But

Familiariser les participants avec les méthodes d'échantillonnage statistique et leur mise en œuvre.

Avantages pour les participants

Les participants profiteront d'une revue en profondeur de la théorie de l'échantillonnage statistique.

Population cible

Ce cours s'adresse aux employés qui doivent développer et mettre en œuvre des plans de sondage complexes dans l'exercice de leurs fonctions et qui souhaitent acquérir une connaissance avancée de la théorie de l'échantillonnage.

Sommaire du cours

• Statistique Classique vs. Inférence en populations finies
• Plans de sondage; probabilités d'inclusion
• L'estimateur de Horvitz-Thompson et ses propriétés
• Simulation Monte Carlo
• Stratification, répartition de l'échantillon, construction des strates, introduction to GSAM
• Échantillonnage proportionnel à la taille, plans de sondage à grande entropie
• Échantillonnage équilibré, l'algorithme du Cube
• Estimation de paramètres complexes; linéarisation de Taylor
• Estimateur par le ratio, estimateur post-stratifié, estimateur par ratissage, estimateur par la différence, estimateur par la régression généralisée
• Échantillonnage à plusieurs degrés
• Échantillonnage à deux phases
• Inférence basée sur le modèle

Préalable

Connaissance avancée de la statistique mathématique et connaissance de base de la théorie de l'échantillonnage.

Modalité pédagogique : Cours en classe virtuelle

Durée : 21 jours (2 heures par séance durant 10 semaines)

Contact :
Pour toute question ou pour vous inscrire, communiquez avec nous à statcan.msmdsstatstraining-msmsdformationstats.statcan@statcan.gc.ca

But

Familiariser les participants avec le Sondage indirect et la Méthode généralisée du partage des poids; appliquer ces méthodes au sondage de populations difficiles à joindre.

Avantages pour les participants

Les participants profiteront d'une description en profondeur du Sondage indirect, ainsi que la méthode de pondération reliée, soit la Méthode généralisée du partage des poids. Le contenu est d'actualité : on cherche de plus en plus à produire des statistiques pour des populations pour lesquelles il n'existe pas de base de sondage et où le développement d'une telle base de sondage serait prohibitif.

L'accent sera mis sur le Sondage indirect qui s'avère une généralisation des méthodes de sondage les plus connues pour le sondage de populations difficiles à joindre : le sondage par réseaux (Network Sampling), le sondage en grappes adaptatif (Adaptive Cluster Sampling) et le sondage « boule de neige » (Snowball Sampling).

On s'attardera sur l'étude de problématiques réelles à résoudre afin de faciliter l'assimilation des notions fondamentales. Ainsi, à l'aide de discussions entre participants, avec l'instructeur comme modérateur (et stimulateur!), les notions de base deviendront limpides pour répondre aux besoins réels en sondage. Pour les notions les plus complexes, l'enseignement sera magistral avec recours aux enquêtes courantes.

Population cible

Ce cours s'adresse aux employés qui doivent développer et mettre en œuvre des plans de sondage pour enquêter auprès de populations difficiles à joindre, tant dans le secteur social que dans le secteur économique.

Sommaire du cours

Le Sondage indirect, La Méthode généralisée du partage des poids (MGPP), Propriétés de la MGPP, Autres généralisations de la MGPP, La méthode du partage équitable, L'apport de Ernst (1989), Le sondage par réseaux, Le sondage en grappes adaptatif, Le sondage « boule de neige »

Préalable

Connaissance avancée de la statistique mathématique et connaissance de base de la théorie de l'échantillonnage.

Durée

1 journée

Autres cours reliés

STC0413 Théorie de l'échantillonnage statistique

But

Donner un aperçu du couplage des enregistrements, en insistant plus particulièrement sur le couplage probabiliste.

Avantages pour les participants

Les participants exploreront les couplages d'un et de deux fichiers, comprenant la planification, le prétraitement, les règles de comparaison pondérées, le développement itératif des appariements, la mise en concordance selon la logique d'affaires, et le traitement par lots. Le contexte d'appariement à Statistique Canada sera aussi décrit. Les participants feront un court projet en G-Coup entre les leçons théoriques.

Population cible

Professionnel impliqué ou prochainement impliqué dans les activités de couplage des enregistrements.

Sommaire du cours

• Survol du couplage d'enregistrements
• Définitions et concepts reliés au couplage d'enregistrements
• Étapes et théorie du couplage probabiliste (avec tutoriel pratique)
• Défis actuels dans la recherche du couplage des enregistrements
• Processus et politiques reliés au couplage d'enregistrements à Statistique Canada

Préalable

Une compréhension solide des fonctions et de la probabilité sera un atout.

