Catalogue d'apprentissage de la formation de la littératie des données

Le catalogue d'apprentissage en littératie des données, organisé selon les étapes du cheminement des données, peut être classé par titre, par compétence en matière des données, par niveau et par type.

Nous avons créé un parcours d'apprentissage que vous pouvez utiliser comme guide pour vous aider à naviguer dans votre parcours de la littératie des données.

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Catalogue d'apprentissage de la formation de la littératie des données
Titre Cheminement des données Compétence Niveau Type
Adéquation de la qualité des données à l'utilisation prévue
Ce cours s'adresse aux employés du gouvernement du Canada qui souhaitent en apprendre d'avantage sur l'évaluation de la qualité des données destinées à une utilisation particulière.
Base Évaluer la qualité des données Intermédiaire Cours
Analyse 101 : Comment interpréter un tableau de données
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?
Analyser – Modéliser
  • Analyse des données
  • Interprétation des données
Débutant Vidéo
Analyse 101, partie 1 : Élaborer un plan d'analyse
Cette vidéo s'adresse aux apprenants qui veulent acquérir une compréhension de base de l'analyse.
Analyser – Modéliser Analyse des données Débutant Vidéo
Analyse 101, partie 2 : Mettre en œuvre le plan d'analyse
Maintenant que vous avez appris à planifier un projet d'analyse, nous discuterons des pratiques exemplaires pour la mise en œuvre de votre plan.
Analyser – Modéliser Analyse des données Débutant Vidéo
Analyse 101, partie 3 : Communiquer ses conclusions
Maintenant que vous avez appris à planifier un projet d'analyse et à analyser vos données, nous discuterons des pratiques exemplaires en ce qui concerne l'interprétation de vos résultats et la communication de vos conclusions.
Analyser – Modéliser Analyse des données Débutant Vidéo
Analyse 101, partie 4 : étude de cas
Dans cette vidéo, nous allons revoir les étapes du processus analytique et vous aurez une meilleure compréhension de la façon dont les analystes font chaque étape du processus analytique par un exemple que nous allons vous montrer.
Analyser – Modéliser Analyse des données Débutant Vidéo
Apprentissage automatique : une introduction
Bienvenue à l'apprentissage automatique : une introduction. Nous expliquerons ici les concepts de base de l'apprentissage automatique, et nous inclurons un Cadre pour l'utilisation des processus d'apprentissage automatique de façon responsable.
Analyser – Modéliser
  • Collecte des données
  • Exploration des données
  • Interprétation des données
  • Modélisation des données
  • Prise de décision basée sur des preuves
Intermédiaire Vidéo
Cadre pour l'utilisation des processus d'apprentissage automatique de façon responsable à Statistique Canada
Le présent document est un guide pour les utilisateurs qui désirent élaborer et mettre en œuvre des projets d'apprentissage automatique. Il fournit une orientation et des conseils pratiques sur la façon responsable d'élaborer ces processus automatisés.
Analyser – Modéliser
  • Collecte des données
  • Exploration des données
  • Interprétation des données
Intermédiaire Publication
Centre de formation du recensement
Ces vidéos sont une source de référence pour les utilisateurs qui découvrent les concepts du recensement ou ceux qui ont une certaine expérience de ces concepts, mais qui peuvent avoir besoin d'une remise à niveau ou qui souhaitent approfondir leurs connaissances.
Base
  • Analyse des données
  • Exploration des données
  • Interprétation des données
  • Outils de données
Débutant Vidéo
Cheminement des données : éléments d'une navigation réussi
Dans cette vidéo, vous apprendrez les étapes et les activités liées au cheminement des données, ainsi que les bases sur lesquelles il repose.
Base
  • Découverte des données
  • Gestion et organisation des données
Débutant Vidéo
Combattre la désinformation
Dans l'environnement d'aujourd'hui, les chiffres peuvent se répandre rapidement, mais les données ne sont pas toutes recueillies ou analysées de la même façon. En réfléchissant de manière critique aux données que vous voyez, vous pouvez éviter d’être induit en erreur, ce qui vous permet de prendre des décisions plus sensées et plus éclairées.
Base
  • Ethique des données
  • Évaluation des décisions basée sur des donnés
