Enquête nationale auprès des apprentis : Vue d’ensemble du Canada 2015
Annexe C Méthodologie de l’enquête Enquête nationale auprès des apprentis : Vue d’ensemble du Canada 2015
Annexe C Méthodologie de l’enquête

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L’Enquête nationale auprès des apprentis (ENA) de 2015 est une enquête transversale qui a pour but de recueillir des données directement auprès des apprentis au Canada. Statistique Canada a interviewé les apprentis de septembre 2015 à mars 2016 dans le cadre d’un sondage volontaire effectué par téléphone. L’échantillon de l’enquête est constitué de deux groupes distincts d’apprentis plutôt que toute la population des apprentis. Les résultats de l’enquête reposent sur un échantillon représentatif, fournissant ainsi un instantané de chaque groupe à un moment précis dans le temps.

Population cible

Pour les besoins de l’ENA, une personne choisie était considérée comme faisant partie du champ de l’enquête si elle avait pris part à des activités d’apprentissage de 2011 à 2013. L’ENA ciblait les apprentis inscrits dans les dix provinces et les trois territoires en fonction de leur statut d’apprenti. Ces répondants ne représentent pas tous les apprentis. Les deux statuts d’apprenti retenus sont les suivants :

Finissants : individus ayant été inscrits en tant qu’apprenti et ayant complété leur programme d’apprentissage entre 2011 et 2013.
Décrocheurs : individus ayant été inscrits en tant qu’apprenti et ayant cessé leur programme d’apprentissage entre 2011 et 2013.

La population cible a été définie à l’étape de la création du plan de sondage, à l’aide des définitions ci-dessus. Les répondants ont été invités à confirmer les activités d’apprentissage auxquelles ils étaient inscrits entre 2010 et 2013. Si leur statut confirmé n’entrait pas dans l’un des deux groupes cibles, ils étaient considérés comme étant hors du champ de l’enquête. De plus, les ouvriers qualifiés (i.e. individus ayant obtenu leur certificat de qualification sans compléter leur programme d’apprentissage) étaient également considérés comme étant hors du champ de l’enquête.

Base de sondage

La base de sondage a été constituée à partir des listes d’apprentis inscrits fournies par les provinces et les territoires pour les années de référence (2011, 2012 et 2013). Ces listes présentent toute l’information nécessaire à la stratification et la sélection de l’échantillon, à savoir le statut, l’année de l’inscription, le métier, l’âge et le sexe de l’apprenti. On y trouve aussi les coordonnées de l’apprenti (adresse et numéro de téléphone). Certains secteurs de compétence ont fourni une seconde source de coordonnées.

Les données fournies par les 13 provinces et territoires ont été évaluées du point de vue de la couverture, de la qualité et de l’uniformité. Les données pour les trois années de référence ont été regroupées pour permettre de classer chacun des apprentis dans le groupe approprié (finissants ou décrocheurs) et d’éliminer les chevauchements à l’intérieur des provinces et territoires ainsi que dans l’ensemble.

Plan d’échantillonnage

Quatre variables ont servi à stratifier l’échantillon : la province ou le territoire, le statut d’apprenti, les groupes de métiers principaux et l’année d’obtention du statut. Il y a 13 provinces et territoires, deux statuts d’apprenti, 11 groupes de métiers principaux et deux groupes d’années d’obtention du statut (pour les besoins de la collecte, les années 2011 et 2012 ont été regroupées). Ces variables ont produit 501 strates.

Il a fallu constituer un échantillon national d’au moins 30 000 répondants afin de produire des estimations fiables pour chacune des strates. Un échantillon minimum a été réparti entre les strates. Les membres de l’échantillon qui restaient ont été répartis entre les strates proportionnellement au nombre d’apprentis qu’elles renfermaient. Pour plusieurs strates, on a effectué un recensement des apprentis. De plus, dans les provinces et les territoires de petite taille, on a effectué un recensement des apprentis d’une même province ou d’un même territoire.

Un échantillon aléatoire d’apprentis a été sélectionné pour chaque strate, en suivant cinq étapes. À la première étape, l’échantillon a été trié selon l’année d’obtention du statut de l’apprenti. La deuxième étape consistait à attribuer un nombre minimum de cas à chacune des strates, puis à déterminer les strates à tirage complet. À la troisième étape, les cas restants ont été répartis entre les strates proportionnellement au nombre d’apprentis qu’elles renfermaient. Au cours des deux dernières étapes, on a apporté des corrections pour tenir compte du dépistage des répondants et des taux de réponse; on a ajouté des données d’appoint dans les cas ne présentant aucune coordonnée utile sur les répondants.

Le tableau ci-dessous montre le nombre total de cas dans l’échantillon, répartis par province ou territoire et par statut d’apprenti, qui ont été transmis aux différents bureaux régionaux de Statistique Canada en vue de la réalisation de l’enquête. C’est à partir de cet échantillonnage que l’échantillon visé de 30 000 répondants a été constitué, de manière à obtenir une précision minimale pour tous les domaines d’intérêt (un coefficient de variation d’environ 16,5 % pour une proportion estimative de 12 %).