Modalité pédagogique : Cours en classe virtuelle

Durée : 8 jours (2 heures par séance)

Contact :
Pour toute question ou pour vous inscrire, communiquez avec nous à statcan.msmdsstatstraining-msmsdformationstats.statcan@statcan.gc.ca

But

Initier les participants aux concepts d'inférence statistique de base et de niveau intermédiaire.

Avantages pour les participants

À la fin du cours, les participants auront une meilleure compréhension de la théorie et des concepts statistiques sous-jacents aux techniques d’analyse courantes. Ceci leur permettra d’être plus familiers avec les résultats de logiciels d’analyse statistique. Ils pourront aussi mieux évaluer le type de travail analytique à entreprendre.

Population cible

Employés ayant des connaissances de base en mathématiques et en statistique qui doivent comprendre les principes fondamentaux de l’inférence statistique et/ou résoudre des problèmes d'analyse et d'exploration de données.

Sommaire du cours

• Distributions de probabilité usuelles
• Distributions d'échantillonnage
• Estimation ponctuelle
• Estimation par intervalles de confiance
• Tests d'hypothèses
• Régression linéaire simple
• Tableaux croisés et tests du khi-deux
• Analyse d’outputs SAS (problèmes reliés au cours)
• Aperçu de l’application des méthodes statistiques précédentes à des données d'enquêtes

Préalables

Connaissances de base en mathématiques et en statistique.

Durée : 4 jours

But

La majeure partie des données diffusées par les instituts de statistique consistent en des séries chronologiques qui quantifient l'évolution des variables socio-économiques dans le temps. Dans l'économie contemporaine, les données chronologiques facilitent les décisions des administrations publiques, des entreprises et des intervenants socio-économiques. Selon les variations enregistrées par les séries chronologiques, les gouvernements déploient des politiques en vue de juguler le chômage, l'inflation, etc.; les sociétés accélèrent ou freinent leur production de biens et de services; les syndicats surveillent de près le marché du travail afin d'obtenir de meilleurs taux salariaux. Les consommateurs eux-mêmes recourent plus ou moins systématiquement aux séries chronologiques pour savoir si le moment est propice à l'achat d'une maison ou d'une automobile, à la recherche d'un emploi, etc. Une bonne compréhension des séries chronologiques permet donc à chacun de prendre de meilleures décisions et accroît ainsi la prospérité générale.

Avantages pour les participants

Au terme du cours, les participants reconnaîtront, comprendront et interpréteront les composantes des séries chronologiques: la tendance-cycle, la saisonnalité, l'effet de jours ouvrables, l'effet de Pâques et l'irrégulier. Ils se familiariseront avec différents types de valeurs aberrantes et avec la représentation graphique des données.

Population cible

Le cours s'adresse à une large audience de professionnels et de semi-professionnels composée de spécialistes en sciences sociales, de statisticiens, d'auteurs et de rédacteurs de publications. Même s'il est relativement peu technique, il procure néanmoins des notions essentielles à la compréhension des séries chronologiques.

Sommaire du cours

Le cours examine en détail les composantes des séries chronologiques :

• la tendance, qui reflète l'évolution à long terme de la variable d'intérêt;
• le cycle économique, qui reflète la conjoncture économique, p. ex. prospérité, récession;
• la saisonnalité, attribuable à des facteurs climatiques et institutionnels, qui revient de façon prévisible d'année en d'année;
• les variations dues aux jours ouvrables, résultant de l'importance relative différente des jours de la semaine; et d'autres fluctuations dues au calendrier variable des jours fériés (p. ex. Pâques).

Le cours insiste aussi sur le sens et les limitations des comparaisons entre mois homologues d'une année à l'autre et des comparaisons mois-à-mois, en présence de saisonnalité et d'autres composantes de séries chronologiques. Le cours ne porte pas sur l'estimation, mais sur les concepts, la signification et l'interprétation des composantes. L'estimation fait l'objet d'un cours plus technique et spécialisé sur la désaisonnalisation.

Autres cours reliés

Le cours est un préalable souhaitable à d'autres cours dont le cours STC0434 Désaisonnalisation selon la méthode X-12-ARIMA.

Modalité pédagogique : Cours en classe virtuelle

Durée : 3 demi-journées

Contact :
Pour toute question ou pour vous inscrire, communiquez avec nous à statcan.timeseriessupportsoutienenserieschronologiques.statcan@statcan.gc.ca.

