Contexte

• Première évaluation du site Web en 1997
• Évaluation annuelle jusqu'en 2007
• 2010 : Attention portée sur l'achèvement de la tâche
  • Maintenant, LA mesure d'un bon site Web est axée sur l'utilisateur.
  • Fondé sur des faits

Objectifs de recherche

• Mesurer le succès.
  • L'achèvement de la tâche est fondé sur la principale raison de la visite « d'aujourd'hui ».
  • Taux de satisfaction générale à l'égard du site Web
• Déterminer tout changement important survenu dans le profil des répondants.
• Déterminer les priorités en matière d'amélioration.
• Solliciter des commentaires sur deux changements récents : le remaniement de la page d'accueil et la mise à jour de la fonction de recherche.

Méthodologie

• Technologie d'interception novatrice développée pour l'invitation
  • Invitation déployée partout dans le site
  • Tous les visiteurs étaient invités à participer
• Questionnaire de base court avec contenu facultatif (fonction de recherche et page d'accueil)
• Lancement : Le 8 avril 2010
  • En ligne pendant 15 jours, jusqu'au 23 avril 2010
  • Près de 10 000 répondants (comparativement à un peu plus de 2 000 en 2007)
  • Taux de réponse : 3 %

Résultats : Profil des répondants

• L'emploi par secteur : résultats analogues à ceux des années précédentes — le secteur de l'éducation est le mieux représenté, suivi par l'administration publique et les entreprises privées.
• Nouveau – Utilisation d'appareils mobiles : appareils actuellement utilisés pour accéder à des sites Web en général (cochez toutes les cases pertinentes)
  • L'appareil le plus courant est encore l'ordinateur de bureau (72%).
  • Ordinateur portatif/bloc-notes (61 %)
  • Téléphone cellulaire, téléphone intelligent ou appareil semblable (15 %)
    • De récentes analyses des habitudes de visites indiquent que seulement 0,4 % des visiteurs du site Web de StatCan utilisent des appareils mobiles.

Résultats : Fréquence des visites

• En 2010, les visiteurs occasionnels (62 %) représentaient la majorité des répondants.

Résultats : Renseignements recherchés et façons envisagées de les utiliser

• Recherche de données/tableaux sur un sujet précis (48 %) et études/articles/publications sur un sujet précis (16 %)
  • Les plus grands sujets d'intérêt :
    • Quatre indicateurs clés (13 %)
      (Taux annuel d'inflation de l'IPC; estimation de la population; taux de chômage; croissance mensuelle du PIB)
    • Santé (9 %)
    • Population et démographie (9 %)
  • La moitié des répondants recherchaient des renseignements sur des sujets liés aux statistiques sociales.
• Façons dont les répondants envisageaient d'utiliser les renseignements :
  • Pour des travaux scolaires (19 %)
  • Pour un usage académique (16 %)
  • Pour le développement ou l'analyse d'une entreprise (13 %)
  • Pour les recherches, l'analyse et l'élaboration de politiques (12 %)

Résultats : Taux de succès dans l'achèvement de la tâche

• En 2010, 65 % des répondants ont achevé leur tâche avec succès…
• …comparativement àagrave; 55 % qui ont trouvé la totalité/majorité de l'information en 2007.
• Les trois quarts des visiteurs fréquents ont réussi à achever leur tâche.
• Le taux était le plus élevé chez les répondants cherchant de l'information dans Le Quotidien (86 %).
• Le taux chez les répondants cherchant des statistiques censitaires, autochtones et démographiques était 69 %.

Résultats : Taux de satisfaction générale

• Le taux de satisfaction générale (65 %) semble avoir baissé depuis 2007.

Résultats : Questions facultatives

• Visites de la page d'accueil aujourd'hui (2 073)
  • Visiteurs fréquents – 48 %; visiteurs occasionnels – 52 %
  • 59 % de ces répondants ont trouvé ce qu'ils cherchaient à l'aide des nouvelles fonctions – analystes et chercheurs; navigation par ressource clé.
• Utilisation de la fonction de recherche aujourd'hui (2 029)
  • Visiteurs fréquents – 38 %; visiteurs occasionnels – 62 %
  • 49 % de ces répondants ont trouvé les renseignements qu'ils cherchaient à l'aide de la fonction de recherche.
    • 48 % de ces derniers répondants ont trouvé ce qu'ils cherchaient dans les 3 premiers résultats de recherche.

Résultats : Suggestions d'amélioration

• L'accès plus facile aux données et à l'information est toujours la plus grande priorité en matière d'amélioration.

Sommaire des résultats

• Les 3 principaux secteurs sont encore l'éducation, l'administration publique et les entreprises.
• Les visiteurs occasionnels représentent la majorité des répondants (62 %).
• 65 % des répondants ont réussi à achever leur tâche.
  • 71 % de ces répondants ont trouvé la tâche facile à accomplir.
• De faibles taux d'achèvement pour les répondants qui cherchaient des renseignements sur :
  • Les emplois à Statistique Canada
  • Les sujets précis :
    • L'éducation, la formation et l'apprentissage
    • Le crime et la justice
    • La santé
    • Les familles, les ménages et le logement
• Les principales priorités des répondants relativement aux améliorations :
  • Un accès plus facile aux données/à l'information
  • La fonction de recherche

Statistique Canada remercie les participants qui ont pris part à cette consultation. Leur apport oriente le développement Web de StatCan et fait en sorte que les produits finaux répondent aux exigences des utilisateurs.

Sommaire de consultation

Le présent document contient des extraits de l'Examen quadriennal de programme du Programme de la statistique sociale et autochtone qui a été mené en décembre 2009, pour la période de référence allant de 2005-2006 à 2008-2009. Statistique Canada a mis sur pied un système intégré d'évaluation et de rapports sur les programmes. Une évaluation complète de chaque programme statistique est ainsi menée tous les quatre ans. L'une des composantes majeures de l'évaluation est de mesurer comment les produits et services statistiques continuent de répondre aux besoins des clients.

Résultats

Une enquête sur la satisfaction des clients de la Division de la statistique sociale et autochtone (DSSEA) a été menée en juin 2009 et elle visait les clients ayant utilisé les données en 2007-2008 et 2008-2009. Au total, 129 clients ont participé à l'enquête.

La DSSEA cherchait à recueillir les commentaires des clients de ses programmes d'enquêtes (Enquête sociale générale (ESG), Enquête auprès des enfants autochtones (EAEA) et Enquête auprès des peuples autochtones (EAPA)), de ses produits de données (Base de données sur les immigrants, produits sur le site Web de Statistique Canada et totalisations personnalisées) et de ses publications analytiques (Tendances sociales canadiennes, Les femmes au Canada et Un portrait des aînés au Canada).

Les clients des produits de la DSSEA considèrent tous ces produits très importants, tous les scores d'appréciation globale étant supérieurs à 4 sur 5 (sur une échelle de 1 à 5).

En général, la satisfaction des clients est assez élevée, la très grande majorité des produits ayant un score moyen de 4 ou plus. Seuls les produits reliés aux enquêtes auprès des autochtones ont obtenu des scores moyens quelque peu inférieurs. Les clients de ces deux enquêtes ont indiqué être un peu moins satisfaits quant à l'accessibilité et à l'actualité des résultats de celles-ci.

Il ressort clairement des résultats compilés que la qualité des enquêtes, des produits et des services de la division est jugée très importante si l'on en juge par les proportions élevées de clients dont les réponses correspondent aux taux 4 et 5 pour chacun des indicateurs de qualité (pertinence, actualité, accessibilité, intelligibilité et précision). Quant au degré de satisfaction des clients associé à ces indicateurs, il est très élevé en ce qui concerne la précision de l'ensemble de nos enquêtes, produits et services. Pour ce qui est des autres indicateurs, en général, le degré de satisfaction est assez élevé bien que certains clients aient indiqué une satisfaction plus faible dans le cas de certaines enquêtes, produits ou services. La DSSEA utilisera ces résultats afin d'apporter les améliorations qui s'imposent.

