Boîte à outils de l’expérience Web | Projet à source ouverte collaboratif dirigé par le Gouvernement du Canada

Recueillir des données : éléments à prendre en considération avant de recueillir des données

Numéro de catalogue : 892000062020005

Date de diffusion : le 23 septembre 2020 Mise à jour : le 25 november 2021

À la fin de cette vidéo, vous devriez comprendre comment déterminer les données dont vous avez besoin, où trouver les données, comment recueillir les données (qu'elles proviennent de sources existantes ou d'une enquête à mener) et comment assurer la sécurité des données.

Prenez note que le fait de recueillir des données dans le cadre d'une enquête est habituellement appelé la collecte des données.

Étape du parcours des données: Définir, trouver, recueillir
Compétence des données: Collecte des données
Audience: Essentiel
Conditions préalables suggérées: s.o.
Durée: 7:39
Coût: Gratuit

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Recueillir des données : éléments à prendre en considération avant de recueillir des données - Transcription

(Le symbol de Statistics Canada et le mot-symbol du Canada est présent avec le titre suivant: "Recueillir des données : éléments à prendre en considération avant de recueillir des données")

Recueillir des données: Éléments à prendre en considération avant de recueillir des données

La collecte de données consiste d’abord à déterminer les données dont vous avez besoin, puis à savoir où les trouver, comment les obtenir et comment assurer leur sécurité. Cette vidéo vous présente les éléments dont vous devriez tenir

compte au moment de recueillir des données.

À la fin de cette vidéo, vous devriez comprendre comment déterminer les données dont vous avez besoin, où trouver les données, comment recueillir les données — qu’elles proviennent de sources existantes ou d’une enquête à mener —, et comment assurer la sécurité des données. Prenez note que le fait de recueillir des données dans le cadre d’une enquête est habituellement appelé la collecte de données. Ce diagramme est une représentation visuelle du cheminement des données, de la collecte des données à l’exploration, au nettoyage, à la description et à la compréhension des données, à l’analyse des données, et enfin à la communication avec les autres de l’histoire que racontent les données.

Le fait d’examiner la façon de recueillir des données fait partie de l’étape de la recherche, de la collecte et de la protection des données au cours du cheminement des données. Certaines données sont recueillies à des fins statistiques ou de recherche. Dans d’autres cas, les données sont recueillies à des fins réglementaires, ou pour fournir un service personnalisé aux Canadiens et Canadiennes. Quel que soit le but de la collecte des données, les aspects à prendre en considération sont semblables.

La première chose à prendre en considération avant de recueillir des données, c’est de bien articuler les questions auxquelles vous essayez de répondre. À propos de qui voulez-vous tirer des conclusions? S’agit il de toute la population canadienne ou de toutes les entreprises d’un certain secteur de l’économie? Il s’agit de la population cible. Ensuite, quelle est l’unité individuelle que vous voulez examiner? S’agit il d’une personne, d’une famille, d’un ménage ou d’une entreprise? C’est ce que l’on appelle l’unité d’observation. Quelle est la période que vous voulez examiner? Voulez-vous examiner une seule période? Ou voulez-vous avoir des données pour plusieurs périodes?

Ensuite, de quel niveau de qualité avez-vous besoin dans les données? Lorsqu’on examine différentes sources, il faut tenir compte de la façon dont es données ont été créées et de la raison pour laquelle elles l’ont été. Cela va-t-il appuyer le niveau d’analyse que vous voulez faire? Quelles sont les caractéristiques ou les attributs qui vous intéressent? Sont-ils tous disponibles dans une seule source de données? Ou allez-vous devoir utiliser deux ou plusieurs sources de données différentes? Il est important de savoir dès le départ ce que vous cherchez, puis d’évaluer toutes les sources de données potentielles en fonction de ces critères lorsque vous décidez lesquelles utiliser.

Les sources ouvertes sont le premier endroit où chercher des données. Le gouvernement du Canada met à la disposition de tous les Canadiens et toutes les Canadiennes des données en abondance dans le portail de données ouvertes. Statistique Canada a des fichiers de microdonnées à grande diffusion, des produits de données agrégées et de nombreux produits de de données gratuits à télécharger. Les sources en ligne sont également une option.

D’autres sources de données sont également disponibles, mais avec certaines restrictions quant aux personnes qui peuvent les utiliser, ou moyennant un coût. Statistique Canada offre aux chercheurs l’accès aux données par l’entremise des centres de données de recherche. Statistique Canada offre également un accès à distance aux données sous certaines conditions. Sous certaines conditions, les fournisseurs de services comme les compagnies d’internet et d’électricité offrent des produits de données, parfois contre rémunération. Si aucune donnée existante ne répond à vos besoins, vous pouvez faire une enquête pour recueillir de nouvelles données en dernier recours. Nous voulons insister sur le fait que la réalisation d’une enquête devrait être un dernier recours. C’est de loin l’option la plus coûteuse et la plus complexe pour recueillir des données. Pour en savoir plus sur la façon de mener une enquête, veuillez consulter le cours « Les enquêtes de A à Z », code 10H0085 sur le site Web de Statistique Canada.

La première étape de la collecte des données consiste à préparer un plan. Le plan doit préciser là où les sources de données qui seront utilisées, et toutes les étapes à suivre pour obtenir les données. Par exemple, quelles sont les étapes si un protocole doit être suivi? Est-il nécessaire de négocier avec le propriétaire des données? Estimer le temps qu’il faudra pour obtenir les données et le coût en ce qui concerne les frais, s’il y a lieu, et les coûts d’entreposage. Tenez compte des compétences requises pour recueillir les données. Le plan pourrait comprendre une analyse de rentabilisation pour expliquer une demande de financement. Les données peuvent être structurées, c’est-à-dire qu’elles sont déjà dans une base de données quelconque ou dans un format ou les variables sont séparées. Ou elles peuvent être non structurées, comme des données de capteurs ou des données d’un moissonnage du Web, qui nécessiteront une certaine manipulation pour être converties en un format utilisable. Pour en savoir plus sur les données, consultez la vidéo sur les types de données.

Peu importe d’où vient les données, la qualité des données doit être surveillée tout au long du processus de collecte, pour s’assurer que les anomalies sont repérées. Une fois les données recueillies, les prochaines étapes consistent à les nettoyer, à les explorer et à les décrire. Pour en savoir plus sur ces étapes, consultez les vidéos pour l’étape « nettoyer, explorer et décrire » du cheminement des données.

Lorsque vous recueillez des données, vous devez tenir compte des éléments suivants : es renseignements personnels, en recueillant seulement les renseignements nécessaires pour atteindre votre objectif; la sécurité, en protégeant les données contre l’accès et l’utilisation non autorisés; la confidentialité, en ne divulguant pas de renseignements qui pourraient identifier directement ou indirectement des sources d’information; la transparence de vos processus, consultez les politiques et les lignes directrices de votre organisme pour vous assurer que vous respectez les exigences en matière de protection des renseignements personnels et de sécurité.

Au Canada, il existe des compétences municipales, provinciales, territoriales et fédérales qui régissent les exigences en matière de protection des renseignements personnels et de sécurité. Consultez-les, ainsi que les politiques et lignes directrices de votre organisme en matière de protection des renseignements personnels et de sécurité dans le cadre de votre exercice de collecte des données.

La collecte des données consiste d’abord à formuler les questions auxquelles vous essayez de répondre. Ensuite, vous devez chercher les sources de données ouvertes existantes. Si vous ne pouvez pas trouver ce dont vous avez besoin, essayez les sources existantes qui ont certaines restrictions.

En dernier recours, faites une enquête pour recueillir de nouvelles données. Établissez un plan pour toutes les étapes de la collecte des données, assurez-vous de protéger les renseignements personnels et d’assurer la sécurité des données.