  • Prise de décision basée sur des preuves
Débutant Vidéo
Évaluer les données à l'ère de la désinformation : guide étape par étape
Cet outil de travail est conçu pour vous aider à évaluer de manière critique les données qui vous sont présentées.
Base
  • Évaluer la qualité des données
  • Outils de données
Débutant Outil
Exactitude et validation des données : méthodes pour assurer la qualité des données
Dans cette vidéo, nous présenterons des méthodes pour mettre en lumière le concept d'exactitude, sur le plan de la validité et de la précision.
Explorer – Nettoyer – Décrire
  • Découverte des données
  • Évaluation de la qualité des données
  • Nettoyage des données
Débutant Vidéo
Intendance des données : introduction
La collecte de données consiste d'abord à déterminer les données dont vous avez besoin, puis à savoir où les trouver, comment les obtenir et comment assurer leur sécurité. Cette vidéo vous présente les éléments dont vous devriez tenir compte au moment de recueillir des données.
Base Collecte des données Débutant Vidéo
Intendance des données : Introduction aux normes en matière de données et aux métadonnées
Que vous recueilliez de nouvelles données ou que vous utilisiez des données existantes, appliquer des normes en matière de données vous facilitera la vie. Et documenter vos données sous forme de métadonnées permettra à d'autres de les trouver, de les comprendre et de les utiliser.
Base
  • Analyse des données
  • Création et utilisation de métadonnées
  • Gestion et organisation des données
  • Intendance des données
  • Interprétation des données
Débutant Vidéo
Les statistiques : le pouvoir des données!
Cette ressource fut créée pour aider les élèves et enseignants à soutirer le maximum des statistiques.
Base
  • Analyse des données
  • Sensibilisation aux données
Débutant Publication
L'éthique des données (partie 2) : les examens éthiques
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.
Base
  • Évaluation de la qualité des données
  • Intendance des données
  • Sécurité des données et gouvernance
Débutant Vidéo
L'éthique des données : une introduction
Une introduction à l'éthique des données, pourquoi elle est importante, et les 6 principes directeurs de l'éthique des données mis en œuvre par Statistique Canada.
Base
  • Intendance des données
  • Sécurité des données et gouvernance
Débutant Vidéo
Libérer la puissance du couplage de données
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.
Explorer – Nettoyer – Décrire
  • Collecte des données
  • Exploration des données
Intermédiaire Vidéo
L'importance des données désagrégées : introduction (partie 1)
Cette courte vidéo explique comment il est efficace d'utiliser des données désagrégées pour tous les ordres de gouvernement et toutes les organisations au service des collectivités pour prendre des décisions de politique publique fondées sur les données probantes. En utilisant des données désagrégées, les décideurs sont en mesure de concevoir des politiques plus appropriées et plus efficaces qui répondent aux besoins de chaque Canadien diversifié et unique.
Fondation
  • Création et utilisation de métadonnées
Débutant Vidéo
L'importance des données désagrégées : introduction (partie 2)
Cette courte vidéo explique comment l'utilisation de données désagrégées peut aider les décideurs à élaborer des politiques plus précises et plus efficaces, puisqu'ils seront en mesure de cerner les besoins et les défis uniques des différents groupes démographiques.
Fondation
  • Création et utilisation de métadonnées
Débutant Vidéo
Principes des données FAIR : qu'entend-on par FAIR?
Ce que signifie être FAIR en ce qui concerne les données et les métadonnées, et comment chaque pilier de FAIR sert à guider les utilisateurs et les producteurs dans le cheminement des données.
Base
  • Création et utilisation de métadonnées
  • Intendance des données
Débutant Vidéo
Qualité des données en six dimensions
Une introduction aux fondements de la qualité des données, qui peuvent se résumer en six dimensions, ou six façons différentes de penser à la qualité. Apprendre également comment chaque dimension peut être utilisée pour évaluer la qualité des données.
Base Évaluation de la qualité des données Débutant Vidéo
Que sont les données? Introduction à la terminologie et aux concepts relatifs aux données
