Statut

Cette norme a été approuvée comme norme générale le 15 septembre 2020.

L'édition 2019 de la CTPZI

La Classification type des pays et des zones d'intérêt (CTPZI) 2019 est basée sur la norme internationale des codes de pays ISO 3166-1:2013.^{Note de bas de page 1} Tous les changements faits jusqu'au 31 décembre 2019 sont compris dans la CTPZI 2019. La liste a aussi été modifiée pour être conforme à l'usage recommandé par le gouvernement canadien.

En plus de la liste des pays et des zones d'intérêt, une variante de la classification pour les statistiques sociales est incluse. La relation entre ces régions géographiques est illustrée dans la structure hiérarchique de la classification.

Format HTML

• Introduction
• CTPZI 2019 - Structure de la classification

Format CSV

• CTPZI 2019 - Structure de la classification (CSV, 9.23 Ko)

Format PDF

• CTPZI 2019 (PDF, 294 Ko) (n^o12-608-X au catalogue)

Concordances et documents sur les changements

• CTPZI 2018 - CTPZI 2019
• Différences entre la CTPZI 2019 et ISO 3166-1:2013
• Pays et zones d'intérêt actifs et historiques

Variantes de la CTPZI

• Pays et les zones d'intérêt pour les statistiques sociales – CTPZI 2019
  ( Version CSV - Pays et les zones d'intérêt pour les statistiques sociales – CTPZI 2019 (CSV, 15.95 Ko) )
  La variante de la classification pour les statistiques sociales comprend des regroupements (régions macro-géographiques et sous-régions géographiques) sur mesure des pays de la CTPZI pour la publication des statistiques sociales.
• Variante de la Classification type des pays et des zones d'intérêt 2019 pour les statistiques sur les voyages
  ( Version CSV - Variante de la CTPZI 2019 pour les statistiques sur les voyages (CSV, 15.95 Ko) )
  La variante de la classification pour les statistiques sur les voyages comprend des groupements (macro-régions et sous-régions géographiques) sur mesure des pays de la CTPZI pour la publication des statistiques sur les voyages. Cette variante a été mise au point aux fins de l'analyse de statistiques sur les voyages. Elle est mise à la disposition d'autres secteurs de programme de Statistique Canada si elle répond à leurs besoins, mais il n'y a aucune exigence quant à son utilisation en dehors du Centre canadien de la statistique du tourisme et du transport.

Statut

Cette norme a été approuvée comme norme générale le 9 avril 2019.

L'édition 2018 de la CTPZI

La Classification type des pays et des zones d'intérêt (CTPZI) 2018 est basée sur la norme internationale des codes de pays ISO 3166-1:2013 ^{Note de bas de page 1}. Tous les changements faits jusqu'au 31 décembre 2018 sont compris dans la CTPZI 2018. La liste a aussi été modifiée pour être conforme à l'usage recommandé par le gouvernement canadien.

En plus de la liste des pays et des zones d'intérêt, une variante de la classification pour les statistiques sociales est incluse. La relation entre ces régions géographiques est illustrée dans la structure hiérarchique de la classification.

Format HTML

• Introduction
• CTPZI 2018 - Structure de la classification

Format CSV

• CTPZI 2018 - Structure de la classification (CSV, 9.45 Ko)

Format PDF

• CTPZI 2018 (PDF, 317.85 Ko)

Concordances et documents sur les changements

• CTPZI 2017 - CTPZI 2018
• Différences entre la CTPZI 2018 et ISO 3166-1:2013
• Pays et zones d'intérêt actifs et historiques

Variante de la CTPZI

Pays et les zones d'intérêt pour les statistiques sociales – CTPZI 2018

La variante de la classification pour les statistiques sociales comprend des regroupements (régions macro-géographiques et sous-régions géographiques) sur mesure des pays de la CTPZI pour la publication des statistiques sociales.

Ces événements d'une demi-journée ont lieu dans différentes villes canadiennes, et portent sur l'utilisation des statistiques dans divers domaines. Ils sont une excellente occasion pour Statistique Canada de vous rencontrer, tisser des liens et collaborer avec vous, nos utilisateurs de données et autres intervenants, pour mieux comprendre l'évolution de vos besoins de données.

