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Pour commencer

Nouveau à microsimulation?

Qu'est-ce qu'une microsimulation dynamique en sciences sociales?

Cette discussion introduit la microsimulation en sciences sociales par une définition de ses concepts sous-jacents, son développement historique, ses points forts et inconvénients, et les situations dans lesquelles la microsimulation est une approche bien appropriée pour la simulation.

Approches de microsimulation

Cette discussion classifie les approches de microsimulation, concentrant sur pourquoi et comment les sociétés sont simulées avec un ordinateur. Il y a une section sur l'explication par opposition à la prédiction comme le but de microsimulation, et la différence est donnée entre les modèles de cohorte et les modèles de population, les modèles avec une population de départ transversale ou une population synthétique, les modèles avec le temps continu ou le temps discret, et les modèles orientés cas par opposition aux modèles orientés temps.

Nouveau à Modgen?

Introduction à Modgen

Cette discussion introduit le Modgen généralement, y compris ses composants principaux (pré-compilateur, bibliothèque, serveur automatisé), les éléments fondamentaux d'un modèle (acteurs, états, évènements, autre fonctions), et les entités principales pour l'entrée (les paramètres) et la sortie (les tableaux). Une vue d'ensemble de la bilinguisme et le déroulement d'un modèle sont provisés aussi.

Caractéristiques générales des applications Modgen - Exploration du modèle RiskPaths

Cette discussion fait un bref compte rendu des fondations d'un modèle relativement simple développé à des fins de formation pour étudier l'absence d'enfants. Puis elle donne des précisions sur comment la microsimulation est une approche appropriée. Enfin, il y a une introduction sur commet l'interface visuelle de Modgen peut être utilisée pour explorer le modèle.

Modgen et l'application RiskPaths du point de vue du Concepteur de modèles

Cette discussion se concentre sur les points essentiels pour construire le modèle à des fins de formation, RiskPaths, en utilisant Modgen dans l'environnement de développement « Visual Studio ». Elle suggère des modules séparés pour les comportements différents dans le modèle, et elle inclut le contenu possible de chaque module, avec des exemples du code.

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Date de modification :: 2021-12-22

Microsimulation

Les modèles de microsimulation sont des modèles informatiques qui traitent l'information sur le comportement au niveau d'une entité telle une personne, une famille ou une entreprise. Ces modèles simulent d'importantes populations représentatives de ces entités de bas niveau afin de permettre de tirer des conclusions qui s'appliquent à un niveau d'agrégation supérieur, par exemple un pays. Ce type de modèle diffère des modèles agrégés dont les variables explicatives représentent déjà des propriétés collectives. Le taux national de chômage serait un exemple de variable explicative agrégée. La microsimulation constitue le meilleur moyen d'aborder certains types de problèmes de modélisation alors qu'une approche agrégée convient mieux à d'autres types de problèmes.

Statistique Canada a élaboré un certain nombre de modèles de microsimulation ainsi que des outils génériques qui en facilitent la construction. Certains de ces modèles et outils peuvent être téléchargés à partir des pages avec lesquelles un lien est établi ci-dessous. On a procédé à l'aide de ces modèles à diverses analyses, dont certaines ont été effectuées à Statistique Canada et d'autres, à l'extérieur.

Pour plus de renseignements sur les activités de microsimulation à Statistique Canada, cliquez sur l'un ou plusieurs des liens ci-dessous.

BD/MSPS

BD/MSPS est un modèle de microsimulation transversal détaillé d'individus et de familles. Il est fondé sur une base de données annuelle non confidentielle construite au moyen de diverses enquêtes et sources de données administratives. Il sert à l'élaboration de politiques et à l'analyse de programmes fiscaux et de transferts fédéraux et provinciaux ainsi qu'à l'analyse de questions liées à la répartition du revenu.

Archivée - LifePaths Archivée

LifePaths est un modèle longitudinal dynamique de microsimulation des individus et des familles. À l'aide d'équations sur le comportement fondées sur des données chronologiques, il crée des échantillons statistiquement représentatifs de cheminements de vie individuels complets. Il est utilisé pour analyser et élaborer des politiques gouvernementales ayant une composante essentiellement longitudinale, particulièrement celles qui, de par leur nature, exigent une évaluation au niveau de l'individu ou de la famille. Il peut aussi être utilisé pour analyser diverses questions sociales de nature longitudinale comme l'équité entre les générations et l'emploi du temps tout au long de la vie.

Le projet LifePaths est maintenant abandonné et n'est plus soutenu. Le personnel de Statistique Canada est en train d'élaborer de nouveaux outils de microsimulation socioéconomique dynamique. Plus de renseignements sur l'élaboration des outils peuvent être obtenus en envoyant un courriel à statcan.microsimulation-microsimulation.statcan@statcan.gc.ca.

Demosim

Demosim est un modèle de projections démographiques par microsimulation prenant pour point de départ le fichier de microdonnées du Recensement de la population du Canada. Il permet d'obtenir des projections d'un grand nombre de caractéristiques de la population pour différents échelons géographiques et scénarios d'accroissement.

Modèles de santé

Cette vue d'ensemble décrit les modèles de microsimulation dans le domaine de la santé, incluant les modèles développés par la division de l'analyse de la santé de Statistique Canada.

Modgen

Modgen est un outil général créé à Statistique Canada pour faciliter la construction et l'utilisation de modèles longitudinaux de microsimulation. La structure, les équations, la documentation et les résultats d'un modèle sont entrés dans Modgen au moyen d'un langage de haut niveau. Modgen construit ensuite un programme informatique entièrement fonctionnel doté d'une interface utilisateur qui met en oeuvre le modèle spécifié. BioBrowser, une application associée à Modgen, permet d'explorer visuellement les profils longitudinaux des entités simulées de bas niveau générées par les modèles Modgen.