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

Types de données : comprendre et explorer les données

Numéro de catalogue : 892000062020004

Date de diffusion : le 23 septembre 2020 Mise à jour : le 25 november 2021

Dans cette vidéo, vous acquerrez des connaissances sur les données et les renseignements statistiques et explorerez les différents types de données. Après avoir regardé cette vidéo, vous serez en mesure de reconnaître des données catégoriques et quantitatives, des données nominales et ordinales, ainsi que des données discrètes et continues.

Étape du parcours des données: Explorer, nettoyer, décrire
Compétence des données: Collecte des données
Audience: Essentiel
Conditions préalables suggérées: s.o.
Durée: 13:14
Coût: Gratuit

Voir la vidéo

Types de données : comprendre et explorer les données - Transcription

(Le symbole et le mots-symbole de Statistique Canada apparaissent sur l'écran : "Types de données : comprendre et explorer les données")

Types de données: comprendre et explorer les données

Il est important de définir les différents types de données et de les comprendre afin de choisir la méthode appropriée pour analyser les données et présenter les résultats.

Objectif d'apprentissage

Dans cette vidéo, vous acquerrez des connaissances sur les données et les renseignements statistiques et explorer les différents types de données. Après avoir terminé cette vidéo, vous serez en mesure de reconnaître des données catégoriques et quantitatives des données nominales et ordinales ainsi que des données discrètes et continues. Cette vidéo s'adresse aux personnes apprenantes qui veulent acquérir une compréhension de base des concepts et des types de données.

Étapes de cheminement des données

(Text à l'écran: Étapes du cheminemnt des données est appuyé par une base d'intendance, de métadonnées, de normes et de qualité)

(Diagramme du Cheminement des données: Étape 1 - définir, trouver, recueillir; Étape 2 - explorer, nettoyer, décrire; Étape 3 - analyser, modéliser; Étape 4 - Raconter l'histoire. Le cheminement des données est supporté par une base d'intendance, de métadonnées, de normes et qualité.)

Ce diagramme est une représentation visuelle du cheminement des données, de la collecte des données au nettoyage, à l'exploration, à la description et à la compréhension des données, à l'analyse des données et enfin à la communication avec les autres de l'histoire que racontent les données.

Étape 2: Explorer, nettoyer et décrire

(Diagramme du Cheminement des données avec un attention sur l'Étape 2 - explorer, nettoyer, décrire.)

L'exploration des différents types de données fait partie de l'étape, de l'exploration, du nettoyage et de la description du cheminement des données. La compréhension des divers types de données aidera à l'étape de l'analyse et de la modélisation.

Différence entre les données et les renseignements statistiques: Données

Les données sont les matières brutes à partir desquels l'information est obtenu.

Il peut s'agir par exemple, de chiffre, de texte, d'observation ou d'enregistrement. Les données peuvent être structurées, ce qui signifie qu'elles sont organisées en catégories où concepts prédéfinis comme des listes, de tableaux, des ensembles de données, des bases de données ou des chiffriers. Les données peuvent aussi être non structurées, ce qui signifie qu'elles ne sont pas organisées. Les données non structurées doivent être partitionnées où analysées pour devenir structurées avant que d'autres travaux puissent être effectués à leur sujet. Un paragraphe de texte est un exemple de données non structurées, car les idées principales doivent être extraites ou les phrases doivent être analysées en segments plus petits pour utiliser le texte comme données. Les images satellitaires sont un autre exemple de données non structurées. Les images doivent être interprétées et codées avec des renseignements comme le type de culture ou le type de bâtiment.

Différence entre les données et les renseignements statistiques: renseignements statistiques

Lorsque nous appliquons des méthodes statistiques aux données, nous produisons des renseignements statistiques, comme des moyennes, des totaux des ratios, des centiles, des distributions de fréquences et les estimations de paramètres. Les données ont un sens et une valeur, mais ceux-ci sont difficiles à déterminer. Les méthodes statistiques sont une façon de résumer les données pour que le sens devienne clair.

Transformer les données en renseignements statistiques

Les méthodes statistiques sont appliquées aux données pour obtenir une signification o trouver des relations. Le produit final représente des renseignements statistiques qui sont interprétés et utilisés pour accroître les connaissances sur le sujet en question.

Types de données

(Une image d'un diagramme d'arbre des types de données où l'origine commence avec le terme "données". Ce dernier s'embranche en 2 types de données qui est "catégoriques" et "quantitatives". Le type catégoriques s'embranche en 2 type de données catégoriques qui sont "nominales" et "ordinales". Le types quantitatives s'embranche en 2 types de données quantitatives qui sont "discètres" et "continues".)

Les données peuvent être divisées en 2 grandes catégories. Catégoriques et quantitatives. Les données catégories peuvent être subdivisées en données nominales et ordinales. Les données quantitatives peuvent être discrète ou continue et sont aussi appelées données numériques. Ces concepts sont examinés plus en détail dans les prochaines diapositives.

Données catégoriques

Les données catégories représentent des caractéristiques telles que le genre, les langues parlées, les types de maladie ou la taille des vêtements. Par exemple, les langues parlées par une personne peuvent être le français, l'anglais, l'allemand et l'espagnol. Les catégories sont appelées classe ou classifications. Toutes les valeurs possibles pour une caractéristique devraient être regroupées dans une seule catégorie.

Données catégoriques: nominales

Lorsque les catégories n'ont pas d'ordre inhérent, les données sont appelées données nominales. Les valeurs des données dans cette situation sont des étiquettes, des exemples de catégories sont les types de maladies ou les langues parlées. Les données nominales peuvent être analysées et résumées à l'aide de fréquence de proportion, de pourcentage, de tableaux croisés et du mode et elles peuvent être visualisées à l'aide de graphiques circulaires et à barres.

Données catégoriques: ordinales

Les valeurs ordinales représentent des données catégoriques qui peuvent être ordonnées. Les données ordinales sont très semblables aux données nominales. Mais comme le nom l'indique, l'ordre est important. Les catégories suivent un ordre logique, comme les tailles divisées ainsi, petit, moyen et grand. Comme pour les données nominales, les données ordinales peuvent être analysées, résumées et visualisées. Toutefois, les données ordinales peuvent aussi être décrites à l'aide de centiles, de médianes et de modes. Si les données ordinales sont numériques, des écarts interquartiles peuvent également être utilisées.

Par exemple, vous pourriez examiner l'écart interquartile des notes d'examens qui sont exprimés en pourcentage et organisé de la plus faible à la plus élevée. Mais il ne serait pas logique d'essayer de trouver l'écart interquartile des tailles de vêtements qui vont du très petit au très grand. Pour un exemple d'utilisation de l’écart interquartile, visionner la vidéo sur l'exploration des mesures de dispersion.

Données quantitatives

Les données quantitatives, aussi appelées données numériques, peuvent être discrète, ou continue. Lorsque les valeurs des données sont distinctes et séparées et qu'elles ne peuvent prendre que certaines valeurs, on les appellent des données discrètes. Les données discrètes ne peuvent être que comptées et non mesurées. Par exemple, le nombre de moutons sur une ferme.

Par contre, les données continues représentent des mesures et non des comptes. Les données continues peuvent prendre un nombre infini de valeurs, mais pour des raisons pratiques, elles sont mesurées à l'aide d'une échelle discrète. La distance est un exemple de données continues. Il s'agit de données continues, en ce sens qu'on pourrait continuer à ajouter ou à enlever de petites quantités et que la distance changerait. Toutefois, on utilise des centimètres ou des kilomètres pour mesurer la distance sur une échelle discrète.

Exemple: Quel age ont les membres d'une collectivité ?

Prenons un exemple portant sur différents types de données. Disons que nous voulons connaître l'âge des gens dans une collectivité pour pouvoir planifier des services et des activités appropriées pour eux. Dans notre exemple, nous avons les dates de naissance des gens d'une collectivité donnée.

Comme le temps peut être divisé d'un nombre infini de façon, par exemple, à chaque seconde ou chaque milliseconde, il s'agit d'une variable continue. Toutefois, pour des raisons pratiques, un hôpital consigne habituellement l'année le mois, le jour, l'heure et la minute de la naissance. À des fins administratives, nous ne faisons habituellement que déclarer l'année, le mois et le jour de naissance, ce qui signifie que nous utilisons une représentation discrète d'une variable continue.