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Événements à venir

Événements précédents

L'Enquête sur les voyages des visiteurs (EVV) fournit un large éventail de statistiques sur le volume de voyageurs internationaux au Canada ainsi que des caractéristiques détaillées de leurs voyages. Depuis quelques années, les estimations des dépenses infra-provinciales des voyageurs étrangers au Canada ont suscité un intérêt croissant. Il est possible d'obtenir des estimations directes des dépenses des voyageurs étrangers à partir de l'EVV, mais ces estimations ne sont fiables que si la taille de l'échantillon est suffisamment grande. Par conséquent, une méthodologie d'estimation pour petits domaines (EPD) est maintenant utilisée pour améliorer la qualité des estimations, au moyen de données de traitement des paiements (de l'acquéreur) fournies par Destination Canada. Ce document décrit brièvement cette méthodologie.

1. Introduction

L'EVV a été lancée en janvier 2018 pour remplacer la composante des visiteurs des États-Unis et des pays d'outre-mer de l'Enquête sur les voyages internationaux. Elle fournit un large éventail de statistiques sur le volume de voyageurs internationaux au Canada ainsi des caractéristiques détaillées de leurs voyages, comme leurs dépenses et activités, les lieux visités et la durée de leur séjour. La population cible de l'EVV est constituée de l'ensemble des résidents des États-Unis et de pays d'outre-mer qui viennent au Canada. Les diplomates et leurs personnes à charge, les réfugiés, les immigrants reçus, les militaires, les membres d'équipage et les anciens résidents canadiens sont exclus du champ de l'enquête.

Depuis quelques années, la demande pour des estimations des dépenses des voyageurs étrangers au Canada, à de plus petits niveaux géographiques, s'accroît. Il est possible de tirer de l'EVV des estimations pondérées standards (ou des estimations directes), mais celles-ci ne peuvent être considérées comme fiables que dans la mesure où la taille de l'échantillon pour la région d'intérêt est suffisamment grande. Pour résoudre ce problème, on a recours à une méthodologie d'EPD pour améliorer la qualité des estimations infra-provinciales, au moyen de données de traitement des paiements fournies par Destination Canada.

Les méthodes d'EPD visent à produire des estimations fiables lorsque la taille de l'échantillon pour une région est petite. Dans cette application de la méthodologie, l'EPD dépend de deux quantités : l'estimation directe tirée des données de l'enquête et une prédiction fondée sur un modèle, parfois appelée estimation indirecte ou synthétique. Le modèle fait intervenir les données d'enquête du domaine d'intérêt géographique, ainsi que des données d'autres domaines (comme données d'entrée des paramètres du modèle) et des données auxiliaires. Les données auxiliaires doivent provenir d'une source indépendante de l'EVV et être accessibles au niveau géographique approprié. L'EPD permet d'utiliser les données de traitement des paiements qui comprennent une portion des paiements effectués par carte de crédit ou carte de débit par des visiteurs internationaux au Canada, comme données auxiliaires. Autrement dit, les données sur les paiements sont utilisées avec les estimations directes de l'EVV pour calculer les estimations pour petits domaines. Pour les régions les plus petites, les estimations directes ne sont pas fiables et les estimations pour petits domaines découlent principalement de prédictions du modèle. Cependant, pour les régions plus grandes, l'inverse est vrai et les estimations pour petits domaines tendent à être proches des estimations directes.

Il existe deux types de modèles d'EPD : les modèles au niveau du domaine (ou modèles agrégés), qui établissent des liens entre les moyennes de petit domaine et des variables auxiliaires propres au domaine, et les modèles au niveau de l'unité, qui établissent des liens entre les valeurs unitaires de la variable étudiée et des variables auxiliaires propres à l'unité. L'EVV utilise un modèle au niveau du domaine, car l'information auxiliaire (c.-à-d. les données de paiement) est agrégée.

La section 2 décrit les exigences pour produire des estimations infra-provinciales des dépenses des voyageurs au Canada. À la section 3, des diagnostics utilisés pour la validation du modèle et l'évaluation des EPD sont brièvement décrits.