CrimPath-1

CrimPath-1 est un programme pilote de simulation en code R élaboré par Statistique Canada, en collaboration avec le ministère de la Justice. Le prototype est conçu pour modéliser les trajectoires des personnes impliquées dans le système de justice pénale (SJP) en Ontario et en Saskatchewan et pour évaluer les impacts d'interventions judiciaires hypothétiques sur les résultats du SJP et les coûts associés. Le but ultime est de construire un modèle de simulation qui puisse aider à identifier les programmes, les politiques ou les changements législatifs les plus efficaces pour réduire les contacts (subséquents) avec le SJP à l'échelle nationale, et pour réduire la surreprésentation des personnes autochtones et racisées dans le système.

Plus de renseignements sur le prototype et les scénarios hypothétiques évalués peuvent être obtenus en envoyant un courriel à statcan.ccjcss-ccsjsc.statcan@statcan.gc.ca.

Modèles de santé

Microsimulation dans le domaine de la santé

La Division de l'analyse de la santé de Statistique Canada est un pionnier en matière de développement de modèles de simulation informatique d'importance stratégique dans le domaine de la santé. Ces modèles sont des outils qui servent à évaluer les répercussions des interventions et des politiques en matière de santé au niveau de la population.

En s'appuyant sur les riches bases de données de Statistique Canada, et s'appuyant sur le travail analytique des collègues et des collaborateurs universitaires, ces modèles de microsimulation représentent la population et des attributs comme les expositions aux facteurs de risque, les antécédents médicaux et les caractéristiques démographiques des Canadiens. Les modèles simulent les antécédents des personnes individuelles et tabulent les données sur les personnes de manière à produire des résultats agrégés pour la population dans son ensemble. Les modèles produisent des projections futures réalistes fondées sur les tendances actuelles et permettent aux utilisateurs de mettre à l'essai des « scénarios de simulation » se rapportant à diverses interventions éventuelles sur le plan des politiques et des programmes.

Modèle de santé de la population

Le Modèle de santé de la population (POHEM) est un modèle de microsimulation des maladies et des facteurs de risque dans lequel l'unité d'analyse de base est la personne. La simulation consiste à créer et à faire vieillir un grand échantillon de population représentative du Canada, une personne à la fois, jusqu'au décès. La trajectoire de vie de chaque personne simulée se déroule sous forme d'exposition à divers événements de la vie, comme le début et l'arrêt de l'usage du tabac, les changements de poids, et/ou de l'activité physique de loisir, ainsi que la manifestation de maladies comme l'arthrose, le diabète, les maladies cardiovasculaires, et la maladie démence.

Le POHEM combine des données provenant de sources très diverses, y compris des enquêtes transversales et longitudinales représentatives de la population à l'échelle nationale, les statistiques de l'état civil, et le recensement, ainsi que des paramètres extraits d'études publiées.

OncoSim

OncoSim, anciennement connu sous le nom de modèle de gestion du risque de cancer (CRMM), est un outil de simulation gratuit en ligne qui permet d'évaluer les stratégies de lutte contre le cancer. Combinant des données réelles avec des opinions d'experts et des renseignements tirés de la littérature publiée, OncoSim effectue des projections quant aux résultats de différentes stratégies sur les plans économique et de la santé, et leur attribue vingt-sept facteurs de risque tels que le tabagisme et le manque d'activité physique. OncoSim permet actuellement de modéliser en détail quatre sièges de cancer (sein, colorectal, poumon et col de l'utérus) ainsi que leurs programmes de dépistage associés, et offre des projections de haut niveau pour vingt-huit autres sièges de cancer. Cet outil unique et sophistiqué est utilisé par les décideurs de tout le Canada afin de mieux comprendre les répercussions et l'utilité des investissements dans la lutte contre le cancer.

OncoSim est dirigé et soutenu par le Partenariat canadien contre le cancer, et rendu possible par un financement de Santé Canada. L'élaboration du modèle est effectuée par Statistique Canada.

Modèles de maladies neurologiques

En 2009, la division de l'analyse de la santé à Statistique Canada a reçu du financement dans le cadre de l'Étude nationale sur la santé de la population des affections neurologiques pour développer un modèle de microsimulation pour projeter le futur fardeau économique et en matière de santé de sept principales maladies neurologiques : Maladie d'Alzheimer et autres démences, la paralysie cérébrale, l'épilepsie, la sclérose en plaques, la maladie de Parkinson / syndrome parkinsonien, traumatismes cérébraux nécessitant une hospitalisation et traumatismes de la moelle épinière nécessitant une hospitalisation. Ce modèle, appelé POHEM – affections neurologiques, projette l'incidence et la prévalence de ces principales maladies neurologiques, leurs répercussions sur la mortalité, l'espérance de vie, ainsi que les coûts. POHEM – affections neurologiques inclus aussi les répercussions sur les familles et les fournisseurs de soins.

Une sélection des projections à partir du modèle POHEM – affections neurologiques sont disponsibles dans la publication Établir les connexions : mieux comprendre les affections neurologiques au Canada, publiée par les Organismes caritatifs neurologiques du Canada.

Demosim

Demosim est un modèle de projections démographiques développé et maintenu à Statistique Canada qui utilise la technique de la microsimulation. Prenant pour point de départ le fichier de microdonnées du Recensement de la population du Canada de 2016, il vise à projeter de manière dynamique le devenir possible de la population à l'échelon des provinces, des territoires, des régions métropolitaines de recensement et d'une sélection d'unités géographiques plus fines selon plusieurs caractéristiques : âge, sexe, groupe de minorités visibles, lieu de naissance, statut des générations, identité autochtone, statut d'Indien inscrit, niveau de scolarité et participation au marché du travail, notamment. À cette fin, il simule des événements tels les naissances, décès, migrations et changements de niveau de scolarité et ce, en fonction de divers scénarios d'accroissement démographique. Il permet également la projection des familles et des ménages selon diverses caractéristiques.