Accessibilité

Comme on l'a observé dans le sondage sur la satisfaction des clients, l'accessibilité est d'une grande importance pour nos clients. Certains d'entre eux semblaient toutefois préoccupés quant à l'accès aux données de l'ESG et de l'EAPA si l'on en juge par les proportions plus élevées ayant indiqué un faible niveau de satisfaction à cet effet (16 % et 24 % respectivement). Certains clients nous ont fourni des commentaires à l'effet que l'accès à un centre de données n'était pas possible, qu'ils aimeraient des données plus détaillées au niveau géographique sur notre site Web et, dans le cas des statistiques sur les autochtones, qu'ils aimeraient que toutes les données sur le sujet soient accessibles à une seule place sur notre site.

Statistique Canada remercie les participants qui ont pris part à cette consultation. Leur apport oriente le développement Web de StatCan et fait en sorte que les produits finaux répondent aux exigences des utilisateurs.

Sommaire de consultation

Le présent document contient des extraits de l'Examen quadriennal de programme du Programme de la statistique des prix à la production qui a été mené en décembre 2009, pour la période de référence allant de 2005-2006 à 2008-2009. Statistique Canada a mis sur pied un système intégré d'évaluation et de rapports sur les programmes. Une évaluation complète de chaque programme statistique est ainsi menée tous les quatre ans. L'une des composantes majeures de l'évaluation est de mesurer comment les produits et services statistiques continuent de répondre aux besoins des clients.

Résultats

La Division des prix à la production (DPP) et la Division des prix à la consommation (DPC) ont mené conjointement une enquête sur la satisfaction des clients en juin 2009. Aux fins de l'enquête, les programmes des divisions ont été regroupés dans l'une des trois grandes catégories, soit l'Indice des prix des produits industriels / Indice des prix des matières brutes (IPPI/IPMB), les indices des prix des immobilisations et les services à la clientèle. Les répondants à l'enquête étaient au nombre de 40 et le taux de réponse a été de 15,2 %.

Dans tous les cas, plus de 80 % des répondants ont déclaré être satisfaits. De même, la plupart des ratios importance/satisfaction s'approchent de 1,0, ce qui indique que les répondants sont très satisfaits dans les domaines qu'ils jugent importants.

Dans l'ensemble, les répondants n'ont pas fait état d'un sentiment d'insatisfaction sur la plupart des fronts. Dans le cas tant de l'IPPI/IPMB que des indices des prix des immobilisations, les clients se sont déclarés entièrement satisfaits de tous les éléments du Quotidien, de leurs publications respectives et des extractions de données personnalisées, le cas échéant. Une minorité d'utilisateurs ont exprimé une certaine insatisfaction à l'égard des prix et de la facilité d'extraction des données de CANSIM. En ce qui a trait aux services à la clientèle, un niveau de satisfaction de plus de 90 % a été déclaré pour toutes les catégories.

Statistique Canada remercie les participants qui ont pris part à cette consultation. Leur apport oriente le développement Web de StatCan et fait en sorte que les produits finaux répondent aux exigences des utilisateurs.

Sommaire de consultation

Le présent document contient des extraits de l'Examen quadriennal de programme du Programme de la statistique du commerce international qui a été mené en décembre 2009, pour la période de référence allant de 2005-2006 à 2008-2009. Statistique Canada a mis sur pied un système intégré d'évaluation et de rapports sur les programmes. Une évaluation complète de chaque programme statistique est ainsi menée tous les quatre ans. L'une des composantes majeures de l'évaluation est de mesurer comment les produits et services statistiques continuent de répondre aux besoins des clients.

Résultats

En 2006 et de nouveau en 2009, la section de la Division des services à la clientèle chargée des études de marché a effectué des enquêtes sur la satisfaction des clients. Ces études visaient à mesurer la satisfaction à l'égard des produits et services offerts par la Division du commerce international (DCI) et l'importance accordée à ces produits et services.

L'enquête de 2006 a recueilli auprès des clients internes et externes des renseignements sur la qualité des données, les secteurs pouvant faire l'objet d'améliorations et l'évaluation des besoins futurs des clients, en prévision de la migration des bases de données de l'ordinateur central en 2009.

L'enquête de 2009 a recueilli les commentaires des clients externes au sujet des produits et services de la DCI. Le questionnaire comportait trois volets : publications, totalisations et bases de données publiques et totalisations personnalisées. On a demandé aux répondants d'indiquer leur niveau de satisfaction à l'égard de divers aspects d'un produit ou d'un service ainsi que l'importance qu'ils accordent à ces aspects. Le degré de satisfaction de même que l'importance ont été évalués sur une échelle à cinq points, allant de faible (1) à élevé (5).

En général, les résultats de l'enquête ont été très positifs, le taux global de satisfaction des clients variant de 81 % à 85 % pour tous les secteurs. La notoriété des produits de la DCI a considérablement augmenté entre 2006 et 2009. L'enquête a révélé un désir généralisé de voir s'accroître l'actualité de l'ensemble des données.

Pour 2009, l'évaluation a porté sur les publications suivantes : communiqué du Commerce international de marchandises du Canada (CIMC) dans le Quotidien, CIMC, CIMC : revue annuelle, Nomenclature canadienne des exportations et Profil des exportateurs canadiens.

L'évaluation a porté sur les totalisations et les bases de données publiques suivantes : tableaux sommaires, base de données sur le commerce international canadien de marchandises et CANSIM.

L'évaluation a porté sur les totalisations personnalisées suivantes : Registre des exportateurs et Registre des importateurs.

Les services à la clientèle ont également fait l'objet d'une évaluation globale.

L'évaluation a porté sur les dimensions suivantes : pertinence, actualité, exactitude, accessibilité, intelligibilité. L'enquête comportait aussi une évaluation générale de la satisfaction des clients à l'égard des produits et services de la DCI et de l'importance accordée à ces produits et services.

Les résultats définitifs des enquêtes ont été publiés en novembre 2006 et en juin 2009 et ont permis à la Division de mieux comprendre les priorités et les besoins opérationnels de ses clients.

La DCI continuera de mettre au point une méthode plus rigoureuse de communication avec ses partenaires. Des rapports étroits et plus soutenus avec les intervenants, les partenaires et les utilisateurs restent prioritaires, dans la mesure où la Division dépend de ces liens pour apporter les ajustements qui optimisent la pertinence et la valeur ajoutée du programme.

Statistique Canada remercie les participants qui ont pris part à cette consultation. Leur apport oriente le développement Web de StatCan et fait en sorte que les produits finaux répondent aux exigences des utilisateurs.

data steps

séquence de procédures dans SAS (Statistical Analysis Software)

keep

procédure SAS qui spécifie la variable à traiter

libname

associe ou dissocie une bibliothèque de données SAS avec un libref

proc freq

procédure SAS qui produit une fréquence « one-way » à « n-way »

proc sort

procédure SAS qui trie les observations des ensembles de données SAS selon les valeurs d'une ou de plusieurs variables de type caractère ou numérique

SAS libref

procédure SAS qui vérifie qu'un libref a été attribué

Tag Name

nom unique

Statistique Canada a mis en place le Service de transfert électronique de fichiers (STEF) (accessible par Internet seulement) pour permettre le partage sécuritaire de fichiers électroniques avec des organisations externes. Aux fins de l'accès à distance en temps réel (ADTR), le STEF est utilisé pour envoyer des fichiers aux utilisateurs externes, et pour recevoir des fichiers de ces derniers. Se connecter au système TEF et soumettre les programmes.

Estimation

Estimation

Les utilisateurs doivent indiquer la variable de poids désirée dans leur programme. Cependant, ils ne peuvent pas consulter ces poids directement. Le système d'accès à distance en temps réel (ADTR) fournit aux utilisateurs des indicateurs de la qualité des données pour les enquêtes dans le cadre desquelles des poids bootstrap sont associés aux fichiers. Les utilisateurs de l'ADTR ne n'ont pas accès aux poids bootstrap en tant que tels.

Contrôle de la divulgation

Contrôle de la divulgation

Les données sont protégées par une méthode d'arrondissement contrôlé, et seules des données pondérées peuvent être produites. La règle de suppression en dessous d'un seuil minimum ne s'applique pas à l'ADTR (ce qui n'est pas le cas pour la moyenne).

