310	585	330	650	640	1 235
Colombie-Britannique
Total	7 808	12 013	8 287	13 984	16 095	25 997
5911	296	451	314	550	610	1 001
5912	301	430	319	502	620	932
5913	572	747	608	1 014	1 180	1 761
5914	485	689	515	820	1 000	1 509
5921	504	752	536	858	1 040	1 610
5922	737	1 107	783	1 294	1 520	2 401
5923	776	1 145	824	1 408	1 600	2 553
5931	413	580	438	730	851	1 310
5932	776	1 283	824	1 560	1 600	2 843
5933	529	937	562	1 032	1 091	1 969
5941	655	958	696	1 138	1 351	2 096
5942	510	726	541	824	1 051	1 550
5943	258	430	272	408	530	838
5951	316	584	335	636	651	1 220
5952	413	674	438	734	851	1 408
5903	267	518	284	476	551	994
Yukon
6001	950	1 517	250	738	1 200	2 255
Territoires du Nord-Ouest
6101	1 020	1 642	180	654	1 200	2 296
Nunavut
6201	700	1 092	0	0	700	1 092
Tel que mentionné à la section 5.2, les données pour l’Alberta sont basées sur la définition des régions sociosanitaires utilisée à l’étape de l’échantillonnage.

Annexe F (2009–2010) – Répartition de l’échantillon par réseau local d’intégration d’intégration des services de santé (RLISS) et par base de sondage de l’ ESCC en Ontario

Géographie	Base aréolaire		Bases téléphoniques		Combiné
Province/ Territoires RLISS	Nombre attendu de répondants	taille d’échantillon brute	Nombre attendu de répondants	taille d’échantillon brute	Nombre attendu de répondants	taille d’échantillon brute
Ontario
Total	21 428	31 763	22 952	40 056	44 379	71 819
3501	1 504	2 061	1 596	2 772	3 100	4 833
3502	2 487	3 654	2 635	4 434	5 122	8 088
3503	1 206	1 710	1 278	2 046	2 484	3 756
3504	2 521	3 738	2 673	4 508	5 194	8 246
3505	1 032	1 484	1 093	1 966	2 125	3 450
3506	1 082	1 548	1 148	2 004	2 230	3 552
3507	1 050	1 675	1 115	2 164	2 165	3 839
3508	1 369	1 929	1 453	2 706	2 822	4 635
3509	2 047	3 039	2 169	3 808	4 216	6 847
3510	1 274	1 984	1 352	2 360	2 626	4 344
3511	1 996	2 972	2 118	3 458	4 114	6 430
3512	967	1 446	1 130	2 119	2 097	3 565
3513	1 932	2 970	2 048	3 548	3 980	6 518
3514	961	1 552	1 143	2 163	2 104	3 715

Annexe G – (2009–2010) –Taux de réponse par région sociosanitaire et par base de sondage de l’ESCC et Taux de réponse par réseau local d’intégration des services de santé (RLISS) et par base de sondage de l’ESCC en Ontario

Signes conventionnels dans les tableaux

Annexe G (2010) – Tableau 9.3 Taux de réponse par région sociosanitaire et par base de sondage de l’ESCC 2009– 2010

Géographie	Base aréolaire							Bases téléphoniques							Combiné
Province/Territoires – Région socio-sanitaire	Nombre ménages cibles	Nombre ménages répondus	Taux de réponses ménages	Nombre–personnes sélectionnées	Nombre–réponses	Taux de réponses personnes	Taux de réponses	Nombre ménages cibles	Nombre ménages réponses	Taux de réponses ménages	Nombre personnes sélectionnées	Nombre réponses	Taux de réponses personnes	Taux de réponses	Taux de réponses combiné
Canada
Total	80 206	66 694	83,2	66 694	60 924	91,3	76,0	92 465	73 147	79,1	73 147	63 946	87,4	69,2	72,3