Résultat d'un travail initié en 2004 qui se poursuit à ce jour, le modèle a servi depuis lors à effectuer des projections de la composition ethnoculturelle de la population canadienne, des projections des populations autochtones, des projections de la population active au Canada ainsi que diverses études analytiques. Le modèle sert également à la production de tableaux personnalisés spécifiés par les utilisateurs, de même qu'à combler certains besoins en données d'autres programmes de Statistique Canada.

Vue d'ensemble

Il est possible d'obtenir une vue d'ensemble de la version la plus à jour du modèle Demosim en consultant Demosim : Rapports et études analytiques. Cette page web contient les documents résumant le contenu actuel de Demosim, notamment sa population de départ, son fonctionnement d'ensemble de même que les sources de données et méthodes ayant servi à la modélisation des diverses composantes qu'il comporte.

Contactez-nous

Pour plus de renseignements sur le modèle Demosim et les projections démographiques par microsimulation, veuillez contacter le service à la clientèle du Centre de démographie par courriel à statcan.demography-demographie.statcan@statcan.gc.ca.

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Formation

Matériel disponible

Une série d'ateliers a été présentée en 2008 à Statistique Canada. Le matériel provenant de ces ateliers est disponible comme matériel de référence. Veuillez noter que l'information contenue dans ces ateliers peut être désuet.

Téléchargez une copie des présentations des ateliers de Modgen (EXE, 20.21 Mo)

Sommaire des ateliers de formation

Présentation matérielle

Introduction à Modgen (1_IntroductionAModgen.ppt et 1_IntroductionAModgen.doc) : un aperçu des produits composants Modgen et des éléments majeurs des modèles Modgen, ainsi qu'un sommaire des étapes de l'exécution d'un modèle Modgen
Modgen - une vue d'ensemble (8_AtelierIMA2009_Partie1.ppt) : un aperçu des capacités puissantes de génération de modèles de Modgen (interface commune, maintien d'une queue d'événements, tabulation au fur et à mesure, documentation du modèle générée automatique, etc.) et des outils compagnons, ainsi qu'une description de chaque modèle connu créé en utilisant Modgen depuis sa création en 1994, ce qui démontre la grande diversité de modèles que Modgen est capable de produire
À l'intérieur des modèles Modgen (8_AtelierIMA2009_partie2.ppt) : un coup d'œil aux différentes entités ou blocs de construction (acteurs, états, événements, paramètres, tableaux, etc.) nécessaires et/ou disponibles pour construire un modèle, ainsi qu'une description de la séquence d'étapes ou phases qui surviennent lors de la simulation

Programmer avec Modgen

Syntaxe de base de Modgen (6c_BasicModgenSyntax_FR.ppt) : un aperçu de la syntaxe requise pour déclarer et/ou définir les symboles Modgen majeurs (types, paramètres, acteurs, états, événements, tableaux, etc.), avec un document connexe contenant un résumé de cette syntaxe ( Aide-mémoire syntaxe Modgen.doc)
Construction du modèle « RiskPaths » (8_AtelierIMA2009_Partie3.ppt et 8_AtelierIMA2009_Partie4.ppt) : une introduction au modèle de formation RiskPaths, incluant une explication du contenu du modèle, son interface utilisateur, et des échantillons de code pour créer des événements et générer des tableaux; ainsi qu'une section additionnelle contient une liste des étapes requises à l'ajout d'un événement au modèle original, avec des instructions pour mettre en œuvre chaque étape
L'art du débogage (7_Débogage.ppt) : un aperçu de trois catégories majeures de bogues (bogues de compilation, erreurs d'exécution et résultats inattendus), avec des exemples de bogues dans chaque catégorie et de méthodes pour identifier et résoudre ces bogues, et un répertoire connexe (Débogage) avec plusieurs exemples de code utilisés dans la présentation.
Conventions pour les modèles Modgen (1_Conventions pour les modèles Modgen.ppt et 1_Conventions_FR.doc) : un synopsis de différentes conventions de programmation (noms de symboles, mise en page, etc.) qui peuvent être utilisées dans les modèles Modgen afin de faciliter la compréhension du code du modèle et de minimiser le risque de générer certains types de bogues
Suivi (3_Suivi.ppt et 3_Suivi.doc) : une discussion indiquant comment définir le suivi pour un acteur et comment l'activer dans un scénario, avec des coûts potentiels associés au suivi

Environnement de développement

C++ pour les concepteurs de modèles (6b_C++ pour concepteurs.ppt) : un bref aperçu du langage de programmation C++, concentrant sur les concepts les plus utiles lors de la conception de modèles Modgen, avec un document connexe (Aide-mémoire C++.doc) contenant un résumé de ces commandes C++
Visual Studio 2008 pour les concepteurs de modèles (6a_Visual Studio 2005_FR.ppt) : un bref aperçu de l'environnement de développement Visual Studio 2008 dans le contexte de la conception de modèles Modgen, avec un document connexe (Aide-MémoireVS2008.doc) contenant un résumé de cet environnement