Pour déterminer l'âge d'une personne à partir de sa date de naissance, nous calculons le temps entre la date actuelle et sa date de naissance. Pour plus de commodité, nous arrondissons son âge à l'année la plus proche, ce qui est également une valeur discrète.

Si notre collectivité était très petite, nous pourrions examiner tous les âges sur une liste et être en mesure de les interpréter. Toutefois, s'il y a beaucoup de gens, il serait très difficile de dresser une liste d'ages et de dire quoi que ce soit de significatif à leur sujet, surtout s'il n'était pas dans un ordre particulier.

Lorsqu'on convertit des données sur l'âge en renseignements statistiques, il est courant de regrouper les âge en catégories. Prenons l'exemple d'étendue de 10 ans. Maintenant, les données sont ordinales parce que les catégories d'âge sont classées selon un ordre particulier.

Exemple: Quel age ont les membres d'une collectivité ?

(Une image d'un tableau où la colonne à gauche et à droite représente les "catégories d'âges" et le "nombre de personnes", respectivement. Les résultats sont comme suit:

0 à 10 ans : 5
11 à 20 ans : 12
21 à 30 ans : 25
31 à 40 ans : 30
41 à 50 ans : 23
51 à 60 ans : 14
61 à 70 ans : 3
71 à 80 ans : 0
81 ans ou plus : 0)

Prenons le même exemple, maintenant que nous avons des catégories d'âge, nous voulons savoir combien de personnes se trouvent dans chaque catégorie. La méthode statistique que nous appliquons aux données ordinales produit une distribution de fréquence qui est illustrée dans le tableau de droite.

Il devient maintenant très clair que là, collectivité est relativement jeune. Ce tableau contient des renseignements statistiques qui peuvent être utilisés par les planificateurs et les organisateurs communautaires pour planifier des services et des activités adaptées à l'âge des membres de la collectivité. Il est beaucoup plus facile d'interpréter les renseignements statistiques dans ce tableau que d'interpréter une longue liste de dates de naissance.

Données quantitatives: Prudence avec le 0

Il y a une valeur très importante avec laquelle il faut être prudent dans les données quantitatives. La valeur de 0.

Parfois 0 signifie qu'il n'y a rien. Par exemple, 0 pommes signifie qu'il n'y a pas de pommes. Parfois, 0 signifie quelque chose. Par exemple, 0 degré Celsius signifie qu'il fait froid à l'extérieur et non pas qu'il n'y a pas de température. Dans certains cas, les valeurs négatives sont valides. Par exemple, si j'ai moins 5$, cela signifie que je dois 5$. Cependant, parfois, les valeurs négatives ne sont pas valides. Par exemple, il ne peut pas y avoir moins 5 moutons dans une ferme. Tenez compte de la signification de 0 lorsque vous travaillez avec des données quantitatives.

Données quantitatives: Statistique de base

Il existe de nombreuses statistiques de base qui peuvent être utilisés avec des données quantitatives. En fait, toutes les statistiques de base présentées sur cette diapositive peuvent être utilisées de façon significative avec des données quantitatives.

(Texte à l'écran: Les statistiques de base comprennent les comptes, les rangs, les moyennes, les totaux et les variances. Elle comprennent aussi: les proportions, fréquences et tableaux croisés; mode, médiane, rangs et centiles; moyennes, totaux et variances.)

Types de données

N'oubliez pas que les données peuvent être catégoriques ou quantitatives. Les données catégories peuvent être nominales étiquette seulement ou ordinales dans un ordre particulier. Les données quantitatives peuvent être discrètes, chose que nous comptons, ou continues, chose que nous mesurons.

La prochaine diapositive donne des exemples de différents types de données. Et vous devrez déterminer le type de données dont il s'agit: nominales, ordinales, discrètes ou continues.

Pratique guidée: Quel est le type de données ?

Faites une pause et prenez le temps nécessaire pour déterminer si chaque exemple comprend des données nominale, ordinale, discrète où continue. Continuer de faire jouer la vidéo pour voir les réponses.

(4 différentes images ou il faut résoudre qu'elle type de données chaque image correspond: 1) Noms des instruments d'un orchestre; 2) Température à l'extérieur en ce moment; 3) Nombre de livres prises pendant les fêtes; 4) Rang dans un ménage selon l'âge.)

Êtes-vous d'accord avec nos suggestions?

Les noms des instruments d'un orchestre sont des données nominales catégorique parce qu'ils peuvent être dans n'importe quel ordre, bien que les joueurs de violon dirais probablement qu'il devrait passer en premier.

La température est une donnée quantitative continue parce qu'elle peut être mesurée par petites augmentations. Nous utilisons les degrés Celsius pour des raisons de commodité.

Le numéro 3 est une question piège. Le poids est mesurée en livre ou en kilogrammes, ce qui est continue. Mais la question posée est le nombre de livres prises, ce qui est un compte. Il s'agit donc de données quantitatives discrètes.

Enfin, le rang d'une personne dans un ménage, selon l'âge, est une donnée ordinaire catégorique parce que le rang, selon l'âge, signifie que les membres du ménage sont classés du plus jeune au plus âgé.

Comment vous en êtes-vous tirer?

Résumé les principaux points

Les données peuvent prendre la forme de chiffres, de textes, d'observations ou d'enregistrement. Les méthodes statistiques sont appliquées aux données pour produire des renseignements statistiques. Les données peuvent être nominales dans des catégories ou ordinales dans des catégories, dans un ordre particulier. Les données numériques ou quantitatives peuvent être continues au quel cas nous devons prendre des mesures ou discrètes au quel cas nous devons faire un compte. Nous avons aussi appris à faire preuve de prudence avec la valeur de 0 qui peut signifier différentes choses selon la nature des données.

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

Qualité des données en six dimensions

Numéro de catalogue : 892000062020001

Date de diffusion : le 23 septembre 2020 Mise à jour : le 2 november 2021

Nous sommes exposés aux données tous les jours, par exemple, dans les bulletins de nouvelles, les bulletins météorologiques et la publicité, mais comment savons-nous si ces données sont de bonne qualité?

Dans cette vidéo, on vous présentera les fondements de la qualité des données, qui peuvent se résumer en six dimensions, ou six façons différentes de penser à la qualité. Vous apprendrez également comment chaque dimension peut être utilisée pour évaluer la qualité des données.

Vous en apprendrez davantage sur les concepts de qualité de base, la qualité des données exprimée en six dimensions et les interactions entre ces dimensions.

Cette vidéo s'adresse aux personnes apprenantes qui veulent acquérir une compréhension de base de la qualité des données. Aucune connaissance préalable n'est requise.

Étape du parcours des données: Fondation
Compétence des données: Évaluation de la qualité des données
Audience: Essentiel
Conditions préalables suggérées: s.o.
Durée: 9:59
Coût: Gratuit

Voir la vidéo

Qualité des données en six dimensions - Transcription

(Le symbol de Statistics Canada et le mot-symbol du Canada est présent avec le titre suivant: "Qualité des données en six dimensions")

Qualité des données en 6 dimensions: Évoluer les données et en assurer la qualité

Nous sommes exposés aux données tous les jours, par exemple dans les bulletins de nouvelles, les bulletins météorologiques et la publicité. Mais comment savons nous si ces données sont de bonne qualité? Dans cette vidéo, on vous présentera les aspect fondamentaux de la qualité des données qui peuvent se résumer en 6 dimensions ou en 6 façons distinctes de penser à la qualité. Vous apprendrez également comment chaque dimension peut être utilisé pour évaluer la qualité des données.

Objectifs d'apprentissage

À la fin de cette vidéo, vous en saurez davantage sur le concept de qualité de base, la qualité des données exprimées en 6 dimensions et les interactions entre celles-ci. Cette vidéo s'adresse aux personnes qui souhaitent acquérir une compréhension de base de la qualité des données. Aucune connaissance préalable n'est requise.