Renseignements sur le fichier-maître

Renseignements sur le fichier-maître

Les utilisateurs qui ont besoin de plus de renseignements concernant concernant les fichiers-maîtres peuvent consulter la page de données de l'accès à distance en temps réel. Pour chacune des enquêtes, on y indique le nom des fichiers, les variables supprimées, les variables renommées et la base d'arrondissement utilisée. Tous les identificateurs d'enregistrement uniques sont nommés « ID ». Seuls les détenteurs d'un compte d'ADTR peuvent accéder à ce document à partir de leur compte de transfert électronique de fichiers.

Livres de codes et ensembles de données fictifs

Livres de codes et ensembles de données fictifs

Les détenteurs d'un compte d'ADTR ont accès à des ensembles de données et des livres de codes fictifs qui ne contiennent aucun compte de fréquence. Pour accéder aux métadonnées d'enquête, les utilisateurs doivent chercher dans la section Documentation de l'enquête de leur dossier DAD_RTRA_REP_ADTR_DAD sur le site de transfert électronique de fichiers. Si vous avez de la difficulté à accéder aux produits de l'ADTR, veuillez communiquer avec l'équipe de l'ADTR.

Résultats

Résultats

Attention! Les résultats obtenus de l'ADTR peuvent différer de ceux obtenus d'autres sources.

Soumissions de programmes SAS au système d'ADTR

Soumissions de programmes SAS au système d'ADTR

L'ADTR s'adresse aux analystes qui sont en mesure d'effectuer de la programmation dans SAS. Il incombe à l'utilisateur d'élaborer ses programmes et de les mettre à l'essai avant de les soumettre.

Pertinence du projet

Pertinence du projet

Conformément aux modalités auxquelles les chercheurs ont accepté de se conformer, toute soumission doit être directement liée à la demande présentée à Statistique Canada. Les programmes soumis font l'objet d'examens périodiques afin de veiller au respect de cette condition. Les chercheurs sont tenus de respecter les modalités du système d'ADTR dans le cadre de leur demande.

part-adtr.pdf (PDF, 251.88 Ko)

Part (Share) de base pour l'ADTR

La procédure de part (SHARE) pour l'ADTR calcule la répartition de la population d'une variable continue. Par exemple, cette procédure peut être utilisée pour calculer la part du revenu total gagnée par province. Pour produire des totalisations de part, utilisez la procédure suivante de l'ADTR :

%RTRAShare(
InputDataset=,
OutputName=,
ClassVarList=,
ShareOfVar=,
ByVar=,
UserWeight=);

2. Définition des paramètres de %RTRAShare :

InputDataset = détermination de l'ensemble de données d'entrée de la librairie « WORK » de SAS à utiliser dans la procédure.

OutputName = détermination du nom des fichiers de sortie que vous voulez produire (maximum de 20 caractères, et le premier caractère doit être une lettre).

ClassVarList = détermination d'un maximum de quatre variables pour les dimensions de la part. Ces variables doivent être délimitées par des espaces ou des astérisques. Chaque variable doit contenir plus d'une valeur unique, mais pas plus de 500. Ce paramètre peut être vide si vous souhaitez calculer des parts pour l'ensemble de la population.

ShareOfVar = détermination d'une et une seule variable pour la statistique de part. Cette variable doit être numérique. La part sera calculée à l'égard de cette variable continue.

ByVar = détermination d'une et une seule variable pour la statistique de part. Cette variable doit comprendre plus d'une valeur unique, mais pas plus de 500.

UserWeight = renvoi au document des paramètres de l'ADTR pour déterminer un poids d'enquête. La variable de pondération déterminée sera intégrée à l'ensemble de données d'entrée au moyen de la variable d'identification.

3. Exemple : Cette procédure peut être utilisée pour calculer la part du revenu total par province. Supposons que vous exécutiez la procédure suivante de l'ADTR pour calculer une part d'une variable appelée « Revenu ». Vous aimeriez que cette part soit calculée pour une variable appelée « Province ».

%RTRAShare(
InputDataset=work.LFS,
OutputName=Table1,
ClassVarList=,
ShareOfVar=Income,
ByVar=Province,
UserWeight=Finalwt);

Le tableau suivant affiche les résultats pour l'exemple de la macro ci-dessus.

Tableau 1
Résultats pour l'exemple de la macro

Province	_Part_	_Count_
		27268000
ONT.	0,0183	428000
QC	0,0041	115000
C.-B.	0,028	784000
SASK.	0,021	628000
MAN.	0,197	6420000
ALB.	0,4	10580000
N.-É.	0,036	955000
T.-N.-L.	0,034	806000
Î.-P.-É.	0,117	2839000
N.-B.	0,149	3713000
Note : À noter que les produits des enquêtes comportant des poids bootstrapcomprendront des renseignements additionnels sur des mesures de précision, par exemple, des indicateurs de qualité, des erreurs-types, des intervalles de confiance, etc.

Les résultats de ce tableau peuvent être interprétés de la façon suivante :

• Le compte de population pondéré de ce tableau est égal à 27 268 000.
• La part du revenu total au Canada qui provient de l'Ontario est égale à 1,83 %. Le compte de population pondéré ayant servi au calcul pour l'Ontario est égal à 428 000.
• La part du revenu total au Canada qui provient du Québec est égale à 0,41 %. Le compte de population pondéré ayant servi au calcul pour le Québec est égal à 115 000.
• .... etc.

Parts (Share) de niveau 5 dans le cadre de l'ADTR

1. Il s'agit de la macro de procédure d'accès à distance en temps réel (ADTR) permettant la production de tableaux de parts comprenant une statistique de niveau 5 donnée. Par exemple, cette procédure peut être utilisée pour calculer la part du revenu total gagné par province. Pour générer des tableaux de parts, faites l'appel de procédure d'ADTR suivant :

%RTRAShareL5(
InputDataset=,
OutputName=,
ClassVarList=,
ShareOfVar=,
ByVar=,
L5Stat=,
L5Type=,
L5ByVar=,
L5BaseVal=,
UserWeight=)

2. Définition du paramètre %RTRAShareL5 :

InputDataset = détermine l'ensemble de données d'entrée de la zone WORK qui sera utilisé dans le cadre de la procédure.

OutputName = détermine le nom donné aux fichiers de sortie définitifs correspondant à cet appel de la procédure RTRAShareL5. Les résultats tabulés se voient attribuer un nom généré à l'interne plutôt que le nom indiqué dans ce paramètre. L'ensemble de données de paramètres de post-traitement définit la correspondance entre le nom généré à l'interne et le nom des fichiers de sortie définitifs.

ClassVarList = détermine un maximum de quatre variables pour établir les dimensions de la procédure de production de parts. Dans le cas de RTRAShareL5, on peut omettre ce paramètre ou le laisser vide. Les variables de cette liste peuvent être séparées par un nombre quelconque d'espaces, d'astérisques ou de combinaisons d'espaces et d'astérisques.

ShareOfVar = détermine une seule variable aux fins de la procédure de production de parts. Cette variable doit être de type numérique. La part sera calculée selon cette variable continue.

ByVar = détermine une seule variable aux fins de la procédure de production de parts. Cette variable doit contenir plus d'une, mais pas plus de 500 valeurs uniques. Elle est également ajoutée à la liste de variables de classe dans CreateEngineXML

L5Stat = détermine le nom de la statistique de niveau 5. Les valeurs valides sont « LC » et « ST » (insensibles à la casse).

L5Type = détermine le type de statistique de niveau 5. Les valeurs valides sont « SEQUENTIAL », « BASE » et « GLOBAL » (insensibles à la casse).

L5ByVar = détermine la variable « BY » de niveau 5. La variable indiquée doit être comprise dans ClassVarList ou être la même que ByVar.

L5BaseVal = détermine la valeur de base de niveau 5. Ce paramètre est applicable uniquement si L5Type est « BASE », et il doit être laissé vide si L5Type est « SEQUENTIAL » ou « GLOBAL ». S'il y a lieu, la valeur indiquée doit être comprise dans la variable L5ByVar de l'ensemble de données d'entrée.