Composants des modèles Modgen

Atelier sur les tableaux (3_Tableaux.ppt) : une introduction aux techniques de tabulation utilisées dans les modèles Modgen, avec un document connexe (MesTableaux.mpp) contenant des exemples de tableaux
États dérivés (4_ÉtatsDérivés) : un aperçu des différentes catégories d'états dérivés disponibles aux concepteurs de modèles Modgen, incluant la syntaxe, la description et le type fournis pour chaque état dérivé et avec un exemple d'une utilisation d'un tel état; une présentation connexe (ExemplesÉtatsDérivésV2) fournit un questionnaire interactif d'utilisations d'états dérivés dans diverses situations
États mis à jour continuellement (5_États mis à jour continuellement.ppt) : une introduction aux états mis à jour continuellement, leurs forces et leurs faiblesses, avec une discussion des utilisations appropriées et inappropriées de ces états
Progression du temps dans un modèle Modgen(5_ProgressionTemps.ppt) : les façons d'avancer le temps dans les modèles Modgen basés sur les cas (populations sans interactions) et basés sur le temps (populations avec interactions), avec plusieurs échantillons de code

Diffuser un modèle

Diffusion d'un modèle Modgen (2_Diffusion d'un modèle Modgen.ppt): un synopsis des diverses considérations (licences, notes de publications, programmes d'installation, contenu des versions publiques, etc.) qui doivent être incorporés avant la diffusion d'un modèle Modgen
Gestion d'un modèle (2_Gestion d'un modèle.doc) : une description des diverses techniques qui peuvent être utilisées pour gérer efficacement le code de modèles Modgen et les différentes versions

Documentation d'un modèle

Documentation d'un modèle Modgen (2_Documentation d'un modèle Modgen.ppt et 2_Documentation d'un modèle.doc) : une discussion des aspects d'un modèle qui doivent être documentés, avec une indication des aspects pour lesquels la documentation est générée automatiquement par Modgen et ceux sur lesquels le concepteur devrait se concentrer (incluant des aspects spécifiques à documenter et comment le faire), avec un aperçu des considérations de traduction
Assistant de traduction Modgen (2_AssistantTraductionModgen.doc) : une description de l'Assistant de traduction qui facilite le processus de création de modèles multilingues, que le modèle ait déjà été traduit ou non

Théorie derrière Modgen

Obtention des temps d'événements à partir des hasards (6_Détermination du temps des événements à partir des hasards.ppt) : une présentation technique décrivant les calculs derrières l'obtention ou la dérivation des temps d'événements à partir d'hasards constants par morceaux

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Date de modification :: 2023-03-27

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Modgen (Générateur de modèles)

Modgen (Générateur de modèles) est un langage générique de programmation pour la microsimulation qui supporte la création, le maintien et la documentation des modèles de microsimulation dynamiques. Plusieurs types de modèles peuvent être créés, en temps continu ou en temps discret, avec des populations qui interagissent ou non.

Un concepteur de modèle n'a pas besoin de capacités de programmation avancées pour pouvoir utiliser Modgen. Cela est possible parce que Modgen cache les mécanismes de base tels que la file d'attente des événements et crée un modèle autonome avec une interface visuelle complète et une documentation détaillée du modèle. Les concepteurs de modèles peuvent donc concentrer sur le code spécifique au modèle, soit la déclaration des paramètres, des acteurs simulés et des événements.

La grande efficacité dans la programmation s'applique également aux résultats du modèle. La programmation d'un tableau de sortie ne requiert que quelques lignes de code. La tabulation est faite en temps continu et inclue un mécanisme d'estimation de la variation de Monte Carlo pour toute cellule de tout tableau.

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Pour commencer

Fournit des liens aux différentes introductions prévues pour les gens qui ne connaissent pas encore la microsimulation, ainsi que pour les gens qui conanissent la microsimulation mais ne connaisse pas encore Modgen.

Télécharger

Contient les applications logicielles essentielles à télécharger afin d'utiliser Modgen—Modgen (pour développer des modèles) et les Composants Préalables à Modgen (pour exécuter des modèles). L'application BioBrowser (afin de visualiser des cheminements de vie individuels) est également disponible ici, ainsi que les deux modèles exemples, l'un avec une population qui interagit et l'autre avec une population qui n'interagit pas.

Formation

Information sur les sessions de formation à venir ainsi que téléchargement de matériel provenant de plusieurs ateliers techniques sur Modgen offerts en 2008 (tels que des ateliers pour créer un modèle, pour distribuer un modèle, pour documenter un modèle)

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Date de modification :: 2021-12-22

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Annexe : Création d'une nouvelle base de données

Introduction

La création d’une base de données a lieu pendant l’exécution d’un modèle de simulation Modgen et, par conséquent, elle exige une certaine connaissance de l’environnement de simulation Modgen. Le nom, l’emplacement et le contenu de ce fichier spécial sont régis par les règles suivantes.

Le nom du fichier, son emplacement dans la structure de répertoires de même que le nombre de durées de vie simulées contenues dans la base de données sont définis par un fichier de scénario et dans la fenêtre de dialogue « Scénario/Mise en place ». Modgen produit les sorties du modèle en leur donnant le nom du scénario suivi d’un identificateur entre crochets qui indique le type de sortie Modgen, et d’une extension indiquant le type de fichier. Pour le sortie de suivi en MS Access utilisée par le BioBrowser de Modgen: nom_scénario(trk).mdb.
Toutes les états que le navigateur pourrait afficher doivent d’abord être créées dans la fonction de suivi des variables de modèle qui doit être adjointe au code du modèle Modgen définissant le modèle de simulation.

Mise en place du scénario

La fenêtre de dialogue « Scénario/Mise en place » sert à définir la nature de chaque simulation. Cette fenêtre est décrit en détail dans le Guide de l’utilisateur Modgen. Il existe toutefois trois paramètres de contrôle principaux qu’on doit préciser pour créer une base de données adéquate à laquelle le navigateur de biographie accède.

