L'objectif principal du module des Définitions, sources de données et méthodes est de fournir aux utilisateurs toute l'information nécessaire pour interpréter les données que publie Statistique Canada. Les renseignements, connu aussi sous le nom de métadonnées, de ce module servent à mieux faire comprendre les concepts de base servant à définir les données incluant les variables et les classifications, les méthodes à la base de chaque enquête et les principaux aspects de la qualité des données.
Ces renseignements aident les utilisateurs à mieux saisir les points forts et les limites des données et la façon de bien les utiliser et les analyser. Ils pourraient être d'une importance particulière pour comparer des données provenant d'autres enquêtes ou sources d'information; analyser des tendances; comparer des régions géographiques ou des sous-groupes de populations cibles dans le cadre d'enquêtes.
Les métadonnées font connaître aux utilisateurs des données publiées par Statistique Canada les caractéristiques concernant la qualité de ces données ou l'adéquation de ces données à leur utilisation. Cette information comprend les définitions des variables et la description de leur système de classification, la description de la méthodologie utilisée dans la collecte, le traitement et l'analyse de ces données, ainsi qu'une évaluation de la précision de ces données.
Il y a deux façons d'accéder aux métadonnées d'une enquête. L'une se fait à partir de la liste alphabétique de toutes les enquêtes de Statistique Canada et l'autre, par la liste par sujet qui regroupe les enquêtes sous 27 sujets.
L'information concernant les enquêtes est classée sous les titres suivants :
Les classifications types qu'utilise Statistique Canada sont offertes en format HTML. Les pages d'accueil fournissent également des hyperliens aux classifications internationales.
Sous ce titre, on peut trouver les définitions des variables et des unités statistiques qu'utilise Statistique Canada. Ces définitions normalisées ne sont toutefois pas adoptées pour toutes les enquêtes. Une certaine prudence est donc de mise lorsqu'on applique ces définitions à des termes utilisés dans les enquêtes.
Vous trouverez dans cette section les politiques et lignes directrices adoptées par Statistique Canada pour assurer la qualité des données produites.
Vous pouvez obtenir des renseignements supplémentaires concernant ces définitions, sources de données et méthodes ou ces métadonnées en envoyant un message à l'adresse électronique : standards-normes@statcan.gc.ca ou infostats@statcan.gc.ca , ou en composant sans frais (au Canada et aux États-Unis seulement) le numéro pour les renseignements généraux : le 1 800 263-1136 (pendant les heures de bureau).
Faire découvrir aux participants le Système CANadien de Vérification et d'Imputation du Recensement, ou leur permettre d'approfondir leurs connaissances sur le sujet. Les participants recevront des exercices à réaliser en dehors des heures de cours.
À la fin de ce cours, les participants seront en mesure de construire leurs propres modules déterministes et/ou donneur afin de mettre en place une stratégie de V&I dans SCANVIR. Ils auront une meilleure connaissance des différents paramètres qui peuvent être utilisés et comment SCANVIR fonctionne.
Ce cours s'adresse aux employés qui s'intéressent ou travaillent à la vérification et imputation d'une enquête, en utilisant un outil commun flexible pouvant traiter un grand volume d'enregistrements, tout type de variable, et qui permet d'appliquer des règles au sein d'un enregistrement ou entre enregistrements (par exemple, les membres d'une même famille).
Modalité pédagogique : Cours en classe virtuelle
Durée : 4 demi-journées (pour un total de 15 heures).
Contact :
Pour toute question ou pour vous inscrire, communiquez avec nous à
statcan.msmdsstatstraining-msmsdformationstats.statcan@statcan.gc.ca
Familiariser les participants aux méthodes de réconciliation et au logiciel utilisé. La réconciliation est utilisée pour rétablir la cohérence d'un ensemble de séries chronologiques, en particulier, les règles d'additivité. Les contraintes temporelles peuvent être préservées si nécessaire.
À la fin de ce cours, les participants comprendront certaines des méthodes de réconciliation utilisées à Statistique Canada. Ils auront acquis les connaissances techniques pour résoudre des problèmes de réconciliation en SAS et en R, ainsi que pour analyser les résultats. Le cours comprend des volets techniques et théoriques.