Cette vidéo présentera certains concepts et termes de base relatifs aux données.
Base Sensibilisation aux données Débutant Vidéo
Raconter l'histoire des données : comment créer des histoires qui comptent
Cette vidéo vise à aider les apprenants à comprendre comment utiliser les données pour raconter des histoires intéressantes et instructives.
Raconter l'histoire
  • Interprétation des données
  • Visualisation des données
  • Raconter une histoire
Débutant Vidéo
Recueillir des données : éléments à prendre en considération avant de recueillir des données
La collecte de données consiste d'abord à déterminer les données dont vous avez besoin, puis à savoir où les trouver, comment les obtenir et comment assurer leur sécurité. Cette vidéo vous présente les éléments dont vous devriez tenir compte au moment de recueillir des données.
Définir – Trouver – Recueillir Collecte des données Débutant Vidéo
Statistique 101 : corrélation et causalité
La présente vidéo s'adresse aux personnes qui souhaitent acquérir une compréhension de base de la corrélation et de la causalité.
Analyser – Modéliser
  • Analyse des données
  • Interprétation des données
  • Prise de decision basée sur les données
  • Visualisation des données
Débutant Vidéo
Statistique 101 : explorer les mesures de la dispersion
À la fin de cette vidéo, vous devriez avoir une compréhension de base des mesures de dispersion comme l'étendue, l'intervalle interquartile et l'écart-type.
Explorer – Nettoyer – Décrire
  • Exploration des données
  • Interprétation des données
Débutant Vidéo
Statistique 101 : explorer les mesures de la tendance centrale
Cette vidéo s'adresse aux apprenants qui veulent acquérir une connaissance de base du concept de tendance centrale et de ce qu'il signifie, ainsi que de certaines méthodes clés qui s'y rapportent et qui sont utilisées pour explorer les données.
Explorer – Nettoyer – Décrire
  • Exploration des données
  • Interprétation des données
Débutant Vidéo
Statistique 101 : intervalles de confiance
Ce que sont les intervalles de confiance, pourquoi nous les utilisons et quels facteurs ont un impact sur eux.
Base
  • Analyse des données
  • Interprétation des données
Débutant Vidéo
Statistique 101 : proportions, ratios et taux
Dans cette vidéo, nous vous expliquons les concepts des proportions, des ratios et des taux, ainsi que leurs différences.
Analyser – Modéliser
  • Exploration des données
  • Interprétation des données
Débutant Vidéo
Statistiques 101 : biais statistique
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.
Base
  • Analyse des données
  • Évaluation de la qualité des données
  • Identifier les problèmes à l'aide des donnés
Débutant Vidéo
Trousse de la qualité des données
Cette trousse mieux fait connaître les pratiques d'assurance de la qualité des données.
Base Évaluation de la qualité des données Intermédiaire Outils
Types de données : comprendre et explorer les données
Il est important de définir les différents types de données et de les comprendre afin de choisir la méthode appropriée pour analyser les données et présenter les résultats.
Explorer – Nettoyer – Décrire Collecte des données Débutant Vidéo
Vidéos de formation QGIS
Suivez ces tutoriels et apprenez les concepts et les procédures clés pour exécuter les tâches courantes associées aux SIG, comme la création de cartes, la combinaison et la superposition d'ensembles de données et l'analyse des variations spatiales.
Analyser – Modéliser
  • Exploration des données
  • Modélisation des données
  • Visualisation des données
  • Essentiel
  • Intermédiaire
  • Avancé
Vidéo
Visualisation des données : Pratiques exemplaires
Bien utilisés, les graphiques (incluant les figures et les diagrammes) peuvent simplifier la présentation d'information et la communication de messages clairs et précis. Devant la vaste gamme d'options offertes, la création de graphiques peut parfois s'avérer complexe. Le présent document se veut un guide de référence pour créer des graphiques efficaces, tirant profit des options disponibles.
Raconter l'histoire
  • Visualisation des données
  • Raconter une histoire
Débutant Publication
Visualisation des données : Une introduction
Cette vidéo donne un aperçu de la visualisation des données et de la façon de l'utiliser pour raconter votre histoire.
Raconter l'histoire
  • Raconter une histoire
  • Visualisation des données
Débutant Vidéo