Dans la fenêtre de dialogue Scénario/Mise en place/Généralités, cliquez Suivi dans Access MS. Ce paramètre indique au système Modgen qu’en plus des autres éléments de sortie précisés, un sortie de suivi en MS Access est nécessaire à l’exécution de ce modèle.
Pour les modèles fondés sur des cas, choisissez le nombre de durées de vie dans la fenêtre de dialogue Scénario/Mise en place/Généralités. En général, il est préférable d’entrer un petit nombre car toutes les durées de vie simulées seront incluses dans la base de données. La taille de ce fichier peut rapidement devenir très imposante selon le nombre de cas et d’états inclus. De plus, le suivi des variables ralentira considérablement la simulation.
Pour les modèles fondés sur le temps, choisissez le nombre d’unités de temps à simuler dans la fenêtre de dialogue Scénario/Mise en place/Généralités.

Le fichier exemple fournit avec la version 4.0.3, demo(trk).mdb, comprend 20 durées de vie simulées. Il a été créé à partir du modèle LifePaths du Statistique Canada.

Suivi de variable de modèle Modgen

La fonction de suivi offerte par le langage Modgen détermine le type des acteurs à inclure dans le fichier de base de données ainsi que la liste des variables devant être analysées par BioBrowser.

La commande track doit figurer dans un des fichiers .mpp qui renferment le code Modgen servant à définir le modèle de simulation. Si les analystes souhaitent changer le type des acteurs dont le suivi doit être assuré, ou modifier l’ensemble des états à produire, ils doivent recompiler le modèle. Pour de plus amples renseignements, reportez-vous au Guide du programmeur Modgen. Nous conseillons également à ceux et celles qui ne connaissent pas la syntaxe des commandes ou les concepts des exemples qui figurent ci-dessous de consulter ce guide.

Syntaxe de la commande “track”

actor_name [filter] { state_or_link , ... , state_or_link } ;

Il importe de préciser qu’une seule définition de suivi est permise pour chaque acteur d’un modèle. De plus, le filtre précise si les variables d’un acteur doivent être ajoutées ou non au fichier de base de données, et le moment de le faire.

Exemple:

Dans cet exemple, les variables qui décrivent la personne ne sont ajoutées au fichier de base de données que lorsque cette personne se marie ou se remarie (pour plus de détails sur la caractéristique dominante, reportez-vous au Guide de l’utilisateur Modgen). Par conséquent, si la personne s’est mariée à 25 ans, a divorcé à 40 ans et s’est remariée à 50 ans, le fichier de base de données ne contiendrait que les renseignements se rapportant aux périodes 25-40 ans et de 50 ans à sa mort. Un total de 9 variables décrivent les attributs de la personne et sont stockées dans le fichier de base de données. Les deux derniers éléments de la définition du suivi (track) ne sont pas des variables, mais plutôt des liens avec d’autres personnes qui sont en rapport avec la personne qui nous intéresse. Dans ce cas, la base de données contiendrait les renseignements associés aux 9 variables définies par la commande track et se rapportant au conjoint et aux enfants de la personne, si ces renseignements sont disponibles.

track Person
[ dominant || mar_status == MARRIED || mar_status == REMARRIED ]
{
      es_state,
      ed_level_ep,
      sex,
      dominant,
      employed,
      mar_status,
      marstat_legal,
      fte_earnings,
      children_at_home,
      lSpouse,
      mlChildren
};

Exemple:

Dans cet exemple, les variables de la date de naissance et du sexe d’un acteur enfant sont envoyées au fichier de base de données une fois que l’enfant fait partie de la famille (la caractéristique provisoire, tentative, est présentée dans le Guide de l’utilisateur Modgen).

track Child [ !tentative ]
{
      date_of_birth,
      sex,
      mlParents
};

Contenu de la base de données

Le fichier Microsoft Access produit par la simulation Modgen comprend une table de données appelée History ainsi que les dictionnaires suivants disposés hiérarchiquement.

ActorDic - Dictionnaire des acteurs
ActorStateDic - Dictionnaire des états suivis
ActorLinkDic - Dictionnaire des états de liaison
TypeDic - Dictionnaire des types d'état contenant un pointeur lié à un des dictionnaires indiqués ci-dessous.

Les dictionnaires de chaque type d'état sont les suivants :

SimpleTypeDic - Types d'état simples, par exemple nombre entier, nombre en double précision, nombre en virgule flottante.
LogicalDic - États logiques.
ClassificationDic et ClassificationValueDic - États de classification et les valeurs associées.
RangeDic - États de type plage.
LinkTypeDic - États de liaison.

Les dictionnaires qui comprennent des identificateurs sous forme de texte renferment un enregistrement pour chaque langue prise en charge par le modèle Modgen particulier, conformément aux indications du dictionnaire LanguageDic.

En outre, une table de versions de fichiers, appelée VersionInfo, indiquera la version du fichier de suivi. Le BioBrowser utilise cette version pour conserver la compatibilité amont si la conception de la base de données de suivi est modifiée.

La table History renferme un enregistrement pour chaque état suivi à un moment précis. Plus précisément, les champs utilisés par le navigateur sont : identificateur d’objet, temps, identificateur d’état et identificateur de valeur pour l’état en question.

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Date de modification :: 2015-02-27

Services de formation et ateliers

Formation statistique

Statistique Canada élabore et offre des cours et des ateliers qui procurent une formation de qualité par rapport aux questions statistiques de l'heure et à l'application des méthodes statistiques de base. Les cours et les ateliers offerts au Canada ainsi qu'à l'extérieur du pays assurent aux participants une formation de base dans plusieurs domaines, y compris :

conception et élaboration d'enquêtes
conception de questionnaire
échantillonnage
analyse de données
interprétation et présentation des données

Formation statistique au Canada

Les ateliers sont conçus pour quiconque n'est pas un expert des méthodes statistiques, mais qui commande ou effectue des enquêtes, utilise des données ou souhaite perfectionner ses capacités d'évaluer et d'interpréter les résultats d'enquête. Nos ateliers s'adressent particulièrement aux :

utilisateurs de données de Statistique Canada
responsables d'études de marché
analystes et conseillers en matière de politique
chercheurs et spécialistes en sciences sociales
experts-conseils et gestionnaires en recherche
journalistes

La durée de nos ateliers varie de un à trois jours. Ils sont offerts un peu partout au Canada par l'entremise de nos bureaux régionaux.