2. Modèle au niveau du domaine

Les estimations pour petits domaines ont été obtenues en utilisant le module d'EPD du logiciel généralisé^{Note de bas de page 1} version 2.02 (Estevao et coll., 2017a, 2017b). Pour chaque domaine i, trois intrants doivent être fournis au logiciel G-EST afin d'obtenir les estimations pour petits domaines :

i) Des estimations directes ${\hat{\theta }}_i$, qui sont calculées au moyen des poids de sondage
${\hat{\theta }}_i=\sum _{k\in s_i}{w}_k{y}_k$
où $y_k$ représente les dépenses par unité k dans le domaine i, et $w_k$ représente les poids d'échantillonnage appliqués à l'unité k dans l'échantillon de l'EVV

ii) Des estimations de la variance lissée, qui sont obtenues en appliquant une approche de lissage par morceaux aux estimations de la variance calculées au moyen de poids bootstrap moyens

iii) Un vecteur de variables auxiliaires $z_i$

Pour l'estimation des dépenses des voyageurs au Canada, les domaines d'intérêt sont définis comme suit : 11 pays / groupes de pays × 22 régions touristiques / régions touristiques regroupées.

Les 11 pays ou groupes de pays sont les suivants :

Les 84 régions touristiques sont regroupées en 22 domaines, comme le montre le tableau suivant.

Il convient de mentionner que, pour l'EVV, une modification du modèle de base au niveau du domaine a été utilisée, un modèle par morceaux au niveau du domaine. Le modèle par morceaux au niveau du domaine est utile lorsqu'un modèle linéaire unique ne permet pas d'obtenir une explication adéquate de la relation entre la variable d'intérêt et les covariables. La variable auxiliaire propre au domaine, c'est-à-dire les dépenses provenant des données de paiement, est répartie en intervalles, et un segment de droite distinct est ajusté à chaque intervalle.

3. Évaluation des estimations pour petits domaines

La précision des estimations pour petits domaines dépend de la fiabilité du modèle. Il est donc essentiel d'évaluer avec soin la validité du modèle avant de diffuser toute estimation. Il est par exemple important de vérifier qu'une relation linéaire existe effectivement entre les estimations directes provenant de l'EVV (${\hat{\theta }}_i$) et les données de paiement ($z_i$), au moins approximativement.

Pour l'EVV, les graphiques et les tests diagnostiques du logiciel G-EST sont utilisés pour évaluer le modèle, et les valeurs aberrantes sont relevées de manière itérative en examinant les résidus normalisés du modèle.

Un concept relativement utile pour évaluer les gains d'efficacité provenant de l'utilisation de l'estimation pour petits domaines ${\hat{\theta }}_i^{\mathrm{EPD}}$ plutôt que l'estimation directe est l'erreur quadratique moyenne (EQM).

L'EQM est inconnue, mais elle peut être estimée (voir Rao et Molina, 2015). On s'attend à une efficacité accrue par rapport à l'estimation directe lorsque l'estimation de l'EQM est inférieure à l'estimation de la variance lissée ou à l'estimation de la variance directe. En général, les estimations pour petits domaines de l'EVV sont significativement plus efficaces que les estimations directes, en particulier pour les domaines dont la taille d'échantillon est particulièrement réduite.

Références

Estevao, V., Y. You, M. Hidiroglou, J.-F. Beaumont (2017a). Estimations pour petits domaines – Modèle au niveau du domaine avec estimation EBLUP – Description des paramètres de fonction et guide de l'utilisateur. Document de Statistique Canada.

Estevao, V., Y. You, M. Hidiroglou, J.-F. Beaumont et S. Rubin-Bleuer. (2017b). Estimations pour petits domaines – Modèle au niveau du domaine avec estimation EBLUP – Spécifications méthodologiques. Document de Statistique Canada.

Hidiroglou, M. A., Beaumont, J. F., and Yung, W. (2019). Élaboration d'un système d'estimation sur petits domaines à Statistique Canada. Techniques d'enquête, 45(1), 101-126.

Rao, J.N.K., and Molina, I. (2015). Small Area Estimation. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.

Statistique Canada. (2017). Estimations pour petits domaines de l'Enquête mensuelle sur la population active. Document accompagnant les estimations pour petits domaines. Document de Statistique Canada.

L'Enquête sur les voyages des visiteurs (EVV) fournit un large éventail de statistiques sur le volume de voyageurs internationaux au Canada ainsi que des caractéristiques détaillées de leurs voyages. Depuis quelques années, les estimations des dépenses infra-provinciales des voyageurs étrangers au Canada ont suscité un intérêt croissant. Il est possible d'obtenir des estimations directes des dépenses des voyageurs étrangers à partir de l'EVV, mais ces estimations ne sont fiables que si la taille de l'échantillon est suffisamment grande. Par conséquent, une méthodologie d'estimation pour petits domaines (EPD) est maintenant utilisée pour améliorer la qualité des estimations, au moyen de données de traitement des paiements (de l'acquéreur) fournies par Destination Canada. Ce document décrit brièvement cette méthodologie.

