Guide de l’utilisateur
Avril 2011
Table des matières

1.0 Introduction
2.0 Contexte
2.1 Composante de l’EJET
2.2 Documents de référence de Statistiques Canada
2.3 Objectifs
3.0 Concepts et définitions
3.1 Concepts de l’EJET
3.1.1 Déménagement aux États-Unis / Retour au Canada (module A)
3.1.2 Études et activités scolaires  – niveau secondaire, secondaire de premier cycle ou primaire (module B)
3.1.3 Études – postsecondaires (modules H, K, M et N)
3.1.4 Engagement dans les études postsecondaires (modules K et KE)
3.1.5 Financement des études postsecondaires (modules L et M)
3.1.6 Aspirations en matière d’études et de carrière (module M)
3.1.7 Prêts, Incitatifs fiscaux et dette (modules L et M)
3.1.8 Santé – Limitations des activités (module M)
3.1.9 Le soutien des autres (module N)
3.1.10 L’emploi (modules P1, P2 et P5)
3.1.11 Formation liée à la carrière ou à l’emploi (module P6)
3.1.12 Interruptions – Mois passés ni aux études à plein temps ni au travail (module PS)
3.1.13 Bénévolat (module Q)
3.1.14 Capacités (module R)
3.1.15 Caractéristiques personnelles et contexte familial (modules U et UNK)
3.1.16 Revenu (modules V, VI et VIT)
4.0 Collecte et traitement de données
4.1 Le questionnaire
4.2 La formation
4.3 Supervision et contrôle
4.4 L’interview
4.5 Relance des sans-réponses
4.6 Saisie des données
4.7 Exigences minimales des enquêtes
4.8 Vérification de l’interview assistée par ordinateur (IAO)
4.9 Traitement du bureau central
5.0 Variables dérivées et cahiers des codes
5.1 Cahiers des codes du cycle 6
5.1.1 Cahier des codes du dossier principal au niveau des personnes
5.1.2 Cahier des codes d’études postsecondaires – Liste d’établissements
5.1.3 Cahier des codes d’éducation postsecondaire – Liste des programmes
5.1.4 Cahier des codes du répertoire d’engagement au postsecondaire
5.1.5 Confirmation d’emplois ouverts à partir du cahier des codes du répertoire d’emplois du cycle 5
5.1.6 Cahier des codes du répertoire d’emplois
5.1.7 Cahier des codes du répertoire d’emplois détaillés
5.1.8 Cahier des codes du répertoire des enfants à charge
6.0 Échelles de l’EJET
6.1 Définition et utilisation des échelles
6.1.1 Qu’est-ce qu’une échelle?
6.1.2 Pourquoi utiliser une échelle?
6.1.3 Quel genre d’échelles utilise-t-on dans l’EJET?
6.1.4 Biais dans les réponses
6.1.5 Questions négatives et positives
6.2 Mise au point des échelles
6.2.1 Examen de la validité du modèle
6.2.2 Estimation des scores
6.2.3 Fiabilité des échelles
6.2.4 Test de la validité des échelles
6.3 Échelle du soutien social
6.3.1 Description de l’échelle du soutien social
6.3.2 Validité du modèle
6.3.3 Estimation des scores
6.3.4 Fiabilité de l’échelle
6.3.5 Test de la validité de l’échelle
6.4 Références des échelles
7.0 Méthodologie de l’enquête
8.0 Qualité des données
8.1 Base de sondage
8.2 Mesure de l’erreur d’échantillonnage
8.3 Erreur non due à l’échantillonnage
8.4 Taux de réponse
9.0 Imputation des données manquantes pour les variables sur le revenu
10.0 Lignes directrices pour les totalisations, l’analyse et la diffusion
10.1 Lignes directrices pour l’arrondissement
10.2 Lignes directrices pour la pondération de l’échantillon en prévision de la totalisation
10.2.1 Définitions des genres d'estimations: de type nominal par opposition à quantitatives
10.2.2 Totalisation d’estimations de type nominal
10.2.3 Totalisation d’estimations quantitatives
10.3 Lignes directrices pour l’analyse statistique
10.4 Lignes directrices pour la diffusion en fonction du CV
11.0 Pondération
11.1 Poids des élèves au cycle 6
11.2 Poids des parents au cycle 6
11.3 Pondération des sous-domaines
12.0 Estimation de la variance
13.0 Travailler avec les fichiers de données de l’EJET
13.1 Répertoires et fichiers plats
13.2 Enquête auprès des jeunes en transition : Outil d’extraction des données
13.2.1 À propos de l’enquête auprès des jeunes en transition (EJET)
13.2.2 Activités statistiques
13.2.3 Objectif du logiciel
13.2.4 Sauvegarde et chargement des requêtes
Annexe A – Cycles 1 à 6 – Les nouvelles catégories  – “Autre – Précisez”
Annexe B – Cycle 1 – Variables du Module H
Lien aux dossiers de référence
Autres documents disponibles sur demande :

1.0 Introduction

L'enquête auprès des jeunes en transition (EJET) est une enquête longitudinale visant à fournir des renseignements utiles concernant les transitions école-travail importantes dans la vie des jeunes, ainsi que les facteurs influençant les cheminements en ce qui a trait aux études, à la formation et au travail. Statistique Canada a réalisé la sixième collecte de données de l’enquête – pour la cohorte de 25 ans – entre février et juin 2010 avec la collaboration et l’appui de Ressources humaines et  développement des compétences Canada (RHDCC).

Ce guide de l’utilisateur pour le cycle 6 de l’ EJET (25 ans) a été élaboré pour la sixème version du fichier de microdonnées. Tout au long de ce document, cette cohorte sera appelée cohorte A ou cohorte 1, cohorte de lecture 25 ans  (l’âge en décembre 2009).

Pour des questions concernant l'ensemble de données ou son utilisation veuillez vous adresser à :

Statistique Canada :

Service aux clients
Centre de la statistique de l’éducation, Statistique Canada
2000 Immeuble Principal
150 Promenade du Pré Tunney
Ottawa (Ontario) K1A 0T6
Téléphone : (613) 951-7608
Numéro sans frais : 1 800 307-3382
Fax : (613) 951-1333
Courriel : educationstats@statcan.gc.ca

2.0 Contexte

Ressources humaines et Développement des compétences Canada (RHDCC) et Statistique Canada ont commencé à élaborer l’Enquête auprès des jeunes en transition (EJET) en 1996. On a consulté des représentants des ministères fédéraux qui s’intéressent aux politiques pour les jeunes, des ministères provinciaux et territoriaux de l’éducation et du travail, des intervenants directs auprès des jeunes (enseignants, conseillers en orientation, personnel des conseils scolaires et travailleurs sociaux), des employeurs, des membres d’associations commerciales et du milieu de l’éducation, des chercheurs, des jeunes et des parents¹. Ces consultations ont débouché sur l’élaboration de l’EJET, enquête longitudinale visant à recueillir des données utiles pour l’élaboration des politiques relativement aux transitions école-travail et aux facteurs influant sur les cheminements.

L’enquête auprès des jeunes en transition se compose d’une famille d’enquêtes. Ces enquêtes fournissent un ensemble de données à partir desquelles on peut réaliser des analyses complexe des données issues de divers fichiers et cycles. Une cohorte se composait d’étudiant(e)s qui avaient 15 ans au moment de la collecte des données. L’EJET a d’abord été menée parallèlement au Programme international pour le suivi des acquis des élèves (PISA) en 2000. Cette cohorte est dite « EJET Cohorte lecture ».

Pour obtenir de plus amples renseignements sur le PISA, un ensemble de données internationales qui comprend des données canadiennes et une documentation complète sur cet ensemble de données, rendez-vous sur le www.pisa.oecd.org.

2.1 Composante de l’EJET

L'objectif de l’EJET est de réunir des données longitudinales afin d’étudier les transitions études-travail des jeunes qui passent de l'adolescence à la vie adulte de même que les facteurs qui influent sur ces transitions. Ressources humaines et Développement des compétences Canada (RHDCC) et Statistique Canada ont travaillé à la mise au point de l’EJET, en collaboration avec les ministères du Travail et de l'Éducation des provinces. Le contenu de l’enquête inclut les expériences d'études formelles et la plupart des expériences sur le marché du travail, les réalisations, les aspirations et les attentes.

Les résultats de l'Enquête auprès des jeunes en transition servent à plusieurs fins. Ressources humaines et Développement des compétences Canada utilisent ces données pour élaborer des politiques et des programmes. Parmi les autres utilisateurs de données, on retrouve des professeurs, des analystes des politiques sociales et des groupes de pression. Les données permettront de voir comment les jeunes adultes effectuent ce passage critique vers le monde des adultes.

Ces chercheurs et analystes auront accès à des renseignements précieux pouvant être utilisés dans l'élaboration de programmes qui abordent les problèmes ou les obstacles à court et à long termes auxquels les jeunes adultes doivent faire face dans la poursuite de leurs études supérieures ou encore pour acquérir une expérience de travail. Les données permettront également d'évaluer l'efficacité des pratiques et des programmes existants, de déterminer l'âge le plus favorable pour instaurer des programmes et de mieux cibler les programmes destinés à venir en aide à ceux qui en ont le plus besoin.

Les jeunes adultes pourront constater par eux-mêmes l'impact des décisions prises en relation avec la scolarité et les expériences de travail. Ils seront en mesure de comparer leurs propres expériences avec celles d'autres jeunes adultes.

2.2 Documents de référence de Statistiques Canada

Les documents de référence des deux cohortes pour les cycles 1 à 6 sont accessibles sur le site Web de Statistique Canada à l’adresse www.statcan.gc.ca. La base de métadonnées donne des renseignements sur les deux cohortes sous la rubrique « Définitions, sources de données et méthodes » :

• La cohorte de lecture (2000) des 15 ans du PISA (enquête 5060) et l’EJET (enquête 5058);
• La cohorte 18 à 20 ans de l’EJET (enquête 4435).(cycles 1 à 5 seulement)

2.3 Objectifs

Les objectifs généraux de l’Enquête auprès des jeunes en transition sont les suivants :

• Examiner les transitions majeures dans la vie des jeunes comme le passage du niveau secondaire au niveau postsecondaire et la première transition de l’école au marché du travail;
• Mieux comprendre les cheminements liés aux études et au marché du travail et les facteurs qui influent sur ces cheminements;
• Déterminer les cheminements liés aux études et au travail qui facilitent la transition vers le marché du travail;
• Examiner la fréquence, les caractéristiques, les facteurs et les répercussions du décrochage scolaire;
• Comprendre l’incidence de l’école sur les résultats éducatifs et professionnels;
• Examiner l’apport des programmes d’apprentissage en milieu de travail, des emplois à temps partiel et du bénévolat pour l’acquisition de compétences et la transition vers le marché du travail;
• Examiner les attitudes, les comportements et les compétences des jeunes qui accèdent au marché du travail;
• Mieux comprendre les facteurs qui influencent la poursuite des études postsecondaires y compris le financement des études;
• Mieux comprendre le rôle que jouent les aspirations et les attentes sur le plan des études et du marché du travail sur la décision de faire des études supérieures et sur le choix de carrière;
• Étudier les cheminements éducatifs et professionnels dans le cas de divers sous-groupes, surtout les jeunes « à risque ».

Les objectifs du cycle 6 sont :

• Confirmer les données sur la présence dans les établissements d’enseignement recueillies au cours des cycles précédents;
• Faire le suivi des jeunes alors qu’ils accèdent à un établissement d’enseignement ou au marché du travail.
• Identifier l ’utilisation des prêts étudiants gouvernementaux
• Déterminer la notoriété et l’utilisation des incitatifs fiscaux

3.0 Concepts et définitions

Principaux éléments de données

On trouvera ici les principaux concepts et définitions intéressant les utilisateurs du fichier de microdonnées de l’EJET. La période de référence pour les données recueillies dans l’EJET va jusqu’à décembre 2009. Les données sur les caractéristiques personnelles et le contexte familial font exception parce qu’on a demandé aux répondants de décrire leur situation à la date de l’interview.

La section 3.1 décrit les concepts inclus dans l’EJET et la section 5.0 décrit les variables dérivées incluses dans le fichier de données et dans les Cahiers des codes.

3.1 Concepts de l’EJET

Plusieurs concepts sont importants pour la compréhension du questionnaire de l’EJET. On les a répartis en différents modules de questionnaire sur l’éducation, la santé, la formation, l’emploi, le bénévolat, les capacités, le revenu, les caractéristiques personnelles et le contexte familial.

Le cycle 6 de l’EJET ramène des données historiques du cycle 5, et les répondants doivent confirmer les renseignements ou actualiser les renseignements précédents (nom et date). La comparaison peut donc se faire entre les différentes périodes de référence des cycles (cycle 1 – en date de décembre 1999, cycle 2 – janvier 2000 à décembre 2001, cycle 3 – janvier 2002 à décembre 2003, cycle 4 – janvier 2004 à décembre 2005, cycle 5 – janvier 2006 à décembre 2007, et cycle 6 – janvier 2008 à décembre 2009).

3.1.1 Déménagement aux États-Unis / Retour au Canada (module A)

Les répondants qui demeurent aux États-Unis ou qui y ont vécu entre janvier 2008 et décembre 2009 ont été interviewés. Le répondant peut y être déménagé pour poursuivre ses études, pour y travailler ou pour accompagner un parent, un partenaire ou un conjoint. Ce module ne s’adresse pas aux personnes qui ont simplement visité les É.-U. Les dates des déménagements sont essentielles, car elles vous aideront à clarifier certains facteurs, comme le financement des études, le niveau de revenu, les niveaux de scolarité selon les établissements d’enseignement et les méthodes d’appui. Un répondant peut avoir déménagé plus d’une fois pour vivre aux États-Unis. Par exemple, il peut avoir fréquenté l’école aux États-Unis et être revenu au Canada pour y travailler durant le congé estival. De même, il peut avoir travaillé pendant un certain temps aux États-Unis et au Canada. Les renseignements sur le statut de résidence doivent être recueillis également.

Résident temporaire – Le répondant peut avoir vécu aux É.-U. pendant une période déterminée pour fréquenter l’école en vertu d’un visa d’étudiant, pour suivre une formation donnée par un employeur ou pour travailler pour une entreprise (également désigné comme « non-immigré »).

Résident permanent – Permet au répondant de demeurer aux É.-U. pendant une période indéterminée, d’y travailler et de fréquenter l’école (également désigné comme « détenteur d’une carte verte »).

3.1.2 Études et activités scolaires  – niveau secondaire, secondaire de premier cycle ou primaire (module B)

La section sur les études secondaires de l’EJET contient des questions sur le niveau de scolarité atteint par le répondant et ses expériences.

Les répondants sont d’abord priés de confirmer les renseignements recueillis lors de la période de référence 2006 à 2007 du cycle 5 et de donner ensuite les renseignements sur leur état d’inscription actuel (janvier 2008 à décembre 2009). Les jeunes qui ne sont pas inscrits dans un établissement d’enseignement donnent la raison pour laquelle ils ont quitté l’école et la date à laquelle ils l’ont quittée. Les répondants doivent aussi indiquer leur dernière année de fréquentation, la dernière année complétée et s’ils ont satisfait aux exigences de l’obtention du diplôme d’études secondaires. De plus, on demande à tous les jeunes s’ils ont déjà abandonné leurs études secondaires. Ceux qui ont abandonné leurs études secondaires doivent indiquer combien de fois ils l’ont fait.

Décrocheurs / Non persévérants – école secondaire : Répondants qui n’ont pas satisfait aux exigences d’obtention du diplôme d’études secondaires et qui ne fréquentaient pas l’école primaire, secondaire de premier cycle ou secondaire au 31 décembre 2009.

Diplôme d’études professionnelles (DEP) : Cette catégorie représente le niveau de scolarité le plus élevé atteint au Module B, pour les répondants qui ont suivi une formation au Québec. Ce diplôme est considéré comme étant au niveau des études secondaires. Au cycle 1, seulement quelques répondants ont reporté un DEP au module B, et cette information a été versée et saisie dans le Module H en tant que genre de programme dans lequel un/une répondant(e) était engagé(e) ou pour lequel il/elle avait reçu un diplôme ou un certificat.  Dans les cycles suivants, l’information sur le DEP  a été recueillie au module B seulement.

La durée d’un DEP peut être de 6 mois à deux ans. Pour être admissible à un DEP, il faut avoir terminé la troisième secondaire, bien que certaines exceptions puissent être accordées. Le DEP prépare à un emploi dans un secteur précis, par exemple les techniques du bâtiment et les travaux publics, l’entretien de matériel moteur, la foresterie, les pâtes et papiers, les services de santé et les soins de beauté.

Diplôme d’études secondaires – diplômes et équivalences : Le tableau suivant donne la liste des diplômes de fin d’études, des certificats et des équivalences attribués par chaque province :

Diplômés – écoles secondaires : Les répondants qui ont satisfait aux exigences minimales pour l’obtention d’un certificat de fin d’études secondaires, d’un diplôme ou de l’équivalent sont considérés comme des diplômés (voir la définition de l’Obtention du diplôme d’études secondaires). Certaines personnes continuent de suivre des cours même après l’obtention de leur diplôme, par exemple pour améliorer leurs notes ou pour suivre les cours qu’ils n’ont pas encore suivis.

Écoles élémentaires ou secondaires privées : Contrairement aux écoles publiques, les écoles privées ne sont pas financées par les fonds publics, mais elles reçoivent un financement d’individus ou de groupes privés (par exemple, les frais de scolarité des étudiants, le financement offert par des groupes religieux). Ces écoles, qu’elles soient confessionnelles ou non, sont exploitées et administrées par des individus ou des groupes privés.

École parallèle : École qui offre un contenu approuvé par le gouvernement provincial/territorial et qui fait usage de méthodes ou de lieux d’enseignement différents, en mettant l’accent sur l’enseignement de l’identité culturelle. Les parents y travaillent souvent avec les enseignants en classe et à la planification des programmes.

École secondaire pour adultes : Études entreprises par des adultes pour obtenir leur diplôme d’études secondaires ou des équivalences et qui peuvent être poursuivies sous une forme parallèle ou dans un cadre non traditionnel (inscription à des cours sur Internet, dans les centres commerciaux ou télévisés, formation à distance).

École secondaire : La structure scolaire varie d’une province ou d’un territoire à l’autre (voir la définition des Études : primaires / premier cycle du secondaire / secondaires). En général, au niveau des études secondaires, il y a au moins deux choix de programmes : la formation générale et la formation professionnelle. Certaines écoles secondaires peuvent se spécialiser dans la formation professionnelle (technique et commerciale), mais la plupart des écoles secondaires offrent tant des cours de formation générale (préparatoire aux études universitaires) que des cours de formation professionnelle qui préparent les étudiants à un métier ou à des études postsecondaires ultérieures non universitaires.

École à temps plein : L’école à temps plein consiste en des cours suivis en tant qu’étudiant à plein temps (voir Statut temps plein/temps partiel).

Études à distance ou par correspondance : Une activité éducative ou de formation qui n’oblige pas les étudiants à fréquenter en personne une école, un collège ou une université. L’instruction est offerte par courrier, radio, télévision ou autre moyen de communication tel qu’Internet. Ces cours sont reconnus par la province ou le territoire et les examens sont administrés conformément aux normes provinciales/territoriales.

Études primaires : La structure du système scolaire varie d’une province ou d’un territoire à l’autre (voir la définition des Études : primaires / premier cycle du secondaire / secondaires). Le niveau primaire est le premier degré de scolarité des enfants dans la plupart des systèmes scolaires actuels. En général, au niveau des études primaires, les études consistent en l’enseignement de connaissances générales et de base, et comprennent au moins les années qui vont de la maternelle à la sixième année.

Études : Primaires / premier cycle du secondaire / secondaires : Au Canada, ce sont les gouvernements provinciaux et territoriaux qui ont la responsabilité de s’occuper des études. Chaque province et territoire a créé son propre système scolaire et sa structure peut différer d’une administration à l’autre.

 Le tableau suivant illustre les similarités et les différences entre la plupart des écoles en 2006

* La 13^e année /CPO  a été supprimée  en 2002 à 2003.

Nombre d’abandons, s’il y a lieu : On pose cette question 1) aux diplômés de l’école secondaire qui à un certain moment ont abandonné leurs études, mais qui les ont reprises plus tard jusqu’à l’obtention de leur diplôme, 2) aux persévérants de l’école secondaire qui à un certain moment ont abandonné leurs études, mais qui les ont reprises plus tard, et 3) aux décrocheurs, c’est-à-dire à ceux qui n’ont jamais obtenu leur diplôme.

Persévérants – études secondaires : Répondants qui poursuivaient leurs études à l’école secondaire en décembre 2009. Les répondants qui poursuivaient des études postsecondaires ne sont pas considérés comme des persévérants des études secondaires.

Premier cycle des études secondaires / Niveau inférieur / Niveau intermédiaire : La structure scolaire varie d’une province ou d’un territoire à l’autre. (Voir la définition des Études : primaires / premier cycle du primaire / secondaires). Une école qui constitue un lien entre les études primaires et secondaires et comprend généralement les 7^e, 8^e et 9^e années; n’existe pas dans toutes les provinces/territoires.

Programmes parallèles : Programmes d’études secondaires suffisamment flexibles pour convenir aux étudiants qui autrement abandonneraient leurs études, aux étudiants qui retournent aux études, aux adolescentes enceintes et aux adultes. Les étudiants progressent à leur rythme et parfois dans des lieux non traditionnels comme des centres commerciaux ou des immeubles à bureaux.

Programmes d’expérience de travail : Programmes ou cours qui, combinés aux études secondaires, permettent aux étudiants d’acquérir une expérience pratique et de passer du temps avec un employeur à l’extérieur de leur environnement scolaire. Ils font partie des programmes d’études offerts aux étudiants. L’étudiant reçoit des crédits pour sa participation et peut ou non être rémunéré pour son travail. Ces programmes n’incluent pas les excursions.

Les programmes d’expérience de travail ou de formation en cours d’emploi portent diverses appellations d’une province ou d’un territoire à l’autre, comme programme pour le passage de l’école au travail, programme d’enseignement en entrepreneuriat, programme d’orientation à la carrière, programme de transition vers le travail, programme d’arts appliqués, programme travail-études, programme d’apprentissage d’un métier ou programme en technologie de l’information. Les questions font état d’exemples propres à chaque province/territoire.

Statut (temps plein/temps partiel) : Le statut à temps plein ou à temps partiel est déterminé par l’établissement d’enseignement. Toutes les écoles considèrent leurs étudiants comme étant à temps plein ou à temps partiel selon le nombre de cours auxquels ils sont inscrits.

3.1.3 Études – postsecondaires (modules H, K, M et N)

Dans le module H, on a d’abord demandé de confirmer les renseignements sur la scolarité postsecondaire du cycle 5 afin de déterminer les établissements d’enseignement et les programmes admissibles pour la période de référence 2008 à 2009 :

• dans lesquels les répondants seraient toujours inscrits;
• desquels ils auraient obtenu leur diplôme;
• desquels ils seraient partis;
• dans lesquels ils auraient changé de programme ou de domaine d’études.

Les établissements d’enseignement et les programmes admissibles au cycle 5 commencent la liste d’études postsecondaires du Module H et sont considérés comme étant « ouverts ».

La section des études postsecondaires contient des questions portant sur la participation des répondants à toute forme d’apprentissage, au‑delà du niveau secondaire, pour une période de trois mois ou plus, et qui pourraient mener à l’obtention d’un grade, d’un certificat et d’un diplôme d’un établissement d’enseignement. Un programme postsecondaire admissible est un programme :

• qui est au‑delà du niveau secondaire;
• qui mène à l’obtention d’un diplôme, d’un certificat ou d’un grade;
• qui a une durée minimale de trois mois;
• que le répondant aurait commencé avant janvier 2010.

On a demandé à tous les répondants qui, en décembre 2009, ne fréquentaient plus l’école secondaire ou qui avaient satisfait aux exigences de l’obtention du diplôme d’études secondaires s’ils avaient fait des études postsecondaires avant janvier 2010.

L’ordre des établissements et des programmes à l’intérieur des établissements a été déterminé par le/la répondant(e). Celui-ci/celle-ci devait énumérer les établissements et les programmes en commençant par le plus ancien du cycle au plus récent. Il est possible que les chercheurs s’intéressent pour leurs analyses à un établissement et à une variable dérivée en particulier, telle que la HLATTD6 qui indique la situation du répondant dans l’établissement d’enseignement comme étant « persévérant » ou « non persévérant » (voir la section 5.0, Variables dérivées et Cahiers des codes).

Les programmes de métiers offerts par l’entremise de stages, par des écoles de formation professionnelle ou des écoles de métiers privées ne nécessitent pas toujours l’obtention préalable du diplôme d’études secondaires. De telles études sont considérées comme postsecondaires.

Le module H recueille des informations sur le type d’études postsecondaires :
1) Certificat ou diplôme obtenu suite à une formation professionnelle ou de métiers ou une formation en apprentissage;
2) Certificat ou diplôme non universitaire d’un collège communautaire, d’un CÉGEP, d’une école de soins infirmiers, etc.;
3) Certificat universitaire inférieur au grade de bachelier;
4) Grade de bachelier;
5) Grade universitaire ou certificat au-dessus du grade de bachelier.

