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  • Stats en bref : 89-20-00062022004
    Description :

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

    Comme préalable à cette vidéo, assurez-vous d’avoir regardé la vidéo intitulée « L’éthique des données : Une introduction », qui se trouve également dans le catalogue d’apprentissage de l’Initiative de formation en littératie des données de Statistique Canada.

    Date de diffusion : 2022-10-17

  • Stats en bref : 89-20-00062022005
    Description :

    Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes : Quels sont les différents types d’erreurs? Quels sont les types d’erreurs qui entraînent un biais statistique? À quelle étape du parcours des données est-il possible que des erreurs entraînant des biais statistiques puissent survenir?

    Date de diffusion : 2022-10-17

  • Stats en bref : 89-20-00062022001
    Description :

    La collecte, l’exploration, l’analyse et l’interprétation des données sont des étapes essentielles de la production de renseignements qui profitent à la société, à l’économie et à l’environnement. Pour mener à bien ces processus, l'éthique des données doivent être assumées afin de garantir une utilisation appropriée des données.

    Date de diffusion : 2022-05-24

  • Stats en bref : 89-20-00062022002
    Description :

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

    Date de diffusion : 2022-05-24

  • Stats en bref : 89-20-00062022003
    Description :

    À la fin de cette vidéo, vous comprendrez ce que sont les intervalles de confiance, pourquoi nous les utilisons et quels facteurs ont un impact sur eux.

    Date de diffusion : 2022-05-24

  • Articles et rapports : 11-522-X202100100006
    Description :

    Dans le contexte de son paradigme « données administratives d’abord », Statistique Canada donne la priorité à l’utilisation de sources autres que les enquêtes pour produire des statistiques officielles. Ce paradigme repose de façon capitale sur des sources autres que les enquêtes pouvant fournir une couverture quasi parfaite de certaines populations cibles, y compris des fichiers administratifs ou des sources de mégadonnées. Toutefois, cette couverture doit être mesurée, en appliquant par exemple la méthode de capture-recapture, selon laquelle les données sont comparées à d’autres sources présentant une bonne couverture des mêmes populations, y compris un recensement. Cependant, il s’agit d’un exercice difficile en présence d’erreurs de couplage, qui surviennent inévitablement lorsque le couplage se fonde sur des quasi-identificateurs, comme cela est généralement le cas. Pour faire face à cet enjeu, une nouvelle méthodologie est décrite, selon laquelle la méthode de capture-recapture est améliorée grâce à un nouveau modèle d’erreur fondé sur le nombre de couplages contigus à un enregistrement donné. Elle est appliquée dans le cadre d’une expérience avec des données publiques de recensement.

    Mots clés : estimation de système dual; appariement de données; couplage d’enregistrements; qualité; intégration des données; mégadonnées.

    Date de diffusion : 2021-10-22

  • Articles et rapports : 11-633-X2018016
    Description :

    Le couplage d’enregistrements a été reconnu comme mécanisme possible pour inclure des renseignements sur les traitements dans le Registre canadien du cancer (RCC). Le Projet de couplage des données sur le traitement du cancer au Canada (PCDTCC) a pour objet d’ajouter des données sur les traitements chirurgicaux au RCC. La Base de données sur les congés des patients (BDCP) et le Système national d’information sur les soins ambulatoires (SNISA) ont été couplés au RCC, et les données sur les traitements chirurgicaux ont été extraites. Le projet a été financé dans le cadre de l’Initiative de développement concerté des données du Partenariat canadien contre le cancer.

    Le PCDTCC a été conçu comme une étude de faisabilité dans le cadre de laquelle les dossiers de patients contenus dans le RCC seraient couplés aux enregistrements sur les traitements chirurgicaux contenus dans la BDCP et le SNISA, tenus par l’Institut canadien d’information sur la santé. La cohorte cible pour le couplage des données sur les traitements chirurgicaux était les patients âgés de 19 ans ou plus inscrits au RCC (de 2010 à 2012). Le couplage a été fait dans l’Environnement de couplage de données sociales (ECDS) de Statistique Canada.

    Date de diffusion : 2018-03-27

  • Articles et rapports : 11-633-X2016002
    Description :

    Les immigrants forment une proportion sans cesse croissante de la population canadienne; elle s’établit actuellement à plus de 20 %, soit le pourcentage le plus élevé parmi les pays du G8 (Statistique Canada, 2013a). On s’attend à ce que ce chiffre atteigne entre 25 % et 28 % d’ici 2031, quand au moins une personne sur quatre vivant au Canada sera née à l’étranger (Statistique Canada, 2010).