UserWeight = la variable de pondération de l'enquête (et les variables de pondération bootstrap s'il y en a) se trouve dans un ensemble de données de pondération de la bibliothèque de données d'ADTR. Le nom de l'ensemble de données de pondération est le même que celui de la variable de pondération de l'enquête qu'il contient.

3. Exemple : La procédure suivante peut être utilisée pour calculer la part des paiements hypothécaires selon le type de famille, calculée en fonction du revenu total. Supposons que vous exécutiez la procédure d'ADTR suivante pour calculer une part de la variable appelée « mtgpmts » qui fait référence aux paiements hypothécaires. Vous souhaitez que cette part soit calculée pour une variable appelée « revenu ».

%RTRAShareL5(
InputDataset=work.family1,
OutputName=Tableau2,
ClassVarList=,
ShareOfVar=mtgpmts,
ByVar=Revenu,
L5Stat=ST,
L5Type=Global,
L5ByVar=Revenu
UserWeight=weight);

Le tableau suivant présente les résultats de l'exemple de procédure ci-dessus.

Tableau 2
Résultats pour l'exemple de la macro

Revenu	_Share_	Share_STG	_Count_
Moins de 23 200 $	0,029	-1	2920500
De 23 200 $ à 41 325 $	0,082	-1	2872500
De 41 325 $ à 61 200 $	0,165	-1	2896000
De 61 200 $ à 91 675 $	0,31	-1	2948000
Plus de 91 675 $	0,41	-1	2933000
Note : Les résultats des enquêtes comportant des poids bootstrap contiendront des renseignements supplémentaires sur les mesures de précision, à savoir les indicateurs de qualité, les erreurs types, les intervalles de confiance, etc.

Parts (Share) L5SOT dans le cadre de l'ADTR

1. Il s'agit de la macro de procédure d'accès à distance en temps réel (ADTR) permettant la production de tableaux de parts comprenant une statistique de niveau 5 séquentielle dans le temps (L5SOT) donnée. Par exemple, cette procédure peut être utilisée pour calculer la part du revenu total gagné par province. Pour générer des tableaux de parts, faites l'appel de procédure d'ADTR suivant :

%RTRAShareL5SOT(
InputDataset=,
OutputName=,
ClassVarList=,
ShareOfVar=,
ByVar=,
L5Stat=,
L5YrVar=,
L5MonVar=,
L5QtrVar=,
L5TimeInt=,
UserWeight=)

2. Définition du paramètre %RTRAShareL5SOT :

InputDataset = détermine l'ensemble de données d'entrée de la zone WORK qui sera utilisé dans le cadre de la procédure.

OutputName = détermine le nom donné aux fichiers de sortie définitifs correspondant à cet appel de la procédure RTRAShareL5SOT. Les résultats tabulés se voient attribuer un nom généré à l'interne plutôt que le nom indiqué dans ce paramètre. L'ensemble de données de paramètres de post-traitement définit la correspondance entre le nom généré à l'interne et le nom des fichiers de sortie définitifs.

ClassVarList = détermine un maximum de quatre variables pour établir les dimensions de la procédure de production de parts. Ces variables doivent être séparées par des espaces ou des astérisques. On peut omettre ce paramètre ou le laisser vide.

ShareOfVar = détermine une seule variable aux fins de la procédure de production de parts. Cette variable doit être de type numérique. La part sera calculée selon cette variable continue.

ByVar = détermine une seule variable aux fins de la procédure de production de parts. Cette variable doit contenir plus d'une, mais pas plus de 500 valeurs uniques. Elle est également ajoutée à la liste de variables de classe dans CreateEngineXML.

L5Stat = détermine le nom de la statistique de niveau 5. Les valeurs valides sont « LC » et « ST » (insensibles à la casse).

L5YrVar = détermine la variable relative à l'année de niveau 5.

L5MonVar = (facultatif) détermine la variable relative au mois de niveau 5. On peut omettre ce paramètre ou le laisser vide. Si L5MonVar est indiqué, L5QtrVar doit être laissé vide ou omis.

L5QtrVar = (facultatif) détermine la variable relative au quart de niveau 5. On peut omettre ce paramètre ou le laisser vide. Si L5QtrVar est indiqué, L5MonVar doit être laissé vide ou omis.

L5TimeInt = (facultatif) détermine l'intervalle de temps de niveau 5. La valeur indiquée doit être un entier supérieur à 0. On peut omettre ce paramètre, mais l'entier par défaut doit alors être « 1 ».

UserWeight = consultez le document de paramètres d'ADTR pour déterminer un poids de sondage. La variable de pondération déterminée sera intégrée à l'ensemble de données d'entrée au moyen de la variable « ID ».

3. Exemple : La procédure suivante peut être utilisée pour calculer la part des heures selon le niveau de scolarité, calculée par province. Supposons que vous exécutiez la procédure d'ADTR suivante pour calculer une part de la variable relative aux heures appelée « HEURES ». Vous souhaitez que cette part soit calculée pour une variable appelée « SCOLARITÉ ».

%RTRAShareL5SOT(
InputDataset=work.LFS,
OutputName=Tableau3,
ClassVarList=PROVINCE,
ShareOfVar=HEURES,
ByVar=SCOLARITÉ,
L5Stat=LC,
L5YrVar=YEAR,
L5ByVar=MONTH,
UserWeight=FINALWT);

Le tableau suivant présente les résultats de l'exemple de procédure ci-dessus.

Tableau 3
Résultats pour l'exemple de la macro

YEAR	MONTH	PROVINCE	SCOLARITÉ	_SHARE_	SHARE_LC	HOURS_COUNT
2015	Janvier	Ontario		1		6767750
2015	Janvier	Ontario	Collège	0,35		2291500
2015	Janvier	Ontario	École secondaire	0,25		1806000
2015	Janvier	Ontario	Moins que le secondaire	0,068		537750
2015	Janvier	Ontario	Université	0,33		2132500
2015	Février	Ontario		1	0	6802000
2015	Février	Ontario	Collège	0,36	0,0048	2333000
2015	Février	Ontario	École secondaire	0,25	-0,0032	1788000
2015	Février	Ontario	Moins que le secondaire	0,066	-0,0023	529250
2015	Février	Ontario	Université	0,33	0,00076	2151750
2015	Mars	Ontario		1	0	6781250
2015	Mars	Ontario	Collège	0,35	-0,0028	2305750
2015	Mars	Ontario	École secondaire	0,25	0,0034	1791500
2015	Mars	Ontario	Moins que le secondaire	0,065	-0,00062	528750
2015	Mars	Ontario	Université	0,33	9,00E-06	2155250
Note : Les résultats des enquêtes comportant des poids bootstrap contiendront des renseignements supplémentaires sur les mesures de précision, à savoir les indicateurs de qualité, les erreurs types, les intervalles de confiance, etc.

proportions-adtr.pdf (PDF, 238.28 Ko)

Proportions de base pour l'ADTR

1. La procédure de proportion pour l'ADTR calcule la répartition de la population d'une variable discrète. Par exemple, cette procédure peut être utilisée pour calculer la proportion de la population souffrant d'asthme. Pour produire des statistiques de proportion, utilisez la procédure suivante de l'ADTR :

%RTRAProportion(
InputDataset=,
OutputName=,
ClassVarList=,
ByVar=,
UserWeight=);

2. Définition des paramètres de %RTRAProportion :

InputDataset = détermination de l'ensemble de données d'entrée de la librairie « WORK » de SAS à utiliser dans la procédure.

OutputName = détermination du nom des fichiers de sortie que vous voulez produire (maximum de 20 caractères, et le premier caractère doit être une lettre).

ClassVarList = détermination d'un maximum de quatre variables pour les dimensions de la proportion. Ces variables doivent être délimitées par des espaces ou des astérisques. Chaque variable doit contenir plus d'une valeur unique, mais pas plus de 500. Ce paramètre peut être vide si vous souhaitez calculer une proportion pour l'ensemble de la population.

ByVar = détermination d'une et une seule variable pour la statistique de proportion. Cette variable doit comprendre plus d'une valeur unique, mais pas plus de 500. Votre répartition de la population sera calculée selon cette variable discrète.