Dans cette partie, on demande aux jeunes qui signalent être inscrits à un programme d’études postsecondaires combien d’établissements ils ont fréquentés et combien de programmes ils ont suivis au total. Les informations recueillies comprennent le type de grade et la durée du programme. Pour chaque programme, on recueille des données sur les domaines d’études principaux et secondaires. Le personnel de l’enquête s’est servi de cette information pour dériver le code des principaux domaines d’étude (PDÉ)². Les codes PDÉ se trouvent dans le fichier de données. Le jeune doit aussi donner des informations sur ses attitudes et comportements au cours des études postsecondaires.

Certificat ou diplôme d’une école de formation professionnelle ou de métiers : Ce terme est utilisé pour classifier les cours qui visent à préparer les étudiants en vue d’occuper un poste ne se situant pas au niveau professionnel ou semi-professionnel. Un programme de formation professionnelle prépare l’étudiant à occuper un emploi particulier, comme opérateur de machinerie lourde, mécanicien d’automobile ou rembourreur. De nombreux collèges communautaires et instituts techniques offrent des certificats ou des diplômes de métiers.

Chercheur boursier : Dans les universités anglaises, un « fellow » est un étudiant de deuxième cycle qui accomplit des tâches d’enseignement dans le cadre de son programme d’études.

Collèges communautaires : Comprennent les collèges communautaires, les collèges des arts appliqués et de technologie (CAATS en Ontario), les « collèges classiques » ou les CÉGEPS au Québec, les instituts techniques, les hôpitaux et les écoles régionales de soins infirmiers ou les collèges d’enseignants et les établissements qui offrent une formation technologique dans des domaines spécialisés. Les collèges communautaires offrent des programmes de carrière allant de un à quatre ans. Certains offrent aussi des programmes scolaires de un ou deux ans qui préparent l’étudiant à l’université.

Collège universitaire : Un collège universitaire est un collège faisant partie intégrante d’une université, régi par l’administration de l’université où les étudiants prennent leur programme d’université au collège.

Décrocheurs /Non persévérants/ – Études postsecondaires : répondants qui n’avaient pas satisfait aux conditions d’obtention du diplôme de leur programme et qui ne suivaient plus de cours en vue de compléter leur programme en décembre 2009.

Diplômés – Études postsecondaires : Les répondants qui ont satisfait aux exigences de l’obtention du diplôme, certificat ou grade.

École à temps plein : L’école à temps plein consiste en des cours suivis en tant qu’étudiant à plein temps (voir Statut temps plein/temps partiel).

École commerciale : Écoles privées qui ne reçoivent pas de financement public et qui ont un permis délivré par une province ou un territoire. Elles offrent une formation professionnelle ou de métiers à des fins lucratives.

École de formation professionnelle ou de métiers : La formation technique et la formation aux métiers varient au sein des provinces ou territoires et d’une province ou d’un territoire à l’autre. Elles sont offertes dans des établissements publics et privés, notamment les collèges communautaires, les instituts de technologie, les écoles de métiers et les écoles de commerce. La formation peut également être donnée en milieu de travail ou dans le cadre de programmes d’apprentissage ou de formation industrielle.

Établissement de formation privé (module H) : Écoles privées détenant un permis délivré par la  province ou le territoire,à but lucratif et qui offrent une formation professionnelle et de métiers.

Études à distance ou par correspondance : Une activité éducative ou de formation qui n’oblige pas les étudiants à fréquenter en personne une école, un collège ou une université. La formation est offerte par courrier, radio, télévision ou un autre moyen de communication tel qu’Internet. Ces cours sont reconnus par la province ou le territoire et les examens sont administrés conformément aux normes provinciales/territoriales.

Grades par rapport à diplômes (précision) : Il existe divers types de PROGRAMMES, mais le mot diplôme est parfois utilisé (de façon incorrecte) pour désigner indifféremment un grade ou un diplôme. La plupart des grades (mais pas la totalité) se rapportent à un programme d’études dont le niveau de difficulté est équivalent au niveau universitaire. Si le titre officiel des qualifications comprend le mot « grade », « baccalauréat, maîtrise ou doctorat en », il s’agit d’un grade. Les diplômes sont moins répandus au niveau universitaire, mais davantage dans d’autres établissements, comme les collèges.

Grades – premier grade professionnel : Un programme de premier grade professionnel peut être entrepris pendant ou après un programme de grade de bachelier. Voici des exemples de ce type de grade : médecine, dentisterie, médecine vétérinaire, droit, optométrie et théologie. Le génie n’est pas considéré comme un premier grade professionnel.

Jeune ayant déjà décroché : Cette question s’adresse :

• aux diplômés d’études postsecondaires qui, à un moment donné, avaient décroché de leur programme, puis avaient repris leurs études jusqu’à l’obtention de leur diplôme;
• aux persévérants du niveau postsecondaire qui, à un moment donné, avaient décroché de leur programme, puis étaient revenus poursuivre leur formation; et
• aux décrocheurs/décrocheuses qui n’ont jamais obtenu de diplôme.

Licence (Québec) : Licence et testamur sont des attestations décernées principalement par les programmes religieux du Québec. Le terme « licence » N’INCLUT pas les permis des associations professionnelles et doit être précisé sous « Autre ». Dans le cas d’une licence, indiquez s’il s’agit d’une attestation du premier ou du deuxième cycle.

Persévérants – postsecondaires : Les répondants qui poursuivaient leurs études en vue de terminer un programme d’études postsecondaires en décembre 2009.

Programmes admissibles : Pour être admissible, un programme d’études postsecondaires doit satisfaire aux critères suivants : il s’agit d’un programme de niveau supérieur à celui des études secondaires; il mène à l’obtention d’un diplôme, d’un certificat ou d’un grade; il dure au moins trois mois; et le/la répondant(e) doit avoir commencé le programme avant janvier 2010. Si au moins un programme offert dans un établissement d’enseignement est jugé admissible, alors l’établissement d’enseignement lui-même est déclaré admissible.

• Des programmes admissibles comprennent : diplômes, certificats ou licences décernés par des associations professionnelles dans des domaines tels la comptabilité, les services bancaires, les services immobiliers ou les assurances.
• Des programmes non admissibles comprennent : certificats d’associations non professionnelles de la santé telles l’Ambulance St-Jean, la Croix-Rouge; cours de formation permanente ou de perfectionnement personnel.

Programme d’apprentissage : Le programme d’apprentissage accorde le statut d’ouvrier spécialisé dans plusieurs métiers désignés. Les périodes de travail alternent avec de courtes périodes d’enseignement traditionnel, ce qui permet aux apprentis d’acquérir compétences et connaissances. Parmi les métiers d’apprentissage, notons les mécaniciens, les coiffeurs, les chaudronniers, les monteurs de tuyaux à vapeur, les mécaniciens d’entretien, les électriciens, les plombiers, les machinistes et les cuisiniers.

La formation en cours d’emploi et les cours conventionnels font tous partie des études officielles nécessaires à l’obtention d’une carte de compétences dans un métier.

Programme d’études supérieures au niveau collégial : Le programme d’études supérieures au niveau collégial est un type relativement nouveau de programme offert par certains collèges. Les élèves doivent généralement détenir déjà un diplôme collégial ou un grade universitaire pour être admis. Ce type de programme comprend par exemple « un certificat en gestion des télécommunications »; « un certificat en gestion internationale des affaires ».

Programme d’expérience acquise au travail (module H) : programme ou cours, combiné à des études postsecondaires, qui offre aux étudiants de l’expérience pratique tout en leur permettant de passer du temps avec un employeur en dehors de l’environnement scolaire. Il fait partie du contenu du programme de l’étudiant. L’étudiant reçoit des crédits pour sa participation et peut ou non être rémunéré pour son travail. On demande aux répondants qui ont participé à un tel programme le type de ce programme (par exemple, programme coopératif, stage, formation à un métier ou professionnelle ou autre).

• Les programmes universitaires menant à un grade de bachelier, de maître ou de docteur, ou à un certificat ou diplôme spécialisé.
• Les programmes offerts dans les CEGEPS, collèges communautaires, écoles techniques, écoles de soins infirmiers des hôpitaux et autres établissements semblables (menant à un diplôme, certificat ou grade) qui comportent normalement comme condition d’admission l’obtention du diplôme de fin d’études secondaires ou son équivalent.
• Académies de police, collèges de la GRC et camps d’entraînement; formation de pompier.

Statut (temps plein/temps partiel) : le statut à temps plein ou à temps partiel est déterminé par l’établissement d’enseignement. Toutes les écoles considèrent leurs étudiants comme étant à temps plein ou à temps partiel selon le nombre de cours auxquels ils sont inscrits. Le statut à temps plein ou à temps partiel d’une personne dépend donc de son classement par l’établissement fréquenté.

Université : établissement indépendant qui décerne des grades au moins en arts et en sciences.

3.1.4 Engagement dans les études postsecondaires (modules K et KE)

Pour le cycle 2, le Module K a été changé afin de permettre la collecte de zéro, un ou deux ensembles de questions sur l’engagement dans les études postsecondaires. L’objectif premier était de recueillir des renseignements sur la première expérience du répondant au niveau postsecondaire. Pour de nombreux répondants, il s’agirait simplement d’un premier établissement d’enseignement au‑delà du niveau secondaire auquel ils ont été inscrits. Selon les renseignements déjà recueillis lors du cycle 1, nous avons remarqué que les étudiants qui fréquentent un CÉGEP et ceux qui fréquentent un autre type d’établissement (p. ex. université, collège communautaire à l’extérieur du Québec, etc.) vivent DEUX expériences DISTINCTES durant la première année d’études postsecondaires (pour ce qui est des coûts et de la distance de la résidence). Ceci a été la motivation pour essayer de recueillir des réponses à deux ensembles de questions sur l'engagement dans les études postsecondaires pour les étudiants du Québec (un pour l'expérience au CEGEP et un pour la première expérience dans un autre établissement).

3.1.5 Financement des études postsecondaires (modules L et M)

Tous les répondants qui ont entrepris un programme d’études postsecondaires ont été questionnés à propos de leur source de revenu et des montants de leur revenu utilisés pour le financement de leurs études postsecondaires.

Bourse : désigne le montant attribué à un étudiant pour l’aider dans la poursuite de ses études et calculé en fonction de ses besoins financiers et de ses mérites.

Bourses et prix : désignent les prix en argent destinés à aider un étudiant dans la poursuite de ses études, et dont l’attribution dépend généralement de l’excellence des résultats scolaires plutôt que des besoins financiers.

Subventions : don (généralement une somme d’argent) fait par un gouvernement ou une société (comme une fondation éducative ou un organisme caritatif) à un bénéficiaire sous réserve de l’acceptation de certaines conditions ou du respect de certains engagements.

Le financement comprend également les prêts étudiants parrainés par le gouvernement, les dons de parents qui n’ont pas à être remboursés, ainsi que les montants provenant de fonds en fiducie, de REEE ou de REER, ou les sommes provenant d’emploi ou d’épargnes personnelles.

On demande également aux répondants s’ils ont des prêts étudiants, s’ils ont commencé à les rembourser et selon quel calendrier de paiements.  On leur demande également s’ils sont au courant et s’ils ont fait usage des programmes gouvernementaux disponibles pour les aider à rembourser leur dette.

L’aide gouvernementale peut être sous forme d’exemption d’intérêt, de remise de dette, de réduction de la dette ou de révision des modalités de remboursement du prêt.  Cette information a été recueillie pour la première fois au cycle 5 et a fait l’objet de mise à l’essai lors de groupes de discussion en avril 2007. 

L’information concernant ces programmes d’aide est disponible sur le site internet de RHDCC à www.hrsdc.gc.ca  sous la rubrique Politiques et programmes.

3.1.6 Aspirations en matière d’études et de carrière (module M)

Dans l’enquête, on demande aux jeunes quel niveau ils voudraient atteindre dans leurs études et le niveau qu’ils croient qu’ils atteindront. On leur demande ensuite s’il y a un obstacle qui les empêche d’aller aussi loin dans leurs études qu’ils le voudraient. La liste comprend des obstacles tels que la situation financière, le fait de ne pas être admis dans un programme, le désir de demeurer près de chez soi, la nécessité de prendre soin des enfants, etc.

3.1.7 Prêts, Incitatifs fiscaux et dette (modules L et M)

On demande aux répondants de l’information au sujet des prêts étudiants gouvernementaux pour évaluer la présence d’obstacles, comme un prêt refusé ou la réception d’une somme inférieure à celle demandée qui aurait empêché la poursuite des études.   Également à partir du cycle 5 on a demandé aux étudiants s’ils étaient au courant et s’ils avaient fait usage de certains incitatifs fiscaux tels que les crédits d’impôt pour l’éducation postsecondaire.  On demande également de l’information sur leur fardeau financier tel que le montant mensuel payé pour le logement, un prêt auto, prêt personnel, une marge ou carte de crédit. 

Les crédits d’impôt pour l’éducation postsecondaire incluent le crédit d’impôt pour frais de scolarité, le montant relatif aux études, le montant pour manuels et le crédit d’impôt pour intérêts payés sur les prêts étudiants.  Cette information peut être obtenue sur le site de l’Agence canadienne du revenu à www.cra-arc.gc.ca sous les rubriques : Régimes enregistrés d’épargne et Frais de scolarité, montant relatif aux études et montant pour manuels  (Ligne 323).

3.1.8 Santé – Limitations des activités (module M)

Tous les répondants donnent des informations sur tout état ou problème de santé physique ou mentale à long terme qui limite le type ou le niveau d’activité à l’école ou au travail. Le ou les états à long terme ont été définis comme ceux qui ont duré ou devraient durer pendant au moins six mois. Le but des questions sur les handicaps n’est pas de déterminer la nature de l’état, mais plutôt son impact sur les activités, en particulier à l’école et au travail.

3.1.9 Le soutien des autres (module N)

Le soutien des autres a une incidence sur la réussite des études et sur le marché du travail. Dans cette section, les répondants doivent préciser le type de soutien qu’ils peuvent recevoir. (voir la Section 6.0 – Échelles).

3.1.10 L’emploi (modules P1, P2 et P5)

Déterminer le type de données du marché du travail à recueillir dans l’EJET représentait un défi. Par exemple, pour étudier les transitions école-travail, il était nécessaire de demander le premier emploi que le répondant avait occupé après avoir quitté l’école à plein temps. Recueillir les informations sur tous les emplois occupés depuis cet événement n’était pas faisable. Toutefois, comme la plupart des jeunes fréquentent encore l’école à plein temps ou l’ont quittée depuis peu, étudier les activités de travail au cours de la période de référence du cycle actuel représentait une bonne solution de rechange. On a posé à ceux qui avaient quitté l’école à plein temps avant 2009 des questions additionnelles sur le premier emploi occupé après avoir quitté l’école à plein temps dans le but de connaître l’emploi de « transition ». Et à ceux qui n’avaient pas travaillé au cours de la période de référence du cycle actuel et n’avaient pas occupé d’emploi après avoir quitté l’école à plein temps, on a posé des questions pour déterminer s’ils avaient jamais travaillé et, si c’était le cas, on leur demandait certains détails sur cet emploi.

On a divisé les activités sur le marché du travail en trois catégories différentes : travail pour un employeur, travail autonome, et emploi à la ferme ou dans l’entreprise d’un membre de la famille habitant dans la même maison.

L’information sur les expériences des jeunes sur le marché du travail a été recueillie, avec les données sur le premier emploi occupé après avoir quitté l’école à plein temps si cet événement est survenu avant 2010. L’admissibilité des emplois ouverts du cycle précédent a été confirmée. On a recueilli les dates de début et de fin pour un maximum de six emplois que le répondant a occupés entre janvier 2008 et décembre 2009 (Module P1). Ce décompte du nombre d’emplois comprend les emplois  admissibles du cycle précédent en plus des emplois admissibles du cycle actuel.

Les emplois ouverts sont les emplois que les répondants ont occupés au cours du cycle précédent. Ils étaient peut-être toujours à l’emploi, mais n’effectuaient aucune tâche reliée à l’emploi avant janvier 2008 (mise à pied temporaire, ralentissement d’entreprise, etc.). On demande aux répondants s’ils travaillent toujours pour le même employeur au cycle  6 ou s’ils sont retournés travailler pour le même employeur.(voir Emploi admissible).

On a recueilli d’autres détails sur un maximum de 4 emplois, (plus un s’il s’agissait du premier emploi après avoir quitté les études à temps plein et qu’il ne faisait pas parti des 4 premiers emplois admissibles) que le répondant avait occupés au cours de la période de référence (Module P2). Ces restrictions ont été imposées dans le but de limiter la durée de l’interview et de limiter le plus possible le fardeau imposé au répondant.

Admissibilité emploi (Module P1) : Pour être considéré comme admissible, un emploi indiqué pour la période de référence de 2008 à 2009 doit satisfaire aux critères suivants : le répondant  travaillait encore à cet emploi du cycle 5 (emploi ouvert) pendant la période de référence du cycle 6  ou, si l’emploi a commencé en 2008 ou 2009, le répondant devait pouvoir fournir les dates de début et de fin de l’emploi. Si, au moment de l’interview, le répondant travaillait encore à son emploi, la date de fin pour cet emploi a été fixée au 31 décembre 2009. Tous les emplois admissibles vont demeurer ouverts pour le cycle suivant.

Agence de placement temporaire (Module P2) : Une agence de placement temporaire s’occupe des arrangements pour l’emploi et le répondant est payé par l’agence. Par exemple : Robert fait du travail de bureau pour Briggs Inc. Il a obtenu ce poste par l’entremise de Bradshaw Associates, une agence de placement temporaire. Il reçoit son salaire de Bradshaw Associates et non de Briggs Inc.

Bonus (Module P2) : Dans certaines situations, la rémunération est versée sous la forme de chèques de paie et de bonus périodiques attribués en fonction du rendement au travail. Dans ce cas, on devrait prendre la moyenne des bonus sur la période à laquelle ils s’appliquent et les inclure avec la rémunération ou le salaire déclaré. (Voir Rémunération ou salaire).

Catégorie de travailleurs : Trois principales catégories de travailleurs sont définies plus loin dans cette section : le travailleur rémunéré (un employé); le travailleur autonome; le travailleur familial sans rémunération.

Congé – non rémunéré (Module P2) : Le terme congé non rémunéré désigne une période sans travail pour laquelle le répondant n’a pas été payé par l’employeur. La période sans travail a été définie, aux fins de l’EJET, comme étant une période de quatre semaines consécutives ou plus. Le répondant recevrait normalement une rémunération ou un salaire de son employeur s’il avait travaillé et au cours de laquelle il peut recevoir une indemnisation d’une autre source comme l’indemnisation des accidentés du travail. Le répondant est toujours considéré comme un employé au cours de cette période. Les informations sur les périodes de congé non rémunéré ont été recueillies auprès des « travailleurs rémunérés », et non des travailleurs autonomes et des travailleurs non rémunérés des entreprises et fermes familiales.

Dates des emplois :

Date de début de l’emploi (Module P1) : Si le répondant...

• travaille pour un même employeur sur une base « saisonnière », la date du début de l’emploi est la date de début de la plus récente période de travail non interrompue et non la date à laquelle il a commencé à travailler pour cet employeur.
• est un travailleur rémunéré qui travaille strictement sur appel, la date de début de l’emploi est la date à laquelle la plus récente période de travail a commencé. Note : Les travailleurs sur appel rémunérés ne sont considérés comme ayant un emploi qu’au cours des mois au cours desquels un certain travail a été effectué. Toute période d’un mois ou plus au cours de laquelle aucun travail n’a été effectué est considérée comme une interruption de travail pour les travailleurs sur appel et définit ainsi des emplois séparés.
• est un travailleur rémunéré qui ne recherche et trouve un emploi qu’à certains moments de l’année (par exemple, les étudiants qui ne travaillent qu’au cours des mois d’été), la date de début de l’emploi est la date à laquelle il a commencé à travailler pour la dernière fois pour cet employeur, même s’il a travaillé pour le même employeur précédemment (par exemple, au cours des trois derniers étés).
• est un travailleur autonome ayant une entreprise, la date de début de l’emploi est la date à laquelle il a fondé ou acquis l’entreprise. Pour les travailleurs autonomes ayant une entreprise, les périodes d’inactivité ne sont pas considérées comme des interruptions de travail.
• est travailleur autonome sans entreprise, la date de début de l’emploi est la date à laquelle la plus récente période de travail ininterrompue a commencé. Les travailleurs autonomes sans entreprise ne sont considérés comme ayant un emploi qu’au cours des mois au cours desquels un certain travail a été effectué. Toute période d’un mois ou plus au cours de laquelle aucun travail n’a été effectué est considérée comme une interruption de travail et, par conséquent, la période de travail suivante devient un emploi séparé.

Date de fin (Module P1) : Si le répondant…

• est un travailleur rémunéré ayant un horaire de travail précis, la date à laquelle il a travaillé pour la dernière fois est le mois et l’année où le répondant a travaillé pour la dernière fois à son emploi avant janvier 2010. Les répondants qui se sont vus accorder des congés payés, comme des vacances, une formation ou un congé maladie, par leur employeur, sont considérés comme ayant travaillé.
• est un travailleur rémunéré sans horaire de travail précis, la dernière date à laquelle il a travaillé est le mois et l’année où le répondant a travaillé pour la dernière fois à son emploi.
• est travailleur autonome avec une entreprise, une ferme ou une profession, la date à laquelle il a travaillé pour la dernière fois est le mois et l’année où il a cessé d’exploiter son entreprise ou où l’entreprise a fermé ses portes ou décembre 2009 s’il exploitait encore l’entreprise à cette date.
• est un travailleur autonome sans entreprise, la date à laquelle il a travaillé pour la dernière fois est le mois et l’année au cours desquels il a travaillé pour la dernière fois.

Emploi à plein temps (Module P2) : Comprend les personnes qui travaillent habituellement 30 heures ou plus par semaine à leur emploi.

Emploi à temps partiel (Modules P2) : Emploi de personnes qui travaillent habituellement moins de 30 heures par semaine à leur emploi.

Emploi/travail (Modules P1, P2, P5, P6 et PS) Toute activité effectuée par le répondant au cours de la période de référence contre rémunération ou profit, notamment « le paiement en nature » (paiement en bien ou en service plutôt qu’en argent), que le paiement actuel ait été reçu ou non au cours de la période de référence. Le travail comprend le temps passé à :

• la recherche active de contrat ou de clients, la préparation d’estimations, de devis ou de soumissions, la mise en place d’une nouvelle entreprise;
• la direction d’une entreprise, d’un exercice professionnel ou d’une ferme même si aucune vente n’est faite, aucun service professionnel rendu ou aucune production;
• à titre de propriétaire ou dirigeant d’entreprise même si la personne est physiquement incapable d’effectuer le travail;
• formation en cours d’emploi; travail non rémunéré pour une entreprise familiale ou une ferme; petits travaux.

Employé rémunéré : (Modules P1 et P2) : Une personne qui travaille pour une autre (c’est-à-dire pour un employeur) et reçoit un salaire. Généralement, l’employeur déduit du salaire l’impôt sur le revenu, les contributions au régime de retraite du Canada ou du Québec, etc. Il y a des cas où des personnes reçoivent un salaire sans que des prélèvements d’impôt ou de contributions au régime de retraite soient effectués parce que la rémunération est trop faible. (Voir Travailleur autonome et Travailleur familial non rémunéré.)

Employés permanents (Module P2) : Les employés permanents sont des employés qui ont un emploi pour lequel aucune indication ne permettait de déterminer la fin de la période d’emploi. Par exemple, embauche permanente sans période prédéterminée. (Voir Employé temporaire).

Employé temporaire (Module P2) : Un employé pour lequel il y a une indication claire que l’emploi prendra fin à un moment déterminé dans le temps. Par exemple, un employé embauché pour six mois ou un étudiant embauché par le même employeur chaque été ou chaque congé scolaire. Souvent appelé emploi à durée déterminée ou contractuel par les répondants. (Voir Employé permanent).

Employeurs (Module P2) : Il s’agit d’une personne ou d’une entreprise pour laquelle le répondant a effectué des tâches rémunérées, à temps partiel ou à plein temps.

Entreprise (pour les travailleurs autonomes) (Modules P1 et P2) : Pour les travailleurs autonomes, il y a entreprise si au moins une des conditions suivantes est remplie :

• Un bureau, un magasin, une ferme ou un autre lieu d’affaire est entretenu et utilisé dans le seul but d’exploiter l’entreprise, ou
• L’entreprise est constituée en société (reportez-vous à la définition de Entreprise constituée en société), ou
• Le travailleur autonome a en général un employé rémunéré; ou
• Le répondant ou ses employés utilisent un terrain, un immeuble dans lequel il a investi des sommes pour la seule exploitation de l’entreprise.

Comme exemples de travailleurs autonomes POSSÉDANT une entreprise, notons :

• Un coiffeur qui est propriétaire d’un salon de coiffure;
• Un médecin qui possède un cabinet médical;
• Une personne qui fait de la sous-traitance pour une autre personne.