Consultez le répertoire des ateliers offerts

Contactez-nous pour plus de renseignements sur les services de formation statistique au Canada.

Formation statistique au niveau international

Statistique Canada a une vaste expérience au niveau international en ce qui a trait à la préparation et à la prestation de cours et d'ateliers sur les méthodes statistiques, ainsi qu'à l'élaboration, la conception et la mise en oeuvre d'enquêtes pour des organismes internationaux et des agences nationales de la statistique autour du monde.

Des arrangements sur mesure peuvent être pris pour les programmes d'observation en milieu de travail et de formation de Statistique Canada. Les cours de base sur les enquêtes d'une durée de six semaines peuvent être particulièrement intéressants et valables pour les personnes qui commencent leur carrière comme statisticien ou gestionnaire d'enquête.

Contactez-nous pour plus de renseignements sur les services de formation statistique au niveau international.

Services de consultation relatifs à la statistique et aux méthodes d'enquête

Le Groupe de consultation statistique (GCS) est votre point d'entrée vers l'expertise de Statistique Canada. Il est composé de spécialistes qui offrent un soutien abordable, flexible et de grande qualité en gestion de projet et en formation statistique, adapté à vos besoins.

Moyens par lesquels le GCS peut aider à répondre à vos besoins méthodologiques.

Créer une nouvelle enquête statistique

Demander une expertise dans la conception, la planification et la gestion d'enquêtes, la modélisation et l'analyse de données, les études de faisabilité, la méthodologie de collecte des données, les procédures de confidentialité, la qualité des données et la présentation des résultats.

Exemple : préparation d'une étude de faisabilité visant à déterminer les répercussions socioéconomiques des modifications apportées au salaire minimum provincial.

Améliorer un programme ou un produit statistique

Obtenez des conseils sur la manière d'améliorer, de moderniser et d'accroître l'efficacité de votre programme ou de votre produit au moyen d'une évaluation minutieuse de sa méthodologie, de sa conception, de ses performances, de la qualité de ses données et de son fonctionnement.

Exemple : analyse de la méthodologie prévue par une ville pour évaluer les progrès et la mise en œuvre de ses politiques économiques.

Communiquez avec le Groupe de consultation statistique pour entamer la conversation.

Améliorez vos compétences

Vous comprendrez mieux les différentes composantes d'une enquête statistique et les meilleures pratiques en matière de techniques d'enquête et de méthodes statistiques. En plus de permettre la personnalisation de notre offre de formation pour répondre à vos besoins, nous proposons ce qui suit :

Couplages de microdonnées approuvés : Soumissions de 2025

Ensemble de données sur la mortalité de la population relevant des services correctionnels : couplage de microdonnées de la Base canadienne de données des coroners et des médecins légistes (BCDCML) avec celles de l’Enquête sur les services correctionnels canadiens (ESCC) et celles de la Base canadienne de données sur l’état civil — Décès (BCDECD) (001-2025)

Ensemble de données sur la mortalité de la population relevant des services correctionnels : couplage de microdonnées de la Base canadienne de données des coroners et des médecins légistes (BCDCML) avec celles de l’Enquête sur les services correctionnels canadiens (ESCC) et celles de la Base canadienne de données sur l’état civil — Décès (BCDECD) (001-2025)

Objet : L’objectif principal de l’ensemble de données sur la mortalité de la population relevant des services correctionnels est de fournir aux chercheurs universitaires et aux analystes des politiques gouvernementales des renseignements supplémentaires sur les personnes qui sont décédées durant ou après une période de surveillance correctionnelle. En s’appuyant sur les données de la Base canadienne de données des coroners et des médecins légistes (BCDCML), de l’Enquête sur les services correctionnels canadiens (ESCC) et de la Base canadienne de données sur l’état civil — Décès (BCDECD), on sera en mesure de recueillir des renseignements supplémentaires sur ces décès non naturels et les circonstances qui les entourent. Il s’agit notamment des décès attribuables aux accidents, aux lésions auto-infligées, aux surdoses accidentelles de drogues et aux homicides. Cette étude permettra de combler d’importantes lacunes statistiques concernant cette population très vulnérable.

Produit : Seuls les tableaux agrégés non confidentiels et conformes aux dispositions relatives à la confidentialité prévues par la Loi sur la statistique seront diffusés à l’extérieur de Statistique Canada. Le fichier analytique, sans identificateurs personnels, sera accessible dans les points d’accès sécurisés de Statistique Canada, et l’accès ne sera accordé qu’aux personnes réputées être employées par Statistique Canada selon le processus d’approbation normalisé de l’organisme.

La productivité des entreprises soutenues par Investissement Québec (002-2024)

Objet : Le projet a pour objectif d'examiner les tendances de la productivité du travail des entreprises soutenues par l'initiative Productivité innovation d'Investissement Québec. Comme Investissement Québec ne recueille pas de renseignements sur la productivité du travail des entreprises, il fournira la liste des entreprises qu’il soutient à Statistique Canada, qui les couplera au Registre des entreprises, puis au Fichier de microdonnées longitudinales des comptes nationaux. Cette base de données contient les caractéristiques financières des entreprises, ce qui permet de calculer les mesures de la productivité.