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Niveau
Étapes du cheminement des données
Competency
Type

Cours de statistiques

Introduction

Le répertoire de cours de l'Institut de formation de Statistique Canada présente un abrégé des cours vedettes et des cours de formation qui identifie Statistique Canada comme étant un centre de compétences dans tous les domaines d'activités propres à un organisme statistique.

Catégories de cours

Programme de formation sur les enquêtes et les domaines spécialisés
Programme de formation en statistique

Politique de confirmation / Pénalité d'annulation

Les lettres de confirmation de l'inscription sont envoyées directement aux candidats par courrier électronique.

Les employés ou les gestionnaires qui annulent ou qui reportent un cours, confirmé par invitation, doivent prévenir la personne contact indiquée sur la lettre de confirmation de l'inscription, au moins dix (10) jours ouvrables avant le début du cours ou trouver un remplaçant. La totalité des frais de cours sera imputée si l'avis d'annulation est reçu moins de 10 jours ouvrables avant le début du cours.

Une pénalité correspondant au montant total des frais d'administration d'un cours sera imposée lorsque survient une annulation ou une réinscription tardive ou encore une absence non motivée à un cours.

Atelier sur la conception de questionnaires (Code du cours 0410)

But

Comprendre les concepts de base, et les pratiques liées à la conception de questionnaires afin de recueillir des données utiles et importantes.

Avantages pour les participants

Les participants exploreront les étapes essentielles de la conception d'un questionnaire, en débutant avec les besoins en matière des données, jusqu'aux études qualitatives afin de pouvoir tester et finaliser le questionnaire.

Population cible

Les personnes qui conçoivent occasionnellement des questionnaires ou qui devront en concevoir un, acquerront les fondements et les principes essentiels de la conception de questionnaires. Pour les personnes qui ont plus d'expérience, l'atelier constituera une mise à jour des connaissances ainsi qu'une source d'idées et de méthodes nouvelles.

Sommaire du cours

  • Élaboration des questionnaires
  • Méthodes de collecte des données
  • Structure des questions
  • Libellé des questions
  • Enchaînement des questions
  • Présentation des questionnaires
  • Réviser et tester des questionnaires
  • Concevoir et tester votre propre questionnaire.

Modalité pédagogique : Cours en classe virtuelle

Durée : 3 jours

Contact :
Pour toute question ou pour vous inscrire, communiquez avec nous à statcan.msmdsstatstraining-msmsdformationstats.statcan@statcan.gc.ca

Théorie et application des enquêtes longitudinales (Code du cours 0411)

But

Permettre aux participants de comprendre les concepts de base des enquêtes longitudinales, d'acquérir la capacité de concevoir, de conduire et d'analyser des enquêtes longitudinales, apprendre les méthodes d'estimation et d'analyse pour exploiter les données longitudinales.

Avantages pour les participants

Les participants pourront mettre en pratique dans leur travail certain des concepts et technique enseignés.

Population cible

Ce cours s'adresse aux employés ayant une bonne connaissance de la statistique et des connaissances en échantillonnage qui veulent améliorer leurs connaissances dans le secteur des enquêtes répétées dans le temps.

Note: même s'il s'agit d'une nouvelle version du cours 0411, les modifications apportées ne sont pas importantes au point que les gens qui ont suivi l'ancien cours "Théorie et applications des enquêtes longitudinales" doivent le reprendre.

Description

Permettre aux participants d’apprendre les différents types d’enquêtes répétées dans le temps, en soulignant les particularités de chacun. Le tout est accompli en parcourant les différentes étapes d’une enquête. Les enjeux méthodologiques sont ainsi examinés du début du processus d’enquête, avec les bases de sondage et l’échantillonnage, et ce jusqu’au dénouement de l’enquête avec l’estimation et l’analyse.