Des exemples de travailleurs autonomes NE POSSÉDANT PAS d’entreprise seraient les suivants :

• Un préposé à l’entretien travaillant pour un certain nombre d’autres personnes à domicile;
• Un rédacteur pigiste, un tuteur, un journalier et une gardienne d’enfants travaillant régulièrement pour un certain nombre de personnes.

Entreprise constituée en société (Module P2) : Désigne le statut juridique d’une entreprise, d’une ferme ou, dans certains cas, d’une profession. Le terme s’applique aux personnes qui étaient travailleurs autonomes. Une entreprise constituée en société est une entreprise ou une ferme qui a une personnalité juridique en vertu des lois fédérales ou provinciales ou territoriales. Une entreprise ou ferme non constituée en société n’a pas de personnalité juridique distincte, mais peut être un partenariat, une entreprise familiale ou une entreprise exploitée par soi-même.

Formation en apprentissage : L’employeur s’engage, par contrat, à embaucher et à former un apprenti sous la surveillance d’un ouvrier spécialisé. Pour devenir apprenti, il y a généralement un processus d’inscription officiel auprès d’un ministère provincial ou territoriale, d’un département ou d’une association corporative.

Heures de travail (Module P2) – Nombre habituel d’heures de travail

• Nombre d’heures rémunérées généralement travaillées demandées aux employés.
• Nombre des heures généralement travaillées (la rémunération n’entre pas en compte dans la question) demandé aux travailleurs autonomes et aux travailleurs non rémunérés de l’entreprise ou de la ferme familiale.

Pour les personnes qui ne travaillent pas pendant un nombre d’heures fixe, le nombre habituel d’heures de travail signifie le nombre moyen d’heures au cours d’une période de quatre semaines. Dans l’enquête, le nombre habituel d’heures de travail est recueilli pour deux périodes de référence. La première période de référence est celle où le répondant a travaillé pour la dernière fois à son emploi et la seconde est celle où le répondant a travaillé pour la première fois à son emploi.

Pour les travailleurs autonomes, le nombre d’heures travaillées inclut le temps consacré à des activités reliées au travail en plus du temps vraiment consacré à la production de biens ou à la fourniture de services. Ces activités reliées au travail comprennent : le temps passé à rechercher activement des clients potentiels, à préparer des estimations, des évaluations ou des soumissions; le temps consacré à l’exploitation d’une entreprise ou d’une ferme ou à exercer une profession, même si aucune vente n’a été effectuée, aucun service professionnel fourni et que rien n’a été produit; le temps consacré à des activités reliées à l’établissement d’une nouvelle entreprise, ferme ou profession, et/ou le temps consacré par une personne qui possède et gère son entreprise ou sa ferme, même si elle est physiquement incapable d’effectuer le travail.

Industrie (Module P1) : La nature générale des activités de l’entreprise pour lequel le répondant a travaillé (lorsqu’il était employé ou travailleur non rémunéré au sein de l’entreprise ou de la ferme familiale) ou de ses propres affaires (dans le cas des travailleurs autonomes).

Interruptions de travail: Malgré le fait que ces questions aient été retirées du questionnaire au cycle 4, elles ont été remises aux cycles 5 et 6.  Pour les interruptions qui sont d’une durée de plus de quatre semaines, on demande aux répondants de fournir l’information sur un maximum de trois interruptions par emploi entre janvier 2008 et décembre 2009

Méthode par laquelle l’emploi a été trouvé (Module P2) : Identifie la méthode par laquelle le répondant a trouvé l’emploi. Les méthodes comprennent : placement ou affichage à l’école, agence de placement publique, agence de placement privée, prise de contact directe avec les employeurs ou envoi de CV, recherche par l’entremise d’amis ou de parents, placement d’une annonce, réponse à une annonce ou autre méthode.

Motif pour lequel le répondant a quitté son emploi (Module P2) : Demandé pour tous les emplois qui se sont terminés avant décembre 2009. (Voir Personnes ayant perdu leur emploi et Personnes ayant quitté leur emploi.)

Occupation (Module P2) : Désigne le type de travail que la personne effectuait à son emploi, tel que déterminé par le type de travail indiqué et la description des tâches les plus importantes.

Personnes qui quittent leur emploi (Module P2) : Personnes qui ne travaillaient pas à leur emploi au 31 décembre 2009 et qui ont quitté cet emploi volontairement (c’est-à-dire que l’employeur n’a pas lui-même mis fin à l’emploi). Les motifs détaillés recueillis sont : raisons personnelles de santé, grossesse ou nécessité de prendre soin de ses enfants, responsabilités personnelles ou familiales, études, déménagement, emploi non satisfaisant, nouvel emploi trouvé, désir de se concentrer sur un autre emploi ou autre motif.

Personnes ayant perdu leur emploi (Module P2) : Personnes qui ne travaillaient pas à leur emploi au 31 décembre 2009 et ont quitté leur emploi involontairement (l’employeur a lui-même mis fin à l’emploi). Les motifs détaillés recueillis sont : l’entreprise a déménagé, l’entreprise a cessé ses activités, mise à pied saisonnière ou non saisonnière, grève, renvoi, fin de contrat ou autre motif.

Petits Travaux (Module P1) : Les petits travaux s’entendent de tout type de travail rémunéré et sont définis comme des travaux effectués à temps perdu pour gagner de l’argent ou de l’argent supplémentaire. Ces emplois sont surtout occasionnels, comme la garde d’enfants, le tutorat, les travaux de jardinage, le nettoyage, la livraison de journaux, etc. Note : Si une personne garde des enfants pour plus d’une famille, on considère ce travail comme un seul emploi. Autre exemple : Si une personne fait plusieurs « petits travaux » différents pour gagner de l’argent supplémentaire (par exemple, si elle garde des enfants et tond les pelouses de voisins), ces travaux sont considérés comme un seul emploi.

Premier emploi (Module P1) : Le premier emploi après avoir terminé ses études à plein temps indique l’emploi occupé par un/une répondant(e) au moment où il/elle a terminé ses études à plein temps ou le premier emploi qu’il/elle a occupé après avoir terminé ses études à plein temps. Pendant la collecte des données de l’enquête, on a demandé aux répondants(es) qui n’étaient plus des étudiant(e)s à plein temps au 31 décembre 2009 d’indiquer le premier emploi qu’ils/elles avaient occupé après avoir terminé leurs études à plein temps. On a ensuite créé une procédure pour valider l’emploi que le/la répondant(e) a déclaré être le premier emploi qu’il/elle a occupé après avoir terminé ses études à plein temps, ou, dans le cas où le/la répondant(e) n’a pas déclaré d’emploi, l’un des autres emplois déclarés comme « le premier emploi ».

Pourboires et commissions (Module P2) : Les travailleurs rémunérés peuvent recevoir des pourboires, des commissions ou des bonus en plus de leur salaire. Toutefois, il est probable que les pourboires, commissions ou bonus sont versés moins fréquemment qu’une rémunération ou un salaire régulier (qui est versé toutes les semaines, tous les mois, etc.). Dans ce cas, on fait la moyenne de la valeur des pourboires, commissions ou bonus gagnés sur la période pour laquelle le répondant a signalé sa rémunération ou son salaire. Par exemple, un montant horaire est déterminé en faisant la somme des montants des pourboires, commissions ou bonus reçus et en divisant par le nombre d’heures travaillées au cours de cette période. Ce montant est inclus dans le taux horaire du salaire. (Voir Rémunération ou salaire).

Rémunération ou salaire (Module P2) : Pour les employés, la rémunération ou le salaire est calculé avant impôts et déductions (c.‑à‑d. assurance emploi (AE), régimes de retraite gouvernementaux (RPC/RRQ), cotisations syndicales, etc.). Le répondant choisit la période de rémunération qui facilite le plus pour lui la fourniture de données précises. Pour les répondants qui choisissent d’indiquer leur rémunération sur une base annuelle, les revenus doivent correspondre à une année complète, même si le répondant n’a pas travaillé pendant toute l’année (par exemple, un répondant qui a commencé à travailler il y a quelques mois). Le montant inscrit devrait refléter ce que le répondant gagnerait normalement s’il avait travaillé pendant toute une année.

La catégorie « autre », sous méthode de déclaration de la rémunération et des salaires, inclut les personnes qui gagnent des commissions nettes dans leur travail.

On fait la moyenne du revenu provenant des pourboires, bonus et commissions pour la période à laquelle il s’applique et on l’inclut dans la rémunération ou le salaire inscrit.

Rémunération ou salaire « habituel » : « habituel » signifie pour une période de rémunération typique. Lorsque les situations ne sont pas claires, « habituel » désigne une période de quatre semaines. Si la période de quatre semaines n’est pas représentative d’un mois habituel parce que la personne était en vacances ou malade, on demande au répondant ses revenus moyens dans des circonstances normales. (Pour le revenu du travailleur autonome, voir Revenu net)

Revenu net – pour les travailleurs autonomes (Module P2) : On recueille les informations sur les revenus totaux des travailleurs autonomes pour la totalité de 2009. Le revenu net de l’entreprise est le revenu après déduction de toutes les dépenses de l’entreprise.
(Voir Rémunération et salaire pour l’employé.)

Salaire d’acceptation (Module P5) : Les questions de ce module sont nécessaires pour comprendre si un répondant ne travaille que pour la rémunération ou s’il veut occuper un emploi qui le paierait à sa juste valeur (en fonction de son expérience de travail ou de ses compétences acquises durant ses études). Le répondant peut juger que, bien qu’il y ait de meilleurs emplois offerts ailleurs, il ne veut pas déménager pour obtenir un meilleur emploi ou pour poursuivre sa carrière.

Travailleur familial non rémunéré (Modules P1 et P2) : Personne qui travaille sans rémunération dans une ferme ou une entreprise détenue et exploitée par un autre membre de sa famille qui habite dans la même maison. Le travail effectué doit contribuer directement à l’exploitation de la ferme ou de l’entreprise familiale. Les répondants qui effectuent régulièrement des tâches domestiques à la maison ou dans le jardin ne sont pas inclus (par exemple, tondre la pelouse, repeindre la maison, nettoyer). (Voir Employé et Travailleur autonome).

Travailleur autonome (Modules P1 et P2) : Un travailleur autonome est une personne qui :

• Exploite une entreprise ou un exercice professionnel dont il est propriétaire ou partenaire. Par exemple, la gestion d’une ferme, que le terrain soit loué ou qu’il en soit propriétaire, travail de pigiste ou contractuel (p. ex., architecte, infirmière privée). Cette définition comprend également l’exploitation d’une concession directe de vente et de livraison de produits comme des cosmétiques, des journaux, des brosses et des savons, et la pêche avec son propre matériel ou avec le matériel dont le travailleur est copropriétaire.
• Ne possède pas d’entreprise mais est payée directement par le client. Par exemple, une gardienne d’enfants, une femme de ménage, un promeneur de chien (pour plus d’un client) et qui offre ses services à contrat ou non.
• Effectue des petits travaux comme garder des enfants à l’occasion, du tutorat, du déneigement.

Travail obligatoire (Ontario) est un programme provincial dans le cadre duquel le participant échange des services de main-d’oeuvre contre des prestations d’assistance sociale. Un tel travailleur est classé à titre d’employé.

3.1.11 Formation liée à la carrière ou à l’emploi (module P6)

Qu’un répondant ait travaillé ou non au cours des deux dernières années, il devra fournir les renseignements demandés à propos des cours ou programmes de formation liés à la carrière ou à l’emploi. Ces programmes peuvent être parrainés par un employeur ou avoir été suivis afin d’avoir de meilleures occasions d’emploi dans l’emploi actuel ou sur le marché du travail en général. Si un programme était inadmissible au Module H, on demande de l’information au répondant si le programme est admissible au Module P6. La collecte retiendra un maximum de 4 cours ou programmes de formation (2 organisés ou parrainés par l’employeur et 2 autres pour tout autre programme lié à la carrière ou à l’emploi).

Désigne tout type de formation, à l’extérieur des programmes éducatifs et des cours de formation, suivie par le répondant de son propre chef pour acquérir des compétences pour un emploi ou une carrière. Peut inclure, lecture de livres, de manuels ou d’autres documents écrits, utilisation d’un logiciel de formation assistée par ordinateur, observation d’autres travailleurs ou obtention de conseils ou d’aide des autres travailleurs.

3.1.12 Interruptions – Mois passés ni aux études à plein temps ni au travail (module PS)

Pour la période de référence de janvier 2008 à décembre 2009, il a été possible de déterminer lors de l’interview les mois au cours desquels le répondant n’a pas travaillé et n’était pas aux études à plein temps – les mois d’« interruption ». Ces mois d’interruption ont été déduits à partir des dates de début et de fin des emplois occupés au cours de l’année et des mois de 2008 à 2009 au cours desquels le répondant n’était pas aux études à plein temps (études secondaires ou postsecondaires).

Pour le dernier mois d’interruption, on a demandé au répondant s’il avait cherché du travail et, dans l’affirmative, de dire comment.

3.1.13 Bénévolat (module Q)

Travailleur bénévole : Personne qui consacre son temps non rémunéré à un groupe ou une organisation telle qu’un organisme caritatif, une école, une organisation religieuse ou une association communautaire. Les travaux communautaires non rémunérés, effectués volontairement, dans le cadre d’un programme scolaire, dans le but d’obtenir une aide, ou suite à une ordonnance d’un tribunal, sont inclus. Les activités bénévoles officieuses, comme repeindre la maison d’un voisin ou garder les enfants ou les animaux de compagnie de quelqu’un, sont exclues.

3.1.14 Capacités (module R)

Étant donné la nature changeante des milieux du travail et l’accent mis sur le développement des ressources humaines, on a reconnu l’importance d’inclure dans l’EJET des mesures servant à évaluer les capacités. En raison de la longueur du questionnaire d’enquête, une telle évaluation se devait d’être de courte durée. On a demandé aux répondants d’évaluer eux-mêmes six capacités souvent utilisées au travail et qui sont généralement recherchées par les employeurs. Les capacités évaluées sont les capacités en informatiques, les capacités à résoudre de nouveaux problèmes, les capacités en mathématiques, en écriture, en lecture et en communication orale.

3.1.15 Caractéristiques personnelles et contexte familial (modules U et UNK)

Antécédents culturels ou raciaux : Désignent le ou les groupes ethniques ou culturels auxquels les ancêtres du répondant appartiennent.

Citoyenneté : Désigne la citoyenneté du répondant au sens de la loi. On a demandé aux personnes qui ont la citoyenneté de plus d’un pays de signaler cette information. Le concept de citoyenneté découle de la Loi sur la citoyenneté. Les individus peuvent être Canadiens de naissance et détenir néanmoins la citoyenneté d’un autre pays. Ils peuvent aussi être Canadiens par naturalisation et détenir la citoyenneté de leur pays de naissance ou de quelque autre pays.

• Canadien de naissance
  Personne née au Canada ou personne née à l’extérieur du Canada si, au moment de sa naissance, au moins un de ses deux parents était citoyen canadien et a conservé la citoyenneté canadienne.
• Canadien par naturalisation
  Personne qui était immigrant reçu et qui est devenue citoyen canadien en obtenant un certificat de citoyenneté canadienne.
• Autre pays
  Personne qui détient la citoyenneté d’un autre pays.

Conjoint(e) ou partenaire, contexte : Si un répondant est marié légalement ou qu’il a un conjoint de fait, il devra donner des détails sur le niveau le plus élevé d’études complétées par son conjoint ou son partenaire ainsi que l’activité principale de ce dernier. Certains détails seront également nécessaires en ce qui concerne le type d’entreprise qui emploie le partenaire.

Enfants à charge : Enfants dont le répondant a la garde exclusive ou partagée. Comprend les enfants à l’égard desquels le répondant à une responsabilité financière habituelle même s’il a peu ou pas de contacts avec eux. Cette catégorie comprend les enfants biologiques, adoptés, de l’autre parent et en foyer nourricier du cycle de l’EJET actuel ou précédent.

État civil: État civil du répondant au moment de l’interview. L'état civil du cycle 5 doit être confirmé si le répondant avait indiqué être marié ou conjoint de fait. Pour le cycle 6, le répondant doit indiquer tout changement dans son état civil, préciser le nombre de relations qu’il a eues depuis janvier 2008 et la date où son état civil a changé. Les catégories sont les suivantes :

• Célibataire – jamais marié
  Personne qui ne s’est jamais mariée ou dont le mariage a été annulé et qui ne s’est pas remariée.
• Marié(e)
  Personne légalement mariée et dont l’épouse ou le mari est vivant.
• Vivant avec un partenaire / Union libre (conjoint de fait, petite amie, petit ami)
  Personne qui n’est pas légalement mariée, mais qui partage une même adresse habituelle et vit comme un conjoint avec son partenaire.
• Veuf(ve)
  Personne dont le conjoint est décédé et qui ne s’est pas remariée.
• Séparé(e) – (marié à l’heure actuelle)
  Personne actuellement mariée qui n’a pas obtenu de divorce, mais qui vit sans son conjoint (pour quelque raison que ce soit autre que la maladie ou le travail).
• Divorcé(e)
  Personne qui a obtenu le divorce officiel et qui ne s’est pas remariée.

Immigrant reçu : Personnes qui ont obtenu des autorités de l’immigration le droit de résider en permanence au Canada, mais qui n’ont pas obtenu la citoyenneté canadienne. Ces personnes sont aussi désignées « résidents permanents » par la Loi sur l’immigration.

Langue : parlée suffisamment pour mener une conversation : Langue dans laquelle le répondant peut tenir une conversation sur divers sujets et d’une longueur raisonnable.

Même si les répondants peuvent avoir déclaré qu'ils avaient appris deux langues ou plus en même temps, les intervieweurs ont tenté de faire choisir aux répondants une langue plutôt qu'une autre. En conséquence, dans les quelques circonstances où les répondants ne pouvaient pas choisir entre l'anglais ou le français comme langage principale, ces cas ont été inclus dans une variable dérivée dans la catégorie « Autre : anglais et français ».

Lieu habituel de résidence :

• Résidence scolaire
  Chambres ou appartements inscrits au nom de l’établissement d’enseignement fréquenté par le répondant.
• Maison, appartement ou autre logement privé
  Maison unifamiliale, maison semi détachée, duplex, maisons en rangée, immeuble collectif en bande, tour d’habitation.
• Ailleurs
  Établissements tels que pénitenciers, foyers de groupe, maisons de soins infirmiers pour les personnes âgées, hôpitaux, résidences des ordres religieux, couvents; pensions, maisons mobiles, camps, colonies, caravanes flottantes, autocaravanes, auberges de jeunesse, hôtels/motels, maisons pour touristes.

Ménage : Un ménage se compose d’une personne ou d’un groupe de personnes qui occupent le même logement et qui n’ont pas de lieu habituel de résidence ailleurs au Canada. Un ménage peut consister en un groupe familial avec ou sans autres personnes non apparentées, en deux familles ou plus partageant un même logement, un groupe de personnes non apparentées, ou une personne vivant seule. Chaque personne est membre d’un seul et même ménage.

Minorité visible : Le concept s’applique aux personnes qui, selon la Loi sur l'équité en matière d'emploi, ne sont pas de race caucasienne et n’ont pas la peau blanche. En vertu de la Loi, les populations autochtones ne sont pas considérées comme des minorités visibles.

Province/territoire : Le fichier de données contient la province ou le territoire que le répondant considère comme étant celle de son adresse (PROVD6) et la province ou le territoire où il a fréquenté un établissement d’enseignement postsecondaire (module H – PSPROVD6).

Quitter définitivement le domicile familial : Les répondants qui ont quitté définitivement le domicile familial et qui ont une adresse permanente différente sont considérés comme ayant quitté définitivement le domicile familial. Il est possible qu’ils y retournent à un moment donné ou qu’ils déménagent à une adresse différente.

3.1.16 Revenu (modules V, VI et VIT)

L’information recueillie dans le module du revenu est le revenu tiré de toutes les sources au cours de l’année (2009) par le répondant. Ce ne sont pas que les sommes imposables. L’information  se rapporte au revenu ou argent reçu en 2009 seulement (du 1 janvier 2009 au 31 décembre 2009)

Aide sociale (bien-être ou suppléments provinciaux/territoriaux du revenu) : Comprend les versements tirés des programmes provinciaux, territoriaux ou municipaux pour personnes dans le besoin tels que l’aide sociale ou les prestations de dernier recours pour :

• les mères avec enfants à charge
• les personnes temporairement ou définitivement inaptes au travail
• les aveugles et les handicapés
• les besoins élémentaires (nourriture, chauffage, logement, habillement)
• les besoins spéciaux (études, services de relève, services de compagnie)
• les versements des programmes d’encouragement au travail.

Argent reçu de parents, de tuteurs ou d’autres personnes : On y inclut des sommes reçues d’un parent, d’un tuteur ou d’une autre personne et que le répondant n’a pas à rembourser. Les sommes reçues à titre de prêt (quel que soit le moment où elles doivent être remboursées) sont exclues du revenu.

Assurance emploi : Désigne le total des prestations d’assurance emploi reçues au cours de l’année, avant impôt. Elle comprend les prestations reçues pour chômage, maladie, maternité, paternité, adoption, création d’emploi, travail partagé et nouvelle formation, et les prestations pour les pêcheurs travailleurs autonomes. De même, on inclut les prestations de recyclage et de retraite reçues de Développement des ressources humaines Canada (régime d’assurance emploi).

Crédit pour taxe sur les produits et services (TPS) et crédit pour taxe de vente harmonisée (TVH) : Une personne demande ce crédit sur sa déclaration d’impôt, lorsqu’elle a au moins 19 ans, vit avec son conjoint ou est parent. Le crédit dépend du revenu net et du revenu net du conjoint, le cas échéant.

Prestation fiscale canadienne, provinciale ou territoriale pour enfants : déclaré seulement par le parent qui reçoit le chèque (personne qui a le plus bas revenu)

Rémunération et salaires : Désigne la rémunération et les salaires bruts (y compris le revenu sous forme de commissions, de pourboires et de bonus) avant déduction de montants tels que l’impôt sur le revenu et les cotisations au régime de retraite et d’assurance emploi. On y inclut les revenus tirés de tous les emplois de travailleur rémunéré occupés au cours de l’année.

Revenu NET d’un travail autonome sur une exploitation agricole : Il s’agit des recettes moins les dépenses d’exploitation, l’amortissement pour dépréciation et les déductions pour amortissement. S’il s’agit d’un partenariat, le répondant déclare seulement sa part. Si l’exploitation agricole est constituée en société, déclarez le revenu « traitements et salaires » et/ou « Dividendes ». Déclarez le loyer net des exploitations agricoles données en location à d’autres personnes à la rubrique « Revenu d’autre investissement ».

Revenu d’autres sources gouvernementales : Désigne le revenu total des paiements de transfert des gouvernements fédéral et provinciaux/territoriaux et des administrations municipales, non déclarés individuellement, et reçu au cours de l’année. On y inclut les prestations reçues en vertu du Régime de pensions du Canada et du Régime des rentes du Québec (pensions de retraite, prestations de survivant, pensions d’invalidité; le montant forfaitaire des prestations de décès est exclu), le crédit pour la taxe sur les produits et services et les prestations d’invalidité.

Revenu d’autres sources non gouvernementales : On y inclut des sommes reçues à titre de revenu de placements, de soutien à l’enfant ainsi que des sommes reçues de sources non gouvernementales non inscrites dans des catégories séparées.

• Revenu de placements : Inclut l’intérêt généré par des comptes en banque et autres dépôts, les dividendes nets et les autres revenus de placements.
• Revenu de pensions alimentaires : Inclut les versements effectués par un conjoint lors d’une séparation ou par un ex-conjoint suite à un divorce, tous les versements réguliers et les contributions occasionnelles à l’entretien de l’enfant.
• Autres revenus : Inclut les revenus tirés de droits d’auteur sur des livres, les revenus de location d’autres biens, les revenus générés par des locataires et des pensionnaires et les bourses non remboursables, les pensions alimentaires et les indemnités de grève.
• Excluez les retraits de REER non imposables utilisés pour acheter une maison, les revenus de la vente d’une propriété, d’une entreprise, de biens financiers ou de biens personnels, les prêts reçus, les prêts qui vous sont remboursés et les remboursements de cotisations à des régimes de pension d’entreprise.

Revenu tiré des bourses d’études ou de subventions : Les sommes obtenues des bourses d’études ou de subventions peuvent être remises au répondant ou à l’établissement d’enseignement pour couvrir les frais de scolarité. Incluez les sommes obtenues de « chercheur boursier » (un « fellow ou chercheur boursier » est un étudiant de deuxième cycle qui doit accomplir des tâches d’enseignement dans le cadre de son programme d’études).

• Bourse d’études : Récompense monétaire attribuée en raison de résultats scolaires exceptionnels plutôt que d’un besoin financier pour aider un étudiant à poursuivre ses études.
• Subvention : Somme (en général monétaire) attribuée par un gouvernement ou une entreprise (comme une fondation éducative ou caritative) à un bénéficiaire à la condition que ce dernier accepte certaines conditions ou respecte certains engagements.
• Bourse : Somme attribuée en raison d’un besoin financier et de résultats satisfaisants et destinée à aider un étudiant à poursuivre ses études.