UserWeight = renvoi au document des paramètres de l'ADTR pour déterminer un poids d'enquête. La variable de pondération déterminée sera intégrée à l'ensemble de données d'entrée au moyen de la variable d'identification.

3. Exemple : Cette procédure peut être utilisée pour calculer le revenu moyen. Supposons que vous exécutiez la procédure suivante de l'ADTR pour calculer la moyenne d'une variable appelée « Revenu » pour un tableau appelé « Tableau 1 ». Vous aimeriez calculer cette statistique pour différents niveaux de scolarité et selon le sexe à partir des variables appelées « Scolarité » et « Sexe ».

%RTRAProportion(
InputDataset=work.CCHS,
OutputName=Table1,
ClassVarList=Sex,
ByVar=Asthma,
UserWeight=Finalwt);

Le tableau suivant affiche les résultats pour l'exemple de la macro ci-dessus.

Tableau 1
Résultats pour l'exemple de la macro

Sexe	Asthme	_Proportion_	_Count_
			200
	Oui	0,10	20
	Non	0,90	180
Femmes			110
Femmes	Oui	0,09	10
Femmes	Non	0,91	100
Hommes			90
Hommes	Oui	0,11	10
Hommes	Non	0,89	80

Proportions de niveau 5 dans le cadre de l'ADTR

1. Il s'agit de la macro de procédure d'accès à distance en temps réel (ADTR) permettant la production de tableaux de proportions comprenant une statistique de niveau 5 donnée. La procédure d'ADTR de production de proportions calcule la répartition de la population d'une variable discrète. Par exemple, cette procédure peut être utilisée pour calculer la proportion de la population asthmatique. Pour générer une proportion, faites l'appel de procédure d'ADTR suivant :

%RTRAProportionL5(
InputDataset=,
OutputName=,
ClassVarList=,
ByVar=,
L5Stat=,
L5Type=,
L5ByVar=,
L5BaseVal=,
UserWeight=);

2. Définition du paramètre %RTRAProportionL5 :

InputDataset = détermine l'ensemble de données d'entrée de la zone WORK qui sera utilisé dans le cadre de la procédure.

OutputName = détermine le nom donné aux fichiers de sortie définitifs correspondant à cet appel de la procédure RTRAProportionL5. L'ensemble de données de sortie des résultats tabulés se voit attribuer un nom généré à l'interne plutôt que le nom indiqué dans ce paramètre. L'ensemble de données de paramètres de post-traitement définit la correspondance entre le nom généré à l'interne et le nom des fichiers de sortie définitifs.

ClassVarList = détermine un maximum de quatre variables pou
binaisons d'espaces et d'astérisques.

ByVar = détermine le nom de la variable « BY » et est utilisée comme variable de partage. Elle est également ajoutée à la liste de variables de classe dans CreateEngineXML.

L5Stat = détermine le nom de la statistique de niveau 5. Les valeurs valides sont « LC » et « ST » (insensibles à la casse).

L5Type = détermine le type de statistique de niveau 5. Les valeurs valides sont « SEQUENTIAL », « BASE » et « GLOBAL » (insensibles à la casse).

L5ByVar = détermine la variable « BY » de niveau 5. La variable indiquée doit être comprise dans ClassVarList ou être la même que ByVar.

L5BaseVal = détermine la valeur de base de niveau 5. Ce paramètre est applicable uniquement si L5Type est « BASE », et il doit être laissé vide si L5Type est « SEQUENTIAL » ou « GLOBAL ». S'il y a lieu, la valeur indiquée doit être comprise dans la variable L5ByVar de l'ensemble de données d'entrée.

UserWeight = la variable de pondération de l'enquête (et les variables de pondération bootstrap s'il y en a) se trouve dans un ensemble de données de pondération de la bibliothèque de données d'ADTR. Le nom de l'ensemble de données de pondération est le même que celui de la variable de pondération de l'enquête qu'il contient.

3. Exemple : La procédure suivante peut être utilisée pour calculer la proportion de la population ayant subi une intervention médicale donnée.

Votre appel de procédure d'ADTR ressemblera à ceci :

%RTRAProportionL5(
InputDataset=work.ccs_asy,
OutputName=Tableau2,
ClassVarList=DHH_SEX,
byVar=either_sc,
L5Stat=LC,
L5Type=sequential,
L5ByVar=either_sc,
UserWeight=wts_m);

Le tableau suivant présente les résultats de l'exemple de procédure de production de proportions de niveau 5 ci-dessus. Dans cet exemple, « sc » renvoie à une réponse « oui » ou « non » indiquant si une personne a subi ou non l'intervention médicale en question. Veuillez noter qu'il s'agit d'une partie des données de la documentation et que certaines valeurs de la sortie réelle ont été extraites dans le but de générer des sorties plus petites.

Tableau 2
Résultats pour l'exemple de la macro

DHH_SEX	EITHER_SC	PROPORTION	PROPORTION_LCS	COUNT
Masculin	Oui	0,52	0,044	10500
Masculin	Oui	0,4	-0,194	50500
Masculin	Non	0,63	0	43000
Masculin	Non	0,48	0	9750
Féminin	Oui	0,27	-0,46	21250
Féminin	Oui	0,48	-0,041	9750
Féminin	Non	0,73	0	57250
Féminin	Non	0,52	0	10750

Proportions L5SOT dans le cadre de l'ADTR

1. Il s'agit de la macro de procédure d'accès à distance en temps réel (ADTR) permettant la production de tableaux de proportions comprenant une statistique de niveau 5 séquentielle dans le temps (L5SOT) donnée. La procédure d'ADTR de production de proportions calcule la répartition de la population d'une variable discrète. Par exemple, cette procédure peut être utilisée pour calculer la proportion de la population asthmatique. Pour générer une proportion, faites l'appel de procédure d'ADTR suivant :

%RTRAProportionL5SOT(
InputDataset=,
OutputName=,
ClassVarList=,
ByVar=,
L5Stat=,
L5YrVar=,
L5MonVar=,
L5QtrVar=,
L5TimeInt=,
UserWeight=);

2. Définition du paramètre %RTRAProportionL5SOT :

InputDataset = détermine l'ensemble de données d'entrée de la zone WORK qui sera utilisé dans le cadre de la procédure.

OutputName = détermine le nom donné aux fichiers de sortie définitifs correspondant à cet appel de la procédure RTRAProportionL5SOT. L'ensemble de données de sortie des résultats tabulés se voit attribuer un nom généré à l'interne plutôt que le nom indiqué dans ce paramètre. L'ensemble de données de paramètres de post-traitement définit la correspondance entre le nom généré à l'interne et le nom des fichiers de sortie définitifs.

ClassVarList = détermine un maximum de quatre variables pour établir les dimensions de la procédure de production de proportions. Ces variables doivent être séparées par des espaces ou des astérisques. Chaque variable doit contenir plus d'une, mais pas plus de 500 valeurs uniques. On peut omettre ce paramètre ou le laisser vide.

ByVar = détermine le nom de la variable « BY » et est utilisée comme variable de partage. Elle est également ajoutée à la liste de variables de classe dans CreateEngineXML.

L5Stat = détermine le nom de la statistique de niveau 5. Les valeurs valides sont « LC », « PC » et « ST » (insensibles à la casse).

L5YrVar = détermine la variable relative à l'année de niveau 5.

L5MonVar = (facultatif) détermine la variable relative au mois de niveau 5. On peut omettre ce paramètre ou le laisser vide. Si L5MonVar est indiqué, L5QtrVar doit être laissé vide ou omis.

L5QtrVar = (facultatif) détermine la variable relative au quart de niveau 5. On peut omettre ce paramètre ou le laisser vide. Si L5QtrVar est indiqué, L5MonVar doit être laissé vide ou omis.

L5TimeInt = (facultatif) détermine l'intervalle de temps de niveau 5. La valeur indiquée doit être un entier supérieur à 0. On peut omettre ce paramètre, mais l'entier par défaut doit alors être « 1 ».

UserWeight = consultez le document de paramètres d'ADTR pour déterminer un poids de sondage. La variable de pondération déterminée sera intégrée à l'ensemble de données d'entrée au moyen de la variable « ID ».

3. Exemple : La procédure suivante peut être utilisée pour calculer la proportion de la population ayant subi une intervention médicale donnée.

Votre appel de procédure d'ADTR ressemblera à ceci :

%RTRAProportionL5SOT(
InputDataset=work.ccs_asy,
OutputName=Tableau3,
ClassVarList=DHH_SEX,
L5Stat=LC,
L5YrVar=ADM_YOI,
L5MonVar=ADM_MOI,
L5TimeInt=3,
UserWeight=wts_m);

Le tableau suivant présente les résultats de l'exemple de procédure ci-dessus. Nous sommes notamment en mesure de déterminer le changement de proportion « séquentiel dans le temps » d'un mois à l'autre selon le sexe. Veuillez noter qu'il s'agit d'une partie des données de la documentation et que certaines valeurs de la sortie réelle ont été extraites dans le but de générer des sorties plus petites.

Tableau 3
Résultats pour l'exemple de la macro

ADM_YOI	ADM_MOI	SEX	_COUNT_	PROPORTION_LCS
2012	Mars	Masculin	178250
2012	Avril	Masculin	319000	0,151
2012	Mai	Masculin	235000	0,021
2012	Juin	Masculin	164750	0,058
2012	Mars	Féminin	220000
2012	Avril	Féminin	251250	0,061
2012	Mai	Féminin	276500	-0,041
2012	Juin	Féminin	144500	0,02

repartition-pourcentage-adtr.pdf (PDF, 313.94 Ko)

Répartition en pourcentage de base pour l'ADTR

1. La répartition en pourcentage est une distribution de fréquences dans laquelle les fréquences de classes individuelles sont exprimées en pourcentage de la fréquence totale, égale à 100. Elle est également connue sous l'appellation de distribution de fréquences relatives ou de tableau de fréquences relatives.

La macro %RTRAPercentDist est utilisable pour produire des totalisations de répartition en pourcentage.

Afin de créer une répartition en pourcentage, faites appel à la procédure d'ADTR suivante :

%RTRAPercentDist(
InputDataset=,
OutputName=,
ClassVarList=,
UserWeight=);

2. Définition des paramètres de %RTRAPercentDist :

InputDataset = détermination de l'ensemble de données d'entrée de la librairie « WORK » de SAS à utiliser dans la procédure

OutputName = détermination du nom des fichiers de sortie que vous voulez produire (maximum de 20 caractères, et le premier caractère doit être une lettre).

ClassVarList = détermination d'un maximum de cinq variables pour les dimensions du centile. Ces variables doivent être délimitées par des espaces ou des astérisques. Chaque variable doit contenir plus d'une valeur unique, mais pas plus de 500.

UserWeight = renvoi au document des paramètres de l'ADTR pour déterminer un poids d'enquête. La variable de pondération déterminée sera intégrée à l'ensemble de données d'entrée au moyen de la variable d'identification.

3. L'application de la macro %RTRAPercentDist varie dépendamment du fait que les données comportent ou non des poids bootstrap.

Lorsque les données se voient appliquer des poids bootstrap, le fichier de sortie contiendra des indicateurs de qualité propres aux variables sélectionnées. Pour en savoir davantage au sujet des indicateurs de qualité, veuillez visiter la page des sorties d'ADTR.

Exemple d'application de la macro %RTRAPercentDist faisant appel à des données comportant des poids bootstrap :

Supposons que vous avez exécuté la procédure d'ADTR suivante pour créer un tableau de répartition en pourcentage intitulé « Tableau 1 », avec la variable appelée « Sexe » faisant appel à l'Enquête auprès des peuples autochtones (EPA) de 2012.

Votre procédure d'ADTR ressemblera à ce qui suit :

%RTRAPercentDist(
InputDataset=work.APS,
OutputName=Tableau1,
ClassVarList= Sexe,
UserWeight=WGHT);

Tableau 1
Résultats pour l'exemple de la macro

Sexe	_PERCENTDIST_	PERCENTDIST_SE	PERCENTDIST_CILB	PERCENTDIST_CIUB	PERCENTDIST_BSWCNT	_COUNT_
Femmes et hommes	1	0	0,999865	1	1000	963100
Femmes	0,53	0,00523	0,52	0,54	1000	513640
Hommes	0,47	0,00523	0,46	0,48	1000	449460

Répartition en pourcentage de niveau 5 dans le cadre de l'ADTR

1. Il s'agit de la macro de procédure d'accès à distance en temps réel (ADTR) permettant la production de tableaux de répartition en pourcentage comprenant une statistique de niveau 5 donnée. RTRAPercentDistL5 est une macro enveloppante. Elle fait appel à la macro ProcessRequest, qui est la routine de traitement commune à toutes les macros de procédures d'ADTR. On peut l'utiliser pour produire des tableaux de répartition en pourcentage.

Pour générer une répartition en pourcentage de niveau 5, faites l'appel de procédure d'ADTR suivant :

%RTRAPercentDistL5(
InputDataset=,
OutputName=,
ClassVarList=,
L5Stat=,
L5Type=,
L5ByVar=,
L5BaseVal=,
UserWeight=);

2. Définition du paramètre %RTRAPercentDistL5 :

InputDataset = détermine l'ensemble de données d'entrée de la zone WORK qui sera utilisé dans le cadre de la procédure.

OutputName = détermine le nom donné aux fichiers de sortie correspondant à cet appel de la procédure %RTRAPercentDistL5. Les résultats tabulés se voient attribuer un nom généré à l'interne plutôt que le nom indiqué dans ce paramètre. L'ensemble de données de paramètres de post-traitement définit la correspondance entre le nom généré à l'interne et le nom des fichiers de sortie définitifs. La création du nom des fichiers de sortie définitifs est ensuite effectuée lors du post-traitement.

ClassVarList = détermine un maximum de cinq variables à inclure dans le tableau de répartition en pourcentage. Les variables de cette liste peuvent être séparées par un nombre quelconque d'espaces, d'astérisques ou de combinaisons d'espaces et d'astérisques.

L5Stat = détermine le nom de la statistique de niveau 5. Les valeurs valides sont « LC » et « ST » (insensibles à la casse).

L5Type = détermine le type de statistique de niveau 5. Les valeurs valides sont « SEQUENTIAL », « BASE » et « GLOBAL » (insensibles à la casse).

L5ByVar = détermine la variable « BY » de niveau 5. La variable indiquée doit être comprise dans ClassVarList.

L5BaseVal = détermine la valeur de base de niveau 5. Ce paramètre est applicable uniquement si L5Type est « BASE », et il doit être laissé vide si L5Type est « SEQUENTIAL » ou « GLOBAL ». S'il y a lieu, la valeur indiquée doit être comprise dans la variable L5ByVar de l'ensemble de données d'entrée.

UserWeight = la variable de pondération de l'enquête (et les variables de pondération bootstrap s'il y en a) se trouve dans un ensemble de données de pondération de la bibliothèque de données d'ADTR. Le nom de l'ensemble de données de pondération est le même que celui de la variable de pondération de l'enquête qu'il contient.

3. Exemple : supposons que vous exécutiez la procédure d'ADTR suivante pour générer un tableau de répartition en pourcentage nommé « Tableau2 » avec les variables « scolarité » et « province » à l'aide de l'Enquête sur la population active.

Votre appel de procédure d'ADTR ressemblera à ceci :

%RTRAPercentDistL5(
InputDataset=work.LFS,
OutputName=Table2,
ClassVarList= Education Province,
L5Stat=LC,
L5Type=sequential,
L5ByVar=education,
L5BaseVal=,
UserWeight=FINALWT);

Le tableau suivant présente les résultats de l'exemple de procédure de répartition en pourcentage de niveau 5 ci-dessus. Veuillez noter qu'il s'agit d'une partie des données de la documentation et que certaines valeurs de la sortie réelle ont été extraites dans le but de générer des sorties plus petites.

Tableau 2
Résultats de l'exemple de procédure

SCOLARITÉ	PROVINCE	PERCENTDIST	PERCENTDIST_LCS	COUNT
Collège	Manitoba	0,0079	0	3321500
École secondaire	Manitoba	0,0088	0,00091	3702250
Université	Manitoba	0,003	-0,0057	2531750
Collège	Ontario	0,096	0	40167000
École secondaire	Ontario	0,093	-0,0031	38880000
Université	Ontario	0,086	-0,028	36012500

Répartition en pourcentage L5SOT dans le cadre de l'ADTR

Il s'agit de la macro de procédure d'accès à distance en temps réel (ADTR) permettant la production de tableaux de répartition en pourcentage comprenant une statistique de niveau 5 séquentielle dans le temps (L5SOT) donnée. RTRAPercentDistL5SOT est une macro enveloppante. Elle fait appel à la macro ProcessRequest, qui est la routine de traitement commune à toutes les macros de procédures d'ADTR.

La macro %RTRAPercentDistL5SOT peut être utilisée pour produire des tableaux de répartition en pourcentage.

Pour générer une répartition en pourcentage de niveau 5, faites l'appel de procédure d'ADTR suivant :

%RTRAPercentDistL5SOT(
InputDataset=,
OutputName=,
ClassVarList=,
L5Stat=,
L5YrVar=,
L5MonVar=,
L5QtrVar=,
L5TimeInt=,
UserWeight=);

2. Définition du paramètre

%RTRAPercentDistL5SOT :

InputDataset = détermine l'ensemble de données d'entrée de la zone WORK qui sera utilisé dans le cadre de la procédure.

OutputName = détermine le nom donné aux fichiers de sortie correspondant à cet appel de la procédure RTRAPercentDistL5SOT. Les résultats tabulés se voient attribuer un nom généré à l'interne plutôt que le nom indiqué dans ce paramètre. L'ensemble de données de paramètres de post-traitement définit la correspondance entre le nom généré à l'interne et le nom des fichiers de sortie définitifs. La création du nom des fichiers de sortie définitifs est ensuite effectuée lors du post-traitement.

ClassVarList = détermine un maximum de cinq variables à inclure dans le tableau de répartition en pourcentage. Les variables de cette liste peuvent être séparées par un nombre quelconque d'espaces, d'astérisques ou de combinaisons d'espaces et d'astérisques.

L5Stat = détermine le nom de la statistique de niveau 5. Les valeurs valides sont « LC » et « ST » (insensibles à la casse).

L5YrVar = détermine la variable relative à l'année de niveau 5.

L5MonVar = (facultatif) détermine la variable relative au mois de niveau 5. On peut omettre ce paramètre ou le laisser vide. Si L5MonVar est indiqué, L5QtrVar doit être laissé vide ou omis.

L5QtrVar = (facultatif) détermine la variable relative au quart de niveau 5. On peut omettre ce paramètre ou le laisser vide. Si L5QtrVar est indiqué, L5MonVar doit être laissé vide ou omis.

L5TimeInt = (facultatif) détermine l'intervalle de temps de niveau 5. La valeur indiquée doit être un entier supérieur à 0. On peut omettre ce paramètre, mais l'entier par défaut doit alors être « 1 ».

UserWeight = consultez le document de paramètres d'ADTR pour déterminer un poids de sondage. La variable de pondération déterminée sera intégrée à l'ensemble de données d'entrée au moyen de la variable « ID ».

3. L'application de %RTRAPercentDistL5SOT varie selon que les données comportent des poids bootstrap. Lorsque des poids bootstrap sont appliqués aux données, les fichiers de sortie comprennent des indicateurs de qualité propres aux variables sélectionnées. Pour obtenir de plus amples renseignements sur les indicateurs de qualité, veuillez consulter la page sur les sorties de l'ADTR.

Voici un exemple de la procédure %RTRAPercentDistL5SOT utilisant des données comportant des poids bootstrap :

Supposons que vous exécutiez la procédure d'ADTR suivante pour générer un tableau de répartition en pourcentage nommé « Tableau3 » avec la variable « scolarité » à l'aide de l'Enquête sur la population active.

Votre appel de procédure d'ADTR ressemblera à ceci :

%RTRAPercentDistL5SOT(
InputDataset=work.LFS,
OutputName=Table3,
ClassVarList= Education,
L5Stat=LC,
L5YrVar=NUM_SYEAR,
L5MonVar=NUM_SMTH,
L5TimeInt=4,
UserWeight=FINALWT);

Le tableau suivant présente les résultats de l'exemple de procédure ci-dessus. Nous sommes notamment en mesure de déterminer la répartition en pourcentage « séquentielle dans le temps » d'un mois à l'autre selon divers niveaux de scolarité. Veuillez noter qu'il s'agit d'une partie des données de la documentation et que certaines valeurs de la sortie réelle ont été extraites dans le but de générer des sorties plus petites. Dans le cadre de cet exemple, nous obtiendrons uniquement des résultats pour les réponses « Université ».

Tableau 3
Résultats de l'exemple de procédure

NUM_SYEAR	NUM_SMTH	EDUCATION	PERCENTDIST	PERCENTDIST_LCS	COUNT
2015	Avril	Université	0,194		6773500
	Mai	Université	0,195	0,00173	6799250
	Juin	Université	0,198	0,0045	6908500
	Juillet	Université	0,2	0,0076	7024250
	Août	Université	0,2	0,009	7113250

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Centiles de base pour l'ADTR

1. Un centile représente la valeur d'une variable en dessous de laquelle se retrouve un certain pourcentage d'observations. Par exemple, la procédure de centile de l'ADTR peut servir à trouver le revenu médian des hommes et des femmes. Pour calculer des statistiques de centile, utilisez la procédure suivante de l'ADTR :

%RTRAPercentile(
InputDataset=,
OutputName=,
ClassVarList=,
AnalysisVar=,
Percentiles=,
UserWeight=);

2. Définition des paramètres de %RTRAPercentile :

InputDataset = détermination de l'ensemble de données d'entrée de la librairie « WORK » de SAS à utiliser dans la procédure.

OutputName = détermination du nom des fichiers de sortie que vous voulez produire (maximum de 20 caractères, et le premier caractère doit être une lettre).

ClassVarList = détermination d'un maximum de cinq variables pour les dimensions du centile. Ces variables doivent être délimitées par des espaces ou des astérisques. Chaque variable doit contenir plus d'une valeur unique, mais pas plus de 500.

AnalysisVar = détermination d'une et une seule variable pour la statistique de centile. Cette variable doit être numérique.

Percentiles = détermination de trois centiles au maximum à partir de la liste suivante : 1, 5, 10, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 75, 80, 90, 95, 99. Les valeurs de centile doivent être délimitées par des espaces.

UserWeight = renvoi au document des paramètres de l'ADTR pour déterminer un poids d'enquête. La variable de pondération déterminée sera intégrée à l'ensemble de données d'entrée au moyen de la variable d'identification.

3. Exemple : Cette procédure peut être utilisée pour calculer des centiles de revenu. Supposons que vous exécutiez la procédure suivante de l'ADTR pour calculer le premier quartile, la médiane et le troisième quartile d'une variable appelée « Revenu » pour produire un tableau appelé « Tableau 1 ».

Vous aimeriez calculer cette statistique pour chaque sexe à partir d'une variable appelée « Sexe ».

%RTRAPercentile(
InputDataset=work.LFS,
OutputName=Tableau1,
ClassVarList=Sexe,
AnalysisVar=Revenu,
Percentiles=25 50 75,
UserWeight=Finalwt);

Le tableau suivant affiche les résultats pour l'exemple de la macro ci-dessus.

Tableau 1
Résultats pour l'exemple de la macro

Sexe	Revenu_P25	Revenu_P50	Revenu_P75	Revenu_ Count
	20000	45000	110000	27268000
Femmes	28000	50000	100000	13448000
Hommes	16000	38000	620000	13820000
Note : À noter que les produits des enquêtes comportant des poids bootstrap comprendront des renseignements additionnels sur des mesures de précision, par exemple, des indicateurs de qualité, des erreurs-types, des intervalles de confiance, etc.

Centiles de niveau 5 dans le cadre de l'ADTR

1. Un centile est la valeur d'une variable en dessous de laquelle est compris un certain pourcentage d'observations. L'utilisation de la fonction de niveau 5 relative aux centiles permet à l'utilisateur de calculer la différence entre d'autres statistiques en cours d'exécution. Par exemple, la procédure d'ADTR permettant la production de tableaux de centiles de niveau 5 peut être utilisée pour trouver le revenu médian des hommes et des femmes, tout en déterminant une variation en pourcentage. Pour calculer les centiles de niveau 5, faites l'appel de procédure d'ADTR suivant :

%RTRAPercentileL5(
InputDataset=,
OutputName=,
ClassVarList=,
AnalysisVar=,
Percentiles=,
L5STAT=,
L5TYPE=,
L5BYVAR=,
USERWEIGHT=);

2. Définition du paramètre %RTRAPercentileL5 :

InputDataset = détermine l'ensemble de données d'entrée de la zone WORK qui sera utilisé dans le cadre de la procédure.

OutputName = détermine le nom des fichiers de sortie que vous voulez produire (maximum de 20 caractères et le premier caractère ne doit pas être un trait de soulignement).

ClassVarList = détermine un maximum de cinq variables pour établir les dimensions de la procédure de production de centiles. Ces variables doivent être séparées par des espaces ou des astérisques. Chaque variable doit contenir plus d'une, mais pas plus de 500 valeurs uniques.

AnalysisVar = détermine une seule variable aux fins de la procédure de production de centiles. Cette variable doit être de type numérique.

Percentiles = détermine jusqu'à trois centiles parmi les suivants : 1, 5, 10, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 75, 80, 90, 95 et 99. Les valeurs en centiles doivent être séparées par des espaces.

L5Stat = détermine quelle statistique d'ordre supérieur vous souhaitez utiliser. Cette statistique doit être l'une des suivantes : LC (variation de niveau), PC (variation en pourcentage) ou ST (test de signification).

L5ByVar = détermine la variable « BY ». La variable indiquée doit également être comprise dans <ClassVarList>.

L5BaseVal = détermine la manière dont les valeurs comprises dans les cellules du tableau se compareront. Cette manière doit être l'une des suivantes : « Sequential », « Base » ou « Global ».

UserWeight = consultez le document de paramètres d'ADTR pour déterminer un poids de sondage. La variable de pondération déterminée sera intégrée à l'ensemble de données d'entrée au moyen de la variable « ID ».

3. Exemple : La procédure suivante peut être utilisée pour calculer des centiles de revenu selon le sexe avec une variation en pourcentage. Supposons que vous exécutiez la procédure d'ADTR suivante pour calculer le premier quartile, la médiane et le troisième quartile d'une variable appelée « revenu » afin de générer un tableau nommé « Tableau2 ». Vous souhaitez calculer ces centiles pour chaque sexe à l'aide d'une variable appelée « sexe ».

Votre appel de procédure d'ADTR ressemblera à ceci :

%RTRAPercentileL5(
InputDataset=work.LFS,
OutputName=Table2,
ClassVarList=Sex,
AnalysisVar=Income,
Percentiles=25 50 75,
L5STAT=PC,
L5TYPE=global,
L5BYVAR=Sex,
USERWEIGHT=Finalwt);

Le tableau suivant présente les résultats de l'exemple de procédure ci-dessus.

Tableau 2
Résultats de l'exemple de procédure

Sexe	Revenu_P25	Revenu_P50	Revenu_P75	Revenu_P25_PCG	Revenu_P50_PCG	Revenu_P75_PCG	Revenu_Count
	1640	2200	2600	0	0	0	231750
Féminin	1510	2200	2550	-0,08	0	-0,0192	94250
Masculin	1800	2250	2600	0,101	0,023	0	137500
Note : Les résultats des enquêtes comportant des poids bootstrap contiendront des renseignements supplémentaires sur les mesures de précision, à savoir les indicateurs de qualité, les erreurs types, les intervalles de confiance, etc.

Centiles L5SOT dans le cadre de l'ADTR

1. Il s'agit de la macro de procédure d'ADTR permettant la production de tableaux de centiles comprenant une statistique de niveau 5 séquentielle dans le temps (L5SOT) donnée. Un centile est la valeur d'une variable en dessous de laquelle est compris un certain pourcentage d'observations. Par exemple, la procédure d'ADTR permettant la production de tableaux de centiles peut être utilisée pour trouver le revenu médian des hommes et des femmes. Pour calculer les centiles, faites l'appel de procédure d'ADTR suivant :

%RTRAPercentileL5SOT(
InputDataset=,
OutputName=,
ClassVarList=,
AnalysisVar=,
Percentiles=,
L5Stat=,
L5YrVar=,
L5MonVar=,
L5QtrVar=,
UserWeight=);

2. Définition du paramètre %RTRAPercentileL5SOT :

InputDataset = détermine l'ensemble de données d'entrée de la zone WORK qui sera utilisé dans le cadre de la procédure.

OutputName = détermine le nom donné aux fichiers de sortie définitifs correspondant à cet appel de la procédure RTRAPercentileL5SOT. L'ensemble de données de paramètres de post-traitement définit la correspondance entre le nom généré à l'interne et le nom des fichiers de sortie définitifs.

ClassVarList = détermine un maximum de cinq variables pour établir les dimensions de la procédure de production de centiles. Ces variables doivent être séparées par des espaces ou des astérisques.

AnalysisVar = détermine une seule variable aux fins de la procédure de production de centiles. Cette variable doit être de type numérique.

Centiles = détermine jusqu'à trois centiles parmi les suivants : 1, 5, 10, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 75, 80, 90, 95 et 99. Les valeurs en centiles doivent être séparées par des espaces.

L5Stat = Les valeurs valides sont « LC », « PC » et « ST » (insensibles à la casse).

L5YrVar = détermine le nom de la variable utilisée comme variable relative à l'année de niveau 5.

L5MonVar = (facultatif) détermine la variable relative au mois de niveau 5. On peut omettre ce paramètre ou le laisser vide. Si L5MonVar est indiqué, L5QtrVar doit être laissé vide ou omis.

L5QtrVar = (facultatif) détermine la variable relative au quart de niveau 5. On peut omettre ce paramètre ou le laisser vide. Si L5QtrVar est indiqué, L5MonVar doit être laissé vide ou omis.

L5TimeInt = (facultatif) détermine l'intervalle de temps de niveau 5. La valeur indiquée doit être un entier supérieur à 0. On peut omettre ce paramètre, mais l'entier par défaut doit alors être « 1 ».

UserWeight = consultez le document de paramètres d'ADTR pour déterminer un poids de sondage. La variable de pondération déterminée sera intégrée à l'ensemble de données d'entrée au moyen de la variable « ID ».

3. Exemple : La procédure suivante peut être utilisée pour analyser la variation en pourcentage de la rémunération hebdomadaire selon le sexe tout au long de l'année.

%RTRAPercentileL5SOT(
InputDataset=work.LFS,
OutputName=Table3,
ClassVarList=Sex,
AnalysisVar=NUM_WKLYEARN,
Percentiles = 25 50 75,
L5Stat=PC,
L5YrVar=NUM_SYEAR,
L5MonVar=NUM_MONTH,
L5TimeInt=1,
UserWeight=FINALWT);

Le tableau suivant présente les résultats de l'exemple de procédure ci-dessus. Veuillez noter qu'il s'agit d'une partie des données de la documentation et que certaines valeurs de la sortie réelle ont été extraites dans le but de générer des sorties plus petites. Dans le cadre de cet exemple, nous utiliserons uniquement les résultats pour le premier tiers de l'année 2016, avec une variation de 25 %.

Tableau 3
Résultats de l'exemple de procédure

NUM_MONTH	SEXE	NUM_WKLYEARN_P25	NUM_WKLYEARN_P25_PCS	NUM_WKLYEARN_COUNT
Janvier	Masculin	1500	0	6750
Janvier	Féminin	1730	0	12250
Février	Masculin	2100	0,4	9750
Février	Féminin	1900	0,101	15500
Mars	Masculin	2000	-0,048	11750
Mars	Féminin	1550	-0,184	14000
Avril	Masculin	2000	0	8500
Avril	Féminin	1200	-0,23	14750
Note : Les résultats des enquêtes comportant des poids bootstrap contiendront des renseignements supplémentaires sur les mesures de précision, à savoir les indicateurs de qualité, les erreurs types, les intervalles de confiance, etc.