Étapes du cheminement des données

(Text à l'écran: Étapes du cheminemnt des données est appuyé par une base d'intendance, de métadonnées, de normes et de qualité)

Ce diagramme est une représentation visuelle du cheminement des données, de la collecte des données à l'exploration au nettoyage, à la description et à la compréhension des données, à l'analyse des données et enfin à la communication avec les autres de l'histoire que racontent les données. Vous remarquerez que la qualité des données n'est pas comprise dans une étape précise du processus. C'est plutôt un élément qui est important tout au long du cheminement des données.

Qualité

(Diagramme des six dimensions des données: Pertinence, Exactitude, Actualité, Intelligibilité, Cohérence, Accessibilité)

Les 6 dimensions de la qualité des données. La pertinence, l'exactitude, l'actualité l'intelligibilité, la cohérence, l'accessibilité. Chaque dimension sera examinée séparément dans les prochaines diapositives.

Pertinence

La pertinence des données ou des renseignements statistiques représentent la mesure dans laquelle ils répondent aux besoins des utilisateurs de données et des intervenants. Pour vérifier la pertinence d'un produit de données, vous devriez vous demander si cette information est importante? A Statistique Canada, il nous incombe de fournir aux canadiens et canadiennes des renseignements qui comptent. Autrement dit, les renseignements sont-ils utiles pour élaborer des politiques? Facilitent-ils la planification à long terme? Comblent-il une lacune statistique? Permettent-ils de promouvoir de nouvelles initiatives qui profiteraient à la population canadienne? Est-il à améliorer les services? Quelle question poseriez vous pour vérifier la pertinence de vos données?

Exactitude

Des données exactes reflètent fidèlement la réalité.

Demandez-vous si ce qui est mesuré correspond vraiment à la vérité.

Actualité

L'actualité désigne l'intervalle entre le moment où les données sont utiles et celui où elles sont disponibles. Par exemple, les administrations responsables des autobus scolaires ont besoin de prévisions météorologiques à jour très tôt le matin pour prendre de bonnes décisions quant à l'annulation des autobus scolaires. De même, les parents doivent être au courant des annulations d'autobus scolaire avant de se rendre au travail. L'actualité est étroitement liée à l'exactitude et à la pertinence.

Intelligibilité

Les renseignements que les gens ne peuvent pas comprendre, ou qui peuvent facilement mal interprété, n'ont aucune valeur et pourrait même induire en erreur. Pour éviter de tels malentendus, des renseignements ou des documents supplémentaires, appeler métadonnées, doivent toujours accompagner n'importe quel ensemble de données, car il permet aux utilisateurs de interpréter les données correctement.

Cohérence

La cohérence peut être divisée en deux concepts, la correspondance et la similarité. La correspondance signifie l'utilisation des mêmes concepts, définitions et méthodes au fil du temps. La similarité signifie l'utilisation dans différents programmes statistiques de concept de définitions et de méthodes identiques ou semblables. S'il y a une bonne correspondance et une bonne similarité, il est plus facile de comparer les résultats de différentes études. Ou d'en faire le suivi? En ce qui concerne la qualité des données, la cohérence et la capacité à établir des comparaisons entre les villes, les régions, les périodes, et cetera.

Accessibilité

La dernière dimension de la qualité est l'accessibilité, ce qui signifie que les gens connaissent l'existence des données et y ont accès. Lorsque vous vérifiez si les données sont accessibles, assurez vous qu'elles sont organisées. Un système ou un catalogue permet aux utilisateurs de trouver toutes les données disponibles. Disponible une fois que l'emplacement d'une source de données, a été déterminé, un moyen uniforme d'accéder à ses données doit également être fournies.

Imputable, un producteur de données est tenu d'aider les utilisateurs qui éprouvent des difficultés ou de l'insatisfaction à l'égard de tout aspect de l'accès aux données. Abordable, à quoi servent les données les plus fiables si, vous n'avez pas les moyens de les utiliser?

Application des dimensions de la qualité

Imaginez que vous êtes propriétaire d'une pizzeria et que vous envisagez d'agrandir votre entreprise en ouvrant un 2e commerce dans la région de Toronto. Quels genres de données pourraient vous aider à prendre votre décision et où pourriez-vous les trouver?

(Text à l'écran: Les types de question pour fonder un restaurant à Toronto. 1) Quels genres de données pourraient voud aider à prednre votre décision? Où pourriez-vous trouver ces renseignements à un coût relativement faible? Comment pourriez-vous vérifier l'exactitude, l'actualité, l'intelligibilité et la cohérence des données?

Pertinence des données

Pour ouvrir un 2e commerce à Toronto, il vous faudrait consulter des renseignements sociaux et économiques sur la ville, notamment ceux portant sur les profils de quartiers, le développement commercial et l'aide à la localisation. L'emploi et les habitudes de dépenses des ménages, les subventions, les incitatifs et les remises. Les festivals, les événements, les parcs et les plages, les plans de développement municipaux.

Accessibilité des données

Le fait de pouvoir accéder à des données fiables vous permettra de prendre une décision éclairée au sujet de l'ouverture d'un 2e commerce et d'évaluer sa croissance potentielle au fil du temps. Dans l'idéal, ces données sont bien organisées, elles sont facilement accessibles. Elles sont gratuites, ou peu coûteuses et elles proviennent de sources fiables, comme le site de données ouvertes du gouvernement fédéral. Le site du ministère des Finances de l'Ontario. Le portail de données ouvertes de la ville de Toronto. Qu'est-ce qui rend ces sites si accessible?

Il possède de nombreuses caractéristiques. Ils sont souvent ouverts défaut. Ils sont à base de menu. Ils ont des galeries d'applications. Ils ont des licences du gouvernement ouvert. Ils ont des répertoires de données ouvertes. Ils ont une interface de programmation d'applications. Ils offrent leurs contenus dans les deux langues officielles. Cette dernière caractéristique concerne seulement les sites fédéraux et provinciaux.

(Texte à l'écran: accès au site mentionner dernièrement sont: le site de données ouvertes du gouvernement fédéral: https://open.canada.ca/fr/; le site du ministère des Finances de l'Ontario: https://www.fin.gov.ca/; le portail de données ouvertes de la ville de Toronto (en anglais seulement): https://www.toronto.ca/

Exactitude des données

Grâce à des données exactes, vous serez en mesure de faire des calculs précis pour prévoir les coûts, les revenus et le succès possible d'un nouveau restaurant. Le succès de votre nouveau restaurant dépendra de l'exactitude de vos projections financières, qui auront été bien planifié et établi à partir d'études crédibles et de données de qualité.

Actualité des données

(Tableau de données titulé: Population historique et projetée de l'Ontario par division de recensement, certaines années - scénario de référence)

Les données ont tendance à avoir une plus grande valeur lorsqu'elles sont diffusées de façon cohérentes à un moment propice ou utile. La diffusion des données sur la population projetée selon la région donne aux restaurateurs une idée des endroits susceptibles d'afficher une croissance démographique.

Intelligibilité des données

Les sites de données ouvertes facilitent l'interprétation des données en les rendant intelligible de plusieurs façons. Ils mettent en place un format normalisé ou une interface conviviale. Ils offrent aux utilisateurs une façon cohérente d'accéder aux données, de les consulter et de les interpréter. Ils intègrent une variété de données dans un seul outil de visualisation afin de les rendre faciles à interpréter. Ils facilitent l'accès à la documentation et aux données supplémentaires pour fournir aux utilisateurs le contexte lié aux ensembles de données. Les notes, les renvois et les sources figurent à même les tableaux. Les sites utilisent des outils de visualisation des données comme des tableaux, des infographies ou des graphiques, ce qui facilitent l'interprétation des données.