Revenu de travail autonome : Désigne le revenu net (revenu brut moins frais d’exploitation tels que rémunération, loyers et dépréciation) généré au cours de l’année par l’entreprise ou la profession du répondant. Dans le cas d’un partenariat, seule la part du répondant a été inscrite. Sont aussi inclus les revenus nets de garde d’enfants, des exploitants de réseaux de distribution directe comme ceux qui vendent et livrent des cosmétiques de même que les revenus tirés du travail autonome des artistes, des écrivains, des professeurs de musique, des coiffeurs, etc.

4.0 Collecte et traitement de données

La collecte de données du cycle 6 de l’EJET a eu lieu entre février et juin 2010.

4.1 Le questionnaire

Le questionnaire de l’EJET a été élaboré pour le cycle 1 à l’aide du logiciel CASES d’un système d’interview téléphonique assisté par ordinateur (ITAO). Au cycle 2, le logiciel utilisé est passé de CASES à BLAISE. Voici quelques-uns des avantages de l’ITAO : l’enchaînement des questions est contrôlé par l’ordinateur, ce qui rend possible une interview plus complexe sans trop ajouter au fardeau de l’intervieweur; la collecte des données a lieu au cours de l’interview et s’accompagne de modifications en direct visant à vérifier l’exactitude des données recueillies; enfin, le système peut s’occuper de fixer les rendez-vous et tenir compte des différences de fuseau horaire, etc.

4.2 La formation

Étant donné la grande taille de l’échantillon de l’enquête, on a décidé de tenir l’EJET à partir de six bureaux régionaux de Statistique Canada : Edmonton, Winnipeg, Sherbrooke, Sturgeon Falls, Toronto et Halifax. L’enquête a nécessité la participation d’un grand nombre d’intervieweurs et d’intervieweurs principaux; l’équipe a donc appliqué un plan de formation en classe en deux phases. Avant la formation en classe, les participants ont reçu leur matériel d’autoformation, qui comprenait le guide de l’intervieweur et le guide relatif au contenu.

La première étape de la formation en classe a eu lieu au bureau principal à Ottawa. Jusqu’à deux intervieweurs principaux et un gestionnaire de projet de chaque bureau régional ont été invités à une séance de formation de deux jours. Celle-ci a été suivie par une journée d’auto formation sur les définitions de l’enquête et les procédures de collecte.  La deuxième étape de la formation a eu lieu dans les bureaux régionaux. Les intervieweurs principaux et les chefs de projet qui ont été formés durant la première phase sont retournés à leurs bureaux régionaux, et ont formé les intervieweurs.

4.3 Supervision et contrôle

Tous les intervieweurs travaillent sous la supervision d’intervieweurs principaux qui ont la responsabilité de veiller à ce que les intervieweurs connaissent bien les concepts et procédures du sondage, de surveiller périodiquement les intervieweurs et de passer en revue leur travail. Les intervieweurs principaux ont veillé à ce qu’un suivi soit assuré promptement dans les situations de refus et les autres cas de non-réponse. Les intervieweurs principaux travaillent eux-mêmes sous la supervision des gestionnaires de projet du bureau régional.

4.4 L’interview

Au cycle 2, on a essayé de contacter les répondants qui avaient complété l’interview du cycle 1. L’échantillon des autres cycles a été déterminé de la même façon. Pour qu’il soit plus facile de joindre le répondant choisi, on a inclus dans le fichier de l’échantillon le nom, l’adresse et le numéro de téléphone du répondant, et dans la mesure du possible des adresses et numéros de téléphone additionnels. Ceci a fourni à l’intervieweur des « pistes » additionnelles pour trouver le répondant dans les situations où il n’a pu le joindre au premier numéro de téléphone.

Si le répondant choisi se révélait introuvable, l’interview ne pouvait avoir lieu. Les réponses par procuration n’étaient pas admises.

À la fin de la collecte de données, le temps moyen total passé par cas (incluant le contact, le dépistage, les rappels et l'interview) était de 69 minutes.

4.5 Relance des sans-réponses

On a demandé aux intervieweurs de faire tous les efforts raisonnables afin d’obtenir des entrevues de l’EJET avec le/la répondant(e) sélectionné(e). Dans les cas où l’appel de l’intervieweur tombait mal, celui-ci prenait un rendez-vous pour rappeler à une heure plus appropriée. Dans les cas des sans-réponses, une relance était faite.

On peut considérer les cas de sans-réponses dans un certain nombre de perspectives. Dans le contexte de l’EJET, il existe 2 genres de sans-réponses.

Refus
Si un répondant refusait de participer, on attribuait au cas le code « refus ». Un intervieweur ayant la responsabilité de s’occuper de la conversion des refus prenait alors le cas en charge et rappelait le répondant pour tenter de le persuader de participer. Interviews partielles
Si un répondant ne complétait pas l’interview, on lui assignait un code de réponse partielle au cas.  Des efforts pour rappeler le répondant ont été faits pour compléter l’interview.  Le cas demeurait "réponse partielle" si les efforts faillissaient. Le cas est revu par le bureau central pour déterminer s’il y a suffisamment d’information pour retenir le cas.

4.6 Saisie des données

Comme on l’a mentionné précédemment, les réponses au questionnaire ont été recueillies directement par l’intervieweur au cours de l’interview, en utilisant un système d’interview téléphonique assisté par ordinateur. Un dossier partiellement révisé a été transmis à Ottawa pour fins de traitement post saisie.

4.7 Exigences minimales des enquêtes

Pour toutes les enquêtes, il est essentiel qu’un nombre minimal de champs clés soient remplis. Dans le cas de l’EJET, les dossiers ont été retenus tant que le statut d’études secondaires pouvait être dérivé (voir Variables dérivées et Cahiers des codes – Section 5.0).

4.8 Vérification de l’interview assistée par ordinateur (IAO)

La vérification de l’IAO s’est faite dans les bureaux régionaux durant la collecte des données. Tous les renseignements ayant trait aux répondants sont recueillis au cours d’une interview téléphonique à l’aide d’un logiciel d’interview assisté par ordinateur (IAO). À ce titre, il a été possible d’accumuler diverses vérifications ayant trait au questionnaire et visant à assurer une qualité élevée des renseignements recueillis. Vous trouverez plus bas des exemples particuliers de ces types de vérification utilisés avec le logiciel d’interview assisté par ordinateur de l’EJET :

• Écrans de révision (écrans de confirmation)
  On a prévu des écrans de révision pour les données importantes et complexes. Par exemple, dans le Module H l’écran de confirmation de l’établissement et l’écran de confirmation du programme ont été utilisé afin de déterminer l’admissibilité des établissements et des programmes.  Dans le Module P1, l’écran de confirmation de l’emploi a permis de déterminer les emplois admissibles. Tous les écrans de révision donnent les renseignements essentiels permettant d’aider les intervieweurs et les répondants lors des appels et des vérifications.
• Vérifications d’intervalle
  Les vérifications d’intervalle ont été incorporées au système de l’IAO pour les questions appelant des valeurs numériques. Si les valeurs entrées étaient en dehors de l’intervalle prévu, le système faisait apparaître une fenêtre annonçant l’erreur et demandait à l’intervieweur d’apporter les corrections nécessaires à la question donnée. Les vérifications d’intervalle se faisaient dans les champs portant sur les années, le nombre de mois, de semaines, de jours ou d’heures de travail et sur les valeurs monétaires tout au long du questionnaire. Par exemple, voir la variable B_Q20Y. Cette question demandait au répondant en quelle année il avait fréquenté l’école secondaire pour la dernière fois. Les champs acceptables étaient entre 1983 et 2009. Si le répondant répondait à l’extérieur de ce champ, l’intervieweur demandait tout de suite une donnée plus exacte.
• Vérifications du cheminement des questions
  Tous les cheminements des questions ont été intégrés automatiquement au système IAO. Par exemple, dans le Module A, les répondants de la A_Q01 devaient répondre s’ils avaient déjà vécu aux États-Unis au cours des deux dernières années. Dans la négative, ils passaient au Module B pour les questions touchant la situation à l’école secondaire. Le groupe qui avait vécu aux États-Unis devait répondre à un certain nombre de questions reliées à leur séjour avant de se rendre au Module B.
• Vérifications générales de la cohérence
  Les variables de vérification de la cohérence (portant le nom de variable « E » ou « D ») ont servi à relever les incohérences dans les réponses.  Ces vérifications ont également permis de déterminer les renseignements manquants des variables précédentes. Des directives s’affichaient afin d’indiquer aux intervieweurs comment traiter et corriger les problèmes, tels que les données incomplètes ou incorrectes. La B_E46d demande au répondant s’il avait atteint les exigences reliées au DEP. Cette question vise à corriger la situation quant à l’obtention d’un DEP.

4.9 Traitement du bureau central

Les principaux résultats du cycle 6 de l’Enquête auprès des jeunes en transition (EJET) sont des fichiers de données « épurés ». Cette section donne un bref résumé de certaines étapes du processus portant sur le traitement de ces dossiers.

Le traitement des données du cycle 6 de l’EJET a été fait à l’aide du système de traitement généralisé (STG). Il s’agit d’un système générique qui suit une série d’étapes servant à « épurer » un dossier du début à la fin. Les principales étapes sont :

• Épuration
• Vérification préliminaire
• Vérifications des cheminements
• Codage
• Variables dérivées
• Vérifications informatiques

Dans le but de faciliter le traitement, le dossier a été divisé en plus petits dossiers qui correspondent aux modules de l’enquête. Des listes de dossiers ont également été créées afin de traiter plus efficacement les données.

Des fichiers plats et des répertoires ont été préparés pour le cycle 6 de  l’EJET. Les répertoires contiennent autant d’enregistrements que le nombre d’événements pour un répondant longitudinal donné, comme le nombre d’employeurs et le nombre d’emplois, le nombre d’établissements fréquentés et le nombre de programmes entrepris à ces établissements  (les questions relatives à l’employeur sont organisées en liste, répétées autant de fois que nécessaire).

Épuration
Cette étape a pour objectif d’éliminer les enregistrements en double et les enregistrements fractionnés ayant des numéros d’identification en double pour les fins d’examen. Les données sont séparées dans les catégories réponse et non-réponse en fonction des critères prédéterminés (voir la section 7.0).

Vérifications préliminaires
Pour tous les enregistrements provenant de la cueillette et dans lesquels les valeurs étaient manquantes (vides), on a inséré la valeur « 9, 99, 999… » au cours du traitement vers le bureau régional afin de démontrer qu’aucun renseignement n’avait été saisi dans ces champs. Les valeurs « Je ne sais pas » provenant de l’application de l’IAO et portant le code « 9 » sont changées au code « 7 » à la vérification préliminaire. On a décomposé des questions « Inscrire tout ce qui s’applique » et transformé les valeurs en réponses Oui (1) ou Non (2). Enfin, toutes les réponses textuelles ont été retirées du dossier des traitements et réservées pour être traitées séparément.

Enregistrement de « Autre, précisez »
Un certain nombre de questions dans chacun des modules de l’EJET ont une catégorie de réponse « Autre, précisez ». Les intervieweurs tapent manuellement les réponses « ouvertes » et ces réponses sont difficilement classables au cours de l’entrevue ou ne reçoivent pas de code d’une catégorie prédéterminée pour la question. Au cours de la vérification préliminaire, les réponses « Autre, précisez » font l’objet d’un examen et on tente de leur attribuer un code de catégorie existante ou de créer de nouvelles catégories lorsque ces réponses répondent à des critères particuliers. Par exemple, aux questions B_Q47 et B_Q52 (pour lesquelles on a créé la variable dérivée DRED2 au cycle 2), la réponse la plus fréquemment rencontrée était « déménagé » et répondait à une autre catégorie.

Les questions contenant une catégorie de réponse « Autre, précisez » ne sont pas constantes dans tous les cycles. Bien que les catégories de réponse originale qui apparaissent sur le questionnaire soient toujours incluses, il est possible d’ajouter des catégories supplémentaires en fonction de la fréquence des réponses retrouvées dans la catégorie « Autre, précisez ».

Certaines règles générales s’appliquent :

1. Si une nouvelle catégorie existait dans un cycle précédent, elle gardera la même valeur de catégorie dans le cycle actuel.
2. Une nouvelle catégorie dans un cycle conservera toujours sa valeur sans égard à son utilisation ultérieure dans d’autres cycles. La réponse « Autre, précisez » (générale) retiendra la dernière valeur. Les utilisateurs doivent être attentifs lors de la comparaison des comptes « Autre, précisez » dans les cycles puisque ces comptes ne concernent pas toujours les mêmes points.

Par exemple :
Nous avons attribué les valeurs 1 à 5 à la variable X et 6 à la variable « Autre ». Au début du cycle 3, à la suite du codage de l’OSLA, nous avons décidé d’ajouter deux nouvelles catégories qui ont reçu les valeurs 6 et 7 et « Autre » revient à la valeur 8.  Au prochain cycle, si nous n’utilisons que la nouvelle catégorie 6 et que la catégorie 7 est mise de côté, la catégorie « Autre » restera à 8. Dans ce contexte, la valeur « 8 » n’est pas la même dans tous les cycles.

Vérifications des cheminements
Certaines normes ont été élaborées pour la structure de codage de données afin d’expliquer de manière plus cohérente certaines situations. Ces codes normalisés sont appliqués à l’étape de la vérification des cheminements du processus de l’EJET. Les diverses situations et les codes utilisés pour décrire ces situations sont les suivants :

Enchaînement valide
Dans certains cas, une question, une série de questions ou un module complet ne s’appliquaient pas à la situation du répondant. Par exemple, dans l’éventualité où un répondant indiquait qu’il n’avait pas d’enfant, toutes les questions reliées aux dépendants étaient établies selon un enchaînement valide au cours du traitement. Un code « 6 », « 96 », « 996 » est utilisé dans le dossier de données afin de déterminer qu’une question a un enchaînement valide. Dans l’éventualité où un module au complet du questionnaire ne s’appliquait pas au répondant, toutes les variables du module ont reçu un « enchaînement valide ».

Un point qui recevait le code « Non déclaré » était indiqué par le code « 6 ». Pour une variable qui n’a qu’un chiffre, le code est «6 », pour une variable à deux chiffres, « 96 », pour une variable à trois chiffres, « 996 », etc.

Non déclaré
Le code « non déclaré » précise que la réponse à la question est inconnue. Les codes « non déclaré » sont attribués pour les raisons suivantes :

• Lors d’une entrevue assistée par ordinateur, l’intervieweur pouvait saisir un code « Refus » ou « Ne sais pas ». À ce moment, le système de l’IAO était programmé pour sauter cette section du questionnaire. Dans le cadre du système de traitement généralisé, toutes les questions subséquentes de cette section recevront le code « Non déclaré ». Un code « Non déclaré » signifie que la question n’a pas été posée au répondant. Dans certains cas, on ne sait même pas si la question s’applique à la situation du répondant.
• Dans certains cas, un questionnaire était interrompu avant la fin. Par exemple, il peut y avoir eu interruption ou le répondant peut avoir décidé de mettre fin à l’interview. Si un questionnaire avait été rempli partiellement, mais qu’il y avait eu suffisamment de renseignements recueillis pour répondre aux critères préétablis de l’échantillonnage, toutes les questions non répondues du questionnaire étaient codées « Non déclaré ». Une seule exception s’appliquait : si on savait d’avance qu’une question ou une section n’était pas pertinente. Ces questions recevaient alors le code « Enchaînement valide ».

Comme l’enchaînement valide, un point qui recevait le code « Non déclaré » était indiqué par le code « 9 ». Pour une variable qui n’a qu’un chiffre, le code est «9 », pour une variable à deux chiffres, « 99 », pour une variable à trois chiffres, « 999 », etc.

Codage de questions ouvertes
Quelques éléments de données du questionnaire de l’EJET ont été enregistrés par les intervieweurs dans un format ouvert. Par exemple, dans la section Emploi (Module P1), les répondants qui avaient travaillé au cours de la période de référence devaient répondre à une série de questions ouvertes à propos de leur emploi :

• De quel genre d’entreprise, d’industrie et de service s’agit‑il?
• Quel genre de travail faites-vous?
• Quelles étaient/sont vos activités ou fonctions les plus importantes?

La réponse donnée par le répondant était saisie sous forme de texte par l’intervieweur. Au bureau régional, les questions ouvertes ont été codées selon diverses classifications. Les questions sur l’occupation étaient codées à l’aide de la Classification type de profession (CTP) de 1991 et les questions sur l’industrie étaient codées à l’aide du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN) de 1997. Les autres questions ouvertes en rapport avec l’éducation (type d’établissement d’enseignement et de programme) ont également été recueillies et codées selon la classification des programmes d’enseignement (CPE).

Imputation
Pour certaines variables du dossier de l’EJET, on a eu recours à l’imputation plutôt que d’utiliser un code particulier de non-réponse. L’imputation est le processus par lequel les éléments manquants ou incohérents sont « remplis » avec des valeurs plausibles. Pour l’EJET, on a eu recours à l’imputation pour les sections de l’enquête touchant le revenu d’emploi et le revenu du ménage. Voir la Section 9.0 pour de plus amples détails sur l’imputation.

Variables dérivées
Lorsque les données sont « épurées », les variables dérivées (voir Section 5.0) sont programmées selon certaines spécifications écrites par le personnel spécialisé du CTCSE et programmées par l’équipe de traitement de la Division des enquêtes spéciales. Les codes standard pour l’enchaînement valide et le non déclaré sont également appliqués à l’étape des variables dérivées. Dans certains cas, une catégorie a été établie à 5, 95, 995 ou 9995. Ce code de réserve renvoie au « Sans objet ». De plus, si une variable d’entrée (ou plus) de la variable dérivée comportait un code « Refus », « Ne sais pas » ou « Non déclaré », la variable dérivée était établie à « Non déclaré ».

Dossiers de traitements finaux
Les dossiers de traitement finaux créés pour le cycle 6 de l’EJET comprenaient des dossiers bidimensionnels et répertoriés. Les utilisateurs devraient voir la Section 13.0 en ce qui concerne le traitement du dossier.

5.0 Variables dérivées et cahiers des codes

On a combiné les réponses à certaines questions de l’enquête pour former des concepts spécifiques, entre autre, la situation par rapport aux études secondaires, la situation par rapport aux études postsecondaires et la situation par rapport au marché du travail en décembre 2009. De tels concepts sont appelés variables dérivées (VD). Une variable dérivée est obtenue en combinant les réponses à plusieurs questions liées à un concept précis pour constituer une variable unique.

Les tableaux suivants présentent les variables dérivées et les Cahiers des codes respectifs. Les variables dérivées sont présentées sous les têtes de colonne particulières et en ordre dans laquelle elles apparaissent dans les Cahiers des codes. Certains modules n’ont pas eu recours aux variables dérivées. L’univers de chaque variable dérivée révèle qui a répondu aux questions contenant les variables dérivées.

5.1 Cahiers des codes du cycle 6

Le tableau suivant présente les cahiers de codes qui sont accessibles sur le site Web de Statistique Canada à www.statcan.gc.ca sous la rubrique Enquête auprès des jeunes en transition (projet 4435), cycle 6.

Certains changements aux cahiers des codes ont été faits au cours des cycles et des mesures ont été prises pour en informer les chercheurs qui utilisent les données de l’EJET. Ces changements touchent les cahiers des codes du cycle 1 (cohorte B seulement) et les deux cohortes pour les cycles 2 à 4. Ces changements apparaissent sur la première page de chaque cahier des codes revisé. De nouvelles variables ont été dérivées également et pour celles-ci de nouveaux cahiers des codes ont été produits.  La documentation pour chacun des cycles a été mise à jour et l’information est disponible sur le site internet à www.statcan.gc.ca

5.1.1 Cahier des codes du dossier principal au niveau des personnes

Les variables dérivées géographiques suivantes n’ont pas été diffusées dans les Cahiers des codes

CMA27_D6 Territoire formé d’une ou plusieurs municipalités voisines et situées autour d’un grand centre urbain. Pour former une région métropolitaine de recensement, le centre urbain doit compter au moins 100 000 habitants. Pour former une agglomération de recensement, le centre urbain doit compter au moins 10 000 habitants.
CMACA_D6 Le type de région métropolitaine de recensement (CMA) ou agglomération de recensement (CA) où se trouve le secteur de dénombrement. Ce champ sera laissé vide si le secteur de dénombrement ne fait pas partie de la CMA ou de la CA.
CSDC_D6 La subdivision de recensement (SDR) est le terme général désignant les municipalités (selon la législation provinciale/territoriale) ou les régions traitées comme des municipalités pour des fins statistiques (p. ex., les réserves amérindiennes, les établissements amérindiens et les territoires non organisés).
DA_D6 Aires de diffusion (en avant – secteur d’énumération (EA)). Les codes postaux sont liés au Fichier de conversion des codes postaux (FCCP) selon la dernière version de la géographie du rescensement de 2006
ECR_D6 Région économique (RE) de la résidence du ménage au moment de l’interview
EIER_D6 Les régions économiques et les régions d’assurance-emploi. (Géographie du rescensement de 2006)
SATYP_D6 Catégorie attribuée à une municipalité qui ne fait pas partie d’une région métropolitaine de recensement (RMR) ou une agglomération de recensement (AR). (Une RMR ou une AR est un territoire formé d’une ou de plusieurs municipalités voisines et situées autour d’un grand centre urbain. Pour former une RMR, le centre urbain doit compter au moins 100 000 habitants. Pour former une AR, le centre urbain doit compter au moins 10 000 habitants.) Une municipalité est assignée à une des quatre catégories selon le pourcentage de ces résidents qui font la navette vers le centre urbain de toute région métropolitaine de recensement ou agglomération de recensement. ZIM forte : plus de 30 % des résidents de la municipalité font la navette pour aller travailler dans une RMR ou une AR. ZIM modérée : entre 5 % et 30 % des résidents de la municipalité font la navette pour aller travailler dans une RMR ou une AR. ZIM faible : entre 0 % et 5 % des résidents de la municipalité font la navette pour aller travailler dans une RMR ou une AR. Aucune ZIM : moins de 40 ou aucun résident de la municipalité font la navette pour aller travailler dans une RMR ou une AR.
REG_D6 Région de résidence du ménage au moment de l’interview

5.1.2 Cahier des codes d’études postsecondaires – Liste d’établissements

L’identificateur longitudinal d’établissement postsecondaire PSILNGID permet à l’utilisateur de suivre un établissement au cours des cycles.  L’identificateur a deux caractères numériques qui peuvent prendre les valeurs suivantes :

• Premier caractère numérique : représente le cycle dans lequel l’information sur l’établissement a d’abord été recueillie. Il peut prendre les valeurs 1 à 4
• Deuxième caractère numérique : représente l’établissement dans lequel le répondant a étudié et peut prendre les valeurs de 1 à 4

Cet identificateur n’existe pas sur le fichier du cycle 1.  Si vous devez extraire une variable du fichier du cycle 1,  veuillez vous référer au tableau de l’Annexe B qui indique quelles variables sont associées à quel établissement.  Par exemple, pour la question H8 et le PSILNGID=12, la variable H8b est associée à l’établissement 2.

5.1.3 Cahier des codes d’éducation postsecondaire – Liste des programmes

L’identificateur longitudinal de programme postsecondaire PSPLNGID permet à l’utilisateur de suivre un programme au cours des cycles.  L’identificateur a quatre caractères numériques qui peuvent prendre les valeurs suivantes :

• Premier caractère numérique : représente le cycle dans lequel le répondant a commencé le programme. Il peut prendre les valeurs 1 à 4
• Deuxième caractère numérique : représente l’établissement dans lequel le répondant a étudié et peut prendre les valeurs de 1 à 4
• Troisième caractère numérique est toujours égal à zéro
• Quatrième caractère numérique : représente le programme suivi. Il peut prendre les valeurs de 1 à 3.

Cet identificateur n’existe pas sur le fichier du cycle 1.  Si vous devez extraire une variable du fichier du cycle 1,  veuillez vous référer au tableau de l’Annexe B qui indique quelles variables sont associées à quel établissement et à quel programme.  Par exemple, pour la question H_Q21 et le PSPLNGID=1301, la variable H21c1 est associée à l’établissement 3, programme 1.

5.1.4 Cahier des codes du répertoire d’engagement au postsecondaire 

Les deux variables dérivées KEXPIDD6 et KINSTD6, fournissent de l’information sur le genre d’expérience postsecondaire: première ou deuxième, au Québec ou hors Québec, dans un CEGEP ou dans un établissement autre qu’un CEGEP. Il fournit également un lien entre l’expérience postsecondaire et l’établissement dans lequel cette expérience a eu lieu.

À partir du cycle 2, la variable KINSTD2 (identificateur de l’établissement postsecondaire dans lequel l’expérience a eu lieu) correspond à PSILNGID, qui est l’identificateur longitudinal d’établissement postsecondaire.

Si la première expérience postsecondaire a eu lieu au cycle 1, le lien ne peut être établi avec PSILNGID. Comme cet identificateur n’existe pas sur le fichier de données du cycle 1, si vous devez extraire une variable du cycle 1, vous devez vous référer au tableau de l’annexe B, qui indique quelles variables sont associées à quel établissement. Par exemple,  pour la question H8 et le KINSTID=12, la variable H8b est associée à l’établissement 2.