1. Introduction

L'EVV a été lancée en janvier 2018 pour remplacer la composante des visiteurs des États-Unis et des pays d'outre-mer de l'Enquête sur les voyages internationaux. Elle fournit un large éventail de statistiques sur le volume de voyageurs internationaux au Canada ainsi des caractéristiques détaillées de leurs voyages, comme leurs dépenses et activités, les lieux visités et la durée de leur séjour. La population cible de l'EVV est constituée de l'ensemble des résidents des États-Unis et de pays d'outre-mer qui viennent au Canada. Les diplomates et leurs personnes à charge, les réfugiés, les immigrants reçus, les militaires, les membres d'équipage et les anciens résidents canadiens sont exclus du champ de l'enquête.

Depuis quelques années, la demande pour des estimations des dépenses des voyageurs étrangers au Canada, à de plus petits niveaux géographiques, s'accroît. Il est possible de tirer de l'EVV des estimations pondérées standards (ou des estimations directes), mais celles-ci ne peuvent être considérées comme fiables que dans la mesure où la taille de l'échantillon pour la région d'intérêt est suffisamment grande. Pour résoudre ce problème, on a recours à une méthodologie d'EPD pour améliorer la qualité des estimations infra-provinciales, au moyen de données de traitement des paiements fournies par Destination Canada.

Les méthodes d'EPD visent à produire des estimations fiables lorsque la taille de l'échantillon pour une région est petite. Dans cette application de la méthodologie, l'EPD dépend de deux quantités : l'estimation directe tirée des données de l'enquête et une prédiction fondée sur un modèle, parfois appelée estimation indirecte ou synthétique. Le modèle fait intervenir les données d'enquête du domaine d'intérêt géographique, ainsi que des données d'autres domaines (comme données d'entrée des paramètres du modèle) et des données auxiliaires. Les données auxiliaires doivent provenir d'une source indépendante de l'EVV et être accessibles au niveau géographique approprié. L'EPD permet d'utiliser les données de traitement des paiements qui comprennent une portion des paiements effectués par carte de crédit ou carte de débit par des visiteurs internationaux au Canada, comme données auxiliaires. Autrement dit, les données sur les paiements sont utilisées avec les estimations directes de l'EVV pour calculer les estimations pour petits domaines. Pour les régions les plus petites, les estimations directes ne sont pas fiables et les estimations pour petits domaines découlent principalement de prédictions du modèle. Cependant, pour les régions plus grandes, l'inverse est vrai et les estimations pour petits domaines tendent à être proches des estimations directes.

Il existe deux types de modèles d'EPD : les modèles au niveau du domaine (ou modèles agrégés), qui établissent des liens entre les moyennes de petit domaine et des variables auxiliaires propres au domaine, et les modèles au niveau de l'unité, qui établissent des liens entre les valeurs unitaires de la variable étudiée et des variables auxiliaires propres à l'unité. L'EVV utilise un modèle au niveau du domaine, car l'information auxiliaire (c.-à-d. les données de paiement) est agrégée.

La section 2 décrit les exigences pour produire des estimations infra-provinciales des dépenses des voyageurs au Canada. À la section 3, des diagnostics utilisés pour la validation du modèle et l'évaluation des EPD sont brièvement décrits.

2. Modèle au niveau du domaine

Les estimations pour petits domaines ont été obtenues en utilisant le module d'EPD du logiciel généralisé^{Note de bas de page 1} version 2.02 (Estevao et coll., 2017a, 2017b). Pour chaque domaine i, trois intrants doivent être fournis au logiciel G-EST afin d'obtenir les estimations pour petits domaines :

i) Des estimations directes ${\hat{\theta }}_i$, qui sont calculées au moyen des poids de sondage
${\hat{\theta }}_i=\sum _{k\in s_i}{w}_k{y}_k$
où $y_k$ représente les dépenses par unité k dans le domaine i, et $w_k$ représente les poids d'échantillonnage appliqués à l'unité k dans l'échantillon de l'EVV

ii) Des estimations de la variance lissée, qui sont obtenues en appliquant une approche de lissage par morceaux aux estimations de la variance calculées au moyen de poids bootstrap moyens

iii) Un vecteur de variables auxiliaires $z_i$

Pour l'estimation des dépenses des voyageurs au Canada, les domaines d'intérêt sont définis comme suit : 11 pays / groupes de pays × 22 régions touristiques / régions touristiques regroupées.