Sommaire du cours

Introduction

  • Pourquoi des panels?
  • Concepts de base et définitions
  • Avantages
  • Désavantages

Longitudinalité et plans de sondage

  • Plans de sondage typiques
  • Paramètres reliés aux plans de sondage
  • Unités longitudinales
    • Enquêtes sociales
    • Enquêtes économiques
  • Utilisation de répertoires et autres bases de sondage
    • Enquêtes économiques
    • Enquêtes sociales
    • Mise à jour d'un répertoire
  • Sélection de l'échantillon
    • Panels sociaux
    • Panels économiques
  • Conversion d'enquêtes existantes en panels
  • Conception du questionnaire
  • Collecte des données
    • Modes de collecte
    • Entrevue dépendante
    • Règles concernant les répondants
    • Dépistage
    • Incitatifs
    • Déclaration électronique de données
  • Types et causes de non-réponse
  • Assurance de la qualité
  • Confidentialité

Pondération et estimation

  • Pondération de base
    • Pondération longitudinale
    • Pondération transversale
  • Traitement de la non-réponse
    • Types de non-réponse
    • Taux de réponse en général
    • Taux de réponse longitudinal
    • Taux de réponse transversal
    • Formation de groupes de réponse homogènes
  • Imputation
  • Calage aux marges (poststratification)
    • Poststratification en général
    • Poststratification longitudinale
    • Poststratification transversale
    • Poids intégré (dans les enquêtes sociales)
  • Statistiques descriptives longitudinales
  • Calcul de la variance
    • Jackknife
    • Bootstrap

Analyse de données longitudinales

  • Régression multiple
  • Analyse des données de survie

Applications

  • L'Enquête nationale sur la santé de la population (ENSP)
  • L'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR)

Enquêtes longitudinales à travers le monde

Conclusion

  • Résumé
  • Nouveaux besoins des utilisateurs

Bibliographie

Notation

Préalable

Connaissance de base de la statistique mathématique et de l'échantillonnage.

Puisque certains travaux pratiques nécessiteront la manipulation d’ensembles de données, la connaissance du logiciel SAS serait souhaitable mais non nécessaire.

Durée : 4 jours

Introduction à l'échantillonnage statistique (Code du cours 0412)

But

Dispenser des connaissances de base dans la pratique de l'échantillonnage. Le cours traite des principes de l'échantillonnage avec un minimum de formules et de théorie. L'accent est mis sur les diverses méthodes, leurs avantages et leurs inconvénients.

Avantages pour les participants

Les participants se familiariseront avec les principes et méthodes d'échantillonnage courants, en mettant l'accent sur leur application aux enquêtes de Statistique Canada.

Population cible

Les employés qui ont une formation partielle en statistique et qui désirent acquérir une connaissance de base en échantillonnage mais qui n'ont pas suivi le Cours de base sur les enquêtes (STC0405).

Sommaire du cours

Concepts de base (population, unités, base de sondage, probabilités)recensement et sondage, sources d'erreurs, précision, exactitude, échantillonnage aléatoire simple avec et sans remise, stratification, échantillonnage systématique, échantillonnage avec probabilité proportionnelle à la taille, échantillonnage par grappes, échantillonnage à plusieurs degrés, estimation, taille d'échantillon, méthodes d'échantillonnage non probabiliste.

Durée

3 jours

Théorie de l'échantillonnage statistique (Code du cours 0413)

But

Familiariser les participants avec les méthodes d'échantillonnage statistique et leur mise en œuvre.

Avantages pour les participants

Les participants profiteront d'une revue en profondeur de la théorie de l'échantillonnage statistique.

Population cible

Ce cours s'adresse aux employés qui doivent développer et mettre en œuvre des plans de sondage complexes dans l'exercice de leurs fonctions et qui souhaitent acquérir une connaissance avancée de la théorie de l'échantillonnage.

Sommaire du cours

  • Statistique Classique vs. Inférence en populations finies
  • Plans de sondage; probabilités d'inclusion
  • L'estimateur de Horvitz-Thompson et ses propriétés
  • Simulation Monte Carlo
  • Stratification, répartition de l'échantillon, construction des strates, introduction to GSAM
  • Échantillonnage proportionnel à la taille, plans de sondage à grande entropie
  • Échantillonnage équilibré, l'algorithme du Cube
  • Estimation de paramètres complexes; linéarisation de Taylor
  • Estimateur par le ratio, estimateur post-stratifié, estimateur par ratissage, estimateur par la différence, estimateur par la régression généralisée
  • Échantillonnage à plusieurs degrés
  • Échantillonnage à deux phases
  • Inférence basée sur le modèle

Préalable

Connaissance avancée de la statistique mathématique et connaissance de base de la théorie de l'échantillonnage.