Au cycle 1, l’information reliée aux expériences postsecondaires n’était pas présentée dans un répertoire. L’annexe B est un tableau qui indique tous les noms des variables (incluant les variables dérivées) au niveau de l’établissement, du programme et de la personne pour le cycle 1.

5.1.5 Confirmation d’emplois ouverts à partir du cahier des codes du répertoire d’emplois du cycle 5

5.1.6 Cahier des codes du répertoire d’emplois

5.1.7 Cahier des codes du répertoire d’emplois détaillés

5.1.8 Cahier des codes du répertoire des enfants à charge

6.0 Échelles de l’EJET

Au cycle 6 de l’EJET, le concept du soutien social a été mesuré à l’aide d’échelles. Le soutien social a été évalué pour tous les membres de la cohorte de lecture 15 ans. Pour obtenir des précisions théoriques sur l'un des concepts mathématiques ou statistiques examinés ici, on voudra bien consulter le document technique de Statistique Canada intitulé « Analysis of Scales for EJET Cycle 1 Main Survey ».

Le présent chapitre comprend quatre sections. La section 6.1 présente le concept, raison d’être des échelles et genre d’échelles utilisées dans le cadre de l’EJET.  La section 6.2 porte sur la démarche théorique adoptée par l’équipe de l’EJET pour produire les échelles.  Les résultats et l’analyse d’une version adaptée de l’échelle du soutien social sont présentés à la section  6.3. Finalement,  la liste des documents cités ou consultés dans les sections précédentes est fournie à la section 6.4.

6.1 Définition et utilisation des échelles

6.1.1 Qu’est-ce qu’une échelle?

Aux fins de la recherche en sciences sociales, une échelle est une mesure composite réunissant divers items (questions) de même structure empirique ou logique. On peut considérer l'échelle comme un ensemble de scores possibles servant à combiner des réponses à un groupe de questions. Dans le présent chapitre, le mot « échelle » renvoie également au concept théorique sur lequel est fondée la mise au point des échelles.

6.1.2 Pourquoi utiliser une échelle?

Les échelles, dans l’analyse des données, permettent aux analystes de mesurer un concept (latent) sous-jacent particulier dans les cas où ces items sont réunis. On crée une échelle en assignant des scores à des modèles de réponses qui permettent à un analyste d’évaluer la faiblesse ou la force relative de chaque indicateur. Le recours à des échelles est avantageux, car les échelles peuvent démontrer l’intensité de la relation susceptible d’exister entre des attributs.

Pour chaque facteur (concept) mesuré par une échelle, on estime une valeur du score latent pour chaque individu de l’enquête à l’intérieur d’un échantillon de répondants admissibles. Le score estimé est fondé sur des combinaisons appropriées d’un certain nombre de réponses à un groupe de questions de l’enquête (items). Le score d’un facteur donné peut servir à ordonner les individus en référence au facteur ou encore à illustrer les différences entre les individus et les groupes par rapport à ce facteur.

Une échelle offre un niveau de fiabilité plus élevé (voir la section 6.2.3) que les items individuels. En fait, la fiabilité de l'échelle augmente avec le nombre d’items qui ont servi à sa mise au point. Un item peut contenir de l'information concernant le concept mesuré (signal) et présenter une variance confusionnelle attribuable à une erreur de mesure et à de l'information uniquement liée à cet item (bruit). L'échelle aide à réduire les effets du bruit et augmente la quantité d'informations disponibles aux fins des analyses. Une échelle mise au point à l'aide de plusieurs items fournit donc davantage de renseignements aux analystes qu'une échelle mise au point à l'aide d'un seul item. Les échelles sont utiles à la recherche en sciences sociales parce qu'elles facilitent la réduction efficace de grandes quantités de données en sources d'information gérables et significatives pour les analystes.

6.1.3 Quel genre d’échelles utilise-t-on dans l’EJET?

Les diverses échelles utilisées dans les cycles 1 à 6 de l’EJET prennent leur modèle sur l'échelle de Likert (Likert, 1932). Ce genre d’échelle est intéressant en raison de l’ordinalité de ses catégories de réponse multiple. Cette ordinalité permet aux analystes de juger la force relative de l’accord exprimé par les répondants à l’enquête relativement à un item quelconque. Par exemple, à une question comportant quatre catégories, les répondants pourront être appelés à choisir parmi quatre valeurs d’échelle ordinale telles 1 (tout à fait en désaccord), 2 (en désaccord), 3 (d’accord) et 4 (tout à fait d’accord) pour décrire leur sentiment face à l’item.

Une échelle du type Likert est un outil très fiable de classement des attitudes ou des opinions des personnes. Il s’agit de l’un des outils les plus utilisés et l’un des formats les plus faciles à identifier dans le domaine de la conception des questionnaires. Les échelles Likert peuvent comprendre un certain nombre de catégories. En vérité, plus on présente de catégories à un répondant, plus il est possible de distinguer de catégories et plus on dispose de données pour distinguer le concept que l’on mesure entre les répondants. En pratique, toutefois, les répondants peuvent ne pas être apte à fournir une réponse significative si on leur présente un trop grand nombre de catégories. Par ailleurs, le temps qu’il faut pour faire des distinctions très fines pose un fardeau supplémentaire sur les épaules des répondants. Le recours à des questions à échelle est une science fort inexacte ; leur utilisation est assez subjective. Le nombre de catégories doit être choisi en fonction d’un jugement propre à une situation spécifique, en considérant entre autre la connaissance du contenu de l’item, le concept d’échelle sous-jacent, de même que les répondants comme tels.

Pour plusieurs des items composant les diverses échelles de l’EJET, les catégories neutres comme « ni d'accord ni en désaccord » ou « parfois » ont été exclues des catégories offertes aux répondants. De nombreuses questions des échelles de l’EJET traitent de sujets auxquels les répondants ne s'intéressent pas souvent. Des répondants auraient donc pu être enclins à fournir une réponse neutre, ce qui aurait limité la variabilité des réponses à chaque item et, par conséquent, aurait réduit l'utilité de l'échelle.

L'élimination de la catégorie neutre favorise ici la détection des nuances de jugement ou d’opinion des répondants, même dans le cas où les distinctions sont peu tranchées. Certains spécialistes de la conception des questionnaires estiment que si un répondant ne sait pas s'il penche du côté négatif ou positif d’un énoncé, il doit répondre « Ne sait pas » plutôt que d’opter pour une réponse neutre. En revanche, d'autres croient que les répondants qui n'ont vraiment pas d'opinion sur un énoncé donné doivent pouvoir fournir une réponse neutre. On trouvera une étude plus approfondie de la théorie et de la conception des items des échelles dans Survey Research Methods (Fowler, 1995).

Si pour une enquête on choisit d'utiliser une échelle précédemment établie, il est important de s'assurer que cette échelle porte sur les sujets que l'enquête tente de mesurer. Cela est particulièrement vrai dans les domaines de recherche où les spécialistes des sciences sociales s'interrogent sur ce que le concept devrait mesurer. Le débat porte notamment sur les enquêtes où de nombreuses échelles présentent des degrés variables de spécificité et/ou de focalisation sur des aspects particuliers d'un concept. Même si les différences entre les mesures globales d'un concept et les mesures des attitudes précises ou des facettes d’un concept sont souvent négligées dans la recherche, ces mesures et leurs comportements ne sont pas nécessairement équivalents (Rosenberg et coll., 1995).

6.1.4 Biais dans les réponses

La tendance systématique qu'ont les participants à répondre à des questions indépendamment de leur contenu (c'est-à-dire ce que l’item doit mesurer) s'appelle « biais dans les réponses » ou « style de réponse » selon le contexte. Un biais dans les réponses est une réaction temporaire à une demande circonstancielle. Il peut s'agir de pressions exercées par le temps ou de divulgation publique escomptée. Le biais peut également être attribuable au contexte, comme la présentation de la question ou la nature des questions précédentes. Si les réponses d’une personne sont constamment entachées de biais au fil du temps et dans diverses situations, ce biais est alors considéré comme son style de réponse (Paulhus, 1991, p. 17).

6.1.5 Questions négatives et positives

Il est recommandé d'inclure des questions formulées selon un tour négatif et positif dans les échelles d'évaluation largement utilisées en psychologie afin de réduire divers biais de réponse, y compris l’acquiescement³ (Marsh, 1996). L'hypothèse de travail sous-jacente à cette façon de procéder est que les questions formulées positivement et négativement représentent le même concept.

Cependant, les techniques d'analyse des facteurs (section 6.2.1) indiquent parfois des facteurs distincts résultant des questions formulées positivement et négativement. Il faut alors se demander avant tout si la distinction entre les questions formulées positivement et négativement est significative. D'autre part, il est possible que cette distinction ne soit que le reflet du style de réponse d'une personne (Paulhus, 1991, p. 48). Ces deux explications ont des incidences fort différentes, et il peut être difficile de les distinguer (Marsh, 1996).

6.2 Mise au point des échelles

La mise au point des échelles a été accomplie en trois étapes principales. La première consistait en une analyse factorielle linéaire destinée à vérifier si la structure théorique sous-jacente des items et des sous-échelles était confirmée par les données (section 6.2.1). En supposant que la structure théorique soit valide, l'étape suivante consistait à estimer les résultats des échelles au moyen d'un modèle de théorie de la réponse d’item (TRI) (section 6.2.2). Enfin, on a procédé à des contrôles de fiabilité et de validité des résultats estimés (section 6.2.3 et section 6.2.4). On trouvera ci-dessous la méthode générale utilisée pour chacune de ces étapes.

6.2.1 Examen de la validité du modèle

Analyse factorielle : stratégie

On a eu recours à l’analyse factorielle pour déterminer si les données confirmaient le concept théorique de l’échelle. L'analyse factorielle offre aussi un moyen d'atteindre les buts de l'analyse des items. Celle-ci consiste à vérifier que les items sont liés aux concepts proposés et que la force de ces liens est suffisante aux fins des mesures (Gorsuch, 1997).

Selon Comrey et Lee, l'objectif de l'analyse factorielle est d’isoler les concepts qui ont une plus grande valeur intrinsèque pour décrire les relations fonctionnelles entre les variables du domaine. Or, les ensembles de variables ne sont pas tous également aptes à exprimer ces relations. En outre, il n'existe pas nécessairement un seul concept « correct » ou un seul facteur « réel » pour un domaine d'intérêt donné (Comrey et Lee, 1992, p. 245).

La relation de chaque variable avec chaque facteur, qu'on appelle « saturation factorielle », permet à l'analyste d'évaluer quantitativement l'interaction des items les uns avec les autres. La force de cette saturation sur différents facteurs communs indique si un item se retrouve relié à aucun des facteurs proposés, à un seul de ces facteurs, ou à plus d’un facteur (saturation multiple). Plus le niveau de saturation d'une variable sur un facteur est grand, plus la variance (commune)⁴ reliée au chevauchement entre la variable de données et ce facteur est grand et plus l’item constitue une mesure pure de ce facteur.

Les items qui sont le plus clairement liés à un seul facteur peuvent faire partie d'une échelle relativement au concept sous-jacent à ce facteur. Les items qui ne sont pas fortement liés à aucun des facteurs peuvent être écartés de la suite des analyses. Un item peut aussi être fortement lié à plus d’un facteur. Cela pourrait indiquer qu'il existe un lien entre les facteurs, auquel cas de nombreux items devraient saturer plus d’un facteur et la saturation multiple peut s’expliquer mathématiquement. Toutefois, cela pourrait aussi indiquer qu'il existe un facteur inconnu, ou pouvant porter à confusion, lié aux facteurs proposés, auquel cas l’item ou les items en question ne doivent pas être pris en considération dans l'établissement de l'échelle.

On se demande souvent, relativement aux saturations factorielles, quel degré de corrélation doit exister entre un item et un facteur pour que cet item soit considéré « significatif ». Même si aucun test officiel n'existe à cet égard, Comrey et Lee ont énoncé une référence brute à utiliser dans l'interprétation des corrélations variable-facteur⁵ (Comrey et Lee, 1992, p. 243). Ils fondent leur référence sur un examen du pourcentage de variance commune de l’item par rapport au facteur (voir Le tableau 6.1).

Tableau 6.1 – Échelle de corrélations variable-facteur

L’examen des saturations factorielles, toutefois, n’est pas suffisant en soi aux fins de l’interprétation des facteurs. L’explication complète d’un facteur exige une compréhension théorique quant à savoir pourquoi les items vont ensemble et comment le facteur ou les facteurs déterminés sont liés à d’autres structures factorielles antérieurement déterminées dans le cadre du domaine d’intérêt.

Analyse factorielle : méthode

Pour les données de l’EJET, on a tenu compte des effets de la langue des entrevues sur les réponses. Tout changement dans la présentation des items est susceptible d’introduire un biais de réponse important. (Fowler, 1995, p. 74) Ainsi, une traduction infidèle risque d'altérer les réponses et de fausser l'interprétation des questions. Il est en outre possible que les modèles de réponse ne soient pas les mêmes pour les répondants qui ont reçu un questionnaire anglais et pour ceux qui ont reçu un questionnaire français.

Pour examiner la possibilité d’un biais imputable à la traduction, on a d’abord réparti les données en deux échantillons selon la langue d’administration des questionnaires : anglais et français. On a ensuite comparé les résultats de chaque sous-échantillon linguistique. Des écarts importants entre les résultats pourraient indiquer la présence d’un biais relié à la traduction.

Puis on a réparti de façon aléatoire les échantillons anglais et français en deux sous-échantillons. Le premier sous-échantillon des échantillons anglais et français a été désigné échantillon de test et le second échantillon de vérification. Ce dernier échantillon a servi à confirmer de façon autonome la structure identifiée dans le premier sous-échantillon.

On a effectué une analyse factorielle distincte, fondée sur les composantes principales, pour chaque sous-échantillon linguistique afin d’établir combien de facteurs devaient être extraits des données. On a comparé les saturations factorielles de chaque variable des sous-échantillons et des deux langues. Les saturations factorielles ont été examinées en fonction d’une rotation de la matrice de saturation factorielle lorsque deux facteurs ou plus étaient liés au concept. Une rotation implique un déplacement de l’axe des coordonnées de la matrice de saturation. Si une saturation est difficile à interpréter, on pourrait obtenir une interprétation plus simple en effectuant une rotation. Cette approche pourrait permettre d’obtenir un modèle de saturation factorielle tel qu’une variable serait grandement saturée sur un facteur, mais faiblement ou modérément sur l’autre ou sur les autres facteurs.

Dans chaque analyse factorielle figurant dans le présent document, la valeur des items pour chaque répondant a été multipliée par le poids normalisé attribué au répondant afin d'obtenir une estimation de la matrice de variance-covariance qui soit cohérente au plan de sondage de l’enquête. Le poids normalisé a été calculé en divisant le poids du répondant à l’enquête (voir la section 11.0 pour des précisions sur la pondération dans le cadre de l’EJET) par le poids moyen de tous les répondants admissibles. De la sorte, en théorie, la somme des poids normalisés est égale à la taille de l'échantillon des répondants admissibles.

Dans le cadre d’un questionnaire, certaines questions sont orientées positivement, par exemple Je m’entendais bien avec les enseignants. D’autres questions sont orientées négativement, par exemple Ce que j’apprenais en classe était inutile. Pour éviter que les effets sur une échelle des items orientés négativement annulent les effets des items orientés positivement et rendent l’échelle inopérante, les items négatifs ont été réorientés de manière à les rendre positifs. Si k est le nombre de catégories d’un item en particulier, on obtient un item orienté positivement d’un item orienté négativement en soustrayant la valeur de l’item de k + 1. ((k+1)- valeur de l’item). Sur une échelle de quatre points, si un répondant a indiqué une valeur de 2 pour une question orientée négativement, la valeur de réponse orientée positivement serait de 3 (3 = 5-2). Cette réorientation a été faite avant que le score ne soit calculé, de manière qu’il soit possible d’estimer justement la cohérence interne des items de l’échelle (coefficient alpha de Cronbach) et les scores des échelles. (Voir la section 6.2.3 pour plus de précisions sur le coefficient alpha de Cronbach).

Il convient de souligner que, outre les scores estimés, les items de chaque échelle sont inclus dans le fichier de microdonnées. Les chercheurs pourront ainsi prendre en considération d'autres structures factorielles. Les valeurs initiales, avant le renversement de valeurs, ont été retenues pour tous ces items.

6.2.2 Estimation des scores

Les résultats de l'analyse factorielle ont été utilisés pour déterminer les items saturés sur chaque facteur (section 6.2.1). Après l'analyse des structures factorielles et la vérification des items à inclure dans chaque facteur, l'étape suivante consistait à estimer le score du concept latent du répondant pour chaque facteur. Deux approches ont été examinées : une composition linéaire fondée sur les saturations factorielles linéaires et élaborée dans le cadre de l'analyse factorielle (méthode classique) et une estimation non linéaire correspondant à un maximum de vraisemblance, fondée sur la TRI. L'examen des deux méthodes a été effectué à l'aide des poids normalisés de l’enquête. Les poids ont été intégrés à l'analyse afin de calculer des estimations des scores ponctuelles cohérentes au plan de sondage de l'enquête

Dans une analyse factorielle, les données doivent avoir la propriété des données d'intervalle ou de ratio. Cependant, certains affirment que les données des tests ne possèdent que la propriété des données ordinales. Le fait que l'on doive considérer les scores des tests psychologiques comme des données ordinales ou des données d'intervalle fait l'objet d’un débat au sein des chercheurs en sciences sociales (Crocker et Algina, 1986, p. 61‑63). En règle générale, si on peut démontrer que les scores sont plus utiles lorsqu'ils sont considérés comme des données d'intervalle, il est alors convenu de les considérer ainsi. D'autre part, si le fait de considérer les données comme une mesure de l'intervalle n’améliore pas ou même diminue leur utilité, seul l’information reliée au classement ordinal doit être retenu (Crocker et Algina, 1986, p. 61).

La TRI permet de mieux contrôler la nature ordinale des données que l'analyse factorielle. Le programme informatique PARSCALE⁶ (Muraki et Bock, 1997) a été appliqué au calcul des scores de la TRI de même que des estimations des erreurs de mesure. Les scores diffusés dans le cas des échelles de l’EJET étaient fondés sur la TRI.

Les scores de la TRI et leurs erreurs types respectifs ont été estimés en fonction d’un maximum de vraisemblance pondéré (voir Warm, 1989) et par l'application d'un modèle généralisé de crédit partiel. Ce modèle est un prolongement de la distribution logistique à deux paramètres par rapport à des données polytomiques (catégoriques) (Muraki, 1992). À l'aide de ce prolongement, un paramètre de pente global pour chaque item et un paramètre de difficulté pour chaque catégorie à l'intérieur d'un item sont obtenus. L'équipe de l'EJET a adopté une forme particulière de ce modèle où le paramètre de difficulté est divisé en un paramètre de catégorie (un paramètre commun à tous les items contenus dans un bloc spécifique) et un paramètre de position spécifique à chaque item.

Pour estimer les scores de la TRI, on a précisé la distribution des scores de manière à obtenir une moyenne de « 0 » et un écart type de « 1 ». Une fois normalisé, le score estimatif du répondant peut, dans ce cas, être interprété comme le nombre d’écarts types de la population nous intéressant se situant au‑dessus (valeur positive) ou au‑dessous (valeur négative) de la moyenne.

Une structure de réponse comportant surtout des valeurs positives extrêmes (c'est-à-dire « tout à fait d'accord » sur toutes les questions positives et « tout à fait en désaccord » sur toutes les questions négatives) est très probablement le fait d’une personne ayant un score très positif. À l'inverse, une structure de réponse comportant surtout des valeurs négatives extrêmes est très probablement le fait d'une personne ayant un score très négatif. Un mélange caractéristique de réponses (peu de réponses extrêmes) est vraisemblablement le fait d'une personne ayant un score avoisinant « 0 ». Dans la plupart des cas, une structure de réponses résultant du choix de la catégorie la plus extrême peut être attribuable à un biais interne par le répondant à l'égard des réponses extrêmes où elle peut indiquer une opinion bien arrêtée du répondant sur un sujet donné (Paulhus, 1991, p. 49).

6.2.3 Fiabilité des échelles

La fiabilité d’une échelle renvoie à l’exactitude, à la fidélité ou à la cohérence des scores obtenus ou encore à la capacité de reproduire ceux-ci. En termes plus techniques, la fiabilité indique jusqu'à quel point les scores sont exempts d'erreurs de mesure. À cet égard, il est possible d'interpréter la fiabilité comme une mesure holistique de la précision d'une échelle, en ce sens qu'elle décrit la proportion de la variance de population dans des scores qui peuvent s'expliquer par cette variance dans le concept sous-jacent. L'examen des échelles se fait généralement à l'aide de deux mesures de la fiabilité : le coefficient alpha de Cronbach et l'indice de fiabilité.

Le coefficient alpha de Cronbach et son interprétation

Le coefficient alpha de Cronbach mesure la cohérence interne des items compris dans un facteur. Il est fondé sur la covariance moyenne des items. On part du principe que les items compris dans un facteur comportent une corrélation positive les uns avec les autres.

Le coefficient alpha de Cronbach donne lieu à plusieurs interprétations. Théoriquement, il est lié à la corrélation entre l'échelle utilisée et toutes les autres échelles possibles qui contiennent le même nombre d’items qui pourraient être tirés d’un univers hypothétique d’items mesurant la même caractéristique visée. L'analyste peut ainsi obtenir la relation prévue entre l'échelle utilisée et toutes les autres échelles possibles mesurant le même concept. Comme le coefficient alpha de Cronbach peut être interprété comme un coefficient de détermination, ses valeurs vont de « 0 » à « 1 ». Le coefficient alpha de Cronbach peut être considéré comme la limite inférieure de la fiabilité. Mais le véritable degré de fiabilité de l'échelle est à tout le moins aussi élevé que la valeur de la fiabilité calculée à l'aide de cette mesure.

Un malentendu courant entourant le coefficient alpha de Cronbach consiste à estimer qu'une valeur relativement élevée pour ce coefficient obtenue pour un facteur indique que les items du test sont unidimensionnels (les items représentent un facteur sous-jacent commun). En fait, « étant donné que le coefficient alpha [de Cronbach] est fondé sur la covariance des items et qu'une covariance élevée entre les items peut être attribuable à plus d'un facteur commun, le coefficient alpha de Cronbach ne devrait pas être interprété comme une mesure de la nature unidimensionnelle du test » (traduction) (Crocker et Algina, 1986, p. 142).

Indice de fiabilité

Tandis que le coefficient alpha de Cronbach estime la fiabilité en tant que cohérence interne des items d'une échelle, l'indice de la fiabilité  offre une estimation encore plus précise, car il intègre les caractéristiques de la TRI de chacun des items. Comme le coefficient alpha de Cronbach, les valeurs de cet indice qui sont les plus près de « 1 » indiquent une plus grande précision et dénotent de meilleures propriétés de mesure de l'échelle (Crocker et Algina, 1986, p. 352).

(Fiqure 6.1)
Pour une échelle j donnée,  est la moyenne pondérée de la variance de mesure, calculée en utilisant l’ensemble de l’échantillon, et  est la variance estimée de tous les scores sur l’échelle j. Bien que la valeur de  soit d’une magnitude semblable à celle du coefficient alpha de Cronbach, elle constitue une mesure de la fiabilité plus exacte des scores finaux produits.

6.2.4 Test de la validité des échelles

Pour vérifier si les scores d'échelle estimés se comportent comme la conception du modèle théoriquement proposé, on a procédé à des tests de validité des échelles. Le processus de validation avait pour objectif de garantir que le concept est le même que celui qui correspond à la définition courante, et ce malgré les modifications qui peuvent avoir été apportées au nombre d’items ou à leur libellé pour tenir compte de contraintes opérationnelles. Ces tests impliquent l'évaluation des échelles ou des sous-échelles proposées en comparant leurs scores estimés à ceux d'autres échelles pertinentes ou aux valeurs d'autres variables pertinentes (validité du critère). Ces tests peuvent également inclure une comparaison de différents groupes de répondants identifiables sur l'échelle visée (validité du groupe connu). Il peut aussi être important de montrer qu'une échelle ne présente pas une forte corrélation avec des attitudes qu'elle n'est pas censée mesurer (validité d'une fonction discriminante). Les tests de validité des échelles supposent que l'on connaît le domaine spécialisé visé par l'analyse et, en particulier, les variables ou les échelles que l'on s'attend à voir reliées à l'échelle visée de même que la forme que cette relation devrait prendre.