Terre-Neuve-et-Labrador
Total	2 269	1 990	87,7	1 990	1 840	92,5	81,1	2 663	2 245	84,3	2 245	1 928	85,9	72,4	76,4
1011	942	800	84,9	800	726	90,8	77,1	1 104	933	84,5	933	799	85,6	72,4	74,5
1012	506	457	90,3	457	420	91,9	83,0	601	500	83,2	500	431	86,2	71,7	76,9
1013	460	417	90,7	417	396	95,0	86,1	563	479	85,1	479	425	88,7	75,5	80,3
1014	361	316	87,5	316	298	94,3	82,5	395	333	84,3	333	273	82,0	69,1	75,5
Île-du-Prince-Édouard
Total	1 261	1 065	84,5	1 065	961	90,2	76,2	1 338	1 103	82,4	1 103	952	86,3	71,2	73,6
1101	207	182	87,9	182	166	91,2	80,2	115	86	74,8	86	72	83,7	62,6	73,9
1102	601	494	82,2	494	439	88,9	73,0	721	595	82,5	595	514	86,4	71,3	72,1
1103	453	389	85,9	389	356	91,5	78,6	502	422	84,1	422	366	86,7	72,9	75,6
Nouvelle-Écosse
Total	3 027	2 572	85,0	2 572	2 325	90,4	76,8	3 204	2 706	84,5	2 706	2 387	88,2	74,5	75,6
1201	438	412	94,1	412	383	93,0	87,4	501	419	83,6	419	376	89,7	75,0	80,8
1202	388	330	85,1	330	306	92,7	78,9	409	350	85,6	350	314	89,7	76,8	77,8
1203	380	318	83,7	318	302	95,0	79,5	445	373	83,8	373	338	90,6	76,0	77,6
1204	468	408	87,2	408	376	92,2	80,3	435	369	84,8	369	322	87,3	74,0	77,3
1205	456	385	84,4	385	347	90,1	76,1	529	434	82,0	434	376	86,6	71,1	73,4
1206	897	719	80,2	719	611	85,0	68,1	885	761	86,0	761	661	86,9	74,7	71,4
Nouveau-Brunswick
Total	3 057	2 605	85,2	2 605	2 351	90,2	76,9	3 285	2 803	85,3	2 803	2 484	88,6	75,6	76,2
1301	622	497	79,9	497	448	90,1	72,0	644	547	84,9	547	489	89,4	75,9	74,0
1302	585	488	83,4	488	454	93,0	77,6	644	557	86,5	557	494	88,7	76,7	77,1
1303	558	481	86,2	481	440	91,5	78,9	615	543	88,3	543	489	90,1	79,5	79,2
1304	326	275	84,4	275	245	89,1	75,2	329	277	84,2	277	249	89,9	75,7	75,4
1305	287	262	91,3	262	228	87,0	79,4	309	271	87,7	271	237	87,5	76,7	78,0
1306	388	362	93,3	362	330	91,2	85,1	429	357	83,2	357	306	85,7	71,3	77,8
1307	291	240	82,5	240	206	85,8	70,8	315	251	79,7	251	220	87,6	69,8	70,3
Québec
Total	14 002	11 529	82,3	11 529	10 752	93,3	76,8	18 091	14 204	78,5	14 204	12 383	87,2	68,4	72,1
2401	599	555	92,7	555	529	95,3	88,3	767	630	82,1	630	553	87,8	72,1	79,2
2402	716	613	85,6	613	585	95,4	81,7	880	730	83,0	730	655	89,7	74,4	77,7
2403	1 237	986	79,7	986	931	94,4	75,3	1 375	1 094	79,6	1 094	965	88,2	70,2	72,6
2404	886	762	86,0	762	714	93,7	80,6	1 074	870	81,0	870	784	90,1	73,0	76,4
2405	735	566	77,0	566	524	92,6	71,3	828	692	83,6	692	631	91,2	76,2	73,9
2406	1 951	1 449	74,3	1 449	1 339	92,4	68,6	2 604	1 843	70,8	1 843	1 533	83,2	58,9	63,1
2407	829	675	81,4	675	620	91,9	74,8	941	759	80,7	759	680	89,6	72,3	73,4
2408	618	547	88,5	547	509	93,1	82,4	800	655	81,9	655	573	87,5	71,6	76,3
2409	675	591	87,6	591	566	95,8	83,9	817	624	76,4	624	530	84,9	64,9	73,5
2410	.	.	.	.	.	.	.	964	775	80,4	775	682	88,0	70,7	70,7
2411	685	631	92,1	631	589	93,3	86,0	825	638	77,3	638	543	85,1	65,8	75,0
2412	829	734	88,5	734	687	93,6	82,9	1 102	873	79,2	873	769	88,1	69,8	75,4
2413	860	675	78,5	675	625	92,6	72,7	1 057	809	76,5	809	686	84,8	64,9	68,4
2414	850	690	81,2	690	639	92,6	75,2	1 054	827	78,5	827	719	86,9	68,2	71,3
2415	958	764	79,7	764	696	91,1	72,7	1 091	854	78,3	854	745	87,2	68,3	70,3
2416	1 574	1 291	82,0	1 291	1 199	92,9	76,2	1 912	1 531	80,1	1 531	1 335	87,2	69,8	72,7
Ontario
Total	27 207	22 290	81,9	22 290	20 163	90,5	74,1	33 503	25 846	77,1	25 846	22 332	86,4	66,7	70,0
3526	537	469	87,3	469	432	92,1	80,4	590	475	80,5	475	416	87,6	70,5	75,2
3527	530	438	82,6	438	377	86,1	71,1	549	437	79,6	437	380	87,0	69,2	70,2
3530	1 080	872	80,7	872	791	90,7	73,2	1 179	920	78,0	920	775	84,2	65,7	69,3
3531	427	367	85,9	367	337	91,8	78,9	488	388	79,5	388	337	86,9	69,1	73,7
3533	608	544	89,5	544	506	93,0	83,2	711	551	77,5	551	492	89,3	69,2	75,7
3534	488	397	81,4	397	354	89,2	72,5	592	470	79,4	470	406	86,4	68,6	70,4
3535	472	383	81,1	383	339	88,5	71,8	611	504	82,5	504	442	87,7	72,3	72,1
3536	917	747	81,5	747	671	89,8	73,2	1 041	815	78,3	815	696	85,4	66,9	69,8
3537	1 094	835	76,3	835	742	88,9	67,8	1 258	944	75,0	944	807	85,5	64,1	65,9
3538	594	511	86,0	511	445	87,1	74,9	682	539	79,0	539	465	86,3	68,2	71,3
3539	355	318	89,6	318	299	94,0	84,2	438	359	82,0	359	316	88,0	72,1	77,6
3540	414	389	94,0	389	374	96,1	90,3	538	421	78,3	421	374	88,8	69,5	78,6
3541	700	535	76,4	535	466	87,1	66,6	694	554	79,8	554	497	89,7	71,6	69,1
3542	480	402	83,8	402	374	93,0	77,9	648	519	80,1	519	452	87,1	69,8	73,2
3543	556	467	84,0	467	425	91,0	76,4	697	553	79,3	553	491	88,8	70,4	73,1
3544	974	787	80,8	787	734	93,3	75,4	1 107	857	77,4	857	740	86,3	66,8	70,8
3546	920	769	83,6	769	710	92,3	77,2	1 096	849	77,5	849	742	87,4	67,7	72,0
3547	478	411	86,0	411	359	87,3	75,1	551	431	78,2	431	367	85,2	66,6	70,6
3549	535	390	72,9	390	344	88,2	64,3	712	566	79,5	566	492	86,9	69,1	67,0
3551	1 425	1 050	73,7	1 050	929	88,5	65,2	1 493	1 170	78,4	1 170	1 022	87,4	68,5	66,9
3552	449	380	84,6	380	367	96,6	81,7	535	428	80,0	428	381	89,0	71,2	76,0
3553	1 666	1 409	84,6	1 409	1 236	87,7	74,2	2 157	1 636	75,8	1 636	1 348	82,4	62,5	67,6
3554	389	345	88,7	345	333	96,5	85,6	437	359	82,2	359	319	88,9	73,0	78,9
3555	499	424	85,0	424	387	91,3	77,6	587	455	77,5	455	405	89,0	69,0	72,9
3556	493	405	82,2	405	360	88,9	73,0	515	395	76,7	395	344	87,1	66,8	69,8
3557	420	395	94,0	395	356	90,1	84,8	544	428	78,7	428	380	88,8	69,9	76,3
3558	611	503	82,3	503	461	91,7	75,5	737	576	78,2	576	511	88,7	69,3	72,1
3560	1 188	939	79,0	939	848	90,3	71,4	1 872	1 462	78,1	1 462	1 274	87,1	68,1	69,3
3561	643	563	87,6	563	492	87,4	76,5	749	589	78,6	589	540	91,7	72,1	74,1
3562	782	595	76,1	595	535	89,9	68,4	1 129	883	78,2	883	769	87,1	68,1	68,2
3563	147	125	85,0	125	117	93,6	79,6	392	304	77,6	304	260	85,5	66,3	69,9
3565	979	808	82,5	808	742	91,8	75,8	1 126	880	78,2	880	781	88,8	69,4	72,4
3566	660	583	88,3	583	536	91,9	81,2	780	632	81,0	632	564	89,2	72,3	76,4
3568	853	693	81,2	693	640	92,4	75,0	1 128	853	75,6	853	714	83,7	63,3	68,3
3570	1 175	955	81,3	955	858	89,8	73,0	1 573	1 160	73,7	1 160	973	83,9	61,9	66,6
3595	2 669	2 087	78,2	2 087	1 887	90,4	70,7	3 567	2 484	69,6	2 484	2 060	82,9	57,8	63,3
Manitoba
Total	4 363	3 689	84,6	3 689	3 358	91,0	77,0	4 624	3 883	84,0	3 883	3 467	89,3	75,0	75,9
4610	1 297	1 016	78,3	1 016	901	88,7	69,5	1 420	1 202	84,6	1 202	1 075	89,4	75,7	72,7
4615	358	291	81,3	291	270	92,8	75,4	357	305	85,4	305	273	89,5	76,5	75,9
4620	269	240	89,2	240	223	92,9	82,9	275	235	85,5	235	208	88,5	75,6	79,2
4625	354	305	86,2	305	278	91,1	78,5	384	334	87,0	334	298	89,2	77,6	78,0
4630	376	325	86,4	325	297	91,4	79,0	406	341	84,0	341	312	91,5	76,8	77,9
4640	463	410	88,6	410	379	92,4	81,9	477	401	84,1	401	346	86,3	72,5	77,1
4645	409	373	91,2	373	335	89,8	81,9	437	356	81,5	356	326	91,6	74,6	78,1
4660	269	235	87,4	235	220	93,6	81,8	337	277	82,2	277	247	89,2	73,3	77,1
4670	283	245	86,6	245	228	93,1	80,6	295	239	81,0	239	210	87,9	71,2	75,8
4685	285	249	87,4	249	227	91,2	79,6	236	193	81,8	193	172	89,1	72,9	76,6
Saskatchewan
Total	4 108	3 616	88,0	3 616	3 413	94,4	83,1	5 484	4 491	81,9	4 491	4 036	89,9	73,6	77,7
4701	316	305	96,5	305	299	98,0	94,6	385	322	83,6	322	292	90,7	75,8	84,3
4702	368	328	89,1	328	313	95,4	85,1	429	346	80,7	346	307	88,7	71,6	77,8
4703	282	256	90,8	256	250	97,7	88,7	358	288	80,4	288	258	89,6	72,1	79,4
4704	736	664	90,2	664	607	91,4	82,5	853	687	80,5	687	619	90,1	72,6	77,2
4705	310	282	91,0	282	272	96,5	87,7	388	322	83,0	322	293	91,0	75,5	80,9
4706	780	634	81,3	634	586	92,4	75,1	945	772	81,7	772	682	88,3	72,2	73,5
4707	292	256	87,7	256	249	97,3	85,3	334	278	83,2	278	254	91,4	76,0	80,4
4708	279	251	90,0	251	238	94,8	85,3	309	267	86,4	267	244	91,4	79,0	82,0
4709	435	360	82,8	360	339	94,2	77,9	443	359	81,0	359	331	92,2	74,7	76,3
4710	310	280	90,3	280	260	92,9	83,9	357	301	84,3	301	265	88,0	74,2	78,7
4714	.	.	.	.	.	.	.	683	549	80,4	549	491	89,4	71,9	71,9
Alberta
Total	7 641	6 281	82,2	6 281	5 634	89,7	73,7	8 568	6 809	79,5	6 809	5 984	87,9	69,8	71,7
4831	1 024	862	84,2	862	812	94,2	79,3	1 204	989	82,1	989	889	89,9	73,8	76,3
4832	1 769	1 482	83,8	1 482	1 362	91,9	77,0	1 968	1 549	78,7	1 549	1 345	86,8	68,3	72,4
4833	1 373	1 111	80,9	1 111	1 005	90,5	73,2	1 529	1 229	80,4	1 229	1 079	87,8	70,6	71,8
4834	1 754	1 372	78,2	1 372	1 170	85,3	66,7	1 940	1 526	78,7	1 526	1 347	88,3	69,4	68,1
4835	1 721	1 454	84,5	1 454	1 285	88,4	74,7	1 927	1 516	78,7	1 516	1 324	87,3	68,7	71,5
Colombie-Britannique
Total	10 000	8 215	82,2	8 215	7 485	91,1	74,9	11 138	8 581	77,0	8 581	7 553	88,0	67,8	71,1
5911	382	331	86,6	331	307	92,7	80,4	432	329	76,2	329	304	92,4	70,4	75,1
5912	328	297	90,5	297	276	92,9	84,1	371	297	80,1	297	264	88,9	71,2	77,3
5913	659	593	90,0	593	562	94,8	85,3	869	688	79,2	688	615	89,4	70,8	77,0
5914	557	488	87,6	488	447	91,6	80,3	613	486	79,3	486	434	89,3	70,8	75,3
5921	651	539	82,8	539	483	89,6	74,2	656	520	79,3	520	454	87,3	69,2	71,7
5922	990	819	82,7	819	764	93,3	77,2	1 096	822	75,0	822	712	86,6	65,0	70,8