Modalité pédagogique : Cours en classe virtuelle

Durée : 21 jours (2 heures par séance durant 10 semaines)

Contact :
Pour toute question ou pour vous inscrire, communiquez avec nous à statcan.msmdsstatstraining-msmsdformationstats.statcan@statcan.gc.ca

Le sondage indirect et les populations difficiles à joindre (Code du cours 0417A)

But

Familiariser les participants avec le Sondage indirect et la Méthode généralisée du partage des poids; appliquer ces méthodes au sondage de populations difficiles à joindre.

Avantages pour les participants

Les participants profiteront d'une description en profondeur du Sondage indirect, ainsi que la méthode de pondération reliée, soit la Méthode généralisée du partage des poids. Le contenu est d'actualité : on cherche de plus en plus à produire des statistiques pour des populations pour lesquelles il n'existe pas de base de sondage et où le développement d'une telle base de sondage serait prohibitif.

L'accent sera mis sur le Sondage indirect qui s'avère une généralisation des méthodes de sondage les plus connues pour le sondage de populations difficiles à joindre : le sondage par réseaux (Network Sampling), le sondage en grappes adaptatif (Adaptive Cluster Sampling) et le sondage « boule de neige » (Snowball Sampling).

On s'attardera sur l'étude de problématiques réelles à résoudre afin de faciliter l'assimilation des notions fondamentales. Ainsi, à l'aide de discussions entre participants, avec l'instructeur comme modérateur (et stimulateur!), les notions de base deviendront limpides pour répondre aux besoins réels en sondage. Pour les notions les plus complexes, l'enseignement sera magistral avec recours aux enquêtes courantes.

Population cible

Ce cours s'adresse aux employés qui doivent développer et mettre en œuvre des plans de sondage pour enquêter auprès de populations difficiles à joindre, tant dans le secteur social que dans le secteur économique.

Sommaire du cours

Le Sondage indirect, La Méthode généralisée du partage des poids (MGPP), Propriétés de la MGPP, Autres généralisations de la MGPP, La méthode du partage équitable, L'apport de Ernst (1989), Le sondage par réseaux, Le sondage en grappes adaptatif, Le sondage « boule de neige »

Préalable

Connaissance avancée de la statistique mathématique et connaissance de base de la théorie de l'échantillonnage.

Durée

1 journée

Autres cours reliés

STC0413 Théorie de l'échantillonnage statistique

Introduction au couplage des enregistrements (Code du cours 0419)

But

Donner un aperçu du couplage des enregistrements, en insistant plus particulièrement sur le couplage probabiliste.

Avantages pour les participants

Les participants exploreront les couplages d'un et de deux fichiers, comprenant la planification, le prétraitement, les règles de comparaison pondérées, le développement itératif des appariements, la mise en concordance selon la logique d'affaires, et le traitement par lots. Le contexte d'appariement à Statistique Canada sera aussi décrit. Les participants feront un court projet en G-Coup entre les leçons théoriques.

Population cible

Professionnel impliqué ou prochainement impliqué dans les activités de couplage des enregistrements.

Sommaire du cours

  • Survol du couplage d'enregistrements
  • Définitions et concepts reliés au couplage d'enregistrements
  • Étapes et théorie du couplage probabiliste (avec tutoriel pratique)
  • Défis actuels dans la recherche du couplage des enregistrements
  • Processus et politiques reliés au couplage d'enregistrements à Statistique Canada

Préalable

Une compréhension solide des fonctions et de la probabilité sera un atout.

Modalité pédagogique : Cours en classe virtuelle

Durée : 8 jours (2 heures par séance)

Contact :
Pour toute question ou pour vous inscrire, communiquez avec nous à statcan.msmdsstatstraining-msmsdformationstats.statcan@statcan.gc.ca

Méthodes statistiques pour l'analyse des données – Niveau intermédiaire (Code du cours 0428) (antérieurement 04462)

But

Initier les participants aux concepts d'inférence statistique de base et de niveau intermédiaire.