6.3 Échelle du soutien social

6.3.1 Description de l’échelle du soutien social

La plupart des travaux de conceptualisation du soutien regroupent les idées suivantes : soutien émotif, établissement de l'estime de soi, information et rétroaction ainsi qu'aide tangible (Russell et Cutrona, 1987). Un certain nombre de mesures différentes du soutien social ont été élaborées. Ces mesures diffèrent beaucoup l'une de l'autre et se distinguent sous de nombreux rapports quant au modèle de soutien social qu'elles proposent. En fait, ces instruments diffèrent selon qu'ils évaluent 1) la structure ou la fonction du soutien; 2) le soutien subjectif ou objectif; 3) la disponibilité ou l'adéquation du soutien; 4) les structures ou les fonctions individuelles ou les indices globaux; 5) plusieurs structures individuelles; 6) le rôle des personnes disponibles pour offrir du soutien ou simplement à savoir si le soutien est disponible; ou 7) le nombre de personnes disponibles pour offrir du soutien ou tout simplement la disponibilité du soutien (sans distinction du nombre de personnes) (Cohen et Syme, 1985, p. 15).

Bien que le soutien social ne soit pas formé d’un concept unique ou d'un concept empirique, les chercheurs y ont encore largement recours. « La connotation [de l'expression « soutien social »] est suffisamment forte pour être utile même en l'absence d'une signification précise » (House et Kahn, 1985, p. 84). D'aucuns ont laissé entendre que ce concept est utilisé parce que, même en l'absence d'un concept unique, on arrive à dégager un thème commun de nombreux phénomènes en apparence divers.
 
Le concept de soutien social peut nous aider à interpréter les différences observées dans les réactions des gens face à des problèmes courants. Les situations de détresse chez certaines personnes ne semblent pas avoir d'effet sur d'autres. Les chercheurs supposent que certains facteurs peuvent servir d'intermédiaire entre des situations difficiles et les résultats de ces situations. Le soutien social est l'un de ces mécanismes d'adaptation. En fait, le soutien social peut maintenir l'estime de soi et la maîtrise dans l'adversité (Pearlin et Schooler, 1978); (Pearlin, 1985, p. 57).

L'objectif central du modèle de soutien social proposé par Carolyn Cutrona et Daniel Russell consiste à comprendre les processus grâce auxquels les relations interpersonnelles améliorent ou permettent de conserver le bien-être psychologique et physiologique. Dans le contexte de l’EJET, l'objectif de cette mesure était de déterminer la disponibilité du soutien social pour le jeune, que ce soit par l'entremise d’amis, de membres de la famille, etc. L'échelle de soutien social utilisée dans le cadre de l’EJET est une version modifiée de l'échelle de dispositions sociales mise au point par Russell et Cutrona. Elle était fondée sur des modifications semblables apportées à l'échelle pour l'Enquête longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes du Canada (guide de l'utilisateur des microdonnées de 2003).⁷

Les dimensions du soutien social mesurées dans l’EJET comprennent trois aspects du modèle initial et sont classées dans la grande catégorie des dispositions d’assistance. Il s'agit des alliances fiables (savoir que l'on peut compter sur les autres pour obtenir une aide pratique), de l'attachement (intimité affective) et de l'orientation (avis ou information). Ces aspects sont les plus directement liés au processus de résolution de problèmes dans un contexte de stress. Deux items ont été proposés pour mesurer chacun de ces aspects, soit un total de six items. Tous les répondants qui faisaient partie du cycle 6 étaient admissibles aux questions du soutien social.

6.3.2 Validité du modèle

Aucune différence marquée n’a été observée relativement aux saturations factorielles entre les échantillons d’anglophones et de francophones pour la cohorte des 15 ans au cycle 6, et tous les items proposés ont été conservés. Les items composant le facteur, leur description et leur saturation factorielle sont indiqués ci-dessous.

Tableau 6.2 – Items de l’échelle du soutien social – Description et saturation

Selon la référence de Comrey et Lee pour l’évaluation de la saturation des échelles (section 6.2.1), la saturation pour l’échelle du soutien social ayant des valeurs de 0, 68 à 0,80, allait de très bonne à excellente.

6.3.3 Estimation des scores

Le code YSHSUPS6 a été attribué aux scores de cette échelle dans l’ensemble de données, et le code YSHSUPE6 a été attribué à l’erreur type. Comme un petit nombre de répondants n'ont répondu à aucune des questions sur lesquelles reposait l’échelle, il a été impossible d'estimer les scores de 180 répondants de la cohorte de lecture des 15 ans. Dans tous les cas des scores manquants pour cette échelle, les scores et l’erreur type de ces scores ont reçu la valeur 99,99999.

Paramètres d’items pour l’échelle du soutien social

Tableau 6.3a Paramètres d’items pour l’échelle du soutien social, cohorte de lecture des 15 ans

Tableau 6.3b Paramètres de catégories pour l’échelle du soutien social, cohorte de lecture des 15 ans

6.3.4 Fiabilité de l’échelle

Deux mesures courantes de la fiabilité, le coefficient alpha de Cronbach et l’indice de fiabilité, ont été estimées. La valeur du coefficient alpha de Cronbach pour les items de l’échelle du soutien social s’élève à 0,86 et celle de l’indice de fiabilité à 0,87 pour la cohorte de lecture des 15 ans. Les chercheurs devraient utiliser ces estimations de la fiabilité et les erreurs types des scores fournis avec le fichier de microdonnées pour déterminer si cette échelle est assez fiable pour leurs besoins.

6.3.5 Test de la validité de l’échelle

La sous-section 6.3.5 porte sur les vérifications de la validité de l’échelle effectuée lors du cycle 3.  L’échelle a été validée en comparant  les réponses des questions au module F. Comme ce module a été retiré du questionnaire, ce test de validité n’est plus effectué.

6.4 Références des échelles

Bowlby, J.W. et McMullen, K. (2002). À la croisée des chemins: Premiers résultats pour la cohorte des 18 à 20 ans, l’Enquête auprès des jeunes en transition. Numéro de catalogue RH64-12/2002E. Statistique Canada.

Cohen, S. et Syme, S. L. (1985). “Issues in the Study and Application of Social Support”, (pp. 1-22) in Social Support and Health. Cohen, S. and Syme, S. L. (Eds.). San Diego, California: Academic Press.

Comrey, A.L. et Lee, H.B. (1992). A First Course in Factor Analysis. Hillsdale, New Jersey:Lawrence Erlbaum Associates.

Crocker, L. et Algina, J. (1986). Introduction to Classical and Modern Test Theory. Belmont, California: Wadsworth Group.

Cutrona, C.E. et Russell, D.W. (1987). “The Provisions of Social Relationships and Adaptation to Stress”, Advances in Personal Relationships, Vol. 1, 37-67.

Du Toit, M., (ed.) 2004, Muraki, E. IRT from SSI, Chicago, Illinois: Scientific Software International.

Documentation of the Scales used in the National Longitudinal Survey of Children and Youth, Cycles 1-3, Dossier internale. Statistique Canada.

Fowler, F.J. (1995). Survey Research Methods: second edition. London, England: Sage Publications.

Goodenow, C. (1993). “The Psychological Sense of School Membership among Adolescents: Scale Development and Educational Correlates”, Psychology in the Schools. Vol. 30, 79-90.
 
Gorsuch, R.L. (1997). ”Exploratory Factor Analysis: Its Role in Item Analysis”, Journal of Personality Assessment. Vol. 68, 532-560.

Glass, G. et Hopkins, K. (1996). Statistical Methods in Education and Psychology 3rd ed. Boston, Massachusetts: Allyn and Bacon.

House, J. L. et Kahn, R. L. (1985). ”Measures and Concepts of Social Support” (pp. 83-108). In Social Support and Health. Cohen, S. and Syme, S. L. (Eds.). San Diego, California: Academic Press.

Likert, R. (1932). “A Technique for the Measurement of Attitudes”, Archives of Psychology. No. 140, 1-55.

Marsh, H.W. (1996). “Positive and Negative Global Self-Esteem: a Substantively Meaningful Distinction or Artifactors?”, Journal of Personality and Social Psychology . Vol. 70, No. 4, 810-819.

Guide de l'utilisateur des microdonnées. (2003). – Enquête longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes – Cycle 4. Statistique Canada.

Muraki, E. (1992). "A Generalized Partial Credit Model: Application of an EM Algorithm.” (Research Reports Educational Testing Services RR-92-06) Princeton, New Jersey: Educational Testing Services.

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Pearlin, L.I. (1985). “Social Structure and Processes of Social Support”, (pp. 43-60). in Social Support and Health. Cohen, S. and Syme, S. L. (Eds.), San Diego, California: Academic Press.

Rosenberg, M. et al (1995). “Global Self-Esteem and Specific Self-Esteem: Different Concepts, Different Outcomes”, American Sociological Review. Vol. 60, 141-156.

Statistique Canada. (2000), Enquête auprès des jeunes en transition – Aperçu du projet
Numéro du catalogue MP32-30/ 00 – 5E. Statistiques Canada

Warm, T. (1989). “Weighted Likelihood Estimation of Ability in Item Response Theory”, Psychometrika. Vol. 54, 427-450.

7.0 Méthodologie de l’enquête

Définition de la population de l’EJET

La population cible de l’EJET pour la cohorte de lecture 15 ans est formée des résidents des dix provinces du Canada qui sont nés en 1984. Une partie importante du questionnaire du cycle 6, qui a été administré de février à juin 2010, sert à établir le profil des activités de ces personnes dans le milieu scolaire et sur le marché du travail au cours de la période de référence entre janvier 2008 et décembre 2009 (les répondants avaient 25 ans). Il importe de noter que l’EJET est une enquête strictement longitudinale. L’échantillon initial de la population âgée de 15 ans choisie au cycle 1 a fait l’objet de l’enquête tous les deux ans dupuis l’année 2000. Aucune augmentation de l’échantillon n’a été prévue pour aucun des cycles de l’EJET dans le but d’assurer un échantillon représentatif de la population. Il importe de noter également que l’EJET utilise une approche contingentée stipulant que les non-répondants d’un échantillon particulier ne font pas l’objet de suivi dans les cycles subséquents de l’enquête.

Au cycle 1, un questionnaire parent a également été administré aux parents des participants qui étaient âgés de 15 ans. Il n’y a pas eu de questionnaire parent aux cycles suivants.  Seulement les répondants qui avaient participé au cycle 1 ont fait partie de l’échantillon du cycle 2 et ainsi de suite. .

Veuillez consulter le Guide d’utilisateur de l’EJET 15 ans, 2000 (projet 5058) à www.statcan.gc.ca pour obtenir les renseignements touchant la méthodologie et le plan d’échantillonnage utilisés au cycle 1.

Les tableaux suivants révèlent les tailles d’échantillon selon la province et le cycle. Il importe de noter que certains répondants peuvent avoir déménagé dans une autre province ou à l’extérieur du Canada entre les cycles 5 et 6. Le tableau suivant présente la distribution des échantillons en fonction de la province ou de la résidence. Il importe également de noter que comme la population cible est composée de résidents du Canada au cycle 1, les répondants à l’étranger seront toujours admissibles aux cycles ultérieurs. Bien qu’il puisse s’avérer plus difficile de communiquer avec eux ou de les retracer, on tentera tout de même de le faire, pour la collecte du cycle suivant. Ces cas sont cependant peu nombreux.

Tableau 7.1 Répartition totale de l’échantillon des 15 ans par province

8.0 Qualité des données

8.1 Base de sondage

La base de ce sondage a été élaborée pendant l’étape de conception précédant la collecte du cycle 1. Comme l’EJET est une enquête strictement longitudinale, le cycle 6 n’a posé aucun problème quant à la base de sondage. Veuillez consulter le Guide d’utilisateur du cycle 1 pour les questions de qualité touchant la base de sondage utilisée au cycle 1 pour les 15 ans.

8.2 Mesure de l’erreur d’échantillonnage

Les estimations dérivées de la présente enquête reposent sur un échantillon d’écoles et d’élèves. La différence entre les estimations obtenues à partir de l’échantillon et les résultats d’un compte complet effectué dans des conditions semblables s’appelle l’erreur d’échantillonnage de l’estimation.

Comme il est inévitable que les estimations d’une enquête portant sur un échantillon soient entachées d’erreurs d’échantillonnage, l’application de bonnes pratiques statistiques nécessitent que les chercheurs fournissent aux utilisateurs une indication de l’importance de cette erreur d’échantillonnage. La présente section de la documentation décrit les mesures de l’erreur d’échantillonnage que Statistique Canada utilise couramment. On encourage fortement les utilisateurs qui tirent des estimations de ce fichier de microdonnées à faire usage eux aussi de ces mesures de l’erreur d’échantillonnage.

La base pour la mesure de l’importance potentielle des erreurs d’échantillonnage est l’erreur type des estimations dérivées des résultats de l’enquête.

Toutefois, en raison de la grande diversité des estimations qui peuvent être tirées d’une enquête, l’erreur type d’une estimation est généralement exprimée par rapport à l’estimation à laquelle elle se rapporte. La mesure qui en résulte, connue sous le nom de coefficient de variation (CV) d’une estimation, est obtenue en exprimant l’erreur standard de l’estimation comme un pourcentage de l’estimation

Une bonne partie du travail de conception de l'échantillon pour la cohorte des 15 ans a été motivée par le désir d'obtenir des estimations fiables  pour les variables clés au niveau des superstrates (voir la section 9.4 du Guide de l’utilisateur du cycle 1). On voulait aussi produire des estimations provinciales fiables concernant les caractéristiques clés des élèves sortants et non-sortants. Les résultats suivants concernent le premier des objectifs de l'enquête. Afin de pouvoir produire des estimations fiables pour les six cycles auxquels prennent part les élèves, il faudrait normalement que les CV du cycle 1 soient bien en deçà du maximum autorisé. Aux fins de l'analyse de la qualité globale des estimations, les CV concernant un certain nombre de variables clés sur les élèves et les parents ont été calculés pour chaque superstrate, et les résultats sont présentés aux tableaux 8.1a), 8.1b) et 8.1c) et au tableau 8.3. Toutes les caractéristiques prises en considération portaient sur des proportions de répondants se situant dans une catégorie donnée. Si une question ne concernait pas la population entière, la proportion était estimée pour le sous-ensemble de la population auquel la question s'appliquait. Les variables de l’EJET utilisées dans l’analyse sont les mêmes qui ont servi au cycle 1 et qui sont présentées dans le Guide d’utilisateur du cycle 1. Cette répétition permettra aux lecteurs de suivre la situation au cours des cycles. Les variables utilisées au cycle 1 sont les suivantes :

A10 : Crois-tu rester à l’école jusqu’à ce que tu obtiennes ton diplôme d’études secondaires?
A11-YSDV_A11 : Variable dérivée – Quel est le plus haut niveau de scolarité que tu aimerais atteindre?
D2A : Pense à tes plus proches ami(e)s. Combien d’entre eux ... trouvent qu’il est très important de terminer le secondaire? Catégories de réponse : aucun, quelques-uns, la plupart, tous.
D2D : Pense à tes plus proches ami(e)s. Combien d’entre eux ... ont l’intention de poursuivre leurs études ou leur formation après avoir terminé leurs études secondaires? Catégories de réponse : aucun, quelques-uns, la plupart, tous.
G2A : As-tu déjà travaillé ... pour un employeur tout en étant payé(e) (par exemple dans un magasin ou un restaurant)?
G2B : As-tu déjà travaillé ... à de petits travaux pour gagner de l’argent (par exemple garder des enfants ou tondre la pelouse d’un(e) voisin(e))?
G2C : As-tu déjà travaillé ... à la ferme de ta famille ou à l’entreprise de ta famille (avec ou sans paie)?
G11A :  Depuis le début de cette année scolaire, as-tu travaillé ... pour un employeur tout en étant payé(e) (par exemple dans un magasin ou un restaurant)?
G11B : Depuis le début de cette année scolaire, as-tu travaillé ... à de petits travaux pour gagner de l’argent (par exemple garder des enfants ou tondre la pelouse d’un(e) voisin(e))?
G11C : Depuis le début de cette année scolaire, as-tu travaillé ... à la ferme de ta famille ou à l’entreprise de ta famille (avec ou sans paie)?
L2 -YSDV_L2 : Variable dérivée – Quelle est approximativement ta moyenne générale cette année?

Les tableaux 8.1 a à c résument les CV calculés pour toutes ces estimations. Le premier tableau présente les CV pour toutes les estimations dont la proportion estimée se situe entre 10 % et 20 %, tandis que le deuxième tableau présente les résultats pour les proportions se situant entre 20 % et 30 %. Enfin, le troisième tableau résume toutes les estimations pour lesquelles la proportion estimée est supérieure à 30 %. Les résultats sont ventilés en raison du fait que le CV dépend largement de l'estimation elle-même. Plus la proportion estimée est faible, plus le CV est susceptible d'être élevé tout simplement parce que le dénominateur utilisé dans le calcul du CV est l'estimation elle-même. Ce phénomène peut s'observer dans les tableaux. Par exemple, au tableau 8.1a, les CV sont en moyenne légèrement plus élevés que ceux du tableau 8.1b, qui, à son tour, présente des CV légèrement plus élevés que ceux du tableau 8.1c.

À noter que les CV ont tendance à être plus élevés dans le cas des élèves francophones de la Nouvelle‑Écosse et du Manitoba. Même si les taux d'échantillonnage des écoles et des élèves de ces deux superstrates étaient très élevés, la méthode de répétition utilisée pour calculer les erreurs d'échantillonnage est fondée sur l'hypothèse que l'échantillon a été prélevé avec remise. Cela aura pour effet de surestimer l'erreur d'échantillonnage pour les strates où le taux d'échantillonnage était élevé. Voir la section 12.0 pour plus de renseignements sur l'estimation de la variance d'échantillonnage.

Tableau 8.1a : Résumé des CV concernant les variables des élèves : 10 % ≤ p < 20 %

Tableau 8.1b : Résumé des CV concernant les variables des élèves : 20 % ≤ p < 30 %

Tableau 8.1c : Résumé des CV concernant les variables des élèves : p ≥ 30 %

8.3 Erreur non due à l’échantillonnage

Les erreurs qui ne sont pas dues à l’échantillonnage peuvent survenir presque à chaque phase de la conduite d’une enquête. Les intervieweurs peuvent mal comprendre les instructions, les répondants peuvent faire des erreurs en répondant aux questions, les réponses peuvent être entrées incorrectement et des erreurs peuvent être introduites lors du traitement et de la totalisation des données. Ce sont là des exemples d’erreurs non dues à l’échantillonnage. On a consacré un temps et une énergie considérables à réduire les erreurs non dues à l’échantillonnage dans l’enquête. On a appliqué à chaque étape de la collecte des données et du cycle du traitement des mesures d’assurance de la qualité pour contrôler la qualité des données. Ces mesures incluent le recours à des intervieweurs hautement qualifiés, une formation poussée des intervieweurs concernant les procédures et le questionnaire de l’enquête, l’observation des intervieweurs visant à détecter des problèmes de conception du questionnaire ou de mauvaise compréhension des instructions, des procédures visant à limiter le plus possible les erreurs de saisie des données et des vérifications de la qualité du codage et de la vérification pour contrôler la logique du traitement (voir la Section 4.0).

Une importante source d’erreurs non dues à l’échantillonnage dans les enquêtes est l’effet des non-réponses sur les résultats de l’enquête. L’importance des non-réponses va de partielle (absence de réponse à seulement une ou quelques questions) à totale. La non-réponse totale survient parce que l’intervieweur a été incapable de contacter le répondant ou parce que le répondant a refusé de participer à l’enquête. La non-réponse totale a été traitée en ajustant le poids des personnes qui ont répondu à l’enquête afin de compenser pour ceux qui n’ont pas répondu.

Dans la plupart des cas, la non-réponse partielle à l’enquête survenait lorsque le répondant ne comprenait pas ou comprenait mal une question, refusait de répondre à une question ou ne pouvait se souvenir de l’information demandée.

Les non-réponses partielles ont été peu nombreuses pour l’EJET au cycle 6. Le tableau 8.2 résume la réponse non partielle du questionnaire du cycle 5 de la cohorte des 15 ans. En général, les points de non-réponse ne constituaient pas un problème particulier, bien que pour quelques questions, le taux était relativement haut. Il importe de noter que ces taux ne comprennent pas les variables et les variables dérivées sur le revenu qui dépendent généralement de plus d’une question et qui pourraient donc avoir un taux de non-réponse plus élevé. En outre, Le tableau 8.2 ne présente que les taux de non-réponse pour les variables dont moins de 50 % de la valeur codée est un enchaînement valide et pour les modules du questionnaire pour lesquels au moins 5 variables rejoignent ces critères. Les cahiers des codes devraient être utilisés dans le but d’obtenir des taux de non-réponse pour les variables particulières.

Tableau 8.2 – Taux de non-réponse pour la cohorte des 15 ans – cycle 6

8.4 Taux de réponse

Le tableau 8.3 présente les taux de réponse provinciaux du cycle 1 au cycle 6, en plus du taux de réponse longitudinal. Ces taux ne sont pas pondérés et ont pour base le compte de l’échantillon initial de l’EJET. Comme l’EJET est une enquête longitudinale qui utilise une approche entonnoir, seuls les répondants du cycle précédent ont été suivis au cycle présent. Il en résulte que la taille initiale pour le cycle 6 était 14 650. Le compte des répondants inclut les personnes qui ont été interviewées, les personnes contactées, mais dont on a confirmé qu’elles n’appartenaient pas à la population cible de l’EJET définie par l’année de naissance, et les personnes dont le décès a été confirmé par une personne dans le ménage. (Les deux derniers groupes sont inclus dans le compte des répondants parce que leur statut spécial permet d’obtenir toutes les informations pertinentes.)

Les taux de réponse par province présentés révèlent une variation considérable. Il faut noter que les taux de réponse mentionnés dans les guides de l’utilisateur des cycles 3 et 4 n’incluaient pas les répondants décédés (tel qu’indiqué plus haut) pour ces deux cycles, ce qui explique toute différence entre les taux publiés précédemment et ceux que l’on retrouve au tableau  8.3.

Tableau 8.3 Taux de réponse par province – cycles 1 à 6

Note: r = révisé pour inclure les décès

9.0 Imputation des données manquantes pour les variables sur le revenu

Pour les variables quantitatives telles les salaires et le revenu total, on a effectué une imputation au lieu d’utiliser les codes de non-réponses spéciaux. L’imputation est le processus par lequel les éléments manquants ou non cohérents sont « remplacés » par des valeurs plausibles. Lorsqu’elle est effectuée judicieusement, l’imputation peut améliorer la qualité des données en réduisant les écarts causés par les non-réponses. Elle offre également l’avantage de produire un ensemble de données complètes pour les variables imputées.

La première étape du processus d’imputation est une imputation à l’intérieur même des dossiers, selon laquelle l’information manquante est remplacée par des valeurs dérivées de la réponse du/de la répondant(e) à d’autres questions, et ce, en utilisant des règles de contrôle déterministe. Dans un petit nombre de cas, on a recours à une imputation déterministe ou la réponse du/de la répondant(e) est modifiée en fonction d’une valeur admissible maximale ou minimale prédéterminée pour cette variable. On impute le reste des données manquantes par donneur au moyen de la méthode du plus proche voisin. Cette méthode est très répandue pour le traitement des non-réponses. Elle vise à remplacer l’information manquante relativement à un/une répondant(e) par les valeurs fournies par un autre répondant qui lui est « similaire ». Les règles d’identification du/de la répondant(e) le plus similaire au non-répondant peuvent varier en fonction des variables à imputer. Les méthodes d’imputation des données par donneur ont des propriétés intéressantes et de façon générale ne nuisent pas à la distribution des données, comme le font de nombreuses autres techniques d’imputation. Après avoir procédé à l’imputation par la méthode du plus proche voisin, on a effectué un contrôle à l’intérieur des dossiers pour vérifier la cohérence des données.

Pour l’EJET, on trouvera dans le tableau 9.1 ci-dessous la liste des variables pour lesquelles une imputation a été effectuée. Essentiellement, une imputation a été faite pour toutes les variables du revenu de chacun des emplois 1 à 4 et de l’emploi 7. Le tableau montre le taux d’imputation global pour tous les emplois combinés pour chacune des variables. Il convient de signaler que même si l’imputation a généralement pour effet d’améliorer la qualité globale des données, la création de données artificielles utilisées de façon estimative peut conduire à une sous-estimation des erreurs d’échantillonnage. Toutefois, il n’y aurait lieu de s’inquiéter que dans les cas où des variables auraient un taux d’imputation élevé.

Tableau 9.1: Taux d’imputation pour le revenu et les salaries

Note : Les variables sur le revenu sont des variables dérivées qui sont considérées comme ayant été imputées si au moins l’une des composantes de la dérivation du revenu a été imputée.

10.0 Lignes directrices pour les totalisations, l’analyse et la diffusion

Ce chapitre décrit les lignes directrices que doivent suivre les utilisateurs qui totalisent, analysent, publient ou autrement diffusent des données tirées des bandes de micro données de l'enquête. Ces lignes directrices devraient permettre aux utilisateurs d'arriver aux mêmes chiffres que Statistique Canada, tout en étant en mesure d'obtenir, conformément à ces lignes directrices, des chiffres qui n'ont pas été publiés.