5923	1 015	844	83,2	844	780	92,4	76,8	1 162	886	76,2	886	766	86,5	65,9	71,0
5931	479	395	82,5	395	370	93,7	77,2	589	430	73,0	430	353	82,1	59,9	67,7
5932	1 060	782	73,8	782	741	94,8	69,9	1 209	842	69,6	842	726	86,2	60,0	64,7
5933	617	492	79,7	492	377	76,6	61,1	822	609	74,1	609	535	87,8	65,1	63,4
5941	846	691	81,7	691	633	91,6	74,8	923	728	78,9	728	647	88,9	70,1	72,4
5942	616	522	84,7	522	490	93,9	79,5	668	548	82,0	548	494	90,1	74,0	76,6
5943	355	287	80,8	287	272	94,8	76,6	330	268	81,2	268	246	91,8	74,5	75,6
5951	457	370	81,0	370	325	87,8	71,1	460	371	80,7	371	335	90,3	72,8	72,0
5952	577	436	75,6	436	383	87,8	66,4	580	469	80,9	469	414	88,3	71,4	68,9
5953	411	329	80,0	329	275	83,6	66,9	358	288	80,4	288	254	88,2	70,9	68,8
Yukon
6001	1 236	1 095	88,6	1 095	1 026	93,7	83,0	329	277	84,2	277	256	92,4	77,8	81,9
Territoires du Nord-Ouest
6101	1 245	1 065	85,5	1 065	988	92,8	79,4	238	199	83,6	199	184	92,5	77,3	79,0
Nunavut
6201	790	682	86,3	682	628	92,1	79,5	.	.	.	.	.	.	.	79,5

Annexe G – (2009–2010) – Tableau 9.4 Taux de réponse par réseau local d’intégration des services de santé (RLISS) et par base de sondage de l’ESCC 2009–2010 en Ontario

Géographie	Base aréolaire							Bases téléphoniques							Combiné
Province/ Territoires – RLISS	Nombre ménages cibles	Nombre ménages réponses	Taux de réponses ménages	Nombre personnes sélectionnées	Nombre réponses	Taux de réponses personnes	Taux de réponses	Nombre ménages cibles	Nombre ménages réponses	Taux de réponses ménages	Nombre personnes sélectionnées	Nombre réponses	Taux de réponses personnes	Taux de réponses	Taux de réponses combiné
Ontario
Total	27 207	22 290	81,9	22 290	20 163	90,5	74,1	33 503	25 846	77,1	25 846	22 332	86,4	66,7	70,0
3501	1 747	1 484	84,9	1 484	1 388	93,5	79,5	2 314	1 793	77,5	1 793	1 540	85,9	66,6	72,1
3502	3 172	2 713	85,5	2 713	2 553	94,1	80,5	3 679	2 915	79,2	2 915	2 561	87,9	69,6	74,6
3503	1 536	1 307	85,1	1 307	1 196	91,5	77,9	1 755	1 391	79,3	1 391	1 246	89,6	71,0	74,2
3504	3 317	2 664	80,3	2 664	2 390	89,7	72,1	3 806	2 943	77,3	2 943	2 543	86,4	66,8	69,3
3505	1 300	1 076	82,8	1 076	926	86,1	71,2	1 693	1 263	74,6	1 263	1 037	82,1	61,3	65,6
3506	1 476	1 241	84,1	1 241	1 121	90,3	75,9	1 761	1 348	76,5	1 348	1 128	83,7	64,1	69,5
3507	1 352	1 042	77,1	1 042	965	92,6	71,4	1 799	1 270	70,6	1 270	1 075	84,6	59,8	64,7
3508	1 789	1 443	80,7	1 443	1 298	90,0	72,6	2 379	1 732	72,8	1 732	1 447	83,5	60,8	65,9
3509	2 537	2 074	81,8	2 074	1 860	89,7	73,3	3 084	2 372	76,9	2 372	2 018	85,1	65,4	69,0
3510	1 682	1 374	81,7	1 374	1 210	88,1	71,9	1 930	1 527	79,1	1 527	1 345	88,1	69,7	70,7
3511	2 624	2 087	79,5	2 087	1 872	89,7	71,3	2 910	2 286	78,6	2 286	2 014	88,1	69,2	70,2
3512	1 060	827	78,0	827	745	90,1	70,3	1 748	1 356	77,6	1 356	1 183	87,2	67,7	68,7
3513	2 298	1 973	85,9	1 973	1 760	89,2	76,6	2 804	2 201	78,5	2 201	1 934	87,9	69,0	72,4
3514	1 317	985	74,8	985	879	89,2	66,7	1 841	1 449	78,7	1 449	1 261	87,0	68,5	67,8