Avantages pour les participants

À la fin du cours, les participants auront une meilleure compréhension de la théorie et des concepts statistiques sous-jacents aux techniques d’analyse courantes. Ceci leur permettra d’être plus familiers avec les résultats de logiciels d’analyse statistique. Ils pourront aussi mieux évaluer le type de travail analytique à entreprendre.

Population cible

Employés ayant des connaissances de base en mathématiques et en statistique qui doivent comprendre les principes fondamentaux de l’inférence statistique et/ou résoudre des problèmes d'analyse et d'exploration de données.

Sommaire du cours

  • Distributions de probabilité usuelles
  • Distributions d'échantillonnage
  • Estimation ponctuelle
  • Estimation par intervalles de confiance
  • Tests d'hypothèses
  • Régression linéaire simple
  • Tableaux croisés et tests du khi-deux
  • Analyse d’outputs SAS (problèmes reliés au cours)
  • Aperçu de l’application des méthodes statistiques précédentes à des données d'enquêtes

Préalables

Connaissances de base en mathématiques et en statistique.

Durée : 4 jours

Les composantes des séries chronologiques (Code du cours 0431)

But

La majeure partie des données diffusées par les instituts de statistique consistent en des séries chronologiques qui quantifient l'évolution des variables socio-économiques dans le temps. Dans l'économie contemporaine, les données chronologiques facilitent les décisions des administrations publiques, des entreprises et des intervenants socio-économiques. Selon les variations enregistrées par les séries chronologiques, les gouvernements déploient des politiques en vue de juguler le chômage, l'inflation, etc.; les sociétés accélèrent ou freinent leur production de biens et de services; les syndicats surveillent de près le marché du travail afin d'obtenir de meilleurs taux salariaux. Les consommateurs eux-mêmes recourent plus ou moins systématiquement aux séries chronologiques pour savoir si le moment est propice à l'achat d'une maison ou d'une automobile, à la recherche d'un emploi, etc. Une bonne compréhension des séries chronologiques permet donc à chacun de prendre de meilleures décisions et accroît ainsi la prospérité générale.

Avantages pour les participants

Au terme du cours, les participants reconnaîtront, comprendront et interpréteront les composantes des séries chronologiques: la tendance-cycle, la saisonnalité, l'effet de jours ouvrables, l'effet de Pâques et l'irrégulier. Ils se familiariseront avec différents types de valeurs aberrantes et avec la représentation graphique des données.

Population cible

Le cours s'adresse à une large audience de professionnels et de semi-professionnels composée de spécialistes en sciences sociales, de statisticiens, d'auteurs et de rédacteurs de publications. Même s'il est relativement peu technique, il procure néanmoins des notions essentielles à la compréhension des séries chronologiques.

Sommaire du cours

Le cours examine en détail les composantes des séries chronologiques :

  • la tendance, qui reflète l'évolution à long terme de la variable d'intérêt;
  • le cycle économique, qui reflète la conjoncture économique, p. ex. prospérité, récession;
  • la saisonnalité, attribuable à des facteurs climatiques et institutionnels, qui revient de façon prévisible d'année en d'année;
  • les variations dues aux jours ouvrables, résultant de l'importance relative différente des jours de la semaine; et d'autres fluctuations dues au calendrier variable des jours fériés (p. ex. Pâques).

Le cours insiste aussi sur le sens et les limitations des comparaisons entre mois homologues d'une année à l'autre et des comparaisons mois-à-mois, en présence de saisonnalité et d'autres composantes de séries chronologiques. Le cours ne porte pas sur l'estimation, mais sur les concepts, la signification et l'interprétation des composantes. L'estimation fait l'objet d'un cours plus technique et spécialisé sur la désaisonnalisation.

Autres cours reliés

Le cours est un préalable souhaitable à d'autres cours dont le cours STC0434 Désaisonnalisation selon la méthode X-12-ARIMA.

Modalité pédagogique : Cours en classe virtuelle

Durée : 3 demi-journées

Contact :
Pour toute question ou pour vous inscrire, communiquez avec nous à statcan.timeseriessupportsoutienenserieschronologiques.statcan@statcan.gc.ca.