10.1 Lignes directrices pour l’arrondissement

Afin que les estimations destinées à la publication ou à toute autre forme de diffusion qui sont tirées de ces bandes de micro données correspondent à celles de Statistique Canada, nous conseillons vivement aux utilisateurs de se conformer aux lignes directrices ci‑après en ce qui concerne l'arrondissement de ces estimations :

a) Les estimations dans le corps d'un tableau statistique doivent être arrondies à la centaine près au moyen de la technique d'arrondissement classique. Dans cette technique, si le premier ou le seul chiffre à supprimer se situe entre 0 à 4, le dernier chiffre à conserver ne change pas. Si le premier ou le seul chiffre à supprimer se situe entre 5 et 9, on augmente de 1 la valeur du dernier chiffre à conserver. Par exemple, lorsqu'on cherche à arrondir à la centaine près de la façon classique, si les deux derniers chiffres se situent entre 00 et 49, il faut les remplacer par 00 et laisser le chiffre précédent (le chiffre des centaines) tel quel. Si les deux derniers chiffres se situent entre 50 et 99, on les remplace par 00 et on augmente de 1 le chiffre précédent.

b) Les totaux partiels marginaux et les totaux marginaux des tableaux statistiques doivent être calculés à partir de leurs composantes correspondantes non arrondies, puis arrondis à leur tour à la centaine près à l'aide de la technique d'arrondissement classique.

c) Les moyennes, les proportions, les taux et les pourcentages doivent être calculés à partir d'éléments non arrondis (c'est-à-dire les numérateurs et (ou) les dénominateurs), puis arrondis à une décimale au moyen de la technique d'arrondissement classique. Lorsqu'on cherche à arrondir à un seul chiffre par cette technique, si le dernier ou le seul chiffre à supprimer se situe entre 0 et 4, le dernier chiffre à conserver ne change pas. Si le premier ou le seul chiffre à supprimer se situe entre 5 et 9, on augmente de 1 le dernier chiffre à conserver.

d) Les sommes et les différences d'agrégats (ou de rapports) doivent être calculées à partir de leurs éléments correspondants non arrondis, puis arrondis à leur tour à la centaine près (ou à la décimale près) en employant la technique d'arrondissement classique.

e) Si, en raison de limitations d'ordre technique ou de toute autre nature, on utilise une autre technique d'arrondissement que l'arrondissement classique, de sorte que les estimations à publier ou à diffuser sous une forme quelconque diffèrent des estimations correspondantes publiées par Statistique Canada, nous conseillons vivement aux utilisateurs d'indiquer la raison de ces divergences dans le ou les documents à publier ou à diffuser.

f) Des estimations non arrondies ne doivent en aucun cas être publiées ou diffusées par les utilisateurs.

10.2 Lignes directrices pour la pondération de l’échantillon en prévision de la totalisation

Le plan d'échantillonnage utilisé pour l'Enquête auprès des jeunes en transition n'était pas auto pondérée. Pour produire des estimations simples, y compris des tableaux statistiques ordinaires, les utilisateurs doivent utiliser le poids approprié.

Sinon, les estimations calculées à partir des bandes de micro données ne peuvent être considérées comme représentatives de la population observée et ne correspondront pas à celles de Statistique Canada.

Les utilisateurs doivent également noter qu'en raison de la manière dont ils traitent le champ du poids, certains progiciels ne permettent peut être pas d'obtenir des estimations correspondant exactement à celles de Statistique Canada.

10.2.1 Définitions des genres d'estimations: de type nominal par opposition à quantitatives

Avant de discuter de la façon dont on peut totaliser et analyser les données de l'Enquête auprès des jeunes en transition, il est utile de décrire les deux principaux genres d'estimations ponctuelles des caractéristiques de la population qui peuvent être produites à partir des fichiers de micro données pour l’EJET.

Estimations de type nominal

Les estimations de type nominal sont des estimations du nombre ou du pourcentage de personnes dans la population visée par l'enquête qui possèdent certaines caractéristiques ou qui font partie d'une catégorie définie. Voici des exemples d'estimations de type nominal : le nombre de répondants qui ont fait des études au Canada ou le nombre de répondants qui ont travaillé moins de 30 heures ou 30 heures ou plus à un emploi. Une estimation du nombre de ménages possédant une certaine caractéristique peut aussi être appelée «estimation d'un agrégat».

Exemples de questions de type nominal

Q : Avez-vous fait des études primaires ou secondaires au Canada?
R : Oui / Non

Q : Travailliez-vous habituellement 30 heures ou plus par semaine ou moins de 30 heures par semaine à cet emploi?
R : 30 heures ou plus / Moins de 30 heures

Estimations quantitatives

Les estimations quantitatives sont des estimations de totaux ou de moyennes, de médianes ou d'autres mesures de tendance centrale de quantités basées sur certains ou sur tous les membres de la population visée par l'enquête. Elles comprennent aussi explicitement des estimations de la forme ˆX / ˆY où ˆX est une estimation de la quantité totale pour la population visée par l'enquête et ˆY est une estimation du nombre de personnes dans la population visée par l'enquête qui contribuent à cette quantité totale.

Un exemple d'estimation quantitative est le calcul du nombre moyen d’heures travaillées chaque semaine par les personnes visées par l’enquête quand elles ont commencé à exercer leur emploi. Le numérateur pourrait être le nombre total estimatif d’heures travaillées par semaine quand elles ont commencé à occuper l’emploi, et le dénominateur le nombre total estimatif de jours travaillés par semaine quand elles ont commencé à occuper l’emploi.

Exemples de questions quantitatives :

Q : Quand vous avez commencé à exercer cet emploi, combien d’heures travailliez-vous habituellement par semaine?
R: heures

Q : Quand vous avez commencé à exercer cet emploi, combien de jours travailliez-vous habituellement par semaine?
R: jours

10.2.2 Totalisation d’estimations de type nominal

On peut obtenir des estimations du nombre de personnes possédant une caractéristique particulière à partir du fichier de micro données en additionnant les poids finaux de tous les enregistrements possédant la ou les caractéristiques qui nous intéressent. Les proportions et les rapports sous forme X/Y sont obtenues en :

(a) additionnant les poids finaux des enregistrements possédant la caractéristique qui nous intéresse, pour le numérateur (X),
(b) en additionnant les poids finaux des enregistrements possédant la caractéristique qui nous intéresse, pour le dénominateur (Y), puis
(c) en divisant l'estimation du numérateur par celle du dénominateur.

10.2.3 Totalisation d’estimations quantitatives

On peut obtenir des estimations de quantités à partir du fichier de micro données en multipliant la valeur de la variable qui nous intéresse par le poids final de chaque enregistrement, puis en additionnant cette quantité pour tous les enregistrements qui nous intéressent. Par exemple, pour obtenir une estimation du nombre total d’heures travaillées par semaine par les personnes travaillant à temps partiel, il faut multiplier la valeur déclarée pour le nombre total d’heures travaillées par semaine par le poids final de l’enregistrement, puis additionner cette valeur pour tous les enregistrements se rapportant à des personnes ayant déclaré travailler à temps partiel.

Afin d'obtenir une moyenne pondérée exprimée sous la forme X/Y, le numérateur (X) est calculé comme une estimation quantitative et le dénominateur (Y), comme une estimation de type nominal. (Nota : cela s’applique quand Y représente un sous-groupe de la population visée par l’enquête, mais la caractéristique Y pourrait aussi être une estimation quantitative, comme dans l’exemple donné à la partie 10.2.1 concernant le nombre moyen d’heures travaillées dans une journée). Par exemple, pour estimer le nombre d’heures travaillées par semaine par les travailleurs à temps partiel, il faut :

(a) estimer le nombre total d’heures par semaine, comme on l'a vu ci-dessus;
(b) estimer le nombre de personnes dans cette catégorie par l'addition des poids finaux de tous les enregistrements lié aux personnes ayant déclaré travailler à temps partiel; puis
(c) diviser l'estimation obtenue en (a) par celle calculée en (b).

10.3 Lignes directrices pour l’analyse statistique

L’EJET est fondée sur un plan d’échantillon complexe comportant une stratification et de multiples degrés de sélection, ainsi que des probabilités inégales de sélection des répondants. L’utilisation des données provenant d’enquêtes aussi complexes présente des difficultés aux analystes parce que le plan d’enquête et les probabilités de sélection influent sur les méthodes d’estimation et de calcul de la variance qui doivent être utilisées. Pour éviter tout biais dans les estimations et les analyses d’enquête, il faut utiliser des poids.

Bien que de nombreuses méthodes d’analyse qui font partie des progiciels statistiques permettent d’utiliser des poids, le poids diffère sous l’angle de la définition ou du sens de celui qui convient à une enquête par sondage, de sorte que si les estimations faites au moyen de ces progiciels sont exactes dans bien des cas, les variances calculées sont peu fiables.

Dans le cas des autres techniques d’analyse (par exemple, la régression linéaire, la régression logistique et l’analyse de variance), il existe un moyen de rendre l’application des progiciels standard plus significative en incluant les probabilités inégales de sélection. La méthode transforme les poids de manière que le poids moyen soit 1.

Par exemple, supposons qu’il faille effectuer l’analyse de tous les répondants de sexe masculin. Les étapes de transformation des poids sont les suivantes :

• sélectionnez tous les répondants du fichier qui ont rapporté SEX=masculin;
• calculez le poids MOYEN de ces enregistrements en additionnant les poids initiaux du répondant dans le fichier de micro données associé à ces enregistrements puis en divisant ce résultat par le nombre de répondants qui ont rapporté SEX=masculin;
• pour chacun des répondants, calculez le poids TRANSFORMÉ, qui correspond au poids initial du répondant, divisé par le poids MOYEN;
• exécutez l’analyse de ces répondants en utilisant le poids TRANSFORMÉ.

Toutefois, puisque l’on ne fait aucun cas de la stratification et de la structure en grappes du plan d’échantillonnage, les estimations de variance calculées seront vraisemblablement  sous-estimées.

Pour obtenir un complément d’information sur le calcul des estimations de variance, se reporter à la Section 12.0

10.4 Lignes directrices pour la diffusion en fonction du CV

Avant de diffuser et (ou) de publier des estimations tirées de l’EJET, les utilisateurs doivent commencer par en établir le niveau de qualité (acceptable, médiocre ou inacceptable). Des erreurs d’échantillonnage et des erreurs non dues à l’échantillonnage, comme il a été question à la section 8,0, influent sur la qualité des données. Cependant, pour les fins de la présente, le niveau de qualité d’une estimation est établi seulement en fonction de l’erreur d’échantillonnage reflétée par son coefficient de variation, comme il est indiqué au tableau suivant. Quoiqu’il en soit, les utilisateurs devraient s’assurer de lire les sections 8.0 à 8.4 afin de mieux comprendre les caractéristiques relatives à la qualité de ces données.

Il faut commencer par établir le nombre de répondants qui ont fourni les données entrant dans le calcul de l’estimation. Si ce nombre est inférieur à 30, l’estimation pondérée doit être considérée de qualité inacceptable. (Le chiffre de 30 est utilisé pour les enquêtes fondées sur l’EPA et les autres enquêtes auxquelles sont généralement associées de faibles taux de sondage. Un chiffre moins élevé pourra parfois convenir pour les enquêtes présentant un taux de sondage plus élevé.)

Pour les estimations pondérées basées sur des échantillons composés de 30 répondants ou plus, les utilisateurs doivent calculer le coefficient de variation de l’estimation et suivre les lignes directrices (dans le tableau 10.1) relatives au niveau de qualité ci-dessous. Elles s’appliquent aux estimations pondérées arrondies.

Toutes les estimations peuvent faire l’objet d’une diffusion. Toutefois, celles de qualité médiocre ou inacceptable doivent être accompagnées d’un avertissement mettant en garde les prochains utilisateurs.

Tableau 10.1  Lignes directrices sur le niveau de qualité

11.0 Pondération

11.1 Poids des élèves au cycle 6

Le point de départ ayant servi à la création des poids du cycle 6 pour les répondants de la cohorte des 15 ans sont les poids finaux du cycle 5. Les détails sur la façon dont les poids du cycle 5 ont été dérivés sont présentés dans le Guide de l’utilisateur du cycle 5. L’objectif de la correction du poids au cycle 6 ne sert qu’au décompte des non-réponses au cycle 6. Afin de compenser pour les personnes qui ont participé au cycle 5 mais qui n’ont pas participé au cycle 6, les poids finaux du cycle 5 des répondants qui ont participé aux deux cycles ont été augmentés de manière proportionnelle pour que la somme de leur poids corrigé soit équivalente à la somme des poids finaux du cycle 6.  L’analyse de tendances de non-réponse a démontré que les corrections des non-réponses devraient prendre en considération certaines variables. Les corrections ont été faites séparément dans les classes de réponse définies par ces variables. Les variables utilisées incluent la province, de l’information relative aux études comme la participation  sociale, les notes globales, etc, ainsi que la structure familiale et les variables reliées au réseau social.

Il est important de noter également que les répondants qui sont décédés au cours du cycle 6 ont été traités comme des répondants puisqu’ils représentaient le catégorie « Autres » de la population cible, décédés depuis le cycle 1 et ne faisant pas partie de l’échantillonnage. Les données du cycle 6 pour les répondants décédés ont été cataloguées comme étant manquantes et un indicateur appelé DECEASE6 a été créé afin de reconnaître aisément ces cas. Les défunts ont un poids longitudinal et ils sont conservés au dossier parce que la somme des poids correspond à la somme des poids du cycle 1. Ces enregistrements seront retirés de la plupart des analyses puisqu’ils ne contiennent aucun renseignement portant sur le questionnaire du cycle 6.

En plus du poids final des élèves, certains poids supplémentaires ont été créés pour le cycle 6. Ils se sont avérés nécessaires pour un sous-ensemble de l’échantillon et sont justifiés plus bas. Il importe de noter que tous les poids de l’échantillon d’élèves sont souvent appelés les poids de lecture parce que la lecture était le principal domaine d’intérêt du PISA 2000. Chaque élève choisi dans l’échantillon a été évalué en lecture. Les sous-domaines des mathématiques et des sciences n’ont pas été testés pour tous les élèves. Voir la section 11.3 pour plus de détails sur les sous-domaines.

11.2 Poids des parents au cycle 6

Bien qu’il n’y ait eu aucun questionnaire pour les parents au cycle 6, un poids pour ces derniers a été dérivé afin de permettre l’analyse des caractéristiques des élèves au cycle 6 en combinaison aux données des parents recueillies au cycle 1. Un sous-ensemble de l’échantillon d’élèves du cycle 6 contenant tous les enregistrements pour lesquels les parents avaient rempli un questionnaire au cycle 1 a été créé. Ce sous-ensemble contient 10 401 enregistrements. Cet ensemble de données a été pondéré avec la même approche que celle utilisée pour les poids de l’échantillon au complet. En fait, comme l’approche de pondération des élèves s’est servie de la variable partagée des parents pour le cycle 1 dans le modèle de correction des non-réponses, on a utilisé le même modèle pour la pondération des données des parents au cycle 6.

11.3 Pondération des sous-domaines

Lorsque l’EJET et le PISA ont été conjointement administrés en 2000, les aptitudes en lecture de tous les élèves ont été évaluées puisque la lecture était le principal domaine du PISA 2000. Pour ce qui est des sous-domaines des mathématiques et des sciences, seuls 5/9 des élèves de l’échantillon ont été évalués dans ces domaines. Il y avait 9 feuillets d’examen du PISA au total et les 9 couvraient la lecture, alors que 5 feuillets sur 9 couvraient les mathématiques et 5 sur 9 les sciences. Enfin, un feuillet d’examen sur 9 couvrait les trois domaines d’études. Par conséquent, le poids des mathématiques et des sciences a dû être dérivé au cycle 1 pour permettre une certaine référence pour ces sous-échantillons. Bien qu’il n’y avait aucun sous-groupe pour le cycle 6 (tous les répondants ont répondu à toutes les questions), il peut y avoir tout de même un certain intérêt dans le calcul croisé de certaines données des sous-domaines obtenus au cycle 1 avec les données du cycle 6. De même, il pourrait être intéressant de recouper les caractéristiques du cycle 6 aux données des parents pour un sous-domaine. Ainsi, en plus des poids des étudiants du cycle 6 (section 11.1) et du poids des parents du cycle 6 (Section 11.2), quatre autres ensembles de poids ont été créés. Le tableau 11.1 résume les divers poids du cycle 6 pour la cohorte A des 15 ans.

Tableau 11.1 Poids du cycle 6 cohorte A des 15 ans

12.0 Estimation de la variance

En raison de la complexité du plan d'échantillonnage de l’EJET, une technique de rééchantillonnage a été retenue pour calculer la variance des estimations. C'est pourquoi une technique de rééchantillonnage a été retenue. Pour la cohorte de lecture (15 ans), la méthode de rééchantillonnage bootstrap a été utilisée. Cette méthode est couramment utilisée dans le cadre d’enquêtes présentant un nombre élevé de strates et plusieurs unités primaires d’échantillonnage (UPE) par strate. Contrairement à la méthode Jackknife, la technique bootstrap ne souffre pas de manque d'uniformité dans les estimations de la population telles les centiles.

La méthode bootstrap repose sur le principe consistant à sélectionner des sous échantillons aléatoires dans l'échantillon complet, de telle façon que chaque sous échantillon (ou réplique) présente le même plan que l'échantillon complet. Le poids bootstrap initial est calculé en multipliant le poids d’échantillonnage initial par un facteur qui tient compte de l’échantillonage bootstrap pour les unités sélectionnées dans l’echantillon bootstrap.  Pour les unités qui n’ont pas été sélectionnées dans l’échantillon bootstrap, le poids bootstrap est égal à 0.  Les poids des unités de chaque sous-échantillon sont recalculés en suivant les mêmes étapes de pondération que pour l'échantillon complet (voir la Section 11.0). Ces derniers sont les poids bootstrap finaux qui sont utilisés pour calculer une estimation de la population pour chaque sous échantillon. Pour une caractéristique donnée, la variance entre les estimations liées aux différents sous échantillons constitue une estimation de la variance d'échantillonnage associée à l'estimation de la population pour l'échantillon complet.

Pour la cohorte de lecture des 15 ans, un total de 1 000 sous-échantillons ont été créés au cycle 1 et le poids de ces mêmes sous-échantillons (avant la poststratification) sont les points de départ du calcul des poids des sous-échantillons du cycle 6. Chaque sous-échantillon provient d’abord d’un échantillonnage indépendant tiré de chaque strate. S’il y avait n UPE dans une strate, (n‑1) ont été choisis par échantillon aléatoire simple avec remise. Bien que l’échantillonnage simple avec remise servant à créer des échantillons bootstrap constitue un changement de l’échantillonnage complet de l’EJET, il s’agit d’une pratique courante pour les enquêtes importantes dont les fractions d’échantillonnage de la première phase sont petites, parce qu’elle simplifie grandement le processus d’estimation de variance aux dépens d’une légère surestimation de la variance réelle.  Les poids bootstrap finaux sont dérivés en suivant les mêmes étapes qui sont utilisées pour dériver les poids finaux d’estimation pour l’échantillon complet.  Les poids bootstrap finaux pour un cycle deviennent alors les poids bootstrap initiaux pour le cycle suivant.  Donc, pour le cycle 6, les poids bootstrap initiaux furent les poids bootstrap finaux du cycle 5.   Les poids des sous-échantillons finaux de la technique Bootstrap pour le cycle 6 sont résumés au Tableau 11.1 de la section 11.3 sur la pondération.

13.0 Travailler avec les fichiers de données de l’EJET

13.1 Répertoires et fichiers plats

13.2 Enquête auprès des jeunes en transition : Outil d’extraction des données

13.2.1 À propos de l’enquête auprès des jeunes en transition (EJET)

L'Enquête auprès des jeunes en transition (EJET) est une enquête longitudinale entreprise conjointement par Statistique Canada et par Ressources humaines et Développement des compétences Canada. Cette enquête vise à examiner les transitions importantes dans la vie des jeunes, en particulier en ce qui a trait aux études, à la formation et au travail.

L'Enquête auprès des jeunes en transition (EJET) vise à examiner les tendances de, et influences sur, les transitions principales dans la vie des gens, particulièrement visant l'éducation, la formation et le travail. Ressources humaines et Développement des compétences Canada et Statistique Canada ont travaillé à la mise au point de l'EJET, en consultation avec les ministères du Travail et de l'Éducation des provinces et des territoires. L'enquête inclut la mesure des transitions majeures dans la vie des jeunes, y compris à peu près toutes les expériences d'études formelles et la plupart des expériences sur le marché du travail. Elle inclut aussi les facteurs influant sur les transitions; contexte familial, expériences scolaires, réalisations, aspirations et attentes, et expériences sur le marché du travail. Le plan de mise en place prévoit une enquête longitudinale pour chacune des deux cohortes, les 15 ans et les 18-20 ans, qui sera interviewée à tous les deux ans.

Les résultats de l'Enquête auprès des jeunes en transition serviront à plusieurs fins. Ressources humaines et Développement des compétences Canada a participé à l'élaboration de l'enquête en collaboration avec Statistique Canada afin d'obtenir des données qui serviront à l'élaboration de politiques et de programmes. Parmi les autres utilisateurs de données, on retrouve des professeurs, des analystes des politiques sociales et des groupes de pression. Les données permettront de voir comment les jeunes adultes effectuent ce passage critique vers le monde des adultes.

Ces chercheurs et analystes auront accès à des renseignements précieux pouvant être utilisés dans l'élaboration de programmes qui abordent les problèmes ou les obstacles à court et à long termes auxquels les jeunes adultes doivent faire face dans la poursuite de leurs études supérieures ou encore pour acquérir une expérience de travail. Les données permettront également d'évaluer l'efficacité des pratiques et des programmes existants, de déterminer l'âge le plus favorable pour instaurer des programmes et de mieux cibler les programmes destinés à venir en aide à ceux qui en ont le plus besoin.

Les jeunes adultes pourront constater par eux-mêmes l'impact des décisions prises en relation avec la scolarité et les expériences de travail. Ils seront en mesure de comparer leurs propres expériences avec celles d'autres jeunes adultes.

13.2.2 Activités statistiques

Le projet PISA et EJET consiste en deux programmes d’enquête parallèles : le Programme international pour le suivi des acquis des élèves (PISA) et l’Enquête auprès des jeunes en transition (EJET).

Le PISA est un programme d’évaluation internationale des compétences et des connaissances des jeunes âgés de 15 ans, qui vise à évaluer si les élèves qui se rapprochent de la fin des études obligatoires ont acquis les compétences et les connaissances essentielles à une pleine participation dans la société.

L’objectif de l’EJET est d’étudier les tendances en matière de transitions études-travail chez les jeunes, de même que les facteurs qui influent sur ces transitions, en particulier en ce qui concerne les études, la formation et le travail. Ressources humaines et développement des compétences Canada et Statistique Canada ont travaillé à la mise au point de l’EJET, en collaboration avec les ministères du Travail et de l’Éducation des provinces et des territoires. L’enquête porte sur les principales transitions chez les jeunes, y compris toutes les réalisations, les attentes et les aspirations, et les expériences de travail. Le plan de mise en place comprend une enquête longitudinale effectuée auprès de deux groupes, 15 ans et 18 à 20 ans, tous les deux ans.

Les répondants âgés de 15 ans de la cohorte de lecture (tenue en 2000) ont participé au PISA (enquête 5060) et à l’EJET (enquête 5058). À partir de 2002, ils feront l’objet d’un suivi longitudinal par l’EJET (enquête 4435).

Les répondants âgés de 15 ans de la cohorte des mathématiques (effectuée en 2003) ont participé au PISA (enquête 5060) et à l’EJET (enquête 5059). Il n’y aura pas de suivi longitudinal pour ce groupe.

13.2.3 Objectif du logiciel

Les ensembles de données de l’EJET sont nombreux, de grande taille et emmagasinés en deux formats différents (données normalisées pour le dossier principal en plus des données répertoriées et non normalisées pour les renseignements recueillis qui présentent de nombreuses itérations). Comme l’enquête se poursuit et que d’autres cycles de renseignements deviennent accessibles, le nombre de dossiers et la complexité reliée à l’utilisation de ces dossiers continuent de s’accroître à un point tel que la programmation et l’exécution d’une unification finira par prendre plus de temps qu’une recherche.

L’outil d’extraction de données de l’EJET facilitera le processus auquel les utilisateurs ont recours pour créer leurs dossiers de recherche et d’analyse. Le logiciel offre une interface directe et intuitive aux utilisateurs, qui leur permet de choisir les variables particulières dont ils ont besoin pour en arriver aux résultats souhaités. Au‑delà de l’interface, le programme permettra de normaliser les renseignements qui sont sous forme de répertoire, d’unifier chaque fichier de données individuel à partir duquel les variables ont été choisies et d’aligner le fichier de pondération en fonction des choix de cycle et de cohorte faits par l’utilisateur. En raison de la complexité de la pondération (c.‑à‑d. selon les variables et la cohorte choisies, la marge d’erreur peut être plus élevée), le programme déterminera automatiquement les poids « bootstrap » appropriés au fichier. Le concept du logiciel tient également compte de l’aspect longitudinal de l’enquête au moment de l’unification des fichiers de données; le nombre d’observations dans le fichier final de données sera fondé sur le choix de cohorte le plus récent de l’utilisateur.