But

Ce cours porte sur la méthode de désaisonnalisation X-12-ARIMA permettant d'estimer les composantes des séries chronologiques telles que la tendance-cycle, la composante saisonnière, la composante des fêtes mobiles, la composante des jours ouvrables et la composante irrégulière. Le but du cours est de:

• comprendre les composantes des séries chronologiques;
• comprendre les méthodes statistiques utilisées dans X-12-ARIMA pour estimer ces composantes;
• être capable d'utiliser le logiciel X-12-ARIMA;
• comprendre et utiliser les fichiers de sortie que le logiciel produit;
• apprendre à utiliser l'interface accompagnant le logiciel X-12-ARIMA;
• apprendre à utiliser le progiciel X-12-GRAPH pour produire des graphiques spécialisés reliés aux composantes des séries chronologiques.

Avantages pour les participants

Au terme de ce cours, les participants sauront choisir les options les plus appropriées de la méthode X-12-ARIMA, appliquer cette dernière et évaluer les résultats obtenus. Le cours est axé à la fois sur la pratique, les techniques et la théorie.

Population cible

Ce cours est destiné aux employés qui produisent et analysent les séries désaisonnalisées, et aux employés qui s'intéressent à la désaisonnalisation.

Sommaire du cours

Le cours examine :

• les composantes des séries chronologiques (sommairement);
• les outils statistiques utilisés dans la méthode tels que les moyennes mobiles et le traitement des valeurs extrêmes;
• le choix du modèle de décompositio;
• les prévisions ARIMA dans le cadre de la méthode X-12-ARIMA;
• l'estimation des effets du calendrier tels que les effets de Pâques et des jours ouvrables ainsi que le traitement des valeurs aberrantes par des régressions ARIMA;
• les désaisonnalisations directes et indirecte;
• les tests utilisés pour évaluer la qualité de la désaisonnalisatio;
• la stratégie globale et les critères utilisés pour faire la désaisonnalisatio;
• et comment faire tout ce qui est mentionné ci-dessus à l'aide du logiciel X-12-ARIMA.

Préalables

Il s'agit d'un cours spécialisé exigeant des connaissances de base en statistique. Un cours relié au sujet est le cours STC0433 sur la modélisation et la prévision ARIMA des séries chronologiques. Ce cours n'est pas un préalable obligatoire, mais est un atout pour les participants l'ayant déjà suivi.

Durée : 2 jours

But

Familiariser les participants avec les méthodes d'étalonnage et les logiciels qui y sont utilisés. L'étalonnage est utilisé pour contrer les difficultés liées à la combinaison de séries de données de haute fréquence (par exemple, des données mensuelles ou trimestrielles) avec des données plus rares (par exemple, des données annuelles) pour une variable particulière en une série chronologique cohérente. Les méthodes d'étalonnage peuvent aussi être utilisées pour résoudre des problèmes d'interpolation, de raccordement et d'intégration associés aux séries chronologiques.

Avantages pour les participants

À la fin de ce cours, les participants comprendront certaines des méthodes d'étalonnage utilisées à Statistique Canada. Ils auront acquis les connaissances techniques pour résoudre des problèmes d'étalonnage en SAS et en R, ainsi que pour analyser les résultats. Le cours comprend des volets techniques et théoriques.

Population cible

Ce cours s'adresse aux employés qui s'intéressent ou qui participent à la production et à l'analyse de séries étalonnées ou au processus d'étalonnage en soi.

Sommaire du cours

Le cours couvre:

• Introduction et questions liées à l'étalonnage.
• Les méthodes d'étalonnage disponibles en SAS et en R: le prorata; la méthode Denton; la méthode proportionnelle de Denton, une version numérique du modèle fondé sur la régression et des variantes qui calculent directement les facteurs de correction de l'étalonnage.
• Les questions d'actualité en lien avec des prévisions implicites et/ou explicites et des taux de croissance annuelle.
• L'étalonnage des variables de stock et l'interpolation.
• Utilisation de méthodes d'étalonnage pour résoudre des problèmes d'intégration ou de raccordement.

La connaissance de SAS ou de R est un atout, mais n'est pas obligatoire.

Autres cours reliés

Il s'agit d'un cours spécialisé exigeant des connaissances de base en statistique. Le cours STC0437 Théorie et application de la réconciliation est aussi disponible.

Modalité pédagogique : Cours en classe virtuelle

Durée : 3 demi-journées

Contact :
Pour toute question ou pour vous inscrire, communiquez avec nous à statcan.timeseriessupportsoutienenserieschronologiques.statcan@statcan.gc.ca.