Produit : Seuls les analyses et les produits statistiques agrégés non confidentiels et conformes aux dispositions relatives à la confidentialité de la Loi sur la statistique seront diffusés à l’extérieur de Statistique Canada. Les résultats seront présentés sous la forme de tableaux indiquant les tendances de la productivité des entreprises au fil des années et selon les secteurs d'activité, en dollars courants et constants, de 2015 à l'année la plus récente pour laquelle des données sont disponibles.

Couplage des données du Recensement de la population avec celles de l’Enquête intégrée sur les tribunaux de juridiction criminelle (EITJC) et de l’Enquête sur les services correctionnels canadiens (ESCC) pour explorer les caractéristiques des personnes qui entrent en contact avec le système de justice pénale par rapport à celles qui n’entrent pas en contact avec lui. (004-2025)

Couplage des données du Recensement de la population avec celles de l’Enquête intégrée sur les tribunaux de juridiction criminelle (EITJC) et de l’Enquête sur les services correctionnels canadiens (ESCC) pour explorer les caractéristiques des personnes qui entrent en contact avec le système de justice pénale par rapport à celles qui n’entrent pas en contact avec lui. (004-2025)

Objet : L’objectif de ce projet est d’examiner la mesure dans laquelle les différences en matière de possibilités et de circonstances socioéconomiques peuvent expliquer les différences entre les groupes sur le plan des contacts avec le système de justice pénale. Le projet portera plus particulièrement sur les groupes qui sont surreprésentés dans le système de justice pénale.

Produit : Les fichiers analytiques et les clés de couplage, sans identificateurs, seront accessibles dans les centres de données de recherche de Statistique Canada. L’accès ne sera accordé qu’aux personnes réputées être employées de Statistique Canada selon le processus d’approbation normalisé. Statistique Canada pourrait également utiliser des fichiers analytiques couplés et des clés de couplage anonymisées pour produire des tableaux statistiques de données agrégées non confidentielles et des rapports analytiques, comme des rapports qui paraîtront dans Juristat, la publication phare de Statistique Canada sur la justice et la sécurité publique.

Examen des différences entre les chiffres de population de Statistique Canada et les méthodes d’échantillonnage déterminées par les répondants en collaboration avec la communauté de Notre santé compte afin de dénombrer les populations des Premières Nations, des Métis et des Inuit à Thunder Bay et à Kenora. (005-2025)

Examen des différences entre les chiffres de population de Statistique Canada et les méthodes d’échantillonnage déterminées par les répondants en collaboration avec la communauté de Notre santé compte afin de dénombrer les populations des Premières Nations, des Métis et des Inuit à Thunder Bay et à Kenora. (005-2025)

Objet : Les projets de Notre santé compte (NSC) sont menés par des spécialistes de la santé autochtone en collaboration avec des prestataires de services de santé autochtones locaux. Ils ont permis de produire des estimations du nombre de membres des Premières Nations, des Métis et des Inuit vivant dans plusieurs zones urbaines, dont London, Kenora, Ottawa, Thunder Bay et Toronto. Ces estimations démographiques sont plus élevées que les chiffres correspondants du Recensement de 2016, qui a eu lieu le 10 mai 2016. Ce projet collaboratif entre NSC et Statistique Canada permettra d’étudier les différences afin d’améliorer le dénombrement des membres des Premières Nations, des Métis et des Inuit vivant en milieu urbain et dans les territoires connexes.

Le projet consistera à coupler les données de NSC sur les membres des Premières Nations, les Métis et les Inuit vivant à Thunder Bay et à Kenora avec les fonds de données de Statistique Canada, notamment les données du Recensement de la population de 2016 et du Dépôt d’enregistrements dérivés (Environnement de couplage des données sociales). Tous les aspects du projet seront établis conjointement, y compris la sélection des fonds de données pertinents qui seront couplés aux données de NSC, les méthodes d’analyse appropriées et la diffusion des résultats. Les données de NSC seront fournies par les administrateurs légaux des ensembles de données de NSC, Anishnawbe Mushkiki (NSC de Thunder Bay) et Waasegiizhig Nanaandawe’iyewigamig (NSC de Kenora). Les répondants à l’enquête ont été invités à consentir à ce que leurs données soient couplées à celles du recensement. Seules les données des personnes qui ont donné leur accord seront couplées. À la fin du projet, Statistique Canada détruira les ensembles de données couplées ainsi que les données originales de NSC.

Produit : Les résultats comprendront la proportion de répondants de NSC dont les données ont été couplées au Recensement de 2016 et à d’autres ensembles de données, ainsi qu’une description des caractéristiques démographiques (c.-à-d. l’âge, le genre et la géographie) des répondants dont les données n’ont pas été couplées avec succès. L’état du dénombrement du recensement sera également comparé avec les renseignements sur la participation au recensement autodéclarés dans le cadre de l’étude de NSC. Seules les estimations agrégées ayant fait l’objet d’un contrôle de divulgation seront diffusées.

Les entreprises des sciences de la vie (006-2025)

Objet : L'objectif de ce projet est de fournir un profil de l'industrie des sciences de la vie à Santé Canada pour lui permettre de comprendre l'environnement économique de l'industrie et d'évaluer les incidences possibles de la mise en œuvre de nouvelles réglementations. Santé Canada fournira une liste de noms d'entreprises considérées comme faisant partie de la sous-classe des dispositifs médicaux de l’industrie des sciences de la vie, qui sera couplée au Registre des entreprises, puis au Fichier de microdonnées longitudinales des comptes nationaux. Cette base de données sera utilisée pour la production de statistiques agrégées sur les revenus et l'emploi.

Produit : Seuls les analyses et les produits statistiques agrégés non confidentiels et conformes aux dispositions relatives à la confidentialité de la Loi sur la statistique seront diffusés à l’extérieur de Statistique Canada. Les résultats seront présentés sous la forme d’un tableau de bord indiquant des statistiques agrégées sur l’emploi et les revenus de l’industrie. Ce tableau de bord sera fourni à Santé Canada et ne sera accessible qu'aux membres approuvés du Bureau de la modernisation des lois et des règlements (BMLR).