Cohérence des données

(Image des faits saillants socio-économiques du recenssement 2016 au centre Scarborough (Quartier de Toronto numéro 21)

Les mesures comparatives des taux d'emploi et des niveaux de revenus et de scolarité sont d'importants indicateurs de la situation économique et du succès possible d'un nouveau restaurant. Le portail de données ouvertes de la ville de Toronto présente des affichages prédéfinis qui intègrent une analyse de cohérence. Chaque affichage permet aux utilisateurs de comparer les données d'un quartier avec celle de l'ensemble de la ville et des autres quartiers, et ce, au moyen d'un seul outil de visualisation.

Résumé des principaux points

Les données peuvent être un outil décisionnel très puissant. Cependant, lorsqu'elles sont mal utilisées, elles peuvent s'avérer trompeuses. En appliquant les 6 dimensions de la qualité, vous pourrez choisir une source de données de haute qualité qui répondra à vos besoins.

Il est possible d'atteindre un niveau de qualité acceptable en assurant un bon équilibre entre les 6 dimensions, à savoir la pertinence, l'exactitude, l'actualité, le intelligibilité, la cohérence et l'accessibilité.

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

Archivé - Plan ministériel 2023-2024

ISSN 2371-7726

Plan ministériel 2023-2024 (PDF, 1.5 Mo)

Table des matières

Archivé - Plan ministériel 2022-2023

Numéro 11-635-X au catalogue
ISSN 2371-7726

Plan ministériel 2022-2023 (PDF, 1.06 Mo)

Table des matières

État des résultats prospectif
31 mars 2024

État des résultats prospectif (non audité)
Pour l'exercice terminé le 31 mars
(en milliers de dollars)
Charges
	Résultats projetés de 2022-23	Résultats prévus de 2023-24
Renseignements statistiques	789 456	674 483
Services internes	119 229	82 453
Total des charges	908 685	756 936
Revenus
Services statistiques spéciaux	190 982	144 300
Revenus divers	35	35
Revenus gagnés pour le compte du gouvernement	-34 757	-24 335
Total des revenus	156 260	120 000
Coût de fonctionnement net avant le financement du gouvernement et les transferts	752 425	636 936

Les notes complémentaires font partie intégrante de l'état des résultats prospectif

Notes à l'état des résultats prospectif (non audité) pour l'exercice terminé le 31 mars

1. Méthodologie et hypothèses importantes

L'état des résultats prospectif a été établi en fonction des priorités du gouvernement et des plans de Statistique Canada (l'organisme) qui sont décrits dans le plan ministériel de 2023-2024.

Les renseignements présentés dans les résultats projetés de l'exercice 2022-2023 sont fondés sur les résultats réels en date du 31 octobre 2022 et sur les prévisions pour le reste de l'exercice. Des prévisions ont été réalisées pour les résultats prévus de l'exercice 2023-2024.

Les principales hypothèses qui sous-tendent les prévisions sont les suivantes :

Les activités de l'organisme resteront, pour l'essentiel, les mêmes que celles de l'exercice précédent.
Les charges et les revenus, y compris la détermination des montants de sources internes et externes au gouvernement, reposent sur les tendances historiques et les changements cycliques connus.

Ces hypothèses sont adoptées en date du 30 novembre 2022.

2. Variation et évolution des prévisions financières

Même si tous les efforts ont été déployés pour prévoir les résultats définitifs pour le reste de l'exercice 2022-2023 et pour 2023-2024, les résultats réels des deux exercices risquent de différer des prévisions financières présentées, et l'écart pourrait être important.

Lors de la préparation du présent état des résultats prospectif, l'organisme a établi des estimations et des hypothèses à l'égard d'événements futurs. Ces estimations et hypothèses pourraient différer des résultats financiers réels subséquents. Elles sont fondées sur l'expérience et d'autres facteurs, notamment les prévisions relativement aux événements futurs qui sont considérées comme raisonnables compte tenu des circonstances, et sont évaluées de façon continue.

Les facteurs qui pourraient donner lieu à des écarts importants entre l'état des résultats prospectif et l'états des résultats historiques incluent :

le moment et le montant des acquisitions et des aliénations d'immobilisations qui peuvent influer sur les gains ou les pertes et les charges d'amortissement;
la mise en œuvre de nouvelles conventions collectives;
la conjoncture économique, qui peut avoir une incidence à la fois sur le montant des revenus perçus et sur la possibilité de recouvrer les créances de prêts;
les modifications supplémentaires au budget de fonctionnement en raison de nouvelles initiatives ou de rajustements techniques mis en œuvre plus tard au cours de l'exercice.

Une fois que le plan ministériel est déposé au Parlement, l'organisme ne fera pas de mise à jour des prévisions, quelles que soient les modifications apportées aux ressources financières dans les budgets supplémentaires des dépenses. Les écarts seront expliqués dans le rapport ministériel sur les résultats.

3. Sommaire des principales conventions comptables

L'état des résultats prospectif a été préparé conformément aux conventions comptables du gouvernement du Canada en vigueur pour l'exercice 2022-2023 et s'appuie sur les normes comptables canadiennes pour le secteur public. La présentation et les résultats qui découlent de l'utilisation des conventions comptables énoncées ne donnent lieu à aucune différence notable par rapport aux normes comptables canadiennes pour le secteur public.

Les principales conventions comptables sont les suivantes :

(a) Charges

Les paiements de transfert sont passés en charges durant l'année où le transfert est autorisé et que le bénéficiaire répond aux critères d'admissibilité.

Les autres charges sont généralement comptabilisées lorsque les biens sont reçus ou les services sont rendus et comprennent les charges de fonctionnement liées au personnel, services professionnels et spéciaux, réparation et entretien, services publics, fournitures et approvisionnement, ainsi que l'amortissement des immobilisations corporelles. Les autres charges incluent des provisions qui tiennent compte des changements de la valeur des actifs et des passifs, y compris les provisions pour créances douteuses, les avances et la désuétude des stocks. De plus, les charges incluent l'utilisation des stocks et des charges payées d'avance, ainsi que d'autres.

(b) Revenus

Les revenus provenant des services statistiques spéciaux sont comptabilisés à titre de revenus reportés dès leur réception. Ces montants sont considérés comme des revenus dans l'exercice durant lequel les services sont exécutés et les dépenses connexes sont engagées.

Les revenus reportés se composent des montants reçus à l'avance pour la livraison de biens et la prestation de services qui seront reconnus à titre de revenus dans un exercice ultérieur où ils seront gagnés.

Les revenus divers sont constatés dans l'exercice où s'est produit l'évènement qui a donné lieu aux revenus.

Les revenus qui ne sont pas disponibles à être dépensés à nouveau ne peuvent servir à acquitter les passifs de l'organisme. Bien que l'on s'attende à ce que le statistien en chef maintienne le contrôle comptable, il n'a pas l'autorité sur la disposition des revenus non disponibles à être dépensés à nouveau. Par conséquent, les revenus non disponibles à être dépensés à nouveau sont considérés comme étant gagnés pour le compte du gouvernement du Canada et sont donc présentés en réduction du montant brut des revenus de l'organisme.