À mi-chemin de la collecte, les tailles d’échantillon ont été ajustées pour tenir compte des taux d’unités hors du champ de l’enquête enregistrés jusqu’alors et s’assurer ainsi d’obtenir le nombre voulu de répondants.

Taux de réponse

Les taux de réponse à l’enquête servent à mesurer l’efficacité de l’échantillon de population et du processus de collecte. Ces données sont de bons indicateurs de la qualité des estimations produites. Le tableau ci-dessous montre les taux de réponse à la collecte et à l’estimation de l’échantillon de l’ENA, à l’échelon national, provincial et territorial.

Estimation et pondération

Le principe sous-jacent à l’estimation d’un échantillon probabiliste comme celui de l’ENA est que chaque personne de l’échantillon « représente », outre elle-même, plusieurs autres personnes ne faisant pas partie de l’échantillon. Pour obtenir des estimations à partir de données d’enquêtes représentatives de la population cible, on attribue un poids à chaque personne ayant répondu aux questions de l’enquête. Ce poids, calculé à l’étape de la pondération pour chaque enregistrement, correspond au nombre de personnes dans la population cible qui sont représentées par le répondant. Le poids figure dans le fichier de microdonnées et doit être appliqué pour que les données tirées de l’enquête soient significatives.

Aux fins de la pondération, l’ENA peut être considérée comme comportant deux phases : la sélection de l’échantillon et les unités déclarantes. Le poids de la première phase est l’inverse de la probabilité qu’un apprenti soit sélectionné. On multiplie ensuite ce poids par le facteur de correction de la seconde phase. Aux fins de la correction de la seconde phase, on crée des groupes de réponse homogènes (GRH), en fonction des caractéristiques des répondants et des non-répondants. Le facteur de correction correspond simplement à l’inverse du taux de réponse pondéré de chaque GRH.

Des poids bootstrap ont été créés et ont servi à l’estimation de la variance.

Exactitude des données

Bien que l’on s’efforce d’appliquer des normes élevées tout au long du processus de collecte et de traitement des données, les estimations qui en résultent sont inévitablement sujettes à des erreurs. Il sera ici question de deux types d’erreurs : les erreurs non dues à l’échantillonnage et les erreurs d’échantillonnage.

Les erreurs non dues à l’échantillonnage peuvent être attribuables aux imperfections de la base de sondage et à la non-réponse. On a constaté qu’une proportion non négligeable des apprentis (11,7 %) faisant partie de l’échantillon était hors du champ de l’enquête (aucune activité d’apprentissage durant la période de référence en raison d’imperfections de la base de sondage). Ces derniers étaient hors du champ de l’enquête parce qu’ils ont déclaré n’avoir jamais été apprentis ou l’avoir été, mais en dehors des périodes de référence. Les taux de répondants hors du champ de l’enquête pour les provinces et les territoires allaient de 3 % à 19 %. Le taux a été de 3,2 % pour les finissants et de 20,0 % pour les décrocheurs.

Il existe une différence importante de couverture pour le Québec par rapport aux autres provinces et territoires en ce qui concerne le secteur automobile, puisque ce secteur n’est pas représenté dans la base de sondage de l’ENA. Ceci devrait être pris en considération lorsqu’on compare les estimations pour le Québec et les autres provinces.

Une autre source importante d’erreurs non dues à l’échantillonnage est l’effet de la non-réponse sur les résultats d’enquêtes. La portée de la non-réponse varie de partielle (réponse manquante à une seule question ou à quelques questions) à totale. On obtient une non-réponse totale dans les cas suivants : lorsque l’intervieweur ne parvient pas à communiquer avec le répondant; lorsqu’aucun autre membre du ménage ne peut fournir l’information demandée; lorsque le répondant refuse de participer à l’enquête. On établit le taux global de non-réponse en ajustant le poids pour les personnes qui ont répondu à l’enquête, de manière à tenir compte de celles qui n’y ont pas répondu.

Dans la plupart des cas, on observe une non-réponse partielle. Celle-ci se produit lorsque le répondant ne comprend pas ou interprète erronément une question, refuse de répondre à une question, ou déclare ne plus se rappeler l’information demandée. Dans les cas de non-réponse partielle, on a procédé à une imputation par enregistrement donneur pour certaines variables. Les variables imputées sont les variables connexes des salaires et traitements de la population active et des modules de l’emploi le plus récent.

La mesure de base de la taille potentielle des erreurs d’échantillonnage est l’erreur type des estimations calculées à partir des résultats d’enquête. Étant donné la grande variété d’estimations susceptibles d’être produites au cours d’une enquête, l’erreur type d’une estimation est normalement exprimée par rapport à l’estimation afférente. On obtient la mesure qui en résulte, que l’on appelle coefficient de variation (c.v.) d’une estimation, en divisant l’erreur type de l’estimation par l’estimation elle-même. Ce coefficient s’exprime en tant que pourcentage de l’estimation.

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