Projet de couplage des microdonnées du Programme de placement et de surveillance dans le cadre d’un programme intensif de réadaptation (PSPIR) avec les données sur la justice pénale, la santé et l’éducation, les données du recensement et les données fiscales (007-2025)

Projet de couplage des microdonnées du Programme de placement et de surveillance dans le cadre d’un programme intensif de réadaptation (PSPIR) avec les données sur la justice pénale, la santé et l’éducation, les données du recensement et les données fiscales (007-2025)

Objet : Le Programme de placement et de surveillance dans le cadre d’un programme intensif de réadaptation (PSPIR) du gouvernement fédéral est un programme de contribution auquel participent toutes les provinces et tous les territoires pour la prestation de programmes et de services thérapeutiques spécialisés aux jeunes ayant des besoins en santé mentale qui sont reconnus coupables d’une infraction grave avec violence. Le Programme de PSPIR est une composante importante de la surveillance correctionnelle des jeunes au Canada. Le principal objectif de ce projet est d’offrir des possibilités de couplage pour déterminer les nouveaux contacts avec le système de justice pénale et d’autres résultats pour la population participant au Programme de PSPIR. Les renseignements sommaires sur les résultats affichés par les jeunes après avoir participé au Programme de PSPIR et, le cas échéant, les comparaisons avec les résultats de cohortes de non-participants constituent depuis de nombreuses années une lacune importante dans les données qui permettraient d’évaluer la réussite du Programme de PSPIR. En collaboration avec les programmes correctionnels pour les jeunes participants et le ministère de la Justice, Statistique Canada vise à combler cette lacune dans son programme statistique sur les services correctionnels pour les jeunes en intégrant les données du Programme de PSPIR à d’autres données sociales, pour comprendre l’incidence du Programme de PSPIR. Les partenaires et les intervenants en matière de justice ainsi que le public canadien profiteront des résultats compilés, car les renseignements contribuent à la création de politiques et de programmes fondés sur des données probantes et, par le fait même, à l’intérêt public. Ces données aident à répondre au besoin d’éclairer les approches fondées sur des données probantes en matière de prévention de la criminalité et de programmes de lutte contre la criminalité visant à réduire la récidive, ainsi que les programmes conçus pour la réadaptation, l’intégration communautaire et la sécurité publique.

Produit : Statistique Canada effectuera le couplage d’enregistrements de ces données en vertu du cadre établi de gouvernance et de protection des renseignements personnels, afin d’élaborer des ensembles de données analytiques pour déterminer les résultats sociaux des jeunes après leur participation au Programme de PSPIR. Les résultats, l’interprétation et les conclusions de l’analyse au moyen des données couplées concerneront les participants couplés et ne seront pas généralisés à la population totale du Programme de PSPIR. Un rapport sur les agrégats statistiques sera mis à la disposition des employés du ministère de la Justice qui participent au projet de PSPIR. Seuls les tableaux agrégés non confidentiels conformes aux dispositions en matière de confidentialité de la Loi sur la statistique seront diffusés à l’extérieur de Statistique Canada.

Couplage des données de l’Enquête canadienne sur la santé buccodentaire (ECSB) et du Régime canadien de soins dentaires (RCSD) aux variables sociodémographiques et socioéconomiques ainsi qu’aux résultats en matière de santé (008-2025)

Couplage des données de l’Enquête canadienne sur la santé buccodentaire (ECSB) et du Régime canadien de soins dentaires (RCSD) aux variables sociodémographiques et socioéconomiques ainsi qu’aux résultats en matière de santé (008-2025)

Objet : Le projet vise à améliorer la compréhension de la santé buccodentaire, des facteurs de risque et de la couverture de l’assurance des Canadiennes et Canadiens dans le but d’éclairer l’élaboration de politiques et de surveiller les tendances en matière de santé buccodentaire au fil du temps. Il soutient le Régime canadien de soins dentaires (RCSD) lancé par Santé Canada en décembre 2023 en fournissant des données essentielles à l’amélioration des services de soins dentaires à l’échelle du pays. Les résultats aideront à déployer et à évaluer efficacement le RCSD, à assurer un accès équitable aux soins dentaires et à remédier aux disparités régionales et socioéconomiques, ce qui, au bout du compte, servira l’intérêt public.

Produit : Les fichiers analytiques (sans identificateurs) seront accessibles à partir des points d’accès sécurisés de Statistique Canada, comme le Centre fédéral de données de recherche (CFDR) et le réseau des centres de données de recherche (CDR). L’accès sera uniquement accordé aux employés de Statistique Canada (y compris les personnes réputées être employées de Statistique Canada) dont le travail l’exige et il sera accordé selon le processus d’approbation normalisé.

Couplage de microdonnées pour la création d’une base de sondage au niveau personne pour les enquêtes sociales (009-2025)

Objectif : Ce projet de couplage vise à produire de l’information au niveau des personnes plutôt qu’au niveau des logements, afin de soutenir l’échantillonnage des enquêtes sociales ciblant les individus. L’utilisation de couplage de microdonnées permet d’obtenir de l’information plus détaillée et de meilleure qualité pour les petites collectivités et populations, tout en permettant des gains de temps et d’argent. Cela garantit également que les enquêtes sociales menées au niveau des personnes demeurent exactes, pertinentes et efficaces en termes de coûts.

Produit : Les données issues de ces couplages sont intégrées pour produire des bases de sondage destinées aux enquêtes sociales. Aucune information statistique issue de ces couplages ne sera diffusée.

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Date de modification :: 2026-02-23