    Le présent rapport résume le couplage d’enregistrements des fichiers d’établissement des immigrants de l’ensemble des provinces et des territoires (nommé FEI aux fins de l’étude), sauf le Québec, aux données hospitalières de la Base de données sur les congés des patients (BDCP), une base de données nationale qui renferme de l’information sur les patients hospitalisés et les chirurgies d’un jour. Une méthode d’appariement exact déterministe a servi à apparier les enregistrements du FEI de 1980 à 2006 et les données de la BDCP (2006-2007, 2007-2008 et 2008-2009) aux données du Recensement de 2006, qui a servi de fichier de « rapprochement ». Il s’agissait d’un couplage secondaire en ce sens qu’il s’appuyait sur des clés de couplage créées lors de deux projets précédents (couplages principaux) où les données du FEI et de la BDCP ont été couplées séparément aux données du Recensement de 2006. Les données couplées du FEI et de la BDCP ont été validées au moyen d’un échantillon représentatif d’enregistrements du Recensement de 2006 contenant des données sur les immigrants ayant précédemment fait l’objet d’un couplage aux données de la BDCP.

    Date de diffusion : 2016-08-17

  • Articles et rapports : 11-522-X200600110404
    Description :

    Les efforts des programmes d'enquête en vue de réduire les coûts et le fardeau de réponse se sont traduits par une utilisation croissante de l'information disponible dans les bases de données administratives. Le couplage des données provenant de ces deux sources est un moyen d'exploiter leur nature complémentaire et de maximiser leur utilité respective. Le présent article décrit diverses méthodes suivies pour procéder au couplage des enregistrements des bases de données de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) et de l'Information santé orientée vers la personne (ISOP). Les fichiers résultant de certaines de ces méthodes de couplage sont utilisés pour analyser les facteurs de risque d'hospitalisation pour une maladie cardiaque. La sensibilité de l'analyse est évaluée en fonction des diverses approches de couplage.

    Date de diffusion : 2008-03-17

  • Articles et rapports : 11-522-X20050019477
    Description :

    Une base de données intégrée sur les traumatismes est obtenue par couplage probabiliste des données en se basant sur un sous ensemble de variables clés ou de leurs dérivées, c'est-à-dire les noms (prénom, nom de famille et surnom), l'âge, le sexe, la date de naissance, le numéro de téléphone, date du traumatisme, le numéro d'identification unique et le diagnostic. Pour évaluer la qualité des couplages produits, on calcule les taux de résultats faussement positifs et de résultats faussement négatifs. Cependant, ces taux n'indiquent pas si les bases de données utilisées pour le couplage présentent un sous dénombrement des traumatismes (biais). En outre, il importe qu'un chercheur s'intéressant aux traumatismes ait une idée de la marge d'erreur des chiffres générés par intégration de diverses bases de données, comparable à celle que l'on obtiendrait dans le cas d'un sondage, par exemple.

    Date de diffusion : 2007-03-02
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  • Stats en bref : 89-20-00062022004
    Description :

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

    Comme préalable à cette vidéo, assurez-vous d’avoir regardé la vidéo intitulée « L’éthique des données : Une introduction », qui se trouve également dans le catalogue d’apprentissage de l’Initiative de formation en littératie des données de Statistique Canada.

    Date de diffusion : 2022-10-17

  • Stats en bref : 89-20-00062022005
    Description :

    Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes : Quels sont les différents types d’erreurs? Quels sont les types d’erreurs qui entraînent un biais statistique? À quelle étape du parcours des données est-il possible que des erreurs entraînant des biais statistiques puissent survenir?

    Date de diffusion : 2022-10-17

  • Stats en bref : 89-20-00062022001
    Description :

    La collecte, l’exploration, l’analyse et l’interprétation des données sont des étapes essentielles de la production de renseignements qui profitent à la société, à l’économie et à l’environnement. Pour mener à bien ces processus, l'éthique des données doivent être assumées afin de garantir une utilisation appropriée des données.

    Date de diffusion : 2022-05-24

  • Stats en bref : 89-20-00062022002
    Description :

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

    Date de diffusion : 2022-05-24

  • Stats en bref : 89-20-00062022003
    Description :

    À la fin de cette vidéo, vous comprendrez ce que sont les intervalles de confiance, pourquoi nous les utilisons et quels facteurs ont un impact sur eux.

    Date de diffusion : 2022-05-24

  • Articles et rapports : 11-522-X202100100006
    Description :

    Dans le contexte de son paradigme « données administratives d’abord », Statistique Canada donne la priorité à l’utilisation de sources autres que les enquêtes pour produire des statistiques officielles. Ce paradigme repose de façon capitale sur des sources autres que les enquêtes pouvant fournir une couverture quasi parfaite de certaines populations cibles, y compris des fichiers administratifs ou des sources de mégadonnées. Toutefois, cette couverture doit être mesurée, en appliquant par exemple la méthode de capture-recapture, selon laquelle les données sont comparées à d’autres sources présentant une bonne couverture des mêmes populations, y compris un recensement. Cependant, il s’agit d’un exercice difficile en présence d’erreurs de couplage, qui surviennent inévitablement lorsque le couplage se fonde sur des quasi-identificateurs, comme cela est généralement le cas. Pour faire face à cet enjeu, une nouvelle méthodologie est décrite, selon laquelle la méthode de capture-recapture est améliorée grâce à un nouveau modèle d’erreur fondé sur le nombre de couplages contigus à un enregistrement donné. Elle est appliquée dans le cadre d’une expérience avec des données publiques de recensement.

    Mots clés : estimation de système dual; appariement de données; couplage d’enregistrements; qualité; intégration des données; mégadonnées.

    Date de diffusion : 2021-10-22

  • Articles et rapports : 11-633-X2018016
    Description :

    Le couplage d’enregistrements a été reconnu comme mécanisme possible pour inclure des renseignements sur les traitements dans le Registre canadien du cancer (RCC). Le Projet de couplage des données sur le traitement du cancer au Canada (PCDTCC) a pour objet d’ajouter des données sur les traitements chirurgicaux au RCC. La Base de données sur les congés des patients (BDCP) et le Système national d’information sur les soins ambulatoires (SNISA) ont été couplés au RCC, et les données sur les traitements chirurgicaux ont été extraites. Le projet a été financé dans le cadre de l’Initiative de développement concerté des données du Partenariat canadien contre le cancer.

    Le PCDTCC a été conçu comme une étude de faisabilité dans le cadre de laquelle les dossiers de patients contenus dans le RCC seraient couplés aux enregistrements sur les traitements chirurgicaux contenus dans la BDCP et le SNISA, tenus par l’Institut canadien d’information sur la santé. La cohorte cible pour le couplage des données sur les traitements chirurgicaux était les patients âgés de 19 ans ou plus inscrits au RCC (de 2010 à 2012). Le couplage a été fait dans l’Environnement de couplage de données sociales (ECDS) de Statistique Canada.

    Date de diffusion : 2018-03-27

  • Articles et rapports : 11-633-X2016002
    Description :

    Les immigrants forment une proportion sans cesse croissante de la population canadienne; elle s’établit actuellement à plus de 20 %, soit le pourcentage le plus élevé parmi les pays du G8 (Statistique Canada, 2013a). On s’attend à ce que ce chiffre atteigne entre 25 % et 28 % d’ici 2031, quand au moins une personne sur quatre vivant au Canada sera née à l’étranger (Statistique Canada, 2010).

    Le présent rapport résume le couplage d’enregistrements des fichiers d’établissement des immigrants de l’ensemble des provinces et des territoires (nommé FEI aux fins de l’étude), sauf le Québec, aux données hospitalières de la Base de données sur les congés des patients (BDCP), une base de données nationale qui renferme de l’information sur les patients hospitalisés et les chirurgies d’un jour. Une méthode d’appariement exact déterministe a servi à apparier les enregistrements du FEI de 1980 à 2006 et les données de la BDCP (2006-2007, 2007-2008 et 2008-2009) aux données du Recensement de 2006, qui a servi de fichier de « rapprochement ». Il s’agissait d’un couplage secondaire en ce sens qu’il s’appuyait sur des clés de couplage créées lors de deux projets précédents (couplages principaux) où les données du FEI et de la BDCP ont été couplées séparément aux données du Recensement de 2006. Les données couplées du FEI et de la BDCP ont été validées au moyen d’un échantillon représentatif d’enregistrements du Recensement de 2006 contenant des données sur les immigrants ayant précédemment fait l’objet d’un couplage aux données de la BDCP.

    Date de diffusion : 2016-08-17

  • Articles et rapports : 11-522-X200600110404
    Description :

    Les efforts des programmes d'enquête en vue de réduire les coûts et le fardeau de réponse se sont traduits par une utilisation croissante de l'information disponible dans les bases de données administratives. Le couplage des données provenant de ces deux sources est un moyen d'exploiter leur nature complémentaire et de maximiser leur utilité respective. Le présent article décrit diverses méthodes suivies pour procéder au couplage des enregistrements des bases de données de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) et de l'Information santé orientée vers la personne (ISOP). Les fichiers résultant de certaines de ces méthodes de couplage sont utilisés pour analyser les facteurs de risque d'hospitalisation pour une maladie cardiaque. La sensibilité de l'analyse est évaluée en fonction des diverses approches de couplage.

    Date de diffusion : 2008-03-17

  • Articles et rapports : 11-522-X20050019477
    Description :

    Une base de données intégrée sur les traumatismes est obtenue par couplage probabiliste des données en se basant sur un sous ensemble de variables clés ou de leurs dérivées, c'est-à-dire les noms (prénom, nom de famille et surnom), l'âge, le sexe, la date de naissance, le numéro de téléphone, date du traumatisme, le numéro d'identification unique et le diagnostic. Pour évaluer la qualité des couplages produits, on calcule les taux de résultats faussement positifs et de résultats faussement négatifs. Cependant, ces taux n'indiquent pas si les bases de données utilisées pour le couplage présentent un sous dénombrement des traumatismes (biais). En outre, il importe qu'un chercheur s'intéressant aux traumatismes ait une idée de la marge d'erreur des chiffres générés par intégration de diverses bases de données, comparable à celle que l'on obtiendrait dans le cas d'un sondage, par exemple.

    Date de diffusion : 2007-03-02
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