Ce logiciel permettra de faciliter la première utilisation des données de l’EJET. Malheureusement, cet outil ne permet pas d’expliquer comment utiliser l’enquête dans une analyse ou pour une recherche. Les fichiers de données sont unifiés selon le concept de l’enquête; pour être en mesure de comprendre comment l’outil a servi dans le plan global du PISA et de l’EJET, le chercheur doit consulter d’autre matériel. L’utilisation de l’outil d’extraction de données parallèlement aux guides de codes, aux questionnaires et aux guides d’utilisateur, assurera au chercheur un fondement solide à ses travaux. D’autres documents de référence utiles sont accessibles à partir du site Web de Statistique Canada et des hyperliens des sections Définitions, Sources de données et Méthodes (http://www.statcan.gc.ca)

Page initiale

Bienvenu dans l’outil d’extraction : Les boutons du choix de la langue ont un double objectif : choisir la langue d’application et déterminer la langue des dossiers et des formats de sortie.

Menu principal

Menu principal : Il s’agit du menu central de l’application. À partir de cette page, vous pouvez procéder à une nouvelle extraction, charger une requête d’extraction déjà sauvegardée, changer la langue de l’extraction, sortir du logiciel ou vous rendre dans la section de la configuration. Veuillez noter que la requête de l’utilisateur peut être sauvegardée dans le menu « Sélectionner les variables ». De plus, une requête ayant déjà été sauvegardée dans une langue donnée pourra être utilisée même si la langue d’application est changée. Au moment où l’utilisateur annule la requête dans un menu ultérieur, le logiciel le ramène automatiquement au menu principal. La configuration est utilisée par l’administrateur local.  Veuillez consulter les documents d’administration de l’EJET pour plus de détails sur la façon de configurer le logiciel.

Critères d’extraction

Critères d’extraction primaires du PISA et de l’EJET : Dans le premier menu des critères d’extraction, les utilisateurs peuvent préciser la population étudiée.

Cohortes :

• Cohorte A – 15 ans en 2000
• Cohorte B – de 18 à 20 ans en 2000

Cycle :

• Cycle 1 – Enquête en 2000
• Cycle 2 – Enquête en 2002
• Cycle 3 – Enquête en 2004
• Cycle 4 – Enquête en 2006
• Cycle 5 – Enquête en 2008
• Cycle 6 – Enquête en 2010 (cohorte A seulement)

Boutons de navigation :

• Flèche vers l’arrière – Menu principal
• X – Menu principal
• Flèche vers l’avant :
• Dans le cas de la cohorte A – Menu des critères optionnels
• Dans la cas de la cohorte B – Menu du choix de données

Pour obtenir de plus amples renseignements sur les cohortes et les cycles, veuillez vous référer à ce Guide de l’utilisateur ou aux sections Définitions, Sources de données et Méthodes sur le site Web de Statistique Canada.

Critères d’extraction optionnels

Menu des critères d’extraction optionnels : Le choix de la cohorte A (15 ans) dans le menu principal des critères d’extraction mène au menu des critères optionnels :

Les utilisateurs peuvent :

• Choisir les renseignements parentaux
• Choisir les résultats de PISA qu’ils souhaitent utiliser

Boutons de navigation :

• Flèche vers l’arrière – Menu des critères d’extraction
• X – Menu principal
• Flèche vers l’avant – Menu de sélection des variables

Pour chaque cycle du PISA et de l’EJET, il existe sept poids d’échantillon à partir desquels choisir, chacun offrant 1 000 poids bootstrap pour le calcul des estimations de la variance. Le menu des critères d’extraction permet à l’utilisateur de choisir une des directions possibles qu’un répondant pourrait prendre et d’attribuer le poids approprié au fichier de données de sortie en fonction de ce que l’utilisateur a choisi.

Il importe de noter que dans l’éventualité où un utilisateur ne souhaite pas inclure les renseignements parentaux ou les résultats de test dans son dossier d’analyse, il n’a pas à faire de choix. Les poids de lecture sont attribués au fichier par défaut (conformément à la conception de l’enquête). Le choix des renseignements parentaux ou des résultats reliés aux mathématiques ou aux sciences aura une incidence particulière sur la taille de l’échantillon des fichiers de données de sortie. Chaque option présentée dans le menu des critères d’extraction optionnels représente un sous-échantillon de la population du PISA et de l’EJET. Pour obtenir de plus amples renseignements sur la façon dont les choix peuvent influencer l’échantillon, veuillez vous référer à la section 7.0 Qualité des données du guide de l’utilisateur ou aux sections Définitions, Sources de données et Méthodes du site Web de Statistique Canada (www.statcan.gc.ca) selon les numéros de dossier 4435, 5058 et 5059.

Sélectionner les tableaux de données

Sélectionner les fichiers de données : Lorsque l’utilisateur a fait ses choix dans le menu des critères d’extraction, le logiciel lui présente une liste de fichiers de données à partir desquels il fait son choix. Si l’utilisateur choisit d’utiliser les renseignements d’un autre cycle de l’enquête, tous les fichiers de données provenant des cycles précédents du PISA et de l’EJET seront accessibles.

Pour ce qui est du numéro de dossier 4435 (EJET), le fichier personnel principal a été divisé en de multiples ensembles de données d’environ 100 variables chacun pour faciliter l’utilisation du logiciel. Cette démarche a été faite pour la cohorte B (18 à 20 ans) du cycle 1,  pour les deux cohortes des cycles 2 à 5, et pour la cohorte A (15 ans) du cycle 6. Chaque fichier de données a été regroupé librement autour des modules du questionnaire de l’EJET. Par exemple, le fichier de données  (cycle 2) « c2ca_main_us » contient les variables reliées aux questions portant sur le déménagement vers les É.‑U. – Module A.
Pour obtenir une liste complète des fichiers de données et des variables retenues, consultez le site Web de Statistique Canada sous les sections Définitions, Sources de données et Méthodes pour le numéro de dossier 4435, 5058 or 5059.

Convention nominale des fichiers de données :

• c6ca - Cycle 6 Cohorte A;
• c5ca - Cycle 5 Cohorte A;
• c4ca - Cycle 4 Cohorte A;
• c3ca - Cycle 3 Cohorte A;
• c2ca - Cycle 2 Cohorte A;
• c1cb - Cycle 1 Cohorte B
• _Main – indique que le fichier de données fait partie du fichier principal de renseignements sur le répondant (si le suffixe _Main ne fait pas partie du nom du fichier du cycle 2, il s’agit d’un dossier répertorié)
• _dem, _fund, _work, etc. – indiquent le sujet ou le module représenté dans le fichier de données en particulier
• _ejet ou _pisa – sont utilisés pour la cohorte A et indiquent si les renseignements proviennent de l’élément PISA ou EJET de l’enquête.

Boutons de navigation :

• Flèche vers l’arrière
• Dans le cas de la cohorte A – Menu des critères optionnels
• Dans le cas de la cohorte B – Menu des critères d’extraction
• X – Menu principal
• Flèche vers l’avant – Menu de sélection des variables

Sélection des variables

Sélectionner les variables de sortie :

• Les menus déroulants permettent à l’utilisateur de sélectionner le fichier dans lequel il choisira ses variables.
• un compteur près du nom du fichier de données affiche le nombre de variables choisies.
• Certains boutons ont été ajoutés pour aider l’utilisateur :
• à choisir toutes les variables d’un fichier donné;
• à refaire les choix du fichier choisi;
• à refaire au complet le processus de sélection des variables.
• Le bouton de sauvegarde de la requête permet à l’utilisateur de sauvegarder les critères d’extraction actuels pour pouvoir mettre à jour l’extraction dans l’éventualité où d’autres renseignements étaient nécessaires.

• Des notes sont offertes à l’utilisateur pour qu’il puisse documenter le cycle et la cohorte d’où proviennent les données extraites.

Boutons de navigation :

• Flèche vers l’arrière – Menu du choix de données
• X – Menu principal
• Exécution (Run) – Débute le processus d’extraction, ouvre la fenêtre d’exploration pour le fichier de sortie. Veuillez noter qu’en appuyant sur le bouton Exécution (Run) sans avoir choisi de variables à partir d’un tableau, un fichier sera créé ne contenant que les poids et les poids bootstrap.

Répertoire de sortie

Choix du répertoire de sortie :

• Permet aux utilisateurs d’acheminer les renseignements dans un répertoire en particulier.
• S’il y a des fichiers de données ou d’autres renseignements déjà dans le répertoire de sortie, une mise en garde s’affichera avertissant que le programme peut écraser un fichier de données.
• Les résultats prennent la forme
• de cartes SAS ou SPSS, configurées en fonction du dossier de sortie choisi,
• d’un fichier ASCII (.dat) qui contient les variables choisies en plus des poids appropriés (le poids de l’échantillon et 1 000 poids bootstrap).

13.2.4 Sauvegarde et chargement des requêtes

À l’aide des fichiers de sortie

L’outil d’extraction produit quatre fichiers de sortie pour chaque exécution :

• Un fichier de données en format ascii contenant les variables retenues et les variables pondérées. Le nom du fichier de données est généré automatiquement par le programme.
• Deux programmes SAS sont générés :
•   Le programme portant le préfixe « Create » génère le fichier de données SAS et tous les formats et étiquettes disponibles et applicables.
•   Le programme SAS avec le préfixe « Lrecl » comprend le cliché d’enregistrement du fichier ascii et fait l’objet d’un renvoi par le premier programme SAS.
• Le programme SPSS également généré par l’outil d’extraction crée un fichier SPSS pour le fichier de données ascii.

Exemple de fichier de sortie

Fichier ascii contenant les renseignements du : Cycle 2 Cohorte A (C2CA), les variables apparentées choisies (_PAR), les variables PISA choisies (_PISA), les étiquettes et formats en anglais (_E) et les résultats en mathématiques (_M)

• C2CA_PAR_PISA_E_M.DAT

Les fichiers Sas :

• Create_C2CA_PAR_PISA_E_M.sas
• Lrecl_C2CA_PAR_PISA_E_M.sas

Les cartes SPSS

• Create_C2CA_PAR_PISA_E_M.sps

Annexe A – Cycles 1 à 6 – Les nouvelles catégories  – “Autre – Précisez”

Une ou plusieurs nouvelles catégories, qui n'apparaissaient pas au moment de l'entrevue (pas sur le questionnaire qui était utilisé pendant la période de la collecte), ont été générées selon la fréquence des réponses dans la catégorie 'autre - précisez'. Ces nouvelles catégories ont été ajoutées au cahier des codes après le traitement des données. À partir du cycle 4, les nouvelles catégories ont été ajoutées dans le questionnaire diffusé (Notez que les nouvelles catégories n’étaient toujours pas visibles au moment de l’interview).

Annexe B – Cycle 1 – Variables du Module H

Les tableaux suivant fait référence aux variables du cycle 1 et aux variables dérivées qui ont été renommées dans les cycles suivants.

Le site web de Statistique Canada est : http://www.statcan.gc.ca/français/concepts/index.htm

Instructions pour l’accès :
Pour voir les dossiers de l’enquête utiliser “Définitions, sources de données et méthodes”, puis “Enquêtes et programmes statistiques” - liste par sujet ou liste alphabétique
Alphabétique :
- Enquête auprès des jeunes en transition (EJET) – numéro des dossiers : 4435 pour les cycles 1 à 5; 5058 et 5059.
Sujet :
- Éducation (appuyez sur « enquêtes » et la liste est alphabétique)

Documentation disponible sur le site web de Statistique Canada :

Codage pour la classification type
- Industrie (CTI, SCIAN)
- Professions (CTP)
- Programmes d’enseignement (CPE)

Questionnaires :

EJET – 18 à 20 ans (cycle 1), 17 et 20 à 22 ans (cycle 2) , 19 et 22 à 24 ans (cycle 3),  21 et 24 à 26 ans (cycle 4),  23 et 26 à 28 ans (cycle 5), et 25 ans (cycle 6) (4435)

EJET – Cohorte de lecture (15 ans) (5058)
- Questionnaire de la cohorte de lecture – 15 ans (Enquête auprès des jeunes en transition, canadienne longitudinale
- Questionnaire de parent(s) (Enquête auprès des jeunes en transition, canadienne longitudinale)

EJET – Cohorte de mathématique (15 ans) (5059), 2003
- Questionnaire de la cohorte de mathématique – 15 ans (Enquête auprès des jeunes en transition, canadienne longitudinale
- Questionnaire de parent (Enquête auprès des jeunes en transition, canadienne longitudinale)

Cahiers des codes :

EJET (4435) – cycles 1 à 6

EJET (5058) – cycle 1 cohorte de lecture, 2000
- Cahier des codes - Élève
- Cahier des codes – Parents

EJET (5059) - cycle 1 Cohorte de mathématique, 2003
- Cahier des codes - Élève
- Cahier des codes – Parents

EJET : Outil d’extraction des données

EJET – Outil d’extraction des données  - Feuilles de travail Excel – 4435, 5058, 5059 (fournit tous les noms de fichiers et de variables pour tous les cycles)

Autres documents disponibles sur demande :

EJET Aperçu de l’enquête (5058, et 4435) : cycles 1 à 5

Dossier thématique pour la matière - cycle 1 – 15 ans et 18-20 ans.  Cette feuille de travail permet de comparer les questions entre les deux cohortes de l'EJET et sera mise à jour à chaque cycle de l'EJET.

EJET : Outil d’extraction des données

Document administratif (relatif à l’installation de l’outil d’extraction des données)

Notes

1. On trouvera un complément d’information sur le processus de consultation et d’autres aspects de l’EJET dans le document intitulé Enquête auprès des jeunes en transition – Aperçu du projet, T-00-5F (septembre 2000),Ottawa, Ressources humaines et Développement des compétences Canada, 2000, No MP32-30/00-5E/F au catalogue.

L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) contient des séries de données statistiques sur les ventes de biens manufacturés, les stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes des fabricants. Chacune des valeurs associées à ces composantes représente une projection mensuelle des données de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF).

L'EMIM est une enquête par échantillonnage menée auprès d'environ 10 500 établissements manufacturiers canadiens, lesquels sont catégorisés en plus de 220 industries. Les industries sont classées selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) de 2007. Des séries désaisonnalisées sont disponibles pour les principaux agrégats.

Un établissement comporte la plus petite unité de fabrication en mesure d’informer sur les variables à l’étude. Les données recueillies par l’EMIM tracent le « portrait » de la valeur des ventes de biens fabriqués, réalisées par le secteur manufacturier canadien et nous permettent d’analyser la situation de l’économie canadienne, ainsi que la santé d’industries spécifiques à court et à moyen termes. Les données de l’enquête sont employées par des intervenants des secteurs privé et public, notamment par Statistique Canada, les gouvernements fédéraux et provinciaux, des entités commerciales et industrielles, des organismes non gouvernementaux nationaux et internationaux, des experts-conseils, la presse d’affaires et de simples citoyens. Ces données permettent d’analyser la part du marché, les tendances, l’étalonnage des entreprises, l’analyse des politiques, l’élaboration des programmes, la politique fiscale et la politique commerciale.

1. Ventes de biens fabriqués

Les ventes de biens fabriqués (anciennement les livraisons des produits de propre fabrication) sont définies comme étant la valeur des produits fabriqués par les établissements qui ont été livrés à des clients. Elles n’incluent aucune activité de commerce de gros et aucune recette provenant de la location de matériel ou de la vente d’électricité. Dans la pratique, certains répondants déclarent les transactions financières plutôt que les paiements ayant trait au travail fait. Les ventes de biens fabriqués, pour le Canada et les provinces,  sont disponibles selon le SCIAN, au niveau de détails des trois chiffres.

Dans le cas des industries des produits aérospatiaux et leurs pièces d’aéronef et de la construction navale, on se fonde sur la valeur de la production plutôt que sur celle des ventes de biens fabriqués. Pour déterminer cette valeur, on ajuste la valeur mensuelle des ventes de biens fabriqués en fonction de la variation mensuelle des stocks détenus pour les stocks de biens/travaux en cours de fabrication et les produits finis fabriqué). Ce calcul ne tient pas compte des matières premières, car les chiffres de production visent à mesurer le « travail fait » durant le mois. On cherche ainsi à réduire la distorsion causée par les ventes de biens fabriqués de produits d'une grande valeur comme lors d'une vente complétée.

2. Stocks

Il est important de mesurer la valeur des composantes des stocks et ce, aussi bien pour les études économiques que pour le calcul de la valeur de la production économique. On demande aux répondants de déclarer la valeur comptable (au prix coûtant) de leurs matières premières et composantes, de leurs biens / travaux en cours de fabrication et de leurs produits finis fabriqués séparément. Dans certains cas, les répondants estiment la valeur totale de leurs stocks, que l’on répartit ensuite en fonction des pourcentages déclarés dans le cadre de l’EAMEF. Les niveaux des stocks sont calculés pour l’ensemble du Canada et non par province.

3. Commandes

a) Commandes en carnet

Les commandes en carnet sont une réserve de commandes qui génèreront les ventes de biens fabriqués futures, à la condition qu’elles ne soient pas annulées. À l’instar des stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes sont estimées pour l’ensemble du Canada et non par province.

L'EMIM produit des estimations relativement aux commandes en carnet pour toutes les industries à l'exception de celles où les commandes sont habituellement livrées à partir des stocks détenus et où l’on ne tient pas, par conséquent, de carnet de commande.

b) Nouvelles commandes

Les nouvelles commandes représentent la demande courante pour les produits manufacturés. Les estimations portant sur les nouvelles commandes sont établies à partir des données sur les ventes de biens fabriqués et les commandes en carnet. Toutes les ventes de biens fabriqués effectuées au cours d'un mois donné résultent d'une commande reçue ce mois-là ou avant. Ainsi, la valeur des nouvelles commandes s'obtient en additionnant les ventes de biens fabriqués au cours d'un mois donné avec la différence entre les commandes en carnet pour ce mois et les commandes en carnet pour le mois précédent.

4. Biens non-durables/biens durables

a) Industries des biens non-durables

Aliments (SCIAN 311),
Boissons et produits du tabac (312),
Usines de textiles (313),
Usines de produits textiles (314),
Vêtements (315),
Produits en cuir et produits analogues (316),
Papier (322), 
Impressions et activités connexes de soutien (323),
Produits du pétrole et du charbon (324),
Produits chimiques (325) et
Produits en caoutchouc et en plastique (326).

b) Industries des biens durables

Produits en bois (SCIAN 321),
Produits minéraux non-métalliques (327),
Première transformation des métaux (331),
Fabrication des produits métalliques (332),
Machines (333),
Produits informatiques et électroniques (334),
Matériel, appareils et composants électriques (335),
Matériel de transport (336),
Meubles et produits connexes (337) et
Activités diverses de fabrication (339).     

Conception de l'enquête et méthodologie

L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) a fait l’objet d’un vaste remaniement à compter du mois de référence août 1999.

L’analyse conceptuelle 

En 1998, il a été décidé qu’avant d’entreprendre tout travail de remaniement, les concepts et les définitions de base du programme seraient vérifiés.

Cela a été fait de deux façons : premièrement, une analyse des exigences des utilisateurs a été amorcée. À cet effet, un rapport interne a été réexaminé pour s’assurer qu’on avait satisfait aux exigences des utilisateurs au cours de cet exercice. De plus, une analyse auprès des principaux utilisateurs des comptes nationaux a été entreprise. Cette analyse avait principalement pour objet de repérer toute faille présente dans les données.

Deuxièmement, avec en mains l’information sur ces failles et exigences, une étude des répondants de l’enquête a été menée pour vérifier leur capacité de fournir des données existantes et nouvelles. L’étude avait également pour objet de vérifier si les définitions utilisées par les analystes de l’enquête correspondaient à celles utilisées par les répondants.

Cet exercice a entraîné une réduction du nombre de questions de l’enquête, soit de seize à sept. La plupart des questions abandonnées portaient sur les ventes de biens fabriqués à l’égard de travaux partiellement exécutés.

En 2007, la terminologie de l’EMIM a été mise à jour afin qu'elle soit conforme au plan comptable (PC). Avec la diffusion du mois de référence d'août 2007, l’EMIM a harmonisé ses concepts avec ceux de l’EAMEF. La variable anciennement intitulée « Livraisons » correspond désormais à « Vente de biens fabriqués ». En outre, des modifications mineures ont été apportées aux noms des composants des stocks. Les définitions et les renseignements issus de l’enquête n’ont toutefois pas été modifiés.

Méthodologie

La nouvelle conception de l’échantillon tient compte du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN) de 1997 et accorde une importance beaucoup plus grande aux données provinciales. La stratification est effectuée par province avec des exigences égales en matière de qualité pour chaque province. Les grandes unités sont sélectionnées avec certitude, alors que les petites unités le sont selon une probabilité fondée sur la qualité souhaitée de l’estimation pour chaque cellule.

La technique d’estimation permet à l’enquête de produire des estimations à partir du SCIAN. Les séries continueront également à faire l’objet d’un rapprochement avec l’EAMEF. Des estimations provinciales seront produites pour toutes les variables. Une mesure de la qualité (CV) sera également produite.

Volets de conception de l'enquête

Population cible et base de sondage

Le Registre des entreprises de Statistique Canada a fourni la base de sondage pour l’EMIM. La population cible de l’EMIM comprend tous les établissements statistiques figurant au Registre des entreprises qui sont classés dans le secteur manufacturier (le SCIAN). La base de sondage de l’EMIM est déterminée à partir de la population cible, après avoir enlevé les établissements faisant partie de la tranche inférieure de 5 % de l’estimation totale des ventes de biens fabriqués pour chaque province. Ces établissements ont été exclus de la base afin de réduire la taille de l’échantillon sans influer significativement sur la qualité.

L'échantillon

L'échantillon de l'EMIM est un échantillon aléatoire formé de quelque 10 500 établissements. Un nouvel échantillon a été choisi au cours de l’automne 2006, puis un essai parallèle a été réalisé sur une durée de six mois (du mois de référence de septembre 2006 au mois de référence de février 2007). L’échantillon renouvelé est officiellement devenu le nouvel échantillon de l’EMIM à partir de janvier 2007.

Cette étape marque le premier processus de renouvellement de l’échantillon de l’EMIM depuis 2002. Le processus consiste à faire en sorte que l’échantillon soit aussi récent et à jour que possible. Tous les établissements de l’échantillon sont renouvelés en tenant compte des changements dans la valeur de leurs ventes de biens fabriqués; les unités qui ne sont plus actives sont enlevées de l'échantillon et certaines petites unités sont remplacées par d'autres dans la partie de l’échantillon basée sur la TPS alors que d’autres s’alternent dans l’échantillon.

Avant la sélection, la base de sondage est subdivisée en cellules industrie-province. On a surtout utilisé les codes du SCIAN. Selon le nombre d’établissements dans chaque cellule, on a regroupé au sein d’autres subdivisions (appelées strates) les établissements de taille similaire. Pour déterminer la taille d’un établissement, on s’est basé sur les chiffres les plus récents disponibles quant à la valeur annuelle des ventes de biens fabriqués ou des ventes.

Chaque cellule industrie-province comporte une strate à tirage complet où on retrouve les établissements échantillonnés chaque mois avec certitude. Cette strate comprend les plus grandes entreprises statistiques, c’est-à-dire celles qui ont le plus d’impact sur les estimations d’une cellule industrie-province particulière. Ces grandes entreprises statistiques représentent 45 % de l’estimation nationale des ventes de biens fabriqués.

Chaque cellule industrie-province ne peut compter plus de trois strates à tirage partiel. Les établissements de ces strates n'ont pas tous à être échantillonnés avec certitude. On prélève un échantillon aléatoire sur les strates restantes. Un poids égal à l’inverse de la probabilité de sélection est attribué aux réponses de ces établissements échantillonnés. Au sein des cellules à tirage partiel, un échantillon doit être composé au minimum de 10 établissements afin d’obtenir une meilleure stabilité.

La partie à tirage nul de l’échantillon est désormais estimée à partir des données administratives, ce qui fait que 100 % de l’environnement de l’échantillon est couvert. L’estimation de la partie à tirage nul a également permis d’améliorer l’efficacité puisqu’une partie à tirage nul plus importante a été délimitée et l’échantillon a pu être utilisé de manière plus efficace sur la plus petite partie échantillonnée de la base.

Collecte des données

Seulement un sous groupe des établissements de l’échantillon est envoyé pour la collecte. Pour le restant des unités des données administratives sont utilisées pour dérivées les ventes de biens fabriqués. Pour les établissements qui sont collectés, la collecte des données, la saisie des données, la vérification préliminaire et le suivi auprès des non-répondants sont effectués par les bureaux régionaux de Statistique Canada. On communique avec les établissements échantillonnés par la poste ou par téléphone, selon ce qu'ils préfèrent. La saisie des données et la vérification préliminaire sont effectuées en même temps afin de garantir la validité des données.

Dans certains cas, on reçoit des rapports globaux des entreprises ou compagnies qui comptent plus d'un établissement au sein de l'échantillon et où les répondants préfèrent ne pas produire un rapport distinct pour chaque établissement. On fait immédiatement le suivi auprès des entreprises qui n'ont pas répondu ou dont les données contiennent des erreurs.

Utilisation de données administratives

La gestion du fardeau de réponse est un défi constant pour Statistique Canada. Afin de tenter de réduire le fardeau de réponse, particulièrement auprès des petites entreprