Responsabilités essentielles - résultats et ressources prévus et principaux risques

Cette section contient des renseignements détaillés sur les ressources et les résultats prévus de l'organisme pour chacune de ses responsabilités essentielles. Elle renferme également des renseignements sur les principaux risques liés à l'atteinte de ces résultats.

Renseignements statistiques

Description

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

Faits saillants de la planification

Les Canadiens se sont lancés dans une révolution transformationnelle des données pour devenir une société axée sur l'information. Statistique Canada doit être un chef de file à cet égard, afin de pouvoir mesurer et comprendre l'incidence de cette transformation économique et sociale, alors que l'organisme continue de fournir des renseignements importants aux Canadiens. Dans le cadre de ses efforts de modernisation, Statistique Canada s'est engagé à fournir des données et des renseignements statistiques actuels, pertinents et de grande qualité, afin d'améliorer la pertinence des décisions prises chaque jour par les entreprises, les décideurs, les législateurs et les citoyens du Canada.

Tout en reconnaissant que de nombreux utilisateurs accordent leur préférence aux tableaux de données, Statistique Canada s'est engagé à améliorer l'accès à cette information cruciale grâce à des communications améliorées, comme les infographies et les produits de visualisation des données, ainsi qu'à l'utilisation de technologies de transfert, comme l'interface de programmation d'applications et l'accès direct amélioré, par l'entremise des centres de données régionaux et des laboratoires virtuels de données.

Statistique Canada est d'avis que ses fonds de données serviront à éclairer les entreprises au moment de prendre des décisions en matière d'importations et d'exportations, à appuyer les recommandations d'emplacements des urbanistes pour les projets d'ensembles résidentiels, à guider les décisions d'acheteurs de maisons quant aux quartiers où ils choisissent de vivre, et à fournir de l'information aux législateurs pour les aider à prendre des décisions éclairées relativement aux taux bancaires à l'échelle nationale ou à la valeur annuelle des paiements d'aide sociale, pour ne nommer que ces exemples-là.

Afin d'appuyer ses efforts de modernisation, et conformément à l'approche du gouvernement du Canada, Statistique Canada est en voie d'adopter une infrastructure infonuagique. Les solutions infonuagiques permettront à l'organisme de produire des données plus actuelles pour mieux répondre aux besoins des Canadiens, des chercheurs et des universitaires, grâce à un accès sur demande à une capacité de traitement et de stockage de volumes élevés de données aux fins de modélisation, de simulations et d'analyses à forte teneur en calculs. Les services infonuagiques offrent la souplesse nécessaire pour soutenir les services de technologie de l'information au fur et à mesure de l'augmentation de la demande de services en ligne et de l'évolution des technologies. Statistique Canada est à planifier la migration des systèmes aux services infonuagiques sécuritaires. La migration des données protégées ne se fera que lorsque les systèmes de Statistique Canada auront été jugés sécuritaires pour fournir les services infonuagiques appropriés pour les données de nature délicate, conformément aux procédures et aux processus du gouvernement du Canada. Des services infonuagiques certifiés et vérifiés fournissent une plateforme sécuritaire, efficace et rentable pour que l'organisme puisse migrer ses données et ses processus opérationnels. Statistique Canada continue de travailler en étroite collaboration avec le Centre de la sécurité des télécommunications, Services partagés Canada et le Bureau du dirigeant principal de l'information du Secrétariat du Conseil du Trésor, afin de continuer de respecter toutes les exigences juridiques, politiques et réglementaires liées à la sécurité des données et à la protection des renseignements personnels.

Dans le cadre de sa stratégie de modernisation, l'organisme donnera suite à son engagement envers les Canadiens de fournir des renseignements plus pertinents, actuels et personnalisés, tout en respectant leur vie privée. Il veillera également à ce que le Recensement de 2021 soit mené avec succès en augmentant son effectif régional. Enfin, Statistique Canada s'attaquera aux lacunes statistiques dans divers secteurs afin d'aider à éclairer les priorités du gouvernement, comme le renforcement de la classe moyenne, la lutte contre les changements climatiques, l'amélioration de la sécurité des collectivités et l'habilitation des collectivités autochtones, en les appuyant dans l'amélioration de leur capacité en matière de données, ainsi que la production de renseignements actuels sur la crise des opioïdes et la toxicomanie.

Statistique Canada continue de chercher des occasions de mobiliser les Canadiens et les intervenants pour rehausser leur confiance envers l'organisme. Pour ce faire, il a établi les priorités suivantes :

  • renforcer la confiance à l'égard de Statistique Canada et, par extension, de ses employés, de ses méthodes, de ses services et de ses produits;
  • établir des liens entre un plus grand nombre de Canadiens, de gouvernements, d'entreprises, d'universitaires, d'associations et d'autres organisations, grâce à des renseignements plus vastes, plus fréquents et mieux adaptés;
  • établir de nouveaux partenariats pour accroître l'accès aux données et améliorer la pertinence et l'acceptabilité sociale des activités, des données et des renseignements de Statistique Canada.

Statistique Canada modernise ses services pour s'adapter à une réalité changeante, où les données font partie du quotidien des Canadiens. Pour s'assurer qu'il répond aux besoins et aux attentes accrus des Canadiens en matière de données, l'organisme s'efforce de collaborer stratégiquement avec les Canadiens. Cela signifie que l'organisme travaille en vue de fournir un accès axé sur l'utilisateur à des données et des renseignements de grande qualité, à l'aide d'outils modernes et de produits de communication complets et personnalisés à l'échelle de l'organisme.

L'approche de Statistique Canada en matière de mobilisation des intervenants permettra à l'organisme de concevoir des produits, des services et des technologies axés sur le client et d'offrir aux clients actuels et futurs une expérience d'utilisateur plus enrichissante. Statistique Canada élaborera une stratégie de mobilisation pour accroître la sensibilisation et l'acceptabilité sociale, en identifiant et en consultant les principaux publics cibles, intervenants et clients, afin d'aider à établir l'ordre de priorité de ses activités. L'organisme prévoit rehausser sa pertinence en tirant parti de ses réussites antérieures et de son réseau existant, ainsi qu'en augmentant la collaboration avec les partenaires, comme les chambres de commerce et/ou les associations communautaires, afin d'accroître la capacité des Canadiens de comprendre la gamme de produits et de services auxquels ils ont déjà accès sur le site Web de Statistique Canada, par l'entremise des centres de service de données partout au pays ou en communiquant avec ses centres d'appel. Cette mobilisation permet également à l'organisme de créer une boucle de rétroaction avec les Canadiens, ce qui lui permettra de trouver des façons d'améliorer les produits et les services qu'il leur offre.

L'organisme mène diverses activités de sensibilisation auprès des ministères et organismes fédéraux, du secteur privé et des établissements d'enseignement. Statistique Canada collabore avec une communauté de praticiens à l'échelle de l'organisme et du gouvernement pour mettre en commun des méthodes de pointe et de l'expertise en modélisation et pour en faciliter l'intégration, ainsi que pour favoriser et accroître la capacité de l'organisme en matière de science et d'analyse des données.

Dans la réalité numérique d'aujourd'hui, le besoin de données plus ciblées, actuelles et détaillées, ainsi que de politiques fondées sur des données probantes, continue de croître. L'organisme se concentre sur la vigilance numérique en misant sur les technologies nouvelles et existantes et en tirant parti de l'expertise en gestion des données. La prochaine génération de travaux sur l'interface de programmation d'applications est en cours à Statistique Canada, de même que sur les laboratoires virtuels de données pour faciliter l'accès aux données.

L'organisme facilitera la tâche des Canadiens dans leur recherche de l'information dont ils ont besoin, grâce à une expérience de recherche en ligne simplifiée reposant sur la création de portails thématiques (p. ex. genre et énergie), qui fournissent un point d'accès unique à toutes les données sur un sujet particulier, ainsi qu'à un moteur de recherche plus moderne (Fusion 4.1). Nous améliorons également nos modèles de communication et nous rejoignons un plus grand nombre de Canadiens en mettant davantage l'accent sur la visualisation des données et les infographies. Le site Web continuera d'être utilisé pour faire connaître nos produits et notre expertise, ainsi que pour accroître la confiance et améliorer la reconnaissance de Statistique Canada dans tout le Canada. Afin de s'assurer que les renseignements statistiques sont disponibles et accessibles, l'organisme fournit de l'information sur son site Web dans divers formats, y compris des tableaux de données, des infographies, des cartes interactives et d'autres outils de visualisation des données. En 2020-2021, Statistique Canada prévoit offrir près de 39 000 produits de données sur son site Web, ainsi que 7 450 tableaux de données par l'entremise du Portail du gouvernement ouvert

Statistique Canada continue d'être un chef de file en matière d'intendance des données, du fait qu'il veille à ce que des renseignements de grande qualité et facilement accessibles soient fournis aux Canadiens. L'organisme travaillera de concert avec plusieurs partenaires gouvernementaux, afin que, collectivement, les mandats soient réalisés et que les Canadiens obtiennent de meilleurs résultats. L'organisme élaborera une approche commune en ce qui a trait à la Feuille de route de la Stratégie de données pour la fonction publique fédérale. Statistique Canada accroîtra également sa transparence tout en favorisant l'acceptation sociale chez les Canadiens.

En outre, Statistique Canada élaborera et mettra en œuvre une stratégie relative à la science des données. Des progrès ont déjà été réalisés dans l'élaboration d'un cadre d'assurance de la qualité pour les applications d'apprentissage automatique, y compris l'évaluation des algorithmes et des modèles, ainsi que la surveillance et le maintien de la production. L'un des axes stratégiques de ce travail est l'avancement des initiatives en science des données sur les ressources humaines, qui sont comprises dans le volet des personnes et de la culture de la Feuille de route de la Stratégie de données pour la fonction publique fédérale, qui réitère l'importance d'établir une stratégie de recrutement à l'échelon de l'organisme pour les scientifiques des données ayant des compétences essentielles. Afin d'appuyer et de faire avancer ces travaux, une communauté dans le domaine de la science des données sera créée à l'occasion de la Conférence sur les données du gouvernement du Canada en 2020.

L'un des objectifs de l'organisme est de consolider l'utilisation de la méthode scientifique comme cadre pour la détermination et la mise en œuvre de solutions en science des données concernant les problèmes opérationnels réels au sein de l'organisme et du gouvernement du Canada. À cette fin, l'organisme créera un écosystème de la science des données pour mettre en commun les connaissances, les méthodes et les outils, afin de mieux répondre aux besoins des Canadiens. L'organisme continuera de faire œuvre de pionnier en adoptant des méthodes de travail nouvelles et plus efficaces, tout en favorisant la transparence, la confiance et la qualité.

De plus, Statistique Canada élabore un nouveau cadre de nécessité et de proportionnalité pour mieux appuyer la collecte de données, afin de produire des statistiques officielles qui mesurent avec précision la société, l'économie et l'environnement au Canada, tout en protégeant les renseignements personnels des Canadiens. Statistique Canada gère environ 350 enquêtes actives sur presque tous les aspects de la vie au Canada, y compris des programmes comme l'Indice des prix à la consommation et l'Enquête sur les dépenses des ménages. Afin que ces programmes fournissent aux Canadiens l'information dont ils ont besoin, Statistique Canada doit recueillir des données pour répondre aux besoins essentiels de ces derniers, comme des données servant à indexer les pensions de la sécurité de la vieillesse. C'est le principe de la nécessité. Une fois la nécessité établie, les méthodologistes de l'organisme élaborent des stratégies de collecte de données pour chaque programme statistique, tout en s'assurant que la quantité appropriée de renseignements est recueillie pour le besoin précis et pour assurer la protection des renseignements personnels. C'est le principe de la proportionnalité.

Statistique Canada renforce sa structure de gouvernance afin de mieux répondre à l'évolution du paysage des données. L'organisme officialisera les principales responsabilités du dirigeant principal des données en complément du rôle du dirigeant principal de l'information. Pour ce faire, l'organisme devra concrétiser sa vision de la gestion de l'information (GI) et améliorer son infrastructure numérique. Cela modernisera la façon dont Statistique Canada gère l'information qu'il recueille, compile, analyse et publie. L'application des principes et de la vision de la GI permettra également de renforcer l'approche de l'organisme à l'égard de la protection de l'information dans le contexte d'une société numérique et favorisera la modernisation et la mise en place de nouveaux programmes et organismes, comme le Centre canadien d'information sur l'énergie.

La création du Conseil consultatif canadien de la statistique par le gouvernement du Canada est l'une des nombreuses initiatives qui appuieront la modernisation de Statistique Canada, afin d'offrir aux Canadiens des données et des renseignements actuels et de grande qualité dans une société de plus en plus numérique. Le Conseil renforcera l'indépendance et la pertinence du système statistique national et mettra l'accent sur la qualité globale du système statistique du Canada. Le Conseil continuera d'aider Statistique Canada à atteindre son objectif principal, qui est de veiller à ce que les Canadiens et les gouvernements continuent d'avoir accès à une source fiable de statistiques pour répondre à leurs besoins en matière d'information, tout en assurant la protection des renseignements personnels et la confidentialité des données.

La demande de normes organisationnelles augmente dans tous les secteurs de l'économie canadienne, et Statistique Canada travaille fort pour produire des normes statistiques de base, afin d'améliorer la qualité, la comparabilité, l'uniformité et l'efficacité globales des données, ainsi que les modes d'accès aux données pour les Canadiens. Des partenariats officiels et des ententes de collaboration accrus, comme le Collectif canadien de normalisation en matière de gouvernance des données, qui comporte une vaste représentation géographique et sectorielle et est codirigée par le statisticien en chef, permettra d'utiliser les normes comme moyen de soutenir l'écosystème de l'innovation et de veiller à ce que les entreprises canadiennes demeurent concurrentielles à l'échelle mondiale.

Tenue du Recensement de 2021

Dans le cadre de son Programme du recensement, Statistique Canada fournit des renseignements sur la population canadienne et sur les caractéristiques démographiques et économiques du pays. Ces renseignements servent de fondement à la prise de décisions dans les secteurs public et privé, ainsi que la recherche et l'analyse dans des domaines qui préoccupent la population canadienne. Les résultats du recensement servent également à élaborer, surveiller et préciser les grands programmes et politiques du gouvernement. Le Recensement de la population est la pierre angulaire des estimations démographiques qui servent à l'affectation annuelle, aux provinces et aux territoires, des paiements de transfert et de la péréquation en matière de santé et d'aide sociale, ainsi qu'à la détermination du nombre de circonscriptions électorales, afin d'assurer une représentation juste. Le recensement joue aussi un rôle essentiel dans l'intégrité du système statistique national, étant donné qu'il s'agit actuellement de la seule source de données officielle qui fournit aux utilisateurs des chiffres de qualité sur la population et les logements à des niveaux géographiques détaillés, ainsi que des données uniformes et comparables sur diverses populations d'intérêt pour des petites régions géographiques. Ces renseignements sont essentiels pour satisfaire aux diverses exigences législatives et exigences de programmes.

Dans le cadre du Recensement de la population de 2021, on se servira en grande partie des méthodes, des processus et des systèmes utilisés avec succès lors du Recensement de 2016. Comme pour les recensements passés, des consultations exhaustives ont été menées pour aider les décideurs à déterminer le contenu du Recensement de 2021, afin qu'il demeure pertinent et qu'il satisfasse aux nouveaux besoins d'information liés aux enjeux sociaux, environnementaux et économiques émergents, tout en demeurant accessible, efficace et de qualité dans l'ensemble. De plus, l'organisme est très actif dans le milieu du recensement à l'échelle internationale; diverses activités de consultation sont menées avec certains pays en ce qui concerne des aspects précis du contenu des questionnaires et les nouvelles approches et méthodologies de recensement.

Les résultats d'un essai opérationnel (mené en 2019), qui confirmeront l'approche et l'infrastructure prévue pour le cycle du Recensement de 2021, sont utilisés pour préparer des recommandations concernant le contenu du Recensement de la population de 2021 et seront présentés au gouvernement au début de 2020. L'organisme travaille également en étroite collaboration avec Services partagés Canada pour répondre aux besoins en matière de services d'infrastructure de technologie de l'information (TI) pour les systèmes du recensement et pour établir quatre centres régionaux du recensement (CRR). Les CRR ouvriront leurs portes en avril 2020, suivis d'un certain nombre de bureaux régionaux, en septembre. Le Centre des opérations des données, où les questionnaires du recensement sont traités, sera, quant à lui, opérationnel à l'été 2020. Le dénombrement des collectivités du Nord commencera en février 2021.

Statistique Canada continue de réaliser des progrès dans le cadre de son projet de recherche à long terme d'exploration de méthodes de rechange pour certains aspects du Programme du recensement, tout en maintenant la qualité et la pertinence des produits du recensement et en préservant la confiance des Canadiens.

Comme c'est le cas depuis 1956, le Recensement de la population de 2021 et le Recensement de l'agriculture de 2021 seront menés conjointement pour simplifier les procédures et assurer une couverture exacte. Le Recensement de l'agriculture est la seule source de données qui fournit un profil complet et intégré des aspects physique, économique, social et environnemental de l'industrie de l'agriculture du Canada, pour de petites régions géographiques. Les utilisateurs du secteur privé considèrent le Recensement de l'agriculture comme une fenêtre importante sur l'industrie agricole. Les entreprises agricoles évaluent le potentiel du marché et prennent des décisions en matière de production et d'investissement en fonction des données du recensement; les conseils et les organisations agricoles utilisent les données du Recensement de l'agriculture comme base de leurs discussions avec les gouvernements et les organisations commerciales. Les gouvernements et les organisations agricoles ont recours aux données du recensement pour évaluer l'incidence des catastrophes naturelles (comme les incendies, les inondations, les sécheresses et les tempêtes) sur l'agriculture et y réagir rapidement. Les universitaires fondent une grande partie de leur analyse économique de l'agriculture sur les données du Recensement de l'agriculture.

Soutien des priorités gouvernementales

Statistique Canada continuera de publier et de diffuser ses ensembles de base de statistiques, ainsi que de travailler à l'appui des priorités gouvernementales. À titre d'organisme national de statistique, Statistique Canada est tenu par la loi de fournir des statistiques pour l'ensemble du Canada et pour chacune des provinces et chacun des territoires. Le gouvernement fédéral a pris l'engagement public ferme de fonder ses décisions sur des données probantes, ce qui rend le travail de l'organisme de plus en plus important.

Afin de s'assurer d'être bien placé pour respecter ses priorités en matière de produits statistiques sur le coût du logement et le coût de la vie au Canada, l'environnement et les changements climatiques, ainsi que la crise des opioïdes et la toxicomanie, Statistique Canada met l'accent sur l'élaboration d'une plateforme d'Analyse des données en tant que service (ADS) destinée aux scientifiques des données internes et externes, aux chercheurs, aux universitaires et aux analystes des politiques. Les composantes de la plateforme d'ADS serviront de composantes de base réutilisables pour les solutions opérationnelles qui permettront aux utilisateurs de collaborer, d'avoir accès à des données et à des microdonnées essentielles, de les découvrir, de les analyser et de les visualiser, à l'aide de méthodes et d'outils à la fine pointe de la technologie, ce qui accélérera la production de ces solutions de façon efficace et sécuritaire. Conformément aux pratiques de gestion de projet souple et de conception axée sur l'utilisateur, les caractéristiques feront l'objet d'un ordre de priorité itératif et seront conçues, élaborées et mises à l'essai avec la communauté des utilisateurs, pour ensuite être diffusées progressivement, afin de tirer parti des progrès continus dans le domaine de l'analyse.

Statistique Canada élabore de nouveaux produits qui regroupent une vaste gamme de données pour faire la lumière sur les préoccupations croissantes concernant l'abordabilité du logement et le coût de la vie. Des données provenant d'un large éventail de sources de données économiques et sociales, des enquêtes traditionnelles aux nouvelles mesures des impressions des ménages, sont recueillies et analysées, afin de mieux comprendre les vulnérabilités et les inquiétudes des Canadiens. Statistique Canada, en collaboration avec la Société canadienne d'hypothèques et de logement, examine également une nouvelle mesure de l'abordabilité du logement et interroge les familles pour savoir si elles disposent d'un revenu suffisant, après avoir payé leurs frais de logement, pour se procurer les nécessités (p. ex. alimentation, habillement, transport).

En 2020-2021, Statistique Canada continuera de s'appuyer sur son travail d'élaboration d'indices des prix résidentiels à partir de données provenant d'autres sources, comme le Service inter-agences (SIA), pour élargir la couverture géographique de ces indices. De plus, un certain nombre d'indicateurs de l'abordabilité seront publiés dans le cadre du Programme de la statistique du logement canadien, qui a été financé par le budget de 2017. Ces données seront rendues publiques par l'entremise du carrefour du logement, un guichet unique d'information sur le logement qui a vu le jour en août 2019.

Enfin, pour mieux comprendre la pauvreté au sein de divers groupes et collectivités au Canada, Statistique Canada continuera de mettre à jour régulièrement le Carrefour des dimensions de la pauvreté, à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles. Cela comprendra la ventilation des données, dans la mesure du possible, par caractéristiques géographiques et sociodémographiques, y compris le sexe.

Statistique Canada met sur pied un programme de recherche pour examiner les répercussions de l'atténuation des changements climatiques et de l'adaptation à ces changements sur les entreprises et les marchés du travail partout au Canada. Statistique Canada effectue également des recherches sur la façon dont les économies régionales et sectorielles font la transition vers une économie à faibles émissions de carbone et soutiennent une croissance écologique, et sur la façon dont les travailleurs et les Canadiens s'adaptent aux tendances. De plus, Statistique Canada travaille actuellement avec Environnement et Changement climatique Canada à l'élaboration de statistiques et d'indicateurs liés à la Stratégie visant l'atteinte de zéro déchet de plastique à l'échelle du pays et à l'intérêt du gouvernement pour une économie circulaire. Statistique Canada diffusera également de nouveaux renseignements sur l'étendue et l'état des écosystèmes du Canada, dans le contexte des changements climatiques et de la dégradation de l'habitat. Ces travaux constituent une première étape pour traiter les écosystèmes comme de grands atouts sociétaux. Le Cadre statistique sur les technologies propres continuera de prendre de l'expansion, et inclura notamment des données améliorées sur l'utilisation des technologies propres au Canada. De plus, Statistique Canada, en partenariat avec Ressources naturelles Canada, élabore de nouvelles approches pour fournir de l'information fiable sur l'énergie par l'entremise du Centre canadien d'information sur l'énergie (CCIE) récemment créé. Ce nouveau programme vise à fournir des renseignements intégrés, indépendants et fiables sur l'énergie, afin d'éclairer la prise de décisions relativement aux investissements, aux programmes et aux politiques des gouvernements et de l'industrie.

Grâce à son nouveau Centre de renseignements et d'innovation en données sociales, Statistique Canada a démontré un engagement ferme à répondre au besoin de données sur la toxicomanie, et en particulier sur la crise actuelle des opioïdes et les répercussions croissantes de la consommation de méthamphétamine en cristaux. Statistique Canada continuera d'étendre ses projets d'intégration des données à diverses collectivités partout au Canada, afin d'aider à fournir des renseignements utiles et de faire progresser l'élaboration de données probantes et les interventions fondées sur des politiques et des programmes pour les Canadiens les plus à risque de toxicomanie. De plus, la contribution de Statistique Canada, qui comprend l'élargissement de la surveillance de la santé publique, la réalisation d'études spéciales et le remaniement de la Base canadienne de données des coroners et des médecins légistes, améliorera la disponibilité de données sur la santé publique et l'accès à ces données. Statistique Canada a demandé à tous les coroners et médecins légistes d'établir des partenariats et de fournir des renseignements fiables, actuels, complets et comparables sur les circonstances des décès soudains imprévus au Canada.

Statistique Canada optimisera sa structure de gouvernance dans le cadre de l'Entreprise nationale relative à la statistique juridique, afin qu'elle corresponde mieux aux principaux besoins d'information des décideurs fédéraux, provinciaux et territoriaux. Grâce à cette collaboration, Statistique Canada mettra à jour ses indicateurs de la criminalité déclarés par la police, afin de combler les principales lacunes statistiques sur les armes à feu et les crimes motivés par la haine. L'organisme continuera également de diriger le travail d'intégration des données, afin de mieux comprendre les délinquants et les victimes qui ont des contacts répétés avec le système de justice. Cela permettra d'identifier les populations vulnérables et à risque et d'étudier les interactions répétées avec le système de justice comme indicateurs de la récidive. De plus, Statistique Canada publiera des rapports analytiques importants sur la violence fondée sur le sexe parmi les populations à risque.

Par ailleurs, Statistique Canada continuera de collaborer avec les services de police canadiens, la sécurité publique et un plus vaste éventail d'intervenants, comme les partenaires de la santé, des services sociaux et de l'éducation, afin d'élaborer une plateforme de données sur le bien-être et la sécurité des collectivités. De nombreux partenaires participent à l'élaboration de programmes et de services visant à minimiser les risques, à prévenir la vulnérabilité et à réduire les préjudices, afin d'accroître la sécurité et le bien-être des collectivités. Le fait d'avoir de l'information fiable, qui comprend des renseignements importants sur les facteurs sous-jacents à la sécurité des collectivités, constitue un élément fondamental de cette collaboration multipartite et fait partie du rôle fondamental que joue Statistique Canada. De plus, l'organisme fournira des indicateurs nouveaux et précieux pour les analyses des populations incarcérées ou sous surveillance dans la collectivité.

Le gouvernement du Canada s'est engagé à établir une relation renouvelée avec les peuples autochtones, fondée sur la reconnaissance des droits, le respect, la collaboration et les partenariats. Par ailleurs, de nombreuses organisations et collectivités autochtones demandent l'accès à des données pertinentes et la propriété de ces données, afin d'élaborer des politiques, de fournir des services, de raconter leur propre histoire et de maintenir leur propre capacité statistique. Statistique Canada s'est engagé à travailler avec les organisations et les gouvernements des Premières Nations, des Métis et des Inuits pour explorer l'élaboration de données et le renforcement de la capacité. Des négociations sont en cours pour élaborer de nouvelles sources de données, grâce à la mise en commun de données administratives, dans le but ultime de concevoir des produits de données personnalisés pour ces organisations et les gouvernements. Statistique Canada appuie les organisations autochtones nationales en fournissant des ressources pour renforcer les capacités et faciliter l'accès aux données du recensement et de l'Enquête auprès des peuples autochtones. L'organisme continuera d'accroître la sensibilisation et la collaboration avec les collectivités et les organisations autochtones de tout le pays pour déterminer les besoins en données.

De plus, dans le cadre de ses efforts de mobilisation, Statistique Canada vise à relever les défis posés par les contextes politiques et juridiques complexes et changeants entourant les statistiques sur les Autochtones. Un engagement significatif permet à Statistique Canada de mieux s'acquitter de sa mission de fournir des renseignements statistiques de grande qualité en facilitant ses relations avec les peuples autochtones. Pour ce faire, Statistique Canada doit continuer d'établir et de maintenir des relations avec les gouvernements, les collectivités et les organisations des Premières Nations, des Métis et des Inuits.

Statistique Canada continuera de travailler avec les organisations autochtones nationales, ainsi qu'avec les collectivités et les organisations autochtones, en vue de renforcer les capacités statistiques fondées sur les besoins des peuples autochtones. L'organisme a mené à terme un engagement à l'égard des besoins en matière de capacité auprès de plus de 120 organismes et collectivités et a tenu de multiples projets pilotes de formation. Sur la base de la mobilisation et des projets pilotes, un plan de formation triennal a été élaboré et sa mise en œuvre a commencé. Trois cours seront élaborés, mis à l'essai et offerts aux collectivités et aux organisations autochtones d'ici mars 2020. D'autres cours seront élaborés, mis à l'essai et offerts d'ici mars 2021.

Statistique Canada établira également un comité consultatif autochtone pour aider à éclairer les travaux entrepris par l'organisme qui font appel aux statistiques sur les Autochtones. Les membres seront désignés, un projet de mandat sera établi et la première réunion aura lieu d'ici la fin de l'exercice 2020-2021.

Statistique Canada travaille en étroite collaboration avec Services aux Autochtones Canada (SAC) et Emploi et Développement social Canada (EDSC) pour mener l'Enquête auprès des peuples autochtones (EAPA). L'élaboration du contenu de l'EAPA de 2022 débutera en partenariat avec SAC et EDSC en janvier 2020. Le Supplément sur les Inuits du Nunavut (SIN) et l'Enquête auprès des fonctionnaires du gouvernement du Nunavut (EFGN) seront en outre élaborés davantage en 2020, grâce à des consultations avec le groupe de travail technique chargé de l'analyse de la population active inuite du Nunavut, qui comprend des représentants du gouvernement du Nunavut, de Nunavut Tunngavik Incorporated (NTI), de Pilimmaksaivik, d'Emploi et Développement social Canada (EDSC) et de Statistique Canada.

La technologie numérique révolutionne la façon dont les Canadiens vivent, travaillent et ont accès à l'information, aux produits et aux services. L'émergence de l'intelligence artificielle (IA), de la robotique et de l'Internet des objets a changé les types d'emplois et de compétences nécessaires dans le milieu de travail d'aujourd'hui. L'adoption de ces technologies numériques par les entreprises et la société en général pourrait avoir une incidence positive sur le bien-être des Canadiens, leur offrir un plus grand choix de biens et de services et accroître leur capacité de communiquer entre eux et avec leurs appareils numériques, peu importe leur emplacement physique. Toutefois, le bien-être mental et physique peut être affecté négativement par ces mêmes technologies, sous forme de victimisation en ligne, de désinformation et de dépendance.

Statistique Canada étudiera des façons de combler les lacunes statistiques liées à l'emploi et au revenu gagné par les Canadiens grâce aux données sur les plateformes en ligne, aux dépenses des ménages associées au commerce en ligne et à l'achat de produits et de services numériques. L'organisme examinera aussi la façon dont la technologie numérique est utilisée dans le processus de production et dans les transactions transfrontalières.

Les marchés du travail canadiens ont évolué pour un certain nombre de raisons, y compris les changements démographiques, les progrès technologiques, la mondialisation et les changements climatiques. Statistique Canada continuera d'évaluer l'avenir du travail, pour adopter une vision d'ensemble de la façon dont ces tendances diverses et intersectionnelles refaçonneront le marché du travail du Canada. Cela comprend l'adaptation des données pour appuyer la planification et la prise de décisions à l'échelle locale, la production de données sur l'offre et la demande de compétences permettant aux entreprises, aux travailleurs et aux étudiants de s'adapter aux exigences changeantes du marché du travail en matière de compétences, ainsi que l'augmentation du niveau de détail et de l'horizontalité des données, afin que les politiques tiennent compte de l'intersection entre les enjeux économiques, sociaux et démographiques.

Statistique Canada a joué un rôle actif dans l'analyse des résultats des personnes immigrantes sur le plan économique, social et de la santé, ainsi que de leurs contributions. L'organisme continuera d'examiner ces paramètres importants tout au long du continuum de l'établissement, de l'intégration et de l'inclusion des personnes immigrantes. L'analyse de l'immigration et de la diversité est également effectuée dans le contexte complexe de la transformation numérique de l'économie et porte sur l'utilisation des compétences, l'innovation et l'entrepreneuriat chez les personnes immigrantes.

Analyse comparative entre les sexes plus

À titre d'organisme national de statistique, Statistique Canada joue un rôle essentiel, au Canada et à l'étranger, en ce qui concerne l'analyse comparative entre les sexes plus (ACS+), et ce, non seulement par la prestation de données, mais aussi par la compréhension des lacunes dans les données et par l'orchestration des travaux d'élaboration des données. Statistique Canada joue un rôle de chef de file à l'appui des ministères fédéraux dans leur engagement à l'égard de l'ACS+, grâce à l'élaboration de données et au renforcement des capacités.

Pour aider les autres ministères gouvernementaux à renforcer leur capacité relative à l'ACS+, le Centre des statistiques sur le genre, la diversité et l'inclusion participe à l'élaboration du cours de premier plan sur l'ACS+ offert par l'École de la fonction publique du Canada. Il joue un rôle très actif et participe régulièrement aux discussions de groupe qui ont lieu après chaque cours. De plus, le Centre offre de la formation aux partenaires fédéraux et aux utilisateurs de données sur la façon d'accéder aux données de Statistique Canada et d'utiliser l'ACS+ dans l'élaboration de programmes et de politiques. Le Centre continuera de collaborer avec d'autres ministères afin de déterminer les priorités et de les aider à élaborer leurs stratégies en matière de données.

Le Centre renforcera la capacité de promouvoir et de former des analystes de Statistique Canada sur la façon d'inclure l'ACS+ à toutes les étapes de l'acquisition de données, de l'élaboration d'enquêtes et de l'analyse, afin de veiller à ce que l'ACS+ continue de faire partie intégrante de la façon dont Statistique Canada produit et diffuse l'information.

L'une des premières initiatives du Centre a été de créer le Carrefour de statistiques sur le genre, la diversité et l'inclusion, qui permet aux utilisateurs de trouver et d'analyser plus facilement une mine de renseignements statistiques liés à l'évaluation des programmes, des politiques et des initiatives, dans une perspective de genre, de diversité et d'inclusion. Au cours de la prochaine année, le carrefour sera amélioré afin de fournir plus d'information aux Canadiens sur les thèmes de la diversité et de l'inclusion. Les améliorations comprendront des renseignements plus généraux sur l'intersectionnalité, comme l'incapacité, la communauté LGBTQ, le statut autochtone (Premières Nations, Métis et Inuits) et d'autres caractéristiques ethnoculturelles, en plus du sexe et du genre. En partenariat avec Femmes et Égalité des genres Canada, le Centre diffusera : les Indicateurs exceptionnels du Cadre des résultats relatifs aux sexes, les études en cours qui utilisent l'ACS+ comme lentille d'analyse et des renseignements plus complets concernant les initiatives nationales et internationales en matière d'ACS+. Grâce aux outils de visualisation des données, les efforts se poursuivront pour faciliter l'accès à l'information du carrefour, sa consultation et sa compréhension.

Le Centre continuera en outre de renforcer et d'améliorer les connaissances et la littératie statistiques, ainsi que d'élaborer des normes pangouvernementales pour la collecte, la communication et la diffusion de données sur le genre, le sexe et d'autres identités qui se recoupent. L'une de ces initiatives est l'élaboration d'une nouvelle norme sur l'orientation sexuelle. La norme sera éclairée par des spécialistes d'autres ministères, du milieu universitaire, de groupes communautaires et d'autres Canadiens. Grâce aux normes statistiques en place pour mesurer la population LGBTQ, il sera plus facile pour les autres ministères d'évaluer l'incidence des politiques et des programmes sur cette population et de cerner et de combler les lacunes statistiques à ce chapitre.

Programme de développement durable à l'horizon 2030 et Objectifs de développement durable des Nations Unies

Statistique Canada est un membre actif et important du Groupe d'experts des Nations Unies et de l'extérieur chargé des indicateurs relatifs aux objectifs de développement durable, dont les travaux ont mené à l'amélioration des indicateurs mondiaux. Statistique Canada travaille à une initiative unique visant à produire et à publier davantage de données désagrégées concernant les groupes vulnérables, ainsi qu'à accroître la disponibilité des données à l'échelon des villes et des agglomérations. À l'hiver 2020, Statistique Canada publiera 17 produits de visualisation des données — un pour chaque objectif de développement durable (ODD) — afin de mettre en évidence les résultats canadiens et les progrès réalisés relativement à chacun des ODD. Les produits de visualisation des données comprendront également des rubriques créées en collaboration avec des organisations de la société civile pour mettre de l'avant leurs contributions aux ODD.

Expérimentation

Statistique Canada a officiellement adopté l'utilisation de la méthode scientifique comme fondement de ses activités de recherche et de développement. Au fur et à mesure que de nouveaux besoins surgiront et que de nouveaux programmes seront élaborés, cette approche servira de guide. L'organisme conçoit des façons de devenir plus rapide, plus efficace et plus réceptif aux besoins des clients. Ces efforts visent à réduire le fardeau de réponse et à accroître le niveau de détail de nos données. En voici quelques exemples.

Conformément à la Feuille de route de la Stratégie de données pour la fonction publique fédérale, Statistique Canada et Emploi et Développement social Canada (EDSC) ont convenu de mener un essai pilote sur la transmission d'adresses de voirie non confidentielles. Les données sur les adresses des logements résidentiels ont été rendues disponibles à deux reprises en 2019-2020, à titre expérimental, dans le cadre de la licence ouverte de Statistique Canada. Statistique Canada et EDSC collaboreront avec d'autres partenaires gouvernementaux pour explorer la création d'un registre national des adresses fondé sur une norme nationale. La transmission d'adresses validées et normalisées pourrait réduire considérablement le dédoublement du travail entre les programmes gouvernementaux qui comptent sur la livraison postale en temps opportun à des adresses exactes ou qui doivent attribuer des adresses aux bonnes régions géographiques.

Statistique Canada expérimente la création d'une Plateforme d'intégration des données sociales, laquelle permettra d'harmoniser les méthodes d'enquête et de collecte des données avec les cinq piliers suivants : la prestation de services axée sur l'utilisateur; les méthodes de pointe et l'intégration des données; le renforcement des capacités statistiques et le leadership; le partage et la collaboration; la main-d'œuvre moderne et le milieu de travail souple. Il s'agit d'une nouvelle initiative qui mènera à l'élaboration de nouvelles façons de recueillir et d'intégrer les statistiques sociales. La plateforme permettra d'intégrer les données administratives et les données recueillies directement auprès des Canadiens. En 2020-2021, la première initiative consistera à créer un panel Web et à recruter des participants.

L'organisme, en collaboration avec la Société canadienne d'hypothèques et de logement, met à l'essai l'utilisation de données géospatiales, conjuguée à des méthodes de classification axées sur l'intelligence artificielle, pour estimer le début de la construction de tous les types de bâtiments dans des régions géographiques précises. Si ce projet pilote est couronné de succès, Statistique Canada commencera à produire des estimations des mises en chantier pour tous les types de bâtiments dans chaque région géographique du Canada. Il s'agit d'une option moins coûteuse que le recours à une enquête existante, et elle permettra également de combler d'importantes lacunes statistiques en ce qui concerne l'aménagement de logements dans les réserves et dans les collectivités éloignées, les projets de construction non résidentielle (p. ex. commerciale, industrielle et institutionnelle) et d'autres dépenses non résidentielles (p. ex. infrastructure et exploitation minière).

Principaux risques

Pour répondre aux besoins actuels et émergents des Canadiens en matière de données de façon efficace et efficiente, Statistique Canada surveille continuellement son environnement interne et externe, afin d'élaborer des stratégies d'atténuation des risques. L'organisme a cerné un certain nombre de risques liés à sa responsabilité essentielle et a établi diverses stratégies pour les années à venir dans le cadre de ce plan. À cet égard, il continuera d'adapter et de faire évoluer ses instruments de gouvernance et ses cadres de surveillance, ainsi que de mobiliser proactivement les Canadiens au moyen de communications claires, transparentes et proactives. Il doit aussi continuer d'investir dans une infrastructure robuste — tant sur le plan technologique que méthodologique — afin d'assurer la fiabilité, l'actualité, la variabilité dimensionnelle et la sécurité de ses statistiques. Les risques cernés et leurs stratégies d'atténuation sont décrits ci-dessous :

  1. Pertinence : Les demandes externes croissantes découlant de facteurs en constante évolution peuvent nécessiter des changements pour s'assurer que les programmes sont pertinents pour les utilisateurs.

    Pour atténuer ce risque, Statistique Canada a lancé son initiative de modernisation en 2017, laquelle repose sur la prestation de services axée sur l'utilisateur. Les résultats attendus de l'initiative sont des statistiques plus actuelles et mieux adaptées, une sensibilisation accrue aux données de Statistique Canada, y compris un accès transparent à celles-ci, une prestation efficace des produits et des services, une réduction du fardeau de réponse, et une capacité statistique accrue. Statistique Canada s'efforce d'être un chef de file dans l'intendance des fonds de données du pays en assurant l'harmonisation avec des initiatives importantes comme la Stratégie de données de Statistique Canada et la Feuille de route de la Stratégie de données pour la fonction publique fédérale. De plus, l'organisme accroîtra sa capacité statistique en mobilisant les intervenants, les partenaires et le public afin de cerner et de combler les nouvelles lacunes en matière d'information.
  2. Transformation : Il est possible que la portée et la complexité des objectifs associés aux transformations importantes dans le cadre des initiatives de modernisation ne soient pas entièrement respectées, ce qui entraînerait une modification des attentes des utilisateurs.

    Pour atténuer ce risque, Statistique Canada continuera de progresser vers une solide structure de gouvernance intégrée, afin d'assurer la surveillance des diverses activités de modernisation et de veiller à l'harmonisation des priorités, des politiques et de la pratique. Plus précisément, Statistique Canada explorera d'autres sources de données ouvertes, élaborera des indicateurs de la qualité, accordera la priorité à la mise en œuvre de composantes de base numériques essentielles à la modernisation et continuera de cerner et de combler les lacunes en matière de compétences, ainsi que de favoriser et d'établir des relations avec les principaux partenaires stratégiques.
  3. Confiance du public : Le niveau d'acceptabilité ainsi que de confiance du public peut avoir une incidence sur la capacité de l'organisme à accéder aux données d'autres sources, ce qui pourrait l'empêcher de répondre aux besoins croissants des utilisateurs et des Canadiens.

    Pour atténuer ce risque, Statistique Canada communiquera abondamment avec les Canadiens et assurera une plus grande transparence, afin de leur expliquer de quelle façon l'organisme influe sur leur vie et de les sensibiliser aux mesures qui sont en place quant à la protection de la confidentialité et des renseignements personnels. De plus, Statistique Canada assurera une gouvernance et une surveillance efficaces, mobilisera les principaux partenaires et intervenants, mettra à l'essai des stratégies et des approches, et outillera les gestionnaires grâce à une formation et à un perfectionnement des compétences efficaces, par exemple la formation et la sensibilisation des employés de Statistique Canada sur des questions liées à la sécurité des renseignements classifiés et désignés. Statistique Canada collabore avec des spécialistes du monde entier pour établir un équilibre entre les besoins d'information et la protection de la vie privée en créant un nouveau cadre de nécessité et de proportionnalité, tout en continuant de faire progresser le Centre de confiance sur son site Web.
  4. Exactitude et intégrité : Les pressions croissantes pour produire de l'information plus rapidement, les environnements de production de plus en plus complexes, l'utilisation croissante de sources multiples de données et de nouvelles techniques, ainsi que les demandes croissantes, représentent un défi pour maintenir l'exactitude et l'intégrité des principaux rapports et programmes statistiques.

    Pour atténuer ce risque, Statistique Canada applique des pratiques de gestion de la qualité pour la validation des données, y compris la réalisation d'analyses approfondies et la validation systématique, l'élaboration de renseignements spécialisés, la mise en œuvre d'améliorations liées aux processus, et la documentation des cas et des mesures correctives qui en découlent. Statistique Canada mobilise également les principaux intervenants à des fins de validation, met à l'essai les processus de façon adéquate lorsqu'il adopte des changements, met en œuvre des pratiques de gestion de l'information appropriées, et planifie et surveille l'utilisation de l'infrastructure de TI.
  5. Protection renforcée des renseignements personnels : Les contrôles et les mesures de protection mis en place pour gérer et protéger de façon sécuritaire une grande quantité de renseignements confidentiels et de nature délicate sont essentiels pour prévenir les infractions graves et les cyberattaques.

    Outre son solide système de culture et de valeurs, l'organisme dispose de mécanismes et de processus de surveillance et de gouvernance qui atténuent ce risque. L'organisme demeure proactif et vigilant en appliquant les mesures suivantes : il procède à des examens proactifs continus des procédures et des processus en vue d'assurer la pleine protection des renseignements confidentiels et de nature délicate; il applique de façon diligente les mesures de protection rigoureuses énoncées dans les instruments de réglementation, comme celles définies dans la Politique sur la diffusion officielle; il évalue régulièrement la situation en matière de sécurité des TI afin de se conformer à la stratégie du gouvernement du Canada dans ce domaine; il assure la formation et la sensibilisation des employés de Statistique Canada (et des partenaires concernés) sur les questions relatives à la sécurité des renseignements classifiés et désignés.
Résultats prévus pour les renseignements statistiques
Résultats ministériels Indicateurs de résultats ministériels Cible Date d'atteinte de la cible Résultats réels 2016-2017 Résultats réels 2017-2018 Résultats réels 2018-2019
Les renseignements statistiques sont de grande qualité. Nombre de corrections apportées après la diffusion en raison de l'exactitude 0 31 mars 2021 2 3 2
Nombre de forums internationaux dont Statistique Canada est membre 170 à 190 31 mars 2021 165 168 184
Pourcentage de normes internationales auxquelles Statistique Canada se conforme 90 %Note de bas de tableau 1 31 mars 2021 85 % 89 % 88 %
Les renseignements statistiques sont accessibles et consultés. Nombre de visites sur le site Web de Statistique Canada 19 500 000Note de bas de tableau 2 31 mars 2021 27 501 818 26 461 926 19 752 776Note de bas de tableau 3
Pourcentage de visiteurs du site Web qui ont trouvé les renseignements qu'ils cherchaient 77 % 31 mars 2021 77 % 76 % 79 %
Nombre d'interactions sur les médias sociaux 325 000Note de bas de tableau 4 31 mars 2021 2 318 835Note de bas de tableau 5 559 709 358 673Note de bas de tableau 6
Nombre de produits statistiques accessibles sur le site Web 38 964 31 mars 2021 31 312 33 642 35 920
Nombre de tableaux de données de Statistique Canada accessibles sur le Portail de données ouvertes 7 450 31 mars 2021 6 200 7 162 6 944
Les renseignements statistiques sont pertinents. Nombre de citations des médias sur les données de Statistique Canada 60 000Note de bas de tableau 7 31 mars 2021 63 510 67 539 74 657Note de bas de tableau 8
Nombre de citations dans des revues 23 000 31 mars 2021 20 032 23 903 22 176
Pourcentage d'utilisateurs satisfaits des renseignements statistiques 80 % 31 mars 2021 IndisponibleNote de bas de tableau 9 79 % 80 %
Note de bas de tableau 1

La cible est fixée à 90 %, étant donné que les normes internationales ne s'appliquent pas toutes à Statistique Canada.

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Note de bas de tableau 2

La cible pour 2020-2021 est plus faible que le résultat réel pour l'exercice 2018-2019 en raison de la technologie modernisée adoptée au milieu de l'exercice 2018-2019 (septembre 2018), qui permet de produire des données de meilleure qualité et qui ne comprend pas le trafic non humain.

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Note de bas de tableau 3

Statistique Canada a modifié le logiciel servant à mesurer le trafic sur le site Web en septembre 2018, pour passer d'une technologie fondée sur un fichier journal à une technologie modernisée d'hyperlien avec des pages. Cette solution a été choisie par le gouvernement du Canada en vue de produire des données de meilleure qualité et de supprimer le trafic non humain. Le nombre réel de visites total fourni pour 2018-2019 représente une combinaison des données calculées à partir de l'ancienne et de la nouvelle technologie. Étant donné le changement de technologie, les résultats pour 2018-2019 ne peuvent pas être comparés avec ceux des années précédentes.

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Note de bas de tableau 4

Depuis le début de 2018, certaines plateformes de médias sociaux utilisent de nouvelles méthodologies pour adapter le contenu à un auditoire plus restreint. La cible pour 2020-2021 a été établie en tenant compte de ces nouvelles méthodologies.

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Note de bas de tableau 5

Les résultats ont atteint un sommet de 2015 à 2018 en raison des activités du Programme du recensement et de la publicité payée liée au recensement.

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Note de bas de tableau 6

C'est au cours de l'exercice 2018-2019 qu'on a noté le plus faible niveau d'interaction sur les médias sociaux dans le cycle du recensement. Par ailleurs, depuis le début de 2018, certaines plateformes de médias sociaux utilisent de nouvelles méthodologies pour adapter le contenu à un auditoire plus restreint.

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Note de bas de tableau 7

Depuis avril 2019, les citations des médias ont diminué. Cela est typique des années pendant lesquelles aucune nouvelle donnée du recensement n'est recueillie ou diffusée. Par suite des élections, à l'automne 2019, les questions politiques ont dominé dans les médias nationaux. Même si les données de Statistique Canada sont parfois citées dans des reportages connexes, on a néanmoins noté une diminution des citations des médias. La cible pour 2020-2021 a été réduite pour tenir compte de ces facteurs.

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Note de bas de tableau 8

À partir d'octobre 2018, un seul reportage important concernant Statistique Canada a contribué à une augmentation ponctuelle d'environ 2 000 articles au cours des six premiers mois. Comme prévu, la couverture du recensement a diminué. Toutefois, des hausses concernant quatre thèmes — l'économie (3 853), la santé (1 875), la justice (1 771) et le commerce (1 740) — ont donné lieu à 9 239 citations supplémentaires des médias, et cela a compensé pour la légère baisse du nombre de citations découlant du recensement. Avant et après la légalisation du cannabis à des fins récréatives, les médias ont accordé une couverture considérable aux communiqués de Statistique Canada sur l'économie et la santé. Les questions de commerce international et l'intérêt accru pour les questions de justice ont aussi suscité l'attention des médias.

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Note de bas de tableau 9

Cet indicateur n'a pas fait l'objet d'un suivi officiel en 2016-2017.

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Les renseignements sur les ressources financières, les ressources humaines et le rendement liés au répertoire des programmes de Statistique Canada sont accessibles dans l'InfoBase du GC.

Ressources financières budgétaires prévues pour les renseignements statistiques

Ressources financières budgétaires prévues pour les renseignements statistiques
Dépenses budgétaires 2020-2021 (comme indiqué dans le Budget principal des dépenses) Dépenses prévues 2020-2021 Dépenses prévues 2021-2022 Dépenses prévues 2022-2023
661 506 812 661 506 812 833 218 102 560 266 271
Note : Les chiffres du Budget principal des dépenses, des dépenses prévues et des équivalents temps plein ne comprennent pas les annonces contenues dans le budget de 2020. De plus amples renseignements figureront dans le Budget supplémentaire des dépenses de 2020-2021 et le Rapport sur les résultats ministériels, selon le cas.

Les renseignements sur les ressources financières, les ressources humaines et le rendement liés au répertoire des programmes de Statistique Canada sont accessibles dans l'InfoBase du GC.

Ressources humaines prévues pour les renseignements statistiques
Nombre d'équivalents temps plein prévus 2020-2021 Nombre d'équivalents temps plein prévus 2021-2022 Nombre d'équivalents temps plein prévus 2022-2023
5 800 6 102 5 255
Note : Les chiffres du Budget principal des dépenses, des dépenses prévues et des équivalents temps plein ne comprennent pas les annonces contenues dans le budget de 2020. De plus amples renseignements figureront dans le Budget supplémentaire des dépenses de 2020-2021 et le Rapport sur les résultats ministériels, selon le cas.

Les variations dans les ressources prévues entre 2020-2021 et les années subséquentes sont en grande partie attribuables à la nature cyclique du Programme du recensement, dont les activités atteindront un sommet en 2021-2022 et diminueront graduellement en 2022-2023. Statistique Canada s'attend à maintenir sa capacité d'exécuter les programmes statistiques permanents au cours des prochaines années, sans que cela nécessite de changements importants aux ressources. Les nouvelles initiatives découlant du budget de 2019 sont aussi prises en compte dans les trois années : le renforcement du régime canadien de lutte contre le blanchiment d'argent et le financement des activités terroristes, et la nouvelle stratégie contre le racisme.

Les renseignements sur les ressources financières, les ressources humaines et le rendement liés au répertoire des programmes de Statistique Canada sont accessibles dans l'InfoBase du GC.

Aperçu de nos plans

À titre d'organisme national de statistique, Statistique Canada veille à ce que les Canadiens disposent des renseignements essentiels dont ils ont besoin au sujet de l'économie, de la société et de l'environnement du Canada. L'organisme fournit des données et des renseignements pour aider les gouvernements, les entreprises et les particuliers à prendre des décisions éclairées. Par exemple, l'information diffusée par l'organisme aide les Canadiens à faire des choix au sujet de leur ménage; permet aux petites, moyennes et grandes entreprises de prendre des décisions d'affaires fondamentales; et fournit aux fonctionnaires des données probantes essentielles pour les aider à promouvoir la croissance économique, à planifier les villes et les routes, à ajuster les pensions et à élaborer des programmes sociaux et d'emploi.

Pour demeurer pertinent et répondre aux besoins des Canadiens, Statistique Canada se modernise afin de s'adapter à la nouvelle réalité au sein de laquelle les données font partie du quotidien des Canadiens. L'organisme a établi des objectifs fondés sur les priorités du gouvernement, qui permettront de fournir des renseignements actuels d'une façon plus personnalisée, afin de renforcer la confiance du public à l'égard de l'organisme et de l'aider à établir des liens avec les Canadiens, les gouvernements, les entreprises, les universitaires, les intervenants, les associations et d'autres organisations. De plus, Statistique Canada établira des partenariats qui permettront d'accroître l'accès aux données, tout en améliorant la pertinence et l'acceptabilité sociale des activités, des données et des renseignements de l'organisme. Enfin, l'organisme élaborera une plateforme d'Analyse des données en tant que service (ADS), laquelle tirera parti des services infonuagiques et d'autres technologies, comme l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Les scientifiques des données, les chercheurs, les universitaires et les décideurs pourront ainsi accéder à des renseignements essentiels et les visualiser de façon plus souple et plus adaptée. Cette plateforme novatrice permettra d'accroître la visibilité des produits de Statistique Canada et profitera aux Canadiens, qui sont à la recherche d'information faisant autorité pour prendre d'importantes décisions à l'égard de leur vie.

Dans la réalité numérique d'aujourd'hui, le besoin de données plus ciblées, actuelles et détaillées continue de croître. Pour aider à répondre à ce besoin croissant, l'organisme a élaboré la Stratégie de données de Statistique Canada (SDSC). La SDSC aidera à gérer et à exploiter les actifs en données de l'organisme, à améliorer ses pratiques et ses outils en science des données, de même qu'à fournir un plan d'action visant à maintenir la confiance du public. La stratégie décrit également le rôle que joue Statistique Canada en matière de soutien et d'expertise fournis à d'autres organisations gouvernementales (fédérales, provinciales et territoriales), à des organisations non gouvernementales, au secteur privé, au milieu universitaire et à d'autres communautés nationales et internationales dans les domaines de la gouvernance des données, de l'intendance, des ressources, de la confiance et du leadership. En tant que fournisseur national reconnu de données et d'information de grande qualité pour appuyer la prise de décisions fondée sur des données probantes, Statistique Canada est bien placé pour jouer un rôle de premier plan et continuera de le faire en demandant conseil à de nombreux groupes consultatifs de haut niveau, y compris le Conseil consultatif canadien de la statistique, qui fournira des conseils sur la modernisation du système statistique national du Canada.

De plus, l'organisme continuera de se préparer activement aux recensements de la population et de l'agriculture de 2021. Statistique Canada continuera à réaliser des progrès relativement à son Projet de transformation du Programme du recensement à long terme. Il explorera d'autres méthodes concernant le Programme du recensement, lesquelles permettront d'améliorer l'efficacité du programme, tout en maintenant la qualité et la pertinence de ses produits, de même que la confiance des Canadiens. Les responsables du Programme du recensement sont très actifs au sein de la communauté internationale; diverses activités de consultation sont menées avec certains pays en ce qui concerne la conception du contenu des questionnaires et les nouvelles approches et méthodologies de recensement. Les recensements de la population et de l'agriculture de 2021 continueront de fournir une robuste infrastructure d'information au pays.

Grâce à sa modernisation, Statistique Canada sera bien placé pour privilégier une approche pangouvernementale à l'égard de la collecte, de l'utilisation et de la communication des données. L'organisme comblera les lacunes statistiques dans divers secteurs afin de continuer à fournir de l'information à l'appui des priorités du gouvernement, comme le renforcement de la classe moyenne, la lutte contre les changements climatiques, et une meilleure compréhension de la crise des opioïdes, de la toxicomanie, de la criminalité et de la sécurité des collectivités. Par ailleurs, dans le cadre de l'Initiative de développement de la capacité statistique autochtone, Statistique Canada continuera de collaborer avec les Autochtones pour mieux comprendre leurs besoins d'information et les aider à établir leurs propres capacités en matière de données et de recherche. L'organisme continuera de ventiler les données sur le sexe, la race et d'autres identités qui se recoupent, ainsi que d'évaluer les programmes liés à l'innovation, à l'aide de l'analyse comparative entre les sexes plus (ACS+).

Tout au long de l'exercice, Statistique Canada jouera un plus grand rôle dans la mobilisation des données comme actifs stratégiques et dans le renforcement de la capacité statistique des administrations publiques et des Canadiens. L'organisme adapte aussi ses produits afin de fournir davantage de renseignements et de données enrichies, grâce aux produits de visualisation et à des produits interactifs de communication.

Pour plus de renseignements sur les plans, les priorités et les résultats prévus de Statistique Canada, consulter la section « Responsabilités essentielles : résultats et ressources prévus et principaux risques » du présent rapport.

De la part du statisticien en chef

Anil Arora

Anil Arora
Statisticien en chef du Canada, Statistique Canada

Je suis heureux de présenter le Plan ministériel 2020-2021 de Statistique Canada.

Ce rapport décrit la façon dont l'organisme s'acquittera, au cours de la prochaine année, de son mandat, qui consiste à fournir aux Canadiens des renseignements fiables et actuels.

Afin de continuer à jouer un rôle essentiel, l'organisme doit être prêt à réagir à l'évolution rapide de l'environnement du Canada et à demeurer à l'écoute des besoins de tous les utilisateurs de données. À Statistique Canada, cela signifie qu'il faut travailler plus rapidement et plus efficacement pour produire des résultats de grande qualité, tout en maintenant la confiance du public et en assurant l'intendance des données, ce qu'a toujours fait l'organisme.

Principales priorités pour 2020-2021 :

  • Se préparer pour le Recensement de la population et le Recensement de l'agriculture de 2021. Tous les cinq ans, les recensements dressent un portrait détaillé des Canadiens et de leurs collectivités. En 2020, nous veillerons à ce que tous les systèmes et processus soient prêts pour le jour du recensement.
  • Moderniser nos opérations. Pour mieux répondre aux besoins émergents et en évolution du pays en matière de données, nous investissons dans une infrastructure technique moderne et sécuritaire, ainsi que dans l'apprentissage automatique; nous trouvons de nouvelles façons de modéliser et de présenter les données; et nous élaborons de nouvelles stratégies de recrutement pour attirer la prochaine génération de scientifiques des données.
  • Améliorer notre couverture des préoccupations sociales émergentes. L'organisme lance une nouvelle plateforme pour fournir plus de données et d'analyses sur des enjeux importants, comme les crimes motivés par la haine, l'abordabilité des logements, les changements climatiques et la qualité de vie des Canadiens.
  • Obtenir des données d'autres sources. Les Canadiens ont souvent voulu savoir quelles étaient les raisons pour lesquelles ils doivent fournir les mêmes données à plusieurs reprises aux institutions gouvernementales. Pour réduire les coûts et le fardeau imposés aux Canadiens et aux entreprises, nous explorons la possibilité d'avoir davantage recours aux données administratives, soit des renseignements dont disposent déjà d'autres organisations.
  • Favoriser la littératie des données. En 2020, nous veillerons à ce que les spécialistes et les utilisateurs non spécialisés soient davantage en mesure d'accéder à nos données et de les utiliser. En misant sur la visualisation des données et la sensibilisation sur les médias sociaux, l'organisme joindra un plus grand nombre de Canadiens. En faisant la promotion de la littératie en matière de données, nous veillerons également à ce que les Canadiens puissent comprendre les statistiques et les utiliser dans leur vie quotidienne.

Tout au long de sa longue histoire, Statistique Canada a travaillé en partenariat avec des entreprises, des gouvernements, des universités et des organismes privés et publics au Canada. Au cours de la prochaine année, nous élargirons ces partenariats pour avoir accès à un plus grand nombre de données et pour renforcer notre approche pangouvernementale en matière de collecte, d'utilisation et de communication de données.

La confiance que les Canadiens nous accordent est essentielle à notre rôle d'organisme national de statistique. Nous continuerons de protéger les renseignements fournis par les Canadiens et d'être transparents quant aux méthodes que nous utilisons pour assurer la protection et la confidentialité de ces renseignements. Nous raffermirons encore davantage notre position au chapitre de la protection des renseignements personnels et de la confidentialité.

Veuillez consulter notre site Web pour en apprendre davantage sur notre travail, nos initiatives et notre engagement continu à fournir des données de grande qualité aux Canadiens. Vos commentaires sont essentiels puisqu'ils nous aident à poursuivre notre travail.

De la part du ministre

L'honorable Navdeep Bains
Ministre de l'Innovation, des Sciences et de l'Industrie

Je suis heureux de présenter le Plan ministériel 2020-2021 de Statistique Canada. Nous travaillons dans l'ensemble du portefeuille de l'Innovation, des Sciences et du Développement économique afin d'accroître la performance du Canada en matière d'innovation, d'améliorer les conditions encourageant les investissements des entreprises, d'augmenter la part canadienne du commerce mondial, et de bâtir un marché équitable et efficace qui favorise le choix des consommateurs et la concurrence.

Nous continuerons de collaborer avec les provinces, les territoires, les municipalités, les groupes autochtones, l'industrie, les intervenants et toute la population canadienne afin de mettre en œuvre un programme économique favorisant une économie fondée sur le savoir et concurrentielle à l'échelle internationale, et d'atteindre nos objectifs en matière d'environnement.

Nous sommes heureux de constater que les initiatives de modernisation de Statistique Canada prennent forme, afin d'offrir aux Canadiens des données et des renseignements actuels, détaillés et de grande qualité, tout en renforçant les mesures de confidentialité et de protection des renseignements personnels à l'aide de techniques et de technologies de calibre mondial. Statistique Canada joue un rôle important dans une société et une économie de plus en plus axées sur les données, en fournissant aux Canadiens les renseignements statistiques dont ils ont besoin pour prendre de bonnes décisions et faire progresser notre société et notre économie de façon appropriée.

Grâce, entre autres, à toutes ces initiatives, nous continuons de respecter notre engagement à l'égard de la promotion d'une économie dynamique et croissante, qui génère de l'emploi et offre de nouvelles possibilités, de même qu'une meilleure qualité de vie pour l'ensemble des Canadiens.

Libérer la puissance du couplage de données

Numéro de catalogue : 892000062024003

Date de diffusion : le 25 novembre 2024

Cette vidéo est destinée aux professionnels, aux décideurs politiques et aux chercheurs qui s'intéressent à la manière dont le couplage de données peut être utilisé pour obtenir des informations plus approfondies sur diverses questions. Elle montre comment la combinaison de données provenant de différentes sources peut aider à combler les lacunes en matière d'information, conduisant à des politiques mieux informées et à de meilleurs résultats.

Étape du parcours des données
Explorer, nettoyer, décrire
Compétence des données
  • Collecte des données
  • Exploration des données
Audience
Intermédiaire
Conditions préalables suggérées
s.o.
Durée
4:56
Coût
Gratuit

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Libérer la puissance du couplage de données - Transcription

À l'écran : "Libérer la puissance du couplage de données"

Voici Camille. Camille fait partie d'une équipe chargée de conseiller le ministère de la Santé sur les questions de santé publique émergentes.

Récemment, son équipe a tenté de comprendre comment les facteurs sociodémographiques, comme l'âge, le genre et l'éducation,

À l'écran : "Les facteurs sociodémographiques, l'âge, le genre et l'éducation"

de même que les habitudes liées à la santé, comme le sommeil ou l'activité physique, sont associés à l'hospitalisation des patients atteints de diabète.

À l'écran : "Les facteurs sociodémographiques, le sommeil ou l'activité physique"

Après quelques recherches initiales, l'équipe s'est rendu compte que les dossiers d'hospitalisation ne permettaient pas à eux seuls de mener une enquête approfondie sur cette question, car ils ne contiennent pas de détails sur les antécédents ou les comportements du patient.

À l'écran : "À eux seuls, les dossiers hospitaliers manquent de détails cruciaux sur le contexte et les comportements des patients."

Si seulement Camille pouvait compléter les renseignements manquants des dossiers d'hospitalisation par des données sociodémographiques et comportementales provenant d'autres sources et les relier entre elles. Bonne nouvelle, Camille peut le faire!

Le couplage de données est un outil puissant qui combine des renseignements provenant de différentes sources pour créer un ensemble de données plus complet. Ce processus augmente la valeur des données, ce qui permet d'obtenir de meilleurs renseignements, d'améliorer les services et de rendre l'élaboration des politiques plus efficace.

À l'écran : "Meilleurs renseignements, d'améliorer les services et de rendre l'élaboration des politiques plus efficace"

Quelle est l'importance du couplage de données?

Amélioration des soins aux patients : Dans ce cas, en reliant diverses sources de données sur la santé, Camille est en mesure d'obtenir des renseignements plus approfondis sur les soins aux patients, les résultats des traitements et les déterminants de la santé.

Amélioration de la santé publique : Le couplage de ces données permettra de cerner les tendances actuelles en matière de santé et d'élaborer des stratégies pour y remédier.

Élaboration efficace des politiques : La combinaison des sources de données permet d'obtenir une vue d'ensemble et de prendre des décisions plus éclairées.

À l'écran : "Quelle est l'importance du couplage de données? Amélioration des soins aux patients, Amélioration de la santé publique et Élaboration efficace des politiques."

Camille doit d'abord cerner les sources de données potentielles à coupler. Après une réunion avec Statistique Canada, elle détermine deux ensembles de données utiles pour son objectif :

À l'écran : "Camille identifie deux ensembles de données utiles après avoir visité Statistique Canada."

Statistique Canada :
'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) recueille des données sur les problèmes de santé chroniques diagnostiqués, notamment le diabète, les caractéristiques sociodémographiques et les comportements influant sur la santé, tels que le tabagisme et l'exercice physique.

À l'écran : "L'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC), Diabète, Caractéristiques socio-démographiques, Comportements liés à la santé"

Institut canadien d'information sur la santé :
La Base de données sur les congés des patients (BDCP) contient des données sur tous les séjours des patients hospitalisés au Canada (à l'exception du Québec).

À l'écran : "La Base de données sur les congés des patients (BDCP) contient des données sur tous les séjours des patients hospitalisés au Canada (à l'exception du Québec)."

En utilisant les données de l'ESCC et de la BDCP, Camille peut étudier la probabilité que des patients ayant des profils différents soient hospitalisés en raison de leur diabète.

À l'écran : "ESCC, BDCP et Nouvelles sources de données."

C'est donc avec l'aide de ses partenaires de Statistique Canada que le processus de couplage de ces deux sources de données est lancé. Elle disposera maintenant d'un ensemble de données lui permettant de déterminer si les facteurs sociodémographiques et les habitudes liées à la santé sont associés aux hospitalisations des patients atteints de diabète.

Après avoir analysé les données, Camille et son équipe découvrent que certains groupes sont plus exposés aux hospitalisations liées au diabète,

À l'écran : "Certains groupes sont plus exposés aux hospitalisations."

notamment les patients ayant un faible niveau d'éducation et d'activité physique.

À l'écran : "Notamment les patients ayant un faible niveau d'éducation et d'activité physique."

Et maintenant, les petits caractères… Il est important de se rappeler que, si le couplage de données peut être extrêmement utile, il peut aussi soulever des inquiétudes quant à la protection de la vie privée.

À l'écran : "Les petits caractères."

À l'écran : "!"

Pour répondre à ces préoccupations, Statistique Canada a mis en place des protocoles stricts pour protéger la vie privée de la population canadienne.

À l'écran : "Un cadenas étant verrouillé."

Par exemple, tout couplage d'enregistrements impliquant des renseignements personnels doit prouver que les avantages pour le public l'emportent sur les risques potentiels.

À l'écran : "les avantages pour le public l'emportent sur les risques potentiels."

Pour ce faire, des procédures détaillées de protection de la vie privée doivent être définies. Pour en savoir plus sur ces procédures, consultez la Directive sur le couplage de microdonnées (statcan.gc.ca).

À l'écran : "Directive sur la liaison de microdonnées sur StatCan.gc.ca."

En outre, une Vérification de la nature délicate des données par la haute direction peut être nécessaire si le couplage d'enregistrements implique l'acquisition de données qui ne sont pas recueillies par Statistique Canada. Cette vérification de la nature délicate des données garantit que les données seront utilisées de manière responsable.

À l'écran : "Pour assurer une utilisation responsable, une vérification de sensibilité par un cadre supérieur peut être requise pour lier des données qui ne sont pas recueillies par Statistique Canada."

Enfin, tous les couplages de microdonnées approuvés doivent être communiqués au Parlement et publiés sur le site Web de Statistique Canada. Tout membre du public peut les consulter en cherchant « Couplage de microdonnées approuvés » à l'adresse www.statcan.gc.ca.

À l'écran : "Enfin, tous les couplages de microdonnées approuvés doivent être communiqués au Parlement et publiés sur le site Web de Statistique Canada."

À l'écran :  "Couplage de microdonnées approuvés"

Grâce au couplage de données, Camille est maintenant en mesure d'informer le ministère de la Santé que certains groupes sont plus exposés au risque d'hospitalisation pour diabète. Cette approche holistique lui permet de fournir une vision plus complète de ce problème de soins de santé et de contribuer à l'amélioration des politiques de santé publique.

À l'écran : "Cette approche holistique contribue à l'amélioration des politiques sur la santé publique."

Vous souhaitez en savoir plus sur le couplage de données? Visitez le site www.statcan.gc.ca et recherchez « Couplage de données » pour découvrir comment vous pouvez collaborer avec des experts de Statistique Canada afin d'atteindre le plein potentiel du couplage de données.

À l'écran : "Vous souhaitez en savoir plus? www.statcan.gc.ca."

À l'écran : "Couplage de données."

Qu'avez-vous pensé?

S'il vous plaît nous donner vos commentaires afin que nous puissions mieux fournir des produits qui répondent aux besoins de nos utilisateurs.

Analyse 101 : Comment interpréter un tableau de données

Numéro de catalogue : 892000062023002

Date de diffusion : le 24 octobre 2023

Dans cette vidéo, nous vous présenterons les notions de base à propos de ce qui suit : Pourquoi les tableaux de données sont-ils importants? Comment les tableaux de données sont-ils structurés? Comment interpréter les indicateurs de la qualité des données dans un tableau?

Étape du parcours des données
Analyser, modéliser
Compétence des données
Analyse des données, Interprétation des données
Audience
Essentiel
Conditions préalables suggérées
s.o.
Durée
8:22
Coût
Gratuit

Voir la vidéo

Analyse 101 : Comment interpréter un tableau de données - Transcription

(Le symbole et le mot-symbole de Statistique Canada apparaissent sur l'écran : « Statistique 101 : Intervalles de confiance ».)

Analyse 101 : Comment interpréter un tableau de données

Bienvenue à notre vidéo sur comment interpréter un tableau de données. Si vous voulez apprendre à lire des tableaux de données rapidement et efficacement, vous êtes au bon endroit.

Objectifs d'apprentissage

(Texte à l'écran : Aucun apprentissage préalable n'est requis pour bien comprendre cette vidéo.)

Dans cette vidéo, nous vous présenterons les notions de base à propos de ce qui suit : Pourquoi les tableaux de données sont-ils importants? Comment les tableaux de données sont-ils structurés? Comment interpréter les indicateurs de la qualité des données dans un tableau?

Cette vidéo s'adresse aux personnes qui débute leur propre parcours visant à améliorer leur niveau actuel de littératie et données. Aucun apprentissage préalable n'est requis pour bien comprendre cette vidéo.

Étapes du cheminement des données

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

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

Étapes du cheminement des données

(Diagramme du Cheminement des données avec une attention sur l'Étape 3 - Analyser, Modéliser.)

Savoir comment interpréter les données d'un tableau avec exactitude et les transformer en renseignements utiles fait partie de la 3e étape du cheminement des données : analyser et modéliser.

Qu'est-ce qu'un tableau de données?

Tout d'abord, qu'est-ce qu'un tableau de données? Un tableau de données est une série de données disposées de façon structurée en ligne et en colonnes. Il les utilisé pour afficher une grande quantité de renseignements numériques de manière organisée. Il fournit une manière claire et concise de présenter et d'analyser les données.

À quoi servent les tableaux de données?

Les tableaux de données sont utilisés pour simplifier des ensembles de données complexes pour permettre une meilleure compréhension, pour faciliter la comparaison et l'analyse des points de données, pour permettre l'identification des tendances, des schémas, des valeurs aberrantes et enfin, pour fournir une base pour créer des diagrammes, des graphiques et des visualisations.

Comment les tableaux de données sont-ils structurés?

(Tableau démontrant la prévalence de l'incapacité chez les personnes agées de 15 ans et plus, par groupe d'âge, Yukon, 2017.)

Dans les prochaines diapositives, nous allons examiner les parties principales d'un tableau étape par étape, en utilisant un exemple détaillé pour illustrer les différents éléments d'un tableau de données qui contribuent à organiser et à afficher l'information. Ces éléments le sont les suivants : le titre, l'en-têtes des colonnes, les sources, les notes, les titres de ligne, les cellules et la qualité des données.

Comment interpréter un tableau

Saviez-vous que les Canadiens ayant une incapacité sont 2 fois plus susceptibles de vivre dans la pauvreté que ceux qui n'en ont pas? En examinant les inégalités qui entraînent l'insécurité financière, la pauvreté et l'exclusion sociale avec lesquelles les personnes ayant une incapacité doivent composer. En juin 2021, le gouvernement du Canada s'est engagé à bâtir un Canada inclusif pour les personnes ayant une incapacité. Il s'agit ici d'un exemple de tableau de données qui pourrait jouer un petit rôle pour éclairer cette décision. Il illustre la prévalence de l'incapacité pour les adultes par groupe d'âge au yukon en 2017.

Étape 1 : Regardez le titreu

Alors comment lire ce tableau? La première étape est de regarder le titre. « Prévalence de l'incapacité chez les personnes âgées de 15 ans et plus, par groupe d'âge, yukon, 2017 » Ce titre nous indique que la proportion de la population adulte, répartie par groupe d'âge au yukon, qui éprouve une forme quelconque d'incapacité à un moment donné.

Étape 2 : Identifiez les en-têtes de colonnes.

Ici, nous avons 4 colonnes intitulées « Groupe d'âge », « Population totale », « Personnes ayant une incapacité », Et « Prévalence de l'incapacité ». La prévalence est exprimée en pourcentage et fournit une indication de la mesure dans laquelle les incapacités sont communes à l'intérieur de chaque groupe d'âge particulier. Ces en-têtes nous indiquent que le tableau montre les données sur la prévalence de l'incapacité, en nombre entiers et en pourcentages, par groupe d'âge, pour l'ensemble de la population du Yukon.

Étape 3 : Vérifiez les sources et les notes.

La source est « Statistique Canada, Enquête canadienne sur l'incapacité, 2017 ». Cela nous indique que les données proviennent d'une source officielle du gouvernement et que par conséquent, elles devraient être considérées comme fiables. Garantir la fiabilité de toute source de données est la clé pour vous assurer d'interpréter et d'analyser des données dignes de confiance. Ne faites jamais confiance à un tableau qui n'indique pas clairement sa source des données.

Étape 4 : Identifiez les titres de ligne.

Les titres de ligne sont le nombre total de participants à l'enquête âgés de 15 ans et plus et, par la suite, chaque rangée divise ce total par groupe d'âge. Notez que la somme des valeurs dans chaque catégorie peut différer du total en raison de l'arrondissement. Par exemple, en théorie, si vous additionnez les groupes d'âge 15 ans à 64 ans et 75 ans et plus, vous devriez obtenir le même nombre que total. Âgé de 15 ans et plus. Mais comme l'indique la note dans le tableau, ce n'est pas toujours le cas, car les données sont arrondies pour en faciliter l'utilisation lorsque le tableau est créé.

Étape 5 : Examinez la cellule.

Pour trouver la prévalence de l'incapacité pour un groupe d'âge en particulier, trouvez la ligne et la colonne qui vous intéresse et trouvez la cellule d'intersection. Par exemple, la prévalence de l'incapacité pour les personnes âgées de 45 à 64 ans se trouve dans la cellule ou la ligne « 45 à 64 » et la colonne « Prévalence de l'incapacité » se croisent, qui montre une prévalence de 29,1 %, ce qui représente 3 070 sur 10 550. Le nombre de personnes ayant une incapacité âgée de 45 à 64 ans divisée par le nombre total de personnes dans ce groupe d'âge.

Étape 6 : Tentez de trouver des schémas ou des tendances.

(Dans le tableau, il y a un E exposant à côté d'une valeur.)

En examinant les données, vous pourriez remarquer que la prévalence de l'incapacité augmente à mesure que les groupes vieillissent. Vous pourriez aussi vous demander pourquoi le pourcentage de personnes ayant une incapacité pour les 15 à 24 ans à la lettre E à côté de sa donnée...

Indicateurs de la qualité des données

La réponse est les indicateurs de la qualité des données. Statistique Canada utilise beaucoup d'autres lettres ou symboles pour indiquer la qualité des données ou d'autres renseignements importants à propos d'un point de données ou d'une estimation dans ses tableaux de données. Les lettres et les symboles les plus souvent utilisés sont les suivants :

« X » : Indique que l'estimation a été supprimée pour respecter les exigences de la Loi sur la statistique.

« E » Indique que l'estimation comporte un niveau élevé de variabilité d'échantillonnage et qu'elle doit être interprétée avec prudence.

« F » : Indique que l'estimation est trop peu fiable pour être publiée.

Ces lettres ou symboles fournissent des informations importantes sur la qualité et la fiabilité des estimations dans le tableau de données et aident les utilisateurs à prendre des décisions éclairées sur la manière d'interpréter et d'utiliser les données.

Résumé des points principaux

En résumé, dans cette vidéo, nous avons vu 3 éléments principaux pour comprendre les tableaux de données : Pourquoi les tableaux de données sont-ils importants? Comment les tableaux de données sont-ils structurés et comment interpréter les indicateurs de la qualité des données?

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

L'éthique des données (partie 2) : les examens éthiques

Numéro de catalogue : 892000062022004

Date de diffusion : le 17 octobre 2022

Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes :

  • Que sont les examens éthiques?
  • Comment les examens éthiques aident-ils Statistique Canada à appliquer les principes de l'éthique des données tout au long du cheminement des données?

En vous présentant un exemple de cas d'utilisation possible, cette vidéo vous montre comment Statistique Canada utilise les examens éthiques pour appliquer les principes de l'éthique des données tout au long du cheminement des données.

Étape du parcours des données
Fondation
Compétence des données
  • Évaluation de la qualité des données
  • Intendance des données
  • Sécurité des données et gouvernance
Audience
Essentiel
Conditions préalables suggérées
L'éthique des données : une introduction
Durée
12:08
Coût
Gratuit

Voir la vidéo

L'éthique des données (partie 2) : les examens éthiques - Transcription

(Le symbol de Statistics Canada et le mot-symbol du Canada est présent avec le titre suivant: « L'éthique des données (partie 2) : les examens éthiques - Une étude de cas »)

L'acquisition, l'exploration, l'analyse et l'interprétation des données sont des étapes essentielles du processus permettant de produire des renseignements qui sont utiles pour la société, l'économie et l'environnement. Dans cette vidéo, nous discuterons de l'importance de tenir compte de l'éthique des données tout au long du processus de production de renseignements statistique.

Objectifs d'apprentissage

(Text à l'écran : Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes :

  • Que sont les examens éthiques?
  • Comment les examens éthiques aident-ils Statistique Canada à appliquer les principes de l'éthique des données tout au long du cheminement des données?

Condition préalable: vidéo « L'éthique des données : Une introduction », qui se trouve également dans le catalogue d'apprentissage de l'Initiative de formation en littératie des données de Statistique Canada)

Comme préalable à cette vidéo, assurez-vous d'avoir regardé la vidéo intitulée « L'éthique des données: Une introduction », qui se trouve également dans le catalogue d'apprentissage de l'Initiative de formation en littératie des données de Statistiques Canada. Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes:

  • Que sont les revues éthiques?
  • Comment les revues éthiques aident-ils Statistique Canada à appliquer les principes de l'éthique des données tout au long du chemin des données?

En vous présentant un exemple de cas d'utilisation possible, cette vidéo vous montre comment Statistique Canada utilise les revues éthiques pour appliquer les principes de l'éthique des données tout au long du cheminement des données.

Étapes du cheminement des données

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

Ce diagramme est une représentation visuelle du cheminement des données, de leur collecte jusqu'au moment d'en raconter l'histoire à d'autres, en passant par leur exploration, leur nettoyage, leur description, leur compréhension et leur analyse.

Les principes de l'éthique des données sont pertinents à toutes les étapes du cheminement des données.

Qu'est-ce qu'un examen éthique?

(Text à l'écran :

  • Série de questions, de commentaires et d'énoncés permettant d'obtenir suffisamment de renseignements sur un projet donné pour pouvoir tenir une discussion rationnelle sur le fondement éthique de ce projet.
  • Toujours effectué par plus d'une personne. Chaque membre du comité d'éthique doit avoir une expérience professionnelle en sciences ou en éthique.
  • A comme objectif de donner une orientation éthique aux personnes qui travaillent sur le projet.
  • Organisé selon les six principes directeurs de l'éthique des données à Statistique Canada.)

Dans la première partie de cette série de vidéos sur l'éthique des données, nous vous avons présenté le concept de l'éthique des données et les raisons pour lesquelles l'éthique des données est importante. Nous avons également traité de la façon dont les revues éthiques permettent d'obtenir suffisamment de renseignements sur l'acquisition de données ou sur un projet donné afin de pouvoir tenir une discussion rationnelle sur le fondement éthique de ce projet. Plus d'une personne participe toujours à la revue et chaque personne doit avoir une expérience professionnelle en sciences ou en éthique afin de pouvoir donner des conseils en matière d'éthique aux personnes qui travaillent sur le projet.

La revue éthique que nous utiliserons dans cette étude de cas est organisée sur les six principes directeurs de l'éthique des données à Statistique Canada.

Les six principes directeurs

(Text à l'écran : Les six principes directeurs de l'éthique des données à Statistique Canada sont...

  • Les données sont utilisées à des fins qui bénéficient à la population canadienne
  • Les données sont utilisées de façon sécuritaire et confidentielle
  • Les acquisitions et les méthodes de traitement des données sont transparentes et responsables
  • Les acquisitions et les méthodes de traitement des données sont fiables et viables
  • Les données proprement dites sont de grande qualité
  • Tout renseignement tiré des données est présenté de manière équitable et ne cause aucun préjudice)

À Statistique Canada, la revue éthique d'un projet repose généralement sur 6 principes directeurs:

  • Les données sont utilisées à des fins qui bénéficient à la population canadienne.
  • Les données sont utilisées de façon sécuritaire et qui respectent la vie privée.
  • Les acquisitions et les méthodes de traitement des données sont transparentes et responsables.
  • Les acquisitions et les méthodes de traitement des données sont fiables et viables.
  • Les données proprement dites sont de grande qualité.
  • Tout renseignement tiré des données est présenté de manière équitable et ne causent aucun préjudice.

Étude de cas : Enquête sur la consommation de stupéfiants chez les mineurs

(Text à l'écran : Le Centre de données sur la santé de la population élabore actuellement une nouvelle enquête, l'Enquête canadienne sur la consommation de stupéfiants chez les jeunes (ECCSJ) de 2022. Étant donné que les jeunes constituent une population vulnérable et que le sujet pourrait être considéré comme délicat, l'examen éthique a pour objectif d'aider Statistique Canada à prendre des décisions éclairées en ce qui a trait à l'acquisition des données en question, et à remplir les documents requis permettant de justifier l'utilisation des données.

L'Enquête canadienne sur la consommation de stupéfiants chez les jeunes (ECCSJ) de 2022 est une enquête fictive qui sera utilisée comme exemple tout au long de cette vidéo.)

L'enquête présentée ci-après est une enquête fictive qui sera utilisée comme exemple tout au long de cette vidéo. Le centre de données sur la santé de la population élabore actuellement une nouvelle enquête, l'Enquête canadienne sur la consommation de stupéfiants chez les jeunes de 2022. Étant donné que les jeunes constituent une population vulnérable et que le sujet pourrait être considéré comme délicat, la revue éthique a pour objectif d'aider Statistique Canada à prendre des décisions éclairées en ce qui a trait à l'acquisition des données en question et à remplir les documents requis permettant de justifier l'utilisation des données.

Avantage pour la population canadienne

(Text à l'écran : L'utilisation des données devrait permettre de prendre des décisions éclairées et de gérer efficacement les ressources, ce qui aura au bout du compte des retombées positives sur la vie des Canadiens.

  • Pourquoi les données sont-elles nécessaires? Qui en profitera et comment?
  • Quelles seraient les exemples de façons dont les données pourraient être utilisées pour aider les Canadiens?)

Pour ce qui est des avantages pour la population canadienne, la revue éthique doit permettre de veiller à ce que l'acquisition des données soit nécessaire et de donner des exemples de façon dont les données pourraient être utilisées pour aider les Canadiens.

Étude de cas : Avantages pour la société

(Text à l'écran : Il est nécessaire d'obtenir des données sur la consommation de stupéfiants chez les jeunes, car cela permettrait d'affecter des ressources et de créer des programmes de prévention adaptés aux variables particulières qui ont une incidence sur la consommation de drogues chez les jeunes Canadiens.

  • Exemple : Les réponses à l'enquête pourraient révéler un lien entre le fait d'être victime d'intimidation à l'école et la consommation de drogues. Les programmes pourraient viser la lutte contre l'intimidation.
  • Une lacune statistique persistante dans ce domaine pourrait avoir des conséquences négatives.)

En ce qui concerne notre étude de cas, la raison pour laquelle nous recueillons des données sur la consommation de stupéfiants chez les jeunes et que des données sur la consommation de stupéfiants ou d'opioïdes, particulièrement chez les mineurs, n'étaient auparavant pas recueillies, et que l'acquisition de telles données pourrait permettre d'affecter des ressources et de créer des programmes de prévention adaptés en fonction des facteurs précis qui ont une incidence sur la consommation de drogues chez les jeunes Canadiens.

Par exemple, si l'analyse des données révèle un lien entre le fait d'être victime d'intimidation à l'école et la consommation de stupéfiants, de tels programmes de prévention pourraient viser la lutte contre l'intimidation. Inversement, certains pourraient soutenir que le fait de ne pas réaliser l'enquête pourrait avoir des conséquences négatives. La plus grave, c'est le nombre de décès qui auraient pu être évités si les lacunes statistiques actuelles avaient été comblés et que des programmes de prévention avaient été mis en place.

Protection des renseignements personnels et sécurité

(Text à l'écran : Il existe un juste équilibre entre le respect de la vie privée et la production de renseignements. Nous devons veiller à ce que toute intrusion pouvant être causée par nos activités statistiques soit proportionnelle aux exigences considérées comme absolument nécessaires à la production des renseignements.

  • Chaque point de données compte. Tous les renseignements demandés sont-ils nécessaires?
  • Quelles mesures sont prises pour protéger les renseignements personnels des Canadiens?)

Vie privée et sécurité.

Il existe un juste équilibre entre le respect de la vie privée et la production de renseignement. Nous devons veiller à ce que toute intrusion pouvant être causée par nos activités statistiques soit proportionnelles aux exigences considérées comme absolument nécessaires à la production des renseignements.

N'oubliez pas que chaque point de données compte. Alors, tous les renseignements demandés sont-ils vraiment nécessaires?

Quelles mesures sont prises pour protéger les renseignements personnels des Canadiens?

Étude de cas : Protection des renseignements personnels et sécurité

(Text à l'écran :

  • Pourquoi demandons-nous les renseignements en question?
    • Il existe actuellement une lacune statistique concernant la consommation de stupéfiants chez les jeunes. Autrement dit, il n'existe aucune source de données.
  • Quelles mesures sont prises pour protéger les renseignements personnels des répondants?
    • Les questionnaires seront protégés par un mot de passe et auront une option de sortie rapide pour que la protection des renseignements personnels soit assurée tout au long du processus de réponse à l'enquête.)

Notre enquête fictive contient des questions pouvant être délicates pour les jeunes; nous devons donc expliquer comment l'acquisition des données est proportionnelle à l'avantage qu'elle est censée permettre d'obtenir. Dans le cas présent, il n'existe pas d'autres données fiables disponibles et l'enquête deviendrait donc une option viable pour les programmes nécessitant de tels renseignements.

Le processus de la revue éthique nous permet également d'examiner plus en profondeur les mesures de sécurité qui sont prises pour éviter toute atteinte à la vie privée, ainsi que les contre-mesures en place en cas d'une telle atteinte. Pour l'enquête sur la consommation de stupéfiants chez les jeunes, des mécanismes de sécurité sont en place pour protéger les renseignements personnels des répondants, qui, en tant que mineurs, pourraient se sentir plus à l'aise de savoir que leurs réponses demeureront confidentielles. Nous traiterons des détails de ces mesures plus loin dans la vidéo.

Transparence et responsabilisation

(Text à l'écran : Les organismes statistiques ont la responsabilité d'être transparents quant à la provenance des données, à leur utilisation et aux mesures prises pour assurer la confidentialité.

  • Veuillez donner des précisions sur les stratégies qu'ils ont l'intention de mettre en place pour informer les Canadiens au sujet de l'acquisition des données en question.
  • Comment communiquons-nous les avantages que procure l'acquisition et les mesures prises pour protéger les renseignements personnels?)

Les organismes statistiques ont la responsabilité d'être transparents quant à la provenance des données, à leur utilisation et aux mesures prises pour assurer la confidentialité.

Parmi les questions fréquemment posées à cette étape, les organismes statistiques sont souvent invités à donner des précisions sur les stratégies qu'ils ont l'intention de mettre en place pour informer les Canadiens au sujet de l'acquisition des données en question, ainsi que les avantages que procurent l'acquisition des données à la population canadienne et sur les mesures prises pour protéger les renseignements personnels.

Étude de cas : Transparence et responsabilisation

(Text à l'écran :

  • Quelles stratégies seront mises en place pour informer les jeunes Canadiens au sujet de l'enquête?
    • Des renseignements sur l'enquête seront publiés sur le site Web de Statistique Canada, et toutes les parties intéressées y auront accès. Dans le questionnaire d'enquête, les jeunes répondants seront informés des objectifs de l'enquête.
    • Le questionnaire contiendra également des renseignements sur les avantages que l'enquête devrait procurer à la société, sur les mesures prises pour protéger les renseignements personnels et sur la façon dont les renseignements demeureront confidentiels.)

Dans notre étude de cas, les aspect liés à la transparence et à la responsabilisation seront traitées lorsque les stratégies qui seront mises en place pour informer les jeunes Canadiens au sujet de l'enquête seront précisées. Des renseignements sur l'enquête seront publiés sur le site Web de Statistique Canada et toutes les parties intéressées y auront librement accès. De plus, dans le questionnaire d'enquête, les jeunes répondants seront informés des objectifs de l'enquête.

Le questionnaire contiendra également des renseignements sur les avantages que l'enquête devrait procurer aux répondants et à la société en général, sur les mesures prises pour protéger les renseignements personnels et sur la façon dont les renseignements demeureront confidentiels, même si les données sont utilisées par un autre organisme gouvernemental pour les besoins de ses recherches et de ses programmes. Dans de tels cas, il pourrait s'agir de Santé Canada et de l'Agence de la santé publique du Canada.

Qualité des données.

(Text à l'écran : Les données acquises doivent être aussi représentatives et exactes que possible.

  • Des sources potentielles de biais pour cette source de données ont-elles été relevées jusqu'à présent? Si oui, comment seront-elles gérées?)

Les Canadiens devraient pouvoir s'attendre à ce que les données acquises par leur gouvernement et les renseignements statistiques fournis par celui-ci soit aussi représentatif que possible. Pour satisfaire une telle attente, il faut veiller à ce qu'aucun biais ni aucune erreur ne remettent en question les avantages potentiels d'un projet. À Statistique Canada, nous satisfaisons à une telle attente en appliquant des méthodes scientifiquement éprouvées et statistiquement rigoureuses à toutes les étapes du cheminement des données.

Étude de cas : Qualité des données

(Text à l'écran :

  • Sources possibles de biais:
    • Les jeunes répondants vivent souvent chez leurs parents. Il pourrait y avoir un biais important si les répondants ne répondent pas honnêtement.
  • Comment seront-elles gérées?
    • Les questionnaires seront protégés par un mot de passe et auront une option de sortie rapide, ce qui permettra de rassurer les répondants sur leur capacité de préserver instantanément leurs réponses et la confidentialité de leurs renseignements personnels, que ce soit dans un endroit public ou dans un logement familial.)

Les répondants vivent souvent chez leurs parents, ce qui représente une menace pour la qualité des données, car certains des répondants ne jouissent peut-être pas de la protection totale de la vie privée leur permettant de donner des réponses honnêtes aux questions, surtout en ce qui concerne la consommation de drogues, qu'elles soient illégale ou prescrite. Il pourrait y avoir un biais important si les répondants ne répondent pas honnêtement. Nous avons déjà mentionné que les questionnaires seront protégés par un mot de passe et auront une option de sortie rapide, ce qui permettra de préserver la confidentialité des renseignements personnels, mais le risque de biais demeure présent si le répondeur trouve que les questions sont trop personnelles.

Équité et absence de préjudice

(Text à l'écran : Dans le cadre d'activités statistiques, il est nécessaire de tenir compte de tous les risques qu'une activité statistique peut présenter pour le bien-être de personnes ou de groupes particuliers.

  • Pouvez-vous prévoir les conséquences négatives qu'une personne pourrait subir à la suite de l'acquisition des données en question?
  • Une partie du processus d'acquisition des données pourrait-elle causer un stress excessif aux Canadiens?)

Équité et absence de préjudice.

Il faut tenir compte de tous les risques pour le bien-être des Canadiens. Il faut tenir compte de la façon dont les activités statistiques sont menées et de la façon dont les renseignements qui en résultent sont communiqués afin de promouvoir l'équité entre tous les Canadiens. Pour que les activités soient équitables et ne causent aucun préjudice, il faut prévoir, avant de recueillir ou d'obtenir les données, les conséquences négatives qu'une personne pourrait subir à la suite de l'acquisition des données. Ou est-il possible qu'une partie du processus d'acquisition des données puisse causer un stress excessif aux Canadiens?

Étude de cas : Équité et absence de préjudice

(Text à l'écran :

  • Dans le cas échéant, quelles conséquences négatives un répondant pourrait-il subir en répondant à l'enquête?
    • Certains des sujets abordés dans l'enquête peuvent déclencher des réactions émotionnelles : intimidation, santé mentale, rendement scolaire
  • Comment traiterez-vous les questions qui pourraient bouleverser les répondants?
    • Des ressources en santé mentale seront offertes aux répondants lorsqu'ils rempliront le questionnaire, et les intervieweurs ont reçu une formation pour gérer les situations difficiles.)

Pour ce qui est des conséquences négatives que pourrait entraîner la participation à notre enquête fictive, des questions sur les expériences vécues au chapitre de l'intimidation, de la santé mentale ou du rendement scolaire pourrait déclencher des réactions émotionnelles chez les répondants de l'enquête sur la consommation de stupéfiants chez les mineurs. Dans le cas présent, le comité de la revue éthique aurait dû s'enquérir des mesures prises pour atténuer ce risque et il a confirmé que des ressources en santé mentale seront mises à la disposition des répondants tout au long du processus de réponse au questionnaire et, au besoin, après.

Confiance et viabilité.

(Text à l'écran : Statistique Canada a besoin de la participation active des Canadiens pour pouvoir poursuivre ses activités statistiques à l'avenir.

  • Comment allons-nous nous assurer de pouvoir continuer à produire des renseignements de grande qualité qui importent aux Canadiens tout en maintenant la confiance du public à long terme?)

Statistique Canada a besoin de la participation active des Canadiens pour que nous puissions poursuivre nos activités statistiques à l'avenir. Assurer la confidentialité, protéger les renseignements personnels, produire des données représentatives et être responsable sont tous des choix que Statistique Canada fait pour montrer aux Canadiens qu'il mérite leur confiance.

Cette confiance est essentielle si statistique Canada veut continuer à produire des renseignements de grande qualité qui importent aux Canadiens tout en maintenant la confiance du public à long terme.

Étude de cas : Confiance et viabilité

(Text à l'écran : Les répondants seront informés du fait que les renseignements qu'ils donnent ne seront pas communiqués aux autorités, aux parents ou à tout autre tuteur.

Le fait d'expliquer nos processus opérationnels statistiques, y compris nos examens éthiques, permettra de maintenir la confiance des Canadiens et, par conséquent, d'assurer la viabilité de nos programmes statistiques.)

Le dernier principe directeur que nous évaluons dans la présente étude de cas est la confiance et la viabilité. afin de maintenir la confiance des jeunes Canadiens, nous expliquerons aux répondants que les renseignements qu'ils donnent ne seront pas communiqués aux autorités ni à leurs parents. Le fait d'expliquer nos processus opérationnels statistiques, y compris nos revues éthiques, permettra de maintenir la confiance des Canadiens, leur confiance dans nos processus et notre promesse de confidentialité. Parce qu'en l'absence d'une telle confiance, nous ne pouvons pas continuer à produire des renseignements de grande qualité qui profitent à la société, à l'économie et à l'environnement.

Résumé des principaux points

(Text à l'écran :

  • Les examens éthiques sont une série de questions et de commentaires permettant d'obtenir suffisamment de renseignements sur un projet donné pour pouvoir tenir une discussion rationnelle sur le fondement éthique de ce projet.
  • À Statistique Canada, les examens éthiques sont organisés selon les six principes directeurs de l'éthique des données.)

Dans cette vidéo intitulée « L'éthique des données : les revues éthiques », nous avons appris que les revues éthiques sont une série de questions et de commentaires permettant d'obtenir suffisamment de renseignements sur un projet donné pour pouvoir tenir une discussion rationnelle sur le fondement éthique de ce projet.

À Statistique Canada, les revues éthiques sont organisées salon les six principes directeurs de l'éthique des données.

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

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Statistique 101 : biais statistique

Numéro de catalogue : 892000062022005

Date de diffusion : le 17 octobre 2022

Dans cette vidéo, nous expliquerons le concept de biais statistique, qui se produit lorsque les statistiques diffèrent systématiquement de la réalité qu'elles tentent de mesurer en raison de problèmes liés à la manière dont les données ont été produites.

Étape du parcours des données
Fondation
Compétence des données
  • Analyse des données
  • Évaluation de la qualité des données
  • Identifier les problèmes à l'aide des donnés
Audience
Essentiel
Conditions préalables suggérées
s.o.
Durée
11:37
Coût
Gratuit

Voir la vidéo

Statistique 101 : biais statistique - Transcription

(Le symbole et le mot-symbole de Statistique Canada apparaissent sur l'écran  : « Statistique 101 : biais statistique ».)

Dans le langage courant, les biais font référence à la façon dont le point de vue, les valeurs ou les croyances d'une personne peuvent influer sur son jugement ou ses décisions dans des circonstances particulières.

Dans cette vidéo, nous expliquerons le concept de biais statistique, qui se produit lorsque les statistiques diffèrent systématiquement de la réalité qu'elles tentent de mesurer en raison de problèmes liés à la manière dont les données ont été produites.

Objectifs d'apprentissage

Avant de parler de biais, nous allons commencer par dire quelques mots sur l'erreur. Les statistiques sont des mesures qui décrivent notre société, l'activité économique ou d'autres aspects du monde qui nous entoure. Bien qu'elles tentent d'estimer la valeur réelle aussi précisément que possible, elles peuvent souvent contenir un certain niveau d'erreur. Le biais statistique est la différence entre la mesure statistique et la valeur réelle.

Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes:

  • Quels sont les différents types d'erreurs?
  • Quels sont les types d'erreurs qui entraînent un biais statistique?

À quelle étape du parcours des données est-il possible que des erreurs entraînant des biais statistiques puissent survenir?

Étapes du cheminement des données

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

Ce diagramme est une représentation visuelle du parcours des données, de leur collecte jusqu'au moment d'en raconter l'histoire à d'autres, en passant par leur exploration, leur nettoyage, leur description, leur compréhension et leur analyse.

Les erreurs entraînant un biais statistique peuvent survenir à n'importe quelle étape du parcours des données.

Quels sont les différents types d'erreurs?

Lorsqu'on essaie de mesurer et d'analyser des données, il faut s'attendre à un certain niveau d'erreur. Qu'entendons nous exactement lorsque nous disons qu'il existe différents types d'erreurs? Accepter que des erreurs existent n'est pas nécessairement une mauvaise chose, mais il est important de comprendre que toutes les erreurs ne sont pas égales. Les 2 principaux types d'erreurs que nous allons étudier aujourd'hui sont l'erreur aléatoire et l'erreur systématique.

Erreur aléatoire ou systématique

Les erreurs aléatoires introduisent une variabilité entre des mesures distinctes du même objet. Par exemple, des réponses ou des mesures reçues ou effectuées à des moments différents peuvent entraîner une variabilité de réponse ou un autre échantillon sélectionné de façon aléatoire peut entraîner une variabilité d'échantillonnage.

Le caractère aléatoire peut également se manifester dans les procédures de traitement des données. Néanmoins, dans ces cas, les mesures ont toujours tendance à se regrouper autour de la valeur réelle. Par conséquent, malgré quelques erreurs, elles sont toujours exactes.

D'autre part, les mesures systématiques se traduisent par une variabilité non aléatoire qui déforme ou éloigne la mesure de la valeur réelle, ce qui donne une mesure qui peut être plus petite, plus grande, plus élevée ou plus basse que la valeur réelle et peut aboutir à des conclusions incorrectes.

Qu'est-ce qu'un biais statistique?

Maintenant que nous comprenons la différence entre les erreurs aléatoires, les erreurs systémiques et la manière dont les erreurs systémiques peuvent entraîner des conclusions inexactes, à partir de ce point de la vidéo, nous appellerons ces conclusions inexactes biais statistique, car lorsque nous parlons de biais statistiques, ce que nous voulons vraiment dire, c'est qu'une statistique diffère de la réalité qu'elle tente de mesurer en raison d'erreurs systématiques dans la manière dont les données ont été recueillies, déclarées ou analysées?

Où chercher un biais statistique

Les statistiques biaisées peuvent provenir d'un grand nombre de sources de données, qu'il s'agisse de données d'enquête, de données administratives, de mégadonnées, etc. De même, il existe de nombreux types d'erreurs différentes qui peuvent entraîner des biais. Aujourd'hui, cependant, nous nous concentrerons sur 3 domaines particuliers susceptibles d'afficher des erreurs systémiques qui peuvent entraîner des statistiques biaisées. Il s'agit d'erreurs : de collecte des données, de mesure et d'analyse.

Collecte des données

En commençant par la collecte des données, un biais peut avoir lieu en cas d'erreurs systématiques dans la façon dont les données sont recueillies, ce qui mène à des données qui ne représentent pas adéquatement la population que l'on cherche à mesurer. Voici quelques exemples de biais :

  • le biais de couverture,
  • le biais de non-réponse et
  • le biais d'autosélection.

Biais de couverture

Un biais de couverture survient lorsque, en raison de la matière dont le processus de collecte des données a été conçu, il exclut (ou inclut) des groupes qui font (ou ne font pas) partie de la population cible. Les principales sources d'erreurs de couverture sont les suivantes:

  • le sous-dénombrement - le fait de ne pas inclure tous les membres de la population qui devraient être inclus; et
  • le surdénombrement - le fait d'inclure dans la population des membres qui ne devraient pas être inclus.

Par exemple, une enquête tente de mesurer les habitudes de dépenses quotidiennes des Canadiens, mais le questionnaire n'est disponible que sur les téléphones intelligents. Les résultats de l'enquête ne comprendront pas les données des personnes ne possédant pas de téléphones intelligents. Comme le nombre de personnes possédant un téléphone intelligent inférieur à la population cible de tous les Canadiens, il y a un biais de couverture, car une partie de la population, celle qui ne possède pas de téléphone intelligent, n'est pas « couverte » par l'enquête.

Biais de non-réponse

Un biais de non-réponse se produit lorsque la réponse des répondants diffère par rapport à celle des personnes qui choisissent de ne pas répondre.

Parmi les causes de biais de non-réponse, citons le manque d'intérêt à l'égard du sujet. Par exemple, les gens peuvent être moins enclins, à répondre à une enquête si elle ne les intéresse pas ou s'il estime qu'elle ne leur procure personnellement aucun avantage. Les sujets sensibles peuvent également entraîner un biais de non-réponse si une personne a le sentiment que le questionnaire pose des questions trop personnelles ou trop sensibles.

Biais d'autosélection

Un biais d'autosélection se produit lorsque les personnes qui se portent volontaires pour fournir des données ou participer à une étude différente de celles qui ne se portent pas volontaires. On pourrait même dire que le biais d'autosélection est l'exact opposé du biais de non-réponse, même s'il contribuent tous deux à des conclusions inexactes.

Mesure

Le prochain domaine que nous allons explorer dans notre recherche des sources du biais statistique est la mesure. Un biais de mesure se produit en cas d'erreur systématiques dans la façon de mesurer ou de rendre compte du concept d'intérêt.

Voici quelques exemples:

  • le biais de rappel,
  • le biais dû à la désirabilité sociale,
  • les questions suggestives et
  • les outils de mesure défectueux.

Biais de rappel

Un biais de rappel se produit lorsque les répondants ne se souviennent pas précisément d'événements ou d'expériences antérieures ou en omettant des détails. Par exemple, un répondant peut avoir de la difficulté à se souvenir du montant qu'il a payé pour l'essence au cours du dernier mois. Ou encore, si l'on demande aux répondants de parler des visites chez le médecin au cours de l'année écoulée, il peut inclure une visite datant de 15 mois ou oublier une visite datant de 10 mois.

Biais dû à la désirabilité sociale

Un biais dû à la désirabilité sociale se produit lorsque les participants, consciemment ou non, répondent aux questions en tentant de donner une image plus positive d'eux-mêmes. Par exemple, une personne peut surdéclarer ce qu'elle considère comme étant un bon comportement, comme la quantité d'exercice qu'elle fait dans une journée ou la quantité de fruits et légumes qu'elle mange, ou sous-déclarer des comportements socialement plus indésirables, comme le tabagisme.

Questions suggestives

On parle de questions suggestives lorsqu'une question d'enquête incite, encourage ou guide le répondant vers une réponse préalablement déterminée ou souhaitée. Par exemple, la formulation, « la plupart des gens pensent que c'est un excellent restaurant. Êtes-vous d'accord? » Peut susciter des réponses plus positives qu'une formulation plus neutre, comme « comment évaluez-vous ce restaurant? »

Outils de mesure défectueux

Un biais peut se produire lorsque les outils ou les mesures servant à recueillir des données sont défectueux, fonctionnent mal ou sont utilisés de manière inexacte, ce qui entraîne des estimations systématiquement différentes. Par exemple, des outils de mesure comme un pèse-personne dans un cabinet médical qui est mal étalonné et qui affichera donc systématiquement des poids incorrects.

Analyse

Jusqu'à présent, nous avons vu comment les erreurs peuvent entraîner des biais lors des étapes de collecte et de mesure des données, mais, dans cette 3e et dernière partie de la vidéo, nous aborderons le biais analytique, qui peut se produire lorsque l'analyse des données est effectuée à partir de données non représentatives ou lorsqu'un modèle ou un chercheur oriente, les résultats d'une étude vers un résultat spécifique.

Voici des exemples de biais induits par les chercheurs:

  • le biais de confirmation et
  • le biais de modélisation.

Biais de confirmation

Si l'analyse est réalisée pour soutenir un point de vue ou un récit spécifique, elle peut être biaisée, c'est-à-dire qu'elle peut laisser de côté ou exclure des éléments importants qui ne correspondent pas à ce point de vue ou à ce récit. Un biais de confirmation se produit lorsque les analystes de données ne retiennent que les données et les résultats qui cadrent avec leur hypothèse ou leurs propres croyances.

Biais de modélisation

Un biais peut survenir dans la modélisation des données lorsque les données utilisées ne sont pas représentatives ou lorsque le modèle ou l'algorithme est également biaisé et ne représente pas de façon exacte le phénomène qu'il cherche à représenter.

Un exemple de données de formation non représentatives est l'utilisation des données historiques d'une entreprise pour pourvoir un nouveau poste. Si l'algorithme porte sur des données montrant que la plupart des embauches et des promotions réussies dans l'entreprise sont le fait d'hommes, il apprendra à rechercher et à continuer de suggérer des hommes dans les futurs rôles.

Un exemple d'algorithme biaisé, toutefois, est le fait que l'algorithme soit programmé pour filtrer au préalable les résultats en excluant les candidats dont le nom de famille comporte des caractères non présents dans l'alphabet anglais.

Principaux points à retenir

Pour récapituler ce que nous avons appris dans cette vidéo :

  • Il existe deux principaux types d'erreurs : l'erreur aléatoire et l'erreur systémique.
  • Le biais statistique désigne les différences entre une estimation et la valeur réelle.
  • Les trois domaines particuliers susceptibles de faire l'objet d'erreurs pouvant entraîner des biais comprenant les suivants : les biais dans la population couverte par les données, les biais dans la mesure des concepts d'intérêt et les biais dans l'analyse ou les méthodes utilisées pour l'analyse.

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

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Statistique 101 : intervalles de confiance

Numéro de catalogue : 892000062022003

Date de diffusion : le 24 mai 2022 Mise à jour : le 25 janvier 2023

À la fin de cette vidéo, vous devriez avoir des réponses aux questions suivantes :

  • Que sont les intervalles de confiance?
  • Pourquoi utilisons-nous les intervalles de confiance?
  • Quels sont les facteurs qui ont un impact sur les intervalles de confiance?
Étape du parcours des données
Fondation
Compétence des données
  • Analyse des données
  • Interprétation des données
Audience
Essentiel
Conditions préalables suggérées
Durée
11:30
Coût
Gratuit

Voir la vidéo

Statistique 101 : intervalles de confiance - Transcription

(Le symbole et le mot-symbole de Statistique Canada apparaissent sur l'écran : « Statistique 101 : Intervalles de confiance ».)

Statistique 101 : Intervalles de confiance

Avez-vous déjà entendu un tel énoncé?

(Texte à l'écran : 37 % des Canadiens prévoient travailler à domicile dans un proche avenir, selon une enquête en ligne réalisée auprès de 2 000 adultes canadiens, avec une marge d'erreur de +/- 2,0 points de pourcentage, 19 fois sur 20. Savez-vous ce que signifie « une marge d'erreur de +/- 2,0 points de pourcentage, 19 fois sur 20 »? Il s'agit d'un exemple d'intervalle de confiance.)

Vous avez probablement entendu à la radio, à la télévision ou lu dans le journal un énoncé de ce type : 37 % des Canadiens prévoient travailler à domicile dans un avenir proche, selon une enquête en ligne réalisée auprès de 2 000 adultes canadiens, avec une marge d'erreur de +/- 2,0 points de pourcentage, 19 fois sur 20. Mais qu'est-ce que cela signifie exactement, et pourquoi les renseignements sont-ils présentés de cette manière? Travailler avec des statistiques implique un élément d'incertitude. Dans cette vidéo, nous allons voir comment les intervalles de confiance et leurs concepts sous-jacents nous aident à comprendre et à mesurer cette incertitude. L'énoncé ci-dessus présente en fait un exemple d'intervalle de confiance, même si, à première vue, il ne ressemble pas à un intervalle. Dans ce cas, l'intervalle est de 37 % +/- 2,0 % – en d'autres termes, l'intervalle va de 35 % à 39 %. À la fin de cette présentation, vous serez en mesure de lire des énoncés similaires et de comprendre qu'ils représentent des intervalles de confiance. Vous comprendrez également ce qu'est une « marge d'erreur » et ce que signifie l'expression « 19 fois sur 20 ». Comme préalable à cette vidéo, assurez-vous d'avoir regardé nos autres vidéos « Statistique 101 » intitulées « Explorer les mesures de la tendance centrale » et « Explorer les mesures de la dispersion ».

Objectifs d'apprentissage

(Texte à l'écran : Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes :

  • Que sont les intervalles de confiance?
  • Pourquoi utilise-t-on des intervalles de confiance?
  • Quels facteurs ont un impact sur un intervalle de confiance?)

À la fin de cette vidéo, vous comprendrez ce que sont les intervalles de confiance, pourquoi nous les utilisons et quels facteurs ont un impact sur eux. Si vous comprenez les mesures de la tendance centrale et les mesures de la dispersion avant de regarder cette vidéo, vous comprendrez mieux les intervalles de confiance.

Étapes du cheminement des données

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

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

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

Étape 2 : Explorer, nettoyer et décrire ; Étape 3 : Analyser et modéliser ; et Étape 4 : Raconter l'histoire

Les intervalles de confiance sont utiles aux étapes 2, 3 et 4 du cheminement des données.

Qu'est-ce qu'un intervalle de confiance?

(Texte à l'écran :

Présente une plage de valeurs possibles, plutôt qu'une seule valeur estimée.

Représente l'incertitude résultant de l'utilisation d'un échantillon.

La largeur de l'intervalle de confiance est liée au niveau d'incertitude.)

(Figure 1 montrant un exemple d'intervalle de confiance : la note moyenne à un test de mathématiques dans une classe de 100 élèves. La valeur estimée est de 70 %, la borne inférieure est à 60 % et la borne supérieure est à 80 %. Les valeurs comprises entre les limites inférieure et supérieure représentent l'intervalle de confiance.)

Un intervalle de confiance est une plage de valeurs possibles pour une chose que nous voulons estimer – p. ex. quelle est la note moyenne à un test de mathématiques dans une classe de 100 élèves? Elle est généralement basée sur un échantillon représentatif de la population ; cependant, l'échantillon est souvent petit par rapport à la population. Dans cet exemple, nous avons les notes de mathématiques d'un échantillon de 10 élèves d'une classe de 100 élèves. Comme l'estimation est basée sur un échantillon, il subsiste une certaine incertitude quant à la valeur réelle. L'intervalle de confiance tient compte de cette incertitude en présentant une plage de valeurs, et pas seulement l'estimation elle-même. Plus l'incertitude est grande, plus l'intervalle de confiance sera large.

Pourquoi utilise-t-on des intervalles de confiance?

(Figure 1 montrant un jeune homme se demandant pourquoi nous utilisons des intervalles de confiance.)

En statistique, nous estimons souvent une valeur pour une population totale en utilisant un échantillon. La valeur dérivée de l'échantillon n'est pas la valeur réelle, mais une estimation de celle-ci.

Exemple d'intervalle de confiance

(Figure 1 démontrant une classe de 100 étudiants et un échantillon de 10 étudiants. Figure 2 démontrant l'intervalle de confiance, avec une valeur estimée de 70 %, une borne inférieure à 60 %, une borne supérieure à 80 % et une valeur vraie de 73 %.)

Dans cet exemple, nous avons une classe de 100 élèves, chacun ayant une note en pourcentage pour un test de mathématiques. La moyenne de la classe pour le test de mathématiques est de 73 %. Cependant, nous n'examinons pas les notes de tous les membres de la population, mais seulement celles d'un échantillon de 10 personnes. En prenant un échantillon aléatoire on obtient une note moyenne estimée à 70 %, avec un intervalle de confiance de + ou – 10 %. Dans cet exemple, notre estimation de 70 % est différente de la moyenne réelle de 73 %, mais la moyenne réelle se situe dans l'intervalle de confiance.

Exemple d'intervalle de confiance

(Figure 1 démontrant une classe de 100 étudiants et un échantillon de 10 étudiants. Figure 2 démontrant l'intervalle de confiance, avec une valeur estimée de 65 %, une borne inférieure à 55 %, une borne supérieure à 75 % et une valeur vraie de 73 %.)

En prenant un autre échantillon aléatoire, nous obtenons une note moyenne estimée différente, égale à 65 %, qui n'est pas non plus égale à la vraie moyenne de 73 %, mais l'intervalle de confiance de 55 % à 75 % contient toujours la vraie moyenne.

Exemple d'intervalle de confiance

(Figure 1 démontrant une classe de 100 étudiants et un échantillon de 10 étudiants. Figure 2 démontrant l'intervalle de confiance, avec une valeur estimée de 78 %, une borne inférieure à 68 %, une borne supérieure à 88 % et une valeur vraie de 73 %.)

Un troisième échantillon de la même classe permet d'obtenir une note moyenne estimée à 78 %. Encore une fois, cette estimation diffère de la vraie moyenne de 73 %, mais de nouveau, l'intervalle de confiance contient la vraie moyenne.

Valeur estimée

(Figure illustrant un intervalle de confiance, avec la valeur estimée mise en évidence au centre.)

L'estimation de l'échantillon se situe généralement au centre de l'intervalle de confiance.

Valeur estimée

(Figure illustrant un intervalle de confiance, mettant en évidence les bornes inférieure et supérieure de l'intervalle à égale distance de la valeur estimée.)

Les bornes supérieure et inférieure de l'intervalle de confiance sont à égale distance au-dessus et au-dessous de la valeur estimée.

Valeur estimée

(Figure démontrant un intervalle de confiance, mettant en évidence la marge d'erreur en dessous et au-dessus de la valeur estimée.)

La distance entre la valeur estimée et la borne supérieure ou inférieure est appelée marge d'erreur. La taille de la marge d'erreur reflète l'incertitude à propos de la valeur réelle. Plus l'incertitude est grande, plus la marge d'erreur est grande.

Facteurs ayant un impact sur un intervalle de confiance

(Figure montrant des personnes avec des points d'interrogation sur la tête.)

Trois facteurs déterminent la largeur de l'intervalle de confiance : le niveau de confiance, la variabilité au sein de la population et la taille de l'échantillon. Nous allons maintenant voir ces facteurs un par un.

Niveau de confiance

(Figure démontrant une valeur estimée et deux intervalles de confiance, un premier avec un niveau de confiance de 95 % et un second avec un niveau de confiance de 99 %.)

Le niveau de confiance nous indique à quel point nous sommes certains que l'intervalle de confiance contient la vraie valeur de la population. Pour un niveau de confiance de 95 %, nous sommes sûrs à 95 % que l'intervalle de confiance contient la vraie valeur. En d'autres termes, si nous devions répéter l'enquête de nombreuses fois, l'intervalle de confiance contiendrait la vraie valeur 19 fois sur 20. Pour un niveau de confiance de 99 %, nous sommes sûrs à 99 % que l'intervalle de confiance contient la vraie valeur. Notez qu'un niveau de confiance plus élevé nécessite un intervalle de confiance plus long.

Variabilité au sein de la population

(Figure démontrant les notes au test de mathématiques pour deux groupes différents, une classe de mathématiques régulières et une classe de mathématiques enrichies.)

Par variabilité d'une population, nous entendons la différence entre les membres de la population, les uns par rapport aux autres. Dans l'exemple présenté ici, les notes des élèves de la classe de mathématiques enrichies sont moins variables que celles des élèves de la classe de mathématiques régulières. Dans la classe de mathématiques régulières, les notes varient de 54 % à 87 %. Dans la classe de mathématiques enrichies, les notes varient de 86 % à 96 %, soit environ un tiers de la variabilité de la classe de mathématiques régulières. Si la variabilité est élevée dans la population, elle le sera également dans l'échantillon. Si nous avions deux échantillons aléatoires différents de la population, la différence entre les deux estimations différentes aurait également tendance à être plus grande. Ainsi, une plus grande variabilité dans la population entraîne une plus grande variabilité dans les échantillons, ce qui entraîne une plus grande variabilité dans les estimations. Cette plus grande variabilité des estimations se traduit par une plus grande marge d'erreur, de sorte que l'intervalle de confiance est plus large. De même, si la variabilité est plus faible dans la population, elle sera plus faible dans l'échantillon, et l'estimation aura une variabilité plus faible, ce qui entraînera une marge d'erreur plus faible et un intervalle de confiance plus étroit.

Taille de l'échantillon

(Figure démontrant une classe de 100 élèves.)

Un échantillon plus grand produira des estimations plus précises – c'est-à-dire des estimations avec une variabilité plus faible. Par exemple, dans une classe de 100 élèves, la moyenne provenant d'un échantillon de taille 20 aura une variabilité plus faible que la moyenne provenant d'un échantillon de taille 10. La moyenne provenant d'un échantillon de taille 50 aurait une variabilité encore plus faible. Ainsi, plus la taille de l'échantillon est grande, plus la variabilité de l'estimation est faible, plus la marge d'erreur est petite et plus l'intervalle de confiance est étroit. Prenons un exemple...

Exemple – échantillon de taille 10

(Figure démontrant une classe de 100 élèves et un échantillon de 10 élèves, avec une note moyenne estimée à 64 % et la moyenne réelle de la classe à 73 %.)

La note moyenne de la classe est de 73 %. La moyenne pour l'échantillon aléatoire de 10 élèves est de 64 %.

Exemple – échantillon de taille 50

(Figure démontrant une classe de 100 élèves et un échantillon de 50 élèves, avec une note moyenne estimée à 71 % et la moyenne réelle de la classe à 73 %.)

Comme nous le voyons dans cet exemple, avec une taille d'échantillon beaucoup plus grande, la variabilité de l'estimateur est beaucoup plus faible, et il aurait tendance à être beaucoup plus proche de la vraie valeur. L'intervalle de confiance serait alors plus étroit.  

Vérification des connaissances

C'est maintenant votre tour. Comment interpréteriez-vous l'énoncé suivant : Selon une étude récente, les adultes vivant dans une ville donnée pèsent en moyenne 75 kg, avec une marge d'erreur de +/- 10 kg, 9 fois sur 10. Quelle est la valeur estimée? Quel est l'intervalle de confiance? Quel est le niveau de confiance? Prenez un moment pour réfléchir à toute l'information contenue dans cette phrase.

Réponse

Premièrement, nous pouvons conclure que la valeur estimée a été obtenue en utilisant un échantillon de la population. Deuxièmement, nous comprenons que le poids moyen estimé est de 75 kg et que l'intervalle de confiance va de 65 kg à 85 kg. L'intervalle de confiance est assez large, ce qui peut laisser supposer une petite taille d'échantillon, une grande variabilité dans le poids des individus, ou même les deux. Le niveau de confiance est de 90 %, soit 9 fois sur 10. Cela signifie que si un échantillonnage aléatoire devait être répété de nombreuses fois, l'intervalle de confiance contiendrait la vraie valeur 9 fois sur 10. Un niveau de confiance plus élevé, 95 % par exemple, nécessiterait un intervalle de confiance encore plus large.

Principaux points à retenir

Pour résumer ce que nous avons appris aujourd'hui : les intervalles de confiance peuvent aider à comprendre et à mesurer l'incertitude associée aux valeurs estimées à partir d'échantillons ; les données provenant d'échantillons ne fournissent pas des valeurs réelles, mais des valeurs estimées ; la longueur de l'intervalle de confiance peut varier en fonction de la taille de l'échantillon, de la variabilité au sein de la population et du niveau de confiance requis.

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

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