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
  1. 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.
  2. Le contenu commun un an de 2010 comprendra un groupe de modules reliés à la détection des maladies chroniques.
  3. 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
  1. 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

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 :

Formule 1

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:

Formule 2

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 :

Formule 3

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 :

Formula 14

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 Formule 5 , on doit:

  1. additionner les poids finaux des enregistrements contenant la caractéristique voulue pour le numérateur ( numerateur  );
  2. additionner les poids finaux des enregistrements contenant la caractéristique voulue pour le dénominateur ( 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(numerateur );
  2. faire la somme des poids finaux des enregistrements contenant la variable étudiée pour obtenir le dénominateur (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 (numerateur ) 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 (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 (numerateur ) par (dénominateur ).

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 (Formule 6 ) est donc :

Formule 7

où  représente l’estimation 1,  l’estimation 2, et coefficient de variation de l'estimation 1  et coefficient de variation de l'estimation 2  sont les coefficients de variation de  et  respectivement. Le coefficient de variation de erreur-type  est donné par coefficient de variation . 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 rapport des estimations , où rapport des estimations  est le rapport des estimations (Formule 8 ). L’erreur-type d’un rapport est donc :

Formule 9

où coefficient de variation de l'estimation 1  et coefficient de variation de l'estimation 2  sont les coefficients de variation de  et  respectivement.

Le coefficient de variation de rapport des estimations  est donné par Formule 9 . 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 (erreur-type =  - ) est :

Formule 8

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 erreur-type  = (0,194 - 0,162) = 0,032 est donc :

Formule 9

3) Le coefficient de variation de erreur-type  est donné par Formule 10  = 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,

Formule 11

,

c’est-à-dire,

Formule 12

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 Formule 13 , où k  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 :

Formule 14

coefficient de variation

 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

coefficient de variation

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

Formule 15

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

Formule 15

 = {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 Formule 16  est coefficient de variation . Si z = (Formule 16 ) /coefficient de variation  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,

Formule 16

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 4e 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 4e 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
  1. 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/TerritoiresRégion
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
  1. 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/TerritoiresRégion
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

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.