Les 11 pays ou groupes de pays sont les suivants :

Les 84 régions touristiques sont regroupées en 22 domaines, comme le montre le tableau suivant.

Il convient de mentionner que, pour l'EVV, une modification du modèle de base au niveau du domaine a été utilisée, un modèle par morceaux au niveau du domaine. Le modèle par morceaux au niveau du domaine est utile lorsqu'un modèle linéaire unique ne permet pas d'obtenir une explication adéquate de la relation entre la variable d'intérêt et les covariables. La variable auxiliaire propre au domaine, c'est-à-dire les dépenses provenant des données de paiement, est répartie en intervalles, et un segment de droite distinct est ajusté à chaque intervalle.

3. Évaluation des estimations pour petits domaines

La précision des estimations pour petits domaines dépend de la fiabilité du modèle. Il est donc essentiel d'évaluer avec soin la validité du modèle avant de diffuser toute estimation. Il est par exemple important de vérifier qu'une relation linéaire existe effectivement entre les estimations directes provenant de l'EVV (${\hat{\theta }}_i$) et les données de paiement ($z_i$), au moins approximativement.

Pour l'EVV, les graphiques et les tests diagnostiques du logiciel G-EST sont utilisés pour évaluer le modèle, et les valeurs aberrantes sont relevées de manière itérative en examinant les résidus normalisés du modèle.

Un concept relativement utile pour évaluer les gains d'efficacité provenant de l'utilisation de l'estimation pour petits domaines ${\hat{\theta }}_i^{\mathrm{EPD}}$ plutôt que l'estimation directe est l'erreur quadratique moyenne (EQM).

L'EQM est inconnue, mais elle peut être estimée (voir Rao et Molina, 2015). On s'attend à une efficacité accrue par rapport à l'estimation directe lorsque l'estimation de l'EQM est inférieure à l'estimation de la variance lissée ou à l'estimation de la variance directe. En général, les estimations pour petits domaines de l'EVV sont significativement plus efficaces que les estimations directes, en particulier pour les domaines dont la taille d'échantillon est particulièrement réduite.

Références

Estevao, V., Y. You, M. Hidiroglou, J.-F. Beaumont (2017a). Estimations pour petits domaines – Modèle au niveau du domaine avec estimation EBLUP – Description des paramètres de fonction et guide de l'utilisateur. Document de Statistique Canada.

Estevao, V., Y. You, M. Hidiroglou, J.-F. Beaumont et S. Rubin-Bleuer. (2017b). Estimations pour petits domaines – Modèle au niveau du domaine avec estimation EBLUP – Spécifications méthodologiques. Document de Statistique Canada.

Rao, J.N.K., and Molina, I. (2015). Small Area Estimation. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.

Statistique Canada. (2017). Estimations pour petits domaines de l'Enquête mensuelle sur la population active. Document accompagnant les estimations pour petits domaines. Document de Statistique Canada.

L'Enquête sur les voyages des visiteurs (EVV) fournit un large éventail de statistiques sur le volume de voyageurs internationaux au Canada ainsi que des caractéristiques détaillées de leurs voyages. Depuis quelques années, les estimations des dépenses infra-provinciales des voyageurs étrangers au Canada ont suscité un intérêt croissant. Il est possible d'obtenir des estimations directes des dépenses des voyageurs étrangers à partir de l'EVV, mais ces estimations ne sont fiables que si la taille de l'échantillon est suffisamment grande. Par conséquent, une méthodologie d'estimation pour petits domaines (EPD) est maintenant utilisée pour améliorer la qualité des estimations, au moyen de données de traitement des paiements (de l'acquéreur) fournies par Destination Canada. Ce document décrit brièvement cette méthodologie.

1. Introduction

L'EVV a été lancée en janvier 2018 pour remplacer la composante des visiteurs des États-Unis et des pays d'outre-mer de l'Enquête sur les voyages internationaux. Elle fournit un large éventail de statistiques sur le volume de voyageurs internationaux au Canada ainsi des caractéristiques détaillées de leurs voyages, comme leurs dépenses et activités, les lieux visités et la durée de leur séjour. La population cible de l'EVV est constituée de l'ensemble des résidents des États-Unis et de pays d'outre-mer qui viennent au Canada. Les diplomates et leurs personnes à charge, les réfugiés, les immigrants reçus, les militaires, les membres d'équipage et les anciens résidents canadiens sont exclus du champ de l'enquête.

Depuis quelques années, la demande pour des estimations des dépenses des voyageurs étrangers au Canada, à de plus petits niveaux géographiques, s'accroît. Il est possible de tirer de l'EVV des estimations pondérées standards (ou des estimations directes), mais celles-ci ne peuvent être considérées comme fiables que dans la mesure où la taille de l'échantillon pour la région d'intérêt est suffisamment grande. Pour résoudre ce problème, on a recours à une méthodologie d'EPD pour améliorer la qualité des estimations infra-provinciales, au moyen de données de traitement des paiements fournies par Destination Canada.

Les méthodes d'EPD visent à produire des estimations fiables lorsque la taille de l'échantillon pour une région est petite. Dans cette application de la méthodologie, l'EPD dépend de deux quantités : l'estimation directe tirée des données de l'enquête et une prédiction fondée sur un modèle, parfois appelée estimation indirecte ou synthétique. Le modèle fait intervenir les données d'enquête du domaine d'intérêt géographique, ainsi que des données d'autres domaines (comme données d'entrée des paramètres du modèle) et des données auxiliaires. Les données auxiliaires doivent provenir d'une source indépendante de l'EVV et être accessibles au niveau géographique approprié. L'EPD permet d'utiliser les données de traitement des paiements qui comprennent une portion des paiements effectués par carte de crédit ou carte de débit par des visiteurs internationaux au Canada, comme données auxiliaires. Autrement dit, les données sur les paiements sont utilisées avec les estimations directes de l'EVV pour calculer les estimations pour petits domaines. Pour les régions les plus petites, les estimations directes ne sont pas fiables et les estimations pour petits domaines découlent principalement de prédictions du modèle. Cependant, pour les régions plus grandes, l'inverse est vrai (estimations directes plus fiables) et les estimations pour petits domaines tendent à être proches des estimations directes.

Il existe deux types de modèles d'EPD : les modèles au niveau du domaine (ou modèles agrégés), qui établissent des liens entre les moyennes de petit domaine et des variables auxiliaires propres au domaine, et les modèles au niveau de l'unité, qui établissent des liens entre les valeurs unitaires de la variable étudiée et des variables auxiliaires propres à l'unité. L'EVV utilise un modèle au niveau du domaine, car l'information auxiliaire (c.-à-d. les données de paiement) est agrégée.

La section 2 décrit les exigences pour produire des estimations infra-provinciales des dépenses des voyageurs au Canada. À la section 3, des diagnostics utilisés pour la validation du modèle et l'évaluation des EPD sont brièvement décrits.

2. Modèle au niveau du domaine

Les estimations pour petits domaines ont été obtenues en utilisant le module d'EPD du logiciel généralisé G-EST ^{Note de bas de page 1} version 2.02 (Estevao et coll., 2017a, 2017b). Pour chaque domaine, trois intrants doivent être fournis au logiciel G-EST afin d'obtenir les estimations pour petits domaines :

Des estimations directes ${\hat{\theta }}_i$, qui sont calculées au moyen des poids de sondage
${\hat{\theta }}_i=\sum _{k\in s_i}{w}_k{y}_k$
où $y_k$ représente les dépenses par unité k dans le domaine i, et $w_k$ représente les poids d'échantillonnage appliqués à l'unité k dans l'échantillon de l'EVV

Des estimations de la variance lissée, qui sont obtenues en appliquant une approche de lissage par morceaux aux estimations de la variance calculées au moyen de poids bootstrap moyens

Un vecteur de variables auxiliaires $z_i$

Pour l'estimation des dépenses des voyageurs au Canada, les domaines d'intérêt sont définis comme suit : 11 pays / groupes de pays × 22 régions touristiques / régions touristiques regroupées (M=242).

Les 11 pays ou groupes de pays sont les suivants :

Les 84 régions touristiques sont regroupées en 22 domaines, comme le montre le tableau suivant.

Il convient de mentionner que, pour l'EVV, une modification du modèle de base au niveau du domaine a été utilisée, un modèle par morceaux au niveau du domaine. Le modèle par morceaux au niveau du domaine est utile lorsqu'un modèle linéaire unique ne permet pas d'obtenir une explication adéquate de la relation entre la variable d'intérêt et les covariables. La variable auxiliaire propre au domaine, c'est-à-dire les dépenses provenant des données de paiement, est répartie en intervalles, et un segment de droite distinct est ajusté à chaque intervalle.

3. Évaluation des estimations pour petits domaines

La précision des estimations pour petits domaines dépend de la fiabilité du modèle. Il est donc essentiel d'évaluer avec soin la validité du modèle avant de diffuser toute estimation. Il est par exemple important de vérifier qu'une relation linéaire existe effectivement entre les estimations directes provenant de l'EVV (${\hat{\theta }}_i$) et les données de paiement ($z_i$), au moins approximativement.

Pour l'EVV, les graphiques et les tests diagnostiques du logiciel G-EST sont utilisés pour évaluer le modèle, et les valeurs aberrantes sont relevées de manière itérative en examinant les résidus normalisés du modèle.

Un concept relativement utile pour évaluer les gains d'efficacité provenant de l'utilisation de l'estimation pour petits domaines ${\hat{\theta }}_i^{\mathrm{EPD}}$ plutôt que l'estimation directe est l'erreur quadratique moyenne (EQM).

L'EQM est inconnue, mais elle peut être estimée (voir Rao et Molina, 2015). On s'attend à une efficacité accrue par rapport à l'estimation directe lorsque l'estimation de l'EQM est inférieure à l'estimation de la variance lissée ou à l'estimation de la variance directe. En général, les estimations pour petits domaines de l'EVV sont significativement plus efficaces que les estimations directes, en particulier pour les domaines dont la taille d'échantillon est particulièrement réduite.

Références

Estevao, V., Y. You, M. Hidiroglou, J.-F. Beaumont (2017a). Estimations pour petits domaines – Modèle au niveau du domaine avec estimation EBLUP – Description des paramètres de fonction et guide de l'utilisateur. Document de Statistique Canada.

Estevao, V., Y. You, M. Hidiroglou, J.-F. Beaumont et S. Rubin-Bleuer. (2017b). Estimations pour petits domaines – Modèle au niveau du domaine avec estimation EBLUP – Spécifications méthodologiques. Document de Statistique Canada.

Rao, J.N.K., and Molina, I. (2015). Small Area Estimation. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.

Statistique Canada. (2017). Estimations pour petits domaines de l'Enquête mensuelle sur la population active. Document accompagnant les estimations pour petits domaines. Document de Statistique Canada.

Date de diffusion : le 8 août 2023 (Avis précédent)

Introduction

Le Conseil de recherches en sciences humaines (CRSH) du Canada, le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie (CRSNG) du Canada, la Fondation canadienne pour l'innovation (FCI), les Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC) et Statistique Canada collaborent à l'élaboration de la Classification canadienne de la recherche et du développement (CCRD) 2019. Cette classification type sera utilisée par les organismes subventionnaires de la recherche du gouvernement fédéral et permettra au Canada d’être en harmonie avec les classifications types de la recherche et du développement à l’échelle internationale.

Objectif de la consultation

Pour que la CCRD reflète bien l'écosystème de la recherche canadienne et pour que les domaines de recherche soient représentés ou classés de façon adéquate, les Canadiens, en particulier les personnes qui œuvrent dans le milieu de la recherche, sont invités à faire connaître leur rétroaction sur la classification proposée. Ces personnes ont également l'occasion d'indiquer si leur domaine de recherche est bien classé ou est représenté adéquatement.

Date de clôture

La période de consultation s'étend du 11 février 2019 au 22 mars 2019.

Comment participer durant la consultation?

Cette consultation est maintenant terminée.

Il n’est maintenant plus possible de participer à la consultation sur la Classification canadienne de la recherche et du développement en remplissant le questionnaire en ligne.

Les organismes subventionnaires fédéraux et Statistique Canada prendront en compte la rétroaction reçue par l’entremise de la présente consultation pour établir la version définitive de la Classification canadienne de la recherche et du développement, qui sera publiée plus tard en 2019.

Un rapport résumant les constatations issues de cette consultation sera publié sur le site Web de Statistique Canada d’ici l’automne 2019.

Remerciement

Nous remercions tous les répondants de l’intérêt qu’ils portent à la  CCRD et de leur participation à la présente consultation.