But

Offrir un aperçu opérationnel du contrôle de la qualité.

Avantages pour les participants

Le contenu de ce cours est extrait du cours « Méthodes statistiques pour le contrôle de la qualité » STC#0446 dans lequel la plupart des aspects théoriques ont été enlevés.

Le cours présentera les méthodes pratiques du contrôle de la qualité disponibles dans les opérations d'enquêtes dans un cadre plus large d’assurance et de gestion de la qualité. Les méthodes statistiques et non-statistiques pour le contrôle et l’assurance de la qualité seront couvertes. Celles-ci incluent, entre autres, la planification, l'échantillonnage d’acceptation, le contrôle d’acceptation, le contrôle du processus, ainsi que divers outils de qualité pour générer des améliorations à la qualité. Le cours comportera des applications pratiques des concepts à l'aide d'étude de cas et d'ateliers en groupe à chaque jour.

Population cible

Employés professionnels ou du domaine technique qui désirent un aperçu opérationnel des méthodes et des concepts du contrôle de la qualité disponibles pour les opérations d'enquêtes, sans l'emphase sur les fondements théoriques.

Les employés désireux d’avoir une introduction plus théorique au contrôle de la qualité devraient suivre le cours « Méthodes statistiques pour le contrôle de la qualité » STC#0446.

Sommaire du cours

• Planification de la qualité
• Principes du contrôle de la qualité
• Techniques pour l’échantillonnage d’acceptation
• Contrôle du processus
• Administration du contrôle de la qualité
• Méthodes et outils d’amélioration de la qualité.

Durée : 2 jours

But

Offrir un aperçu des concepts du contrôle statistique de la qualité (CSQ).

Avantages pour les participants

Le cours présentera les méthodes du contrôle de la qualité dans un cadre plus large d’assurance et de gestion de la qualité. Le cours définira les divers aspects de la qualité et abordera les questions de planification de la qualité à l’intérieur du contexte des processus et des opérations d’enquêtes. Les méthodes statistiques pour le contrôle de la qualité seront couvertes : échantillonnage d’acceptation, contrôle statistique du processus et stratégie de contrôle d’acceptation de Schilling pour l’application efficace du CSQ. L’utilisation et l’implantation de divers outils de qualité (tels l’analyse de Pareto, les diagrammes de cause et effet, les organigrammes, etc.) pour générer des améliorations à la qualité seront aussi couvertes. Le cours comportera des applications pratiques des concepts à l'aide d'étude de cas et d'ateliers en groupe à chaque jour.

Population cible

Employés professionnels désireux d’avoir un aperçu des concepts du contrôle statistique de la qualité (CSQ).

Des formules théoriques et des concepts statistiques seront présentés dans ce cours de nature mathématique. Les employés désireux d’avoir une introduction plus pratique au contrôle de la qualité devraient suivre le cours « Méthodes de contrôle de la qualité pour les opérations d’enquêtes » STC#0445.

Sommaire du cours

• Planification de la qualité
• Principes du contrôle statistique de la qualité
• Techniques pour l’échantillonnage d’acceptation
• Contrôle statistique du processus
• Administration du contrôle statistique de la qualité
• Méthodes et outils d’amélioration de la qualité

Préalable

Connaissance de base en statistique.

Durée : 3 jours (comprenant des ateliers de groupe à chaque jour)

But

Le cours donne une compréhension détaillée des éléments de la BD/MSPS et de la façon d’utiliser ses principales caractéristiques comme le contrôle des scénarios, ainsi que la création de nouvelles variables et de tableaux personnalisés. Le cours comporte des études de cas et les participants ont l’occasion d’en faire l’expérience pratique.

Avantages pour les participants

Les participants pourront utiliser la BD/MSPS.

Population cible

Personnes qui utiliseront directement la BD/MSPS et les personnes qui travailleront à l’analyse et à l’interprétation des résultats du BD/MSPS.

Sommaire du cours

• Éléments de microsimulation
• Structure et éléments du BD/MSPS
• Concept clé : Vieillissement statique de la base de données
• Concept clé : Unité d’analyse
• Concept clé : Cadre comptable
• Paramètres du MSPS
• Exploitation du MSPS
• Sélection et échantillonnage
• Tables personnalisées avec le générateur de tableaux croisés
• Variables et bases de données BDSPS
• Algorithmes du MSPS
• Fonctions du MSPS
• Création de nouvelles variables
• Exemples de simulations et études de cas

Durée

2 jours