4. Autorisations parlementaires

L'organisme est financé par le gouvernement du Canada au moyen d'autorisations parlementaires. La formule de comptabilisation des autorisations consenties à l'organisme ne correspond pas à celle des rapports financiers établis selon les principes comptables généralement reconnus, étant donné que les autorisations sont principalement fondées sur les besoins de trésorerie. Les postes comptabilisés dans l'état des résultats prospectif d'un exercice donné peuvent être financés au moyen d'autorisations parlementaires approuvées au cours de l'exercice précédent, de l'exercice en cours ou d'exercices futurs. Par conséquent, le coût de fonctionnement net de l'organisme pour l'exercice diffère suivant qu'il est calculé selon les principes du financement public ou selon la méthode de comptabilité d'exercice. Les différences sont rapprochées dans les tableaux suivants :

(a) Rapprochement du coût de fonctionnement net et des autorisations demandées (en milliers de dollars)

Rapprochement du coût de fonctionnement net et des autorisations demandées (en milliers de dollars)
Rajustements pour les postes ayant une incidence sur le coût de fonctionnement net, mais aucune incidence sur les autorisations :
	Résultats projetés de 2022-23	Résultats prévus de 2023-24
Coût de fonctionnement net avant le financement du gouvernement et les transferts	752 425	636 936
Amortissement des immobilisations corporelles	-26 252	-31 222
Services fournis gratuitement par d'autres ministères du gouvernement fédéral	-99 256	-88 477
Diminution (augmentation) des indemnités de vacances et congés compensatoires	1 221	-4 188
Augmentation des avantages sociaux futurs	-668	-1 999
Remboursement des charges des exercices antérieurs	641	568
Consommation des charges payées d'avance	-10 841	-9 737
Dépense pour mauvaises créances	-2	0
Augmentation des salaires courus à recevoir	622	0
Total des postes ayant une incidence sur le coût de fonctionnement net, mais aucune incidence sur les autorisations	-134 535	-135 055
Rajustement pour les postes qui n'ont pas d'incidence sur le coût de fonctionnement net, mais qui ont une incidence sur les autorisations :
Acquisition d'immobilisations corporelles	30 050	29 940
Acquisition des charges payées d'avance	10 768	10 982
Paiement en vertu du règlement en matière d'équité salariale	30	0
Total des postes qui n'ont pas d'incidence sur le coût de fonctionnement net, mais qui ont une incidence sur les autorisations	40 848	40 922
Autorisations demandées prévues pour être utilisées	658 738	542 803

(b) Autorisations demandées (en milliers de dollars)

Autorisations demandées (en milliers de dollars)
Autorisations demandées
	Résultats projetés de 2022-23	Résultats prévus de 2023-24
Crédit 1 - Dépenses de fonctionnement	577 734	466 843
Montants des postes législatifs	93 745	75 960
Autorisations demandées totales	671 479	542 803
Moins : Autorisations inutilisées estimées et autres ajustements	-12 741	0
Autorisations demandées prévues pour être utilisées	658 738	542 803

État des résultats prospectif
31 mars 2023

État des résultats prospectif (non audité)
Pour l'exercice terminé le 31 mars
(en milliers de dollars)
Charges
	Résultats projetés de 2021-2022	Résultats prévus de 2022-2023
Renseignements statistiques	1 030 272	741 729
Services internes	115 588	88 890
Total des charges	1 145 860	830 619
Revenus
Services statistiques spéciaux	150 597	144 300
Revenus divers	43	43
Revenus gagnés pour le compte du gouvernement du Canada	-22 099	-24 343
Total des revenus	128 541	120 000
Coût de fonctionnement net avant le financement du gouvernement et les transferts	1 017 319	710 619

Les notes complémentaires font partie intégrante de l'état des résultats prospectif

Notes à l'état des résultats prospectif (non audité) Pour l'exercice terminé le 31 mars

1. Méthodologie et hypothèses importantes

L'état des résultats prospectif a été établi en fonction des priorités du gouvernement et des plans de Statistique Canada (l'organisme) qui sont décrits dans le plan ministériel de 2022-2023.

Les renseignements présentés dans les résultats projetés de l'exercice 2021-2022 sont fondés sur les résultats réels en date du 31 octobre 2021 et sur les prévisions pour le reste de l'exercice. Des prévisions ont été réalisées pour les résultats prévus de l'exercice 2022-2023.

Les principales hypothèses qui sous-tendent les prévisions sont les suivantes :

Les activités de l'organisme resteront, pour l'essentiel, les mêmes que celles de l'exercice précédent.
Les charges et les revenus, y compris la détermination des montants de sources internes et externes au gouvernement, reposent sur les tendances historiques et les changements cycliques connus.

Ces hypothèses sont adoptées en date du 30 novembre 2021.

2. Variation et évolution des prévisions financières

Même si tous les efforts ont été déployés pour prévoir les résultats définitifs pour le reste de l'exercice 2021-2022 et pour 2022-2023, les résultats réels des deux exercices risquent de différer des prévisions financières présentées, et l'écart pourrait être important.

Les facteurs qui pourraient donner lieu à des écarts importants entre l'état des résultats prospectif et les états résultats historiques incluent :

le moment et le montant des acquisitions et des aliénations d'immobilisations qui peuvent influer sur les gains ou les pertes et les charges d'amortissement;
la mise en œuvre de nouvelles conventions collectives;
la conjoncture économique, qui peut avoir une incidence à la fois sur le montant des revenus perçus et sur la possibilité de recouvrer les créances de prêts;
les modifications supplémentaires au budget de fonctionnement en raison de nouvelles initiatives ou de rajustements techniques mis en œuvre plus tard au cours de l'exercice.

3. Sommaire des principales conventions comptables

L'état des résultats prospectif a été préparé conformément aux conventions comptables du gouvernement du Canada en vigueur pour l'exercice 2021-2022 et s'appuie sur les normes comptables canadiennes pour le secteur public. La présentation et les résultats qui découlent de l'utilisation des conventions comptables énoncées ne donnent lieu à aucune différence notable par rapport aux normes comptables canadiennes pour le secteur public.

Les principales conventions comptables sont les suivantes :

(a) Charges

Les paiements de transfert sont passés en charges durant l'année où le transfert est autorisé et que le bénéficiaire répond aux critères d'admissibilité.

(b) Revenus

Les revenus divers sont constatés dans l'exercice où s'est produit l'évènement qui a donné lieu aux revenus.

4. Autorisations parlementaires

(a) Rapprochement du coût de fonctionnement net et des autorisations demandées (en milliers de dollars)

Rapprochement du coût de fonctionnement net et des autorisations demandées (en milliers de dollars)
Rajustements pour les postes ayant une incidence sur le coût de fonctionnement net, mais aucune incidence sur les autorisations :
	Résultats projetés de 2021-2022	Résultats prévus de 2022-2023
Coût de fonctionnement net avant le financement du gouvernement et les transferts	1 017 319	710 619
Amortissement des immobilisations corporelles	-26 725	-21 735
Perte nette sur l'aliénation d'immobilisations corporelles	-21	0
Services fournis gratuitement par d'autres ministères du gouvernement fédéral	-117 762	-95 862
Augmentation des indemnités de vacances et congés compensatoires	-9 577	-738
Augmentation des avantages sociaux futurs	-1 735	-2 115
Remboursement des charges des exercices antérieurs	751	751
Consommation des charges payées d'avance	-12 942	-9 059
Dépense pour mauvaises créances	-2	0
Augmentation des salaires courus à recevoir	194	0
Total des postes ayant une incidence sur le coût de fonctionnement net, mais aucune incidence sur les autorisations	-167 819	-128 758
Rajustement pour les postes qui n'ont pas d'incidence sur le coût de fonctionnement net, mais qui ont une incidence sur les autorisations :
Acquisition d'immobilisations corporelles	31 774	30 698
Acquisition des charges payées d'avance	10 069	10 233
Paiement en vertu du règlement en matière d'équité salariale	104	104
Total des postes qui n'ont pas d'incidence sur le coût de fonctionnement net, mais qui ont une incidence sur les autorisations	41 947	41 035
Autorisations demandées prévues pour être utilisées	891 447	622 896

(b) Autorisations demandées (en milliers de dollars)

Autorisations demandées (en milliers de dollars)
Autorisations demandées
	Résultats projetés de 2021-2022	Résultats prévus de 2022-2023
Crédit 1 - Dépenses de fonctionnement	854 928	541 072
Montants des postes législatifs	91 963	81 824
Autorisations demandées totales	946 891	622 896
Moins : Autorisations inutilisées estimées et autres ajustements	-55 444	0
Autorisations demandées prévues pour être utilisées	891 447	622 896

Raison d'être, mandat et rôle : composition et responsabilités

Raison d'être

Des données et des preuves solides sont essentielles pour prendre de bonnes décisions. Tous les segments de la société — gouvernements, entreprises et particuliers — se fient à des statistiques de grande qualité, actuelles et détaillées pour prendre des décisions. Parmi leurs nombreuses applications, les renseignements statistiques servent à tracer les limites des circonscriptions électorales, à déterminer les tarifs internationaux, à éclairer les négociations commerciales, à analyser le rendement économique, à sélectionner des emplacements pour les écoles et le transport en commun, et à appuyer les programmes et les politiques en matière de justice et d'immigration.