Ce cours s'adresse aux employés qui s'intéressent ou qui participent à la production et à l'analyse de séries réconciliées ou au processus de réconciliation en soi.
Le cours couvre:
La connaissance de SAS ou de R est un atout, mais n'est pas obligatoire.
Il s'agit d'un cours spécialisé exigeant des connaissances de base en statistique. Le cours STC0436 Théorie et application de l'étalonnage est aussi disponible.
Modalité pédagogique : Cours en classe virtuelle
Durée : 2 demi-journées
Contact :
Pour toute question ou pour vous inscrire, communiquez avec nous à
statcan.timeseriessupportsoutienenserieschronologiques.statcan@statcan.gc.ca
La série de séances d'information couvre divers sujets, y compris les graphiques, les tableaux et les concepts statistiques et méthodologiques, et convient aux débutants. Les séances durent habituellement entre 60 et 90 minutes et peuvent comprendre des composantes interactives pendant la session. Elles se terminent toutes par une période de questions et réponses où les participants sont invités à poser des questions précises. Une version électronique de la présentation est offerte aux participants. Cette importante occasion d'apprentissage permet d'aider les entreprises, les gouvernements et les particuliers à utiliser les données de façon plus efficace.
Aucun événement n’est prévu au cours des prochains mois.
En tant qu'organisme national de statistique du Canada, Statistique Canada s'est engagé à transmettre ses connaissances et son expertise afin d'aider tous les Canadiens et toutes les Canadiennes à développer leurs compétences en matière de littératie des données. Le but de la formation est de fournir aux apprenants et apprenantes de l'information sur les concepts et les compétences de base à l'égard d'un éventail de sujets liés à la littératie des données.
La formation s'adresse aux personnes qui commencent à travailler avec les données et aux personnes qui ont une certaine expérience de travail avec les données, mais qui souhaitent mettre leurs connaissances à jour ou les approfondir. Nous vous invitons à consulter notre catalogue d'apprentissage pour en savoir plus sur nos offres, y compris une grande collection de courtes vidéos. Assurez-vous de revenir ponctuellement puisque nous allons continuer à diffuser de nouvelles formations.
La littératie des données est la capacité de tirer des renseignements utiles des données. Elle met l'accent sur les compétences nécessaires pour travailler avec les données, y compris les connaissances et les compétences requises pour les lire, les analyser, les interpréter, les visualiser et les communiquer ainsi que pour comprendre comment elles sont utilisées dans la prise de décisions.
La littératie des données signifie également avoir les connaissances et les compétences nécessaires pour bien assurer l'intendance des données, ce qui comprend la capacité d'évaluer la qualité des données, de les protéger et de les sécuriser, et d'en assurer l'utilisation responsable et éthique.
Statistique Canada a lancé une série d'outils pour aider les utilisateurs à repérer et à prévenir la propagation de fausses informations lorsqu'ils travaillent avec des données. La série comprend Évaluer les données à l'ère de la désinformation : guide étape par étape et Combattre la désinformation.
Les compétences en matière de littératie des données sont les compétences et les connaissances dont vous avez besoin pour travailler efficacement avec les données.
Le cheminement des données représente les étapes clés du processus appliqué aux données, allant de la recherche et de l'exploration des données jusqu'à la présentation de l'histoire des données.
Jetez un coup d'œil à la formation sur la littératie des données disponible de Statistique Canada.
Utilisez ce guide pour vous aider à naviguer dans votre parcours de la littératie des données.
Nous avons tous notre propre cheminement des données à parcourir. Le vôtre dépendra de votre point de départ, de vos objectifs et du temps dont vous disposez. La bonne nouvelle ? Vous pouvez adapter cette expérience d’apprentissage à vos besoins.
Nous sommes là pour vous guider—que vous soyez débutant en données ou expert en science des données. Peu importe la difficulté du parcours, nous sommes là pour aider chaque apprenant à trouver son propre chemin vers le sommet.
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