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Nota

1. 1999.Carnet de route de l’information sur la santé – Répondre aux besoins, Santé Canada, Statistique Canada. page 3.
2. 1999.Initiative du carnet de route… Lancer le processus. Institut canadien d’information sur la santé/Statistique Canada. ISBN 1-895581-70-2. page19.
3. À moins qu’un module optionnel soit sélectionné par l’ensemble des régions sosiosanitaires du Canada au cours d’une même période de collecte, ce qui n’est jamais produit à ce jour.
4. La correspondance entre les 5 nouvelles RS et les 9 RS définies lors de l’échantillonnage est la suivante : RS 4831 (4821 et 4822), RS 4832 (4823), RS 4833 (4824 et 4825), RS 4834 (4826) et RS 4835 (4827, 4828 et 4829).
5. A l’exception de 2 régions socio-sanitaires utilisant la base de sondage à composition aléatoire (CA) seulement (section 5.4.3) et les 3 territoires utilisant seulement la base aréolaire et la base de sondage à composition aléatoire (sections 5.4.1 et 5.4.3).
6. Statistique Canada (2008).Méthodologie de l’enquête sur la population active du Canada. Statistique Canada numéro 71-526-XIE au catalogue.
7. Pour réduire les coûts de listage, le processus de sélection a été répété jusqu’à 3 fois dans les UPE déjà choisies , pour certaines régions urbaines seulement. Il s’agit par contre de cas d’exception.
8. Au Nunavut, pour des raisons d’ordre opérationnel inhérentes aux collectivités éloignées, seulement les 10 communautés les plus grandes sont couvertes par l’enquête soient Iqaluit, Cambridge Bay, Baker Lake, Arviat, Rankin Inlet, Kugluktuk, Pond Inlet, Cape Dorset, Pangnirtung et Igloolik.
9. Norris, D.A., Paton, D.G. (1991), L’Enquête sociale générale canadienne: bilan des cinq premières années.Techniques d’enquête (Statistique Canada, Catalogue 12-001); 17, pp. 245-260.
10. Statistique Canada (1998).Méthodologie de l’enquête sur la population active du Canada. Statistique Canada numéro 71-526-XPB au catalogue.
11. Norris, D.A. et Paton, D.G. (1991). L’Enquête sociale générale canadienne: bilan des cinq premières années.Techniques d’enquête. 17, 245-260.
12. Skinner, C.J. et Rao, J.N.K. (1996). Estimation in Dual Frame Surveys with Complex Designs.Journal of the American Statistical Association. 91, 433, 349-356.
13. Sautory O. CALMAR 2: A New Version of the CALMAR Calibration Adjustment Program. Proceedings of Statistics Canada Symposium (Statistics Canada, Catalogue no. 11-522-XCB), 2003.
14. Parmi les unités sélectionnées au départ, certaines ne font pas parti du champ de l’enquête. Ce sont par exemples des logements vacants ou démolis, des logements non-résidentiels ou encore des numéros de téléphones non-valides tels les numéros sans service ou non-résidentiels. Ces unités sont identifiées pendant la collecte, autrement elles auraient été excluses lors de la sélection. Ces unités ne sont pas considérées dans le calcul des taux de réponse.
15. Du mot anglais flag.