Mandat et rôle

Statistique Canada produit des données qui aident les Canadiens à mieux comprendre leur pays — sa population, ses ressources, son économie, sa société et sa culture. Au Canada, c'est au gouvernement fédéral qu'il incombe de fournir des statistiques. En tant que bureau central de la statistique du Canada, Statistique Canada est mandaté pour remplir cette fonction pour l'ensemble du pays et pour chacune des provinces et chacun des territoires, et pour coordonner des projets pour l'intégration de telles statistiques. L'organisme mène aussi un Recensement de la population et un Recensement de l'agriculture, tous les cinq ans, afin de tracer un portrait détaillé de la société canadienne. Statistique Canada est assujetti à la Loi sur la statistique et s'engage à protéger la confidentialité des données qui lui sont confiées.

L'organisme assure la qualité et la cohérence des statistiques sur le Canada, grâce à sa collaboration avec des organismes internationaux et des ministères et organismes fédéraux, ainsi qu'avec les provinces et territoires. En tant que membre de la Commission de statistique des Nations Unies, Statistique Canada endosse les Principes fondamentaux de la statistique officielle, qui aident à définir ce qui constitue un bon système de la statistique officielle, ainsi que le rôle que ce système doit jouer auprès des gouvernements nationaux.

Annexe : définitions

analyse comparative entre les sexes plus (ACS+) (gender-based analysis plus [GBA+])

Démarche analytique qui sert à évaluer les répercussions des politiques, des programmes et des services sur diverses populations de femmes, d'hommes et de personnes de diverses identités de genre, en tenant compte de nombreux facteurs comme la race, l'origine ethnique, la religion, l'âge et le fait d'avoir une incapacité mentale ou physique.

cadre ministériel des résultats (departmental results framework)

Un cadre qui relie les responsabilités essentielles du ministère à ses résultats ministériels et à ses indicateurs de résultats ministériels.

cible (target)

Niveau mesurable du rendement ou du succès qu'une organisation, un programme ou une initiative compte atteindre au cours d'une période donnée. Une cible peut être quantitative ou qualitative.

crédit (appropriation)

Autorisation accordée par le Parlement pour effectuer des paiements à même le Trésor.

dépenses budgétaires (budgetary expenditures)

Dépenses de fonctionnement et dépenses en capital; paiements de transfert versés à d'autres ordres de gouvernement, à des organisations ou à des particuliers; paiements versés à des sociétés d'État.

dépenses législatives (statutory expenditures)

Dépenses approuvées par le Parlement à la suite de l'adoption d'une loi autre qu'une loi de crédits. La loi précise les fins auxquelles peuvent servir les dépenses et les conditions dans lesquelles elles peuvent être effectuées.

dépenses non budgétaires (non-budgetary expenditures)

Recettes et décaissements nets au titre de prêts, de placements et d'avances, qui modifient la composition des actifs financiers du gouvernement du Canada.

dépenses prévues (planned spending)

En ce qui a trait aux plans ministériels et aux rapports sur les résultats ministériels, les dépenses prévues s'entendent des montants prévus au Budget principal des dépenses.

Un ministère ou organisme est censé être au courant des autorisations qu'il a demandées et obtenues. La détermination des dépenses prévues relève du ministère ou de l'organisme, et ce dernier doit être en mesure de justifier les dépenses et les augmentations présentées dans son plan ministériel et son Rapport sur les résultats ministériels.

dépenses votées (voted expenditures)

Dépenses approuvées annuellement par le Parlement au moyen d'une loi de crédits. Le libellé d'un crédit énonce les conditions selon lesquelles les dépenses peuvent être effectuées.

données synthétiques (synthetic data)

Données générées de façon stochastique et comportant une valeur analytique, qui sont destinées à la protection des renseignements et au contrôle de la divulgation.

équivalent temps plein (full-time equivalent)

Mesure utilisée pour représenter une année-personne complète d'un employé dans le budget ministériel. Pour un poste donné, le nombre d'équivalents temps plein représente le ratio entre le nombre d'heures travaillées par une personne divisé par le nombre d'heures normales de travail prévues dans sa convention collective.

expérimentation (experimentation)

Exécution d'activités qui a d'abord pour but d'explorer, puis d'évaluer et de comparer les effets et les répercussions des politiques et des interventions afin d'éclairer la prise de décisions fondée sur des éléments probants et d'améliorer les résultats pour les Canadiens en déterminant les politiques et les interventions efficaces selon les personnes auxquelles elles se prêtent et les circonstances dans lesquelles elles sont fructueuses. L'expérimentation est liée à l'innovation (essayer de nouvelles choses), bien que distincte de celle-ci, parce qu'elle comprend une comparaison rigoureuse des résultats. Par exemple, l'utilisation d'un nouveau site Web pour communiquer avec les Canadiens peut être qualifiée d'innovation, alors que l'on qualifie d'expérimentation la mise à l'essai systématique du nouveau site Web par rapport aux outils de communication existants ou à un ancien site Web visant à déterminer lequel mène à une plus grande mobilisation.

indicateur de rendement (performance indicator)

Moyen qualitatif ou quantitatif de mesurer un extrant ou un résultat en vue de déterminer le rendement d'une organisation, d'un programme, d'une politique ou d'une initiative par rapport aux résultats attendus.

indicateur de résultat ministériel (departmental result indicator)

Une mesure quantitative du progrès réalisé par rapport à un résultat ministériel.

initiative horizontale (horizontal initiative)

Initiative dans le cadre de laquelle au moins deux ministères ou organismes fédéraux se voient accorder du financement pour atteindre un résultat commun, souvent lié à une priorité gouvernementale.

panel en ligne (web panel)

Panel accessible aux personnes disposées à répondre à des questionnaires en ligne.

plan (plan)

Exposé des choix stratégiques qui démontre comment une organisation entend réaliser ses priorités et obtenir les résultats connexes. De façon générale, un plan explique la logique qui sous-tend les stratégies retenues et tend à mettre l'accent sur des mesures pouvant mener aux résultats attendus.

plan ministériel (Departmental Plan)

Rapport sur les plans et le rendement attendu des ministères ou organismes appropriés au cours d'une période de trois ans. Les plans ministériels sont habituellement déposés au Parlement chaque printemps.

priorité ministérielle (departmental priority)

Plan ou projet qu'un ministère ou un organisme a choisi de cibler et dont il rendra compte au cours de la période de planification. Il s'agit de ce qui importe le plus ou ce qui doit être fait en premier pour appuyer la réalisation des résultats ministériels souhaités.

priorités pangouvernementales (government-wide priorities)

Aux fins du Rapport sur les résultats ministériels 2020-2021, les priorités pangouvernementales sont des thèmes de haut niveau qui présentent le programme du gouvernement issu du discours du Trône de 2019. Parmi les thèmes figurent la lutte contre les changements climatiques, le renforcement de la classe moyenne, le parcours du chemin de la réconciliation, l'assurance de la sécurité et de la santé des Canadiens et le placement du Canada en position favorable pour assurer sa réussite dans un monde incertain.

production de rapports sur le rendement (performance reporting)

Processus visant à communiquer de l'information sur le rendement, laquelle est fondée sur des éléments probants. La production de rapports sur le rendement appuie la prise de décisions, la responsabilisation et la transparence.

programme (program)

Services et activités, pris séparément ou en groupe, ou une combinaison des deux, qui sont gérés ensemble au sein du ministère ou de l'organisme et qui portent sur un ensemble déterminé d'extrants, de résultats ou de niveaux de services.

