Sources de données, méthodes et définitions

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Source de données et méthodes

La première partie du présent article, qui établit le profil des hommes et des femmes de 25 à 34 ans possédant un diplôme universitaire en STGM, est fondée sur les données de l’Enquête nationale auprès des ménages de 2011.

La deuxième partie de l’article s’appuie sur les données appariées de l’Enquête auprès des jeunes en transition et du Programme international pour le suivi des acquis des élèves (EJET-PISA), qui comprennent des données provenant de la composante canadienne de l’enquête du PISA 2000 (lorsque les participants à l’enquête étaient âgés de 15 ans), ainsi que des données longitudinales provenant de l’EJET (cycle 6) sur les participants à l’enquête jusqu’à l’âge de 25 ans. L’utilisation de ces données permet de relier les caractéristiques durant l’adolescence aux résultats en matière d’études au début de l’âge adulte. Le choix d’un premier programme universitaire peut être déterminé d’après les données des cycles 2 (17 ans) à 6 (25 ans).

Dans l’EJET, le premier programme universitaire du répondant est déterminé en se servant des codes de la Classification des programmes d’enseignement (CPE) pour le premier domaine principal d’études ou de spécialisation. Bien que le premier type de programme choisi par une personne ne soit pas nécessairement le programme final auquel elle est inscrite au moment de l’obtention du diplôme (si elle obtient un diplôme), il indique le domaine d’intérêt initial de cette personne à la sortie du secondaire. Certains jeunes changent de programme au cours de leurs études universitaires; cependant, certains travaux de recherche antérieurs ont montré que le premier programme choisi est celui que poursuivent la majorité des jeunes au cours de cinq années d’université.

La présente analyse est limitée aux élèves ayant fréquenté l’université — l’échantillon examiné n’inclut pas les élèves dont le premier programme d’études postsecondaires (EPS) n’est pas un programme universitaire et ni ceux n’entreprenant pas un programme EPS avant l’âge de 25 ans. La décision de ne considérer que les élèves se destinant à des études universitaires a été prise en raison de problèmes de comparaison entre les programmes universitaires et non universitaires. Ainsi, des programmes de génie sont offerts par les collèges ainsi que les universités, mais peuvent différer considérablement, les programmes collégiaux étant axés davantage sur l’acquisition de compétences pratiques (les étudiants ayant uniquement fréquenté un cégep au Québec ne sont pas considérés comme faisant partie des jeunes ayant fréquenté l’université). Toutes les analyses ont été effectuées en utilisant les poids de sondage appropriés, ainsi que les poids bootstrap correspondants.

Pour les besoins de la présente étude, la mesure du type de programme a été obtenue en créant cinq nouvelles catégories à partir des 13 regroupements principaux de la Classification des programmes d’enseignement (CPE) 2000. Les cinq catégories, s’inspirant d’études déjà publiéesNote1, sont les suivantes :

  • Sciences sociales (incluant les arts, l’éducation, les sciences humaines, les sciences sociales et le droit)
  • Commerce, gestion et administration publique
  • Sciences, mathématiques, sciences informatiques, génie et agriculture
  • Santé, parcs, récréation et conditionnement physique
  • Autre

Pour plus de concision, les titres des cinq catégories ont été abrégés comme suit :

  • Sciences sociales
  • Commerce
  • STGM
  • Santé
  • Autre

Définitions

Programmes en STGM

L’analyse présentée dans la deuxième partie de l’article s’écarte légèrement de la définition recommandée des programmes en STGM. Comme l’échantillon de l’EJET-PISA ne permet pas une ventilation détaillée des codes de la CPE (pour des questions d’échantillonnage), l’analyse figurant à la deuxième partie repose sur les regroupements principaux de la CPE 2000, alors que la norme recommandée (utilisée dans la première moitié du rapport) a été élaborée à partir de regroupements plus détaillés de la CPE 2011. Cependant, les différences de population entre les deux définitions sont très faibles dans l’ensemble. Pour plus de renseignements sur les regroupements des STGM recommandés par Statistique Canada, voir Variante de la CPE 2011–Regroupements STGM Note2.

Scores du PISA en mathématiques

Les aptitudes en mathématiques sont utilisées ici pour indiquer « la capacité à utiliser de manière fonctionnelle les connaissances et compétences mathématiques et non la maîtrise des mathématiques telles qu’elles sont envisagées dans les programmes d’enseignement »Note3. En tout, 32 questions de mathématiques ont été incluses dans les évaluations du PISA 2000. La présente étude porte sur les niveaux moyens de compétences en mathématiques provenant du cycle 1, lorsque les participants à l’enquête étaient âgés de 15 ans. On a également créé des niveaux d’aptitudes en mathématiques qui sont utilisés pour obtenir une mesure rendant compte des niveaux élevés de compétences en mathématiques. Dans la présente étude, les jeunes définis comme ayant un niveau élevé de compétences en mathématiques se situent au moins au quatrième niveau d’aptitudes (sur six). Les jeunes définis comme ayant un niveau de compétences plus faible se situent dans les trois niveaux inférieurs. Les tailles d’échantillon ainsi que les différences entre les niveaux d’aptitudes ont été toutes deux prises en considération lors de la détermination des groupes de compétences mathématiques « élevées » et « faibles ».

Les autres mesures des compétences en mathématiques examinées dans la présente étude sont les notes en mathématiques au secondaire, qui ont été mesurées à l’âge de 15 ans (cycle 1), et les capacités autoévaluées en mathématiques, qui ont été mesurées à l’âge de 17 ans (cycle 2). L’autoévaluation des capacités en mathématiques n’a pas été effectuée au cycle 1.

Régression logistique multinomiale

Les résultats de la régression logistique multinomiale ont été transformés pour passer des logits multinomiaux à des effets marginaux moyens afin d’en faciliter l’interprétation. Ces effets marginaux peuvent être interprétés comme l’effet d’une variation d’une unité de toute variable explicative sur la probabilité de choisir chacun des programmes universitaires, toutes choses étant égales par ailleurs.


Notes

  1. Voir Montmarquette et coll., 2002.
  2. Voir Statistique Canada, 2013.
  3. Voir Bussière et coll., 2001, p. 90.
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