Rapport sur les résultats ministériels (Departmental Results Report)

Rapport sur les réalisations réelles d'un ministère ou d'un organisme par rapport aux plans, aux priorités et aux résultats attendus énoncés dans le plan ministériel correspondant.

rendement (performance)

Utilisation qu'une organisation a faite de ses ressources en vue d'atteindre ses résultats, mesure dans laquelle ces résultats se comparent à ceux que l'organisation souhaitait atteindre, et mesure dans laquelle les leçons apprises ont été cernées.

répertoire des programmes (program inventory)

Répertoire qui énonce tous les programmes du ministère ou de l'organisme et décrit la façon dont les ressources sont organisées pour contribuer aux responsabilités essentielles et aux résultats du ministère ou de l'organisme.

responsabilité essentielle (core responsibility)

Fonction ou rôle permanent exercé par un ministère ou organisme. Les intentions du ministère ou de l'organisme concernant une responsabilité essentielle se traduisent par un ou plusieurs résultats ministériels auxquels le ministère ou l'organisme cherche à contribuer ou sur lesquels il veut avoir une influence.

résultat (result)

Conséquence attribuable en partie aux activités d'une organisation, à une politique, à un programme ou à une initiative. Les résultats ne relèvent pas d'une organisation, d'une politique, d'un programme ou d'une initiative unique, mais ils s'inscrivent dans la sphère d'influence de l'organisation.

résultat ministériel (departmental result)

Une conséquence ou un résultat qu'un ministère ou un organisme cherche à atteindre. Un résultat ministériel échappe généralement au contrôle direct des ministères et organismes, mais il devrait être influencé par les résultats obtenus à l'échelle des programmes.

revenus disponibles (respendable revenues)

Type de revenu qui, une fois reçu, accroît le pouvoir de dépenser d'un ministère ou organisme. Ce sont des revenus que le ministère ou l'organisme a expressément l'autorisation du Parlement de redépenser. Le pouvoir de redépenser octroyé par le Parlement est tiré de la Loi sur la gestion des finances publiques (LGFP), paragraphe 29.1(1), de la LGFP et d'une loi de crédits, paragraphe 29.1(2), de lois propres à un ministère (p. ex. loi habilitante ou de programme) ou d'autres lois particulières.

Renseignements organisationnels

Profil organisationnel

Ministre de tutelle : L'honorable François-Philippe Champagne, C.P., député

Administrateur général : Anil Arora

Portefeuille ministériel : Innovation, Sciences et Développement économique

Instruments habilitants :

Année d'incorporation ou de création : Le Bureau fédéral de la statistique a été fondé en 1918. L'organisme a adopté la dénomination Statistique Canada en 1971, dans le cadre de la révision de la Loi sur la statistique.

Autres : En vertu de la Loi sur la statistique, Statistique Canada doit recueillir, compiler, analyser, dépouiller et publier des renseignements statistiques portant sur les activités commerciales, industrielles, financières, sociales, économiques et générales de la population du Canada et sur l'état de celle-ci.

Statistique Canada suit deux principaux objectifs :

fournir des renseignements et des analyses statistiques sur la structure économique et sociale et sur le fonctionnement de la société canadienne comme fondement à l'élaboration, à l'exploitation et à l'évaluation de politiques et de programmes publics, pour faciliter la prise de décisions dans les secteurs public et privé, et pour le bien général de tous les Canadiens;
promouvoir la qualité, la cohérence et la comparabilité internationale des statistiques canadiennes en collaborant avec d'autres ministères et organismes fédéraux ainsi qu'avec les provinces et les territoires, et en se conformant à des normes et à des pratiques scientifiques fiables.

Le bureau central de Statistique Canada est situé à Ottawa. L'organisme dispose de bureaux régionaux dans l'ensemble du pays, plus précisément à Halifax, à Sherbrooke, à Montréal, à Toronto, à Sturgeon Falls, à Winnipeg, à Edmonton et à Vancouver. En outre, on compte 35 centres de données de recherche au pays, lesquels sont situés dans des établissements universitaires. Les ministères fédéraux et certains ministères provinciaux ont accès à cinq salles sécurisées. Dans les centres, les chercheurs ont accès, depuis un milieu universitaire sécurisé, à des microdonnées provenant de programmes d'enquête auprès de la population et des ménages. Les Canadiens peuvent suivre l'organisme sur Twitter, Facebook, Instagram, Reddit et YouTube, ainsi que sur les fils d'actualités.

Raison d'être, mandat et rôle : qui nous sommes et ce que nous faisons

La section « Raison d'être, mandat et rôle : qui nous sommes et ce que nous faisons » est accessible sur le site Web de Statistique Canada.

Pour obtenir de plus amples renseignements au sujet des engagements organisationnels énoncés dans la lettre de mandat de l'organisme, veuillez consulter la lettre de mandat du ministre.

Contexte opérationnel

Un pays démocratique et développé, comme le Canada, a besoin d'un grand volume de renseignements pour fonctionner efficacement. Statistique Canada fournit aux Canadiens des statistiques essentielles, actuelles, détaillées et de grande qualité ayant fait l'objet d'analyses selon le contexte approprié. Ces dernières permettent de surveiller l'inflation, de promouvoir la croissance économique, de planifier les villes et les routes, de rajuster les pensions et d'élaborer des programmes d'emploi et des programmes sociaux. Ces statistiques aident les gouvernements, les entreprises et les particuliers à prendre d'importantes décisions en se fiant à des statistiques bien étayées, crédibles et fiables.

La valeur accordée aux données pour chaque segment de la société augmente à un rythme exponentiel. Parallèlement, de nouveaux outils et une nouvelle capacité de traitement continuent d'émerger, ce qui contribue à multiplier le volume et les types de renseignements disponibles.

Au fur et à mesure que la demande de renseignements augmente, de même que son importance et sa disponibilité, les préoccupations en matière de protection des renseignements personnels, la technologie de filtrage des appels et l'emploi du temps chargé des Canadiens font en sorte qu'il est de plus en plus difficile de joindre les ménages et d'obtenir de l'information de leur part. Par conséquent, Statistique Canada est continuellement à la recherche de nouvelles approches novatrices pour répondre aux besoins émergents en matière de données.

Au fur et à mesure des innovations et de sa modernisation, Statistique Canada sera bien placé pour jouer un rôle plus actif pour guider et modeler cette ère de l'information.

Cadre de présentation de rapports

Le Cadre ministériel des résultats et le répertoire des programmes de Statistique Canada de 2020-2021 sont présentés ci-dessous.

Cadre ministériel des résultats

Responsabilité essentielle : Renseignements statistiques

Statistique Canada produit des renseignements statistiques objectifs de grande qualité pour l'ensemble du Canada. Les renseignements statistiques produits portent sur les activités commerciales, industrielles, financières, sociales, économiques, environnementales et générales de la population canadienne et sur l'état de celle-ci.

Résultat 1

Des renseignements statistiques de grande qualité sont à la disposition des Canadiens.

Indicateur 1 : Nombre de corrections apportées après la diffusion en raison de l'exactitude.
Indicateur 2 : Pourcentage de normes internationales auxquelles Statistique Canada se conforme.
Indicateur 3 : Nombre de produits statistiques accessibles sur le site Web.
Indicateur 4 : Nombre de tableaux de données de Statistique Canada accessibles sur le Portail de données ouvertes.

Résultat 2

Les Canadiens accèdent à des renseignements statistiques de grande qualité.

Indicateur 1 : Nombre de visites au site Web de Statistique Canada.
Indicateur 2 : Nombre d'interactions dans les médias sociaux.
Indicateur 3 : Pourcentage de visiteurs du site Web qui ont trouvé les renseignements qu'ils cherchaient.

Résultat 3

Les renseignements statistiques de grande qualité sont pertinents pour les Canadiens.

Indicateur 1 : Pourcentage d'utilisateurs satisfaits des renseignements statistiques.
Indicateur 2 : Nombre de citations des médias sur les données de Statistique Canada.
Indicateur 3 : Nombre de citations dans des revues.

Services internes

Répertoire des programmes

Statistique économique et environnementale
Statistique socioéconomique
Recensements
Services statistiques à frais recouvrables
Centres d'expertise

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Date de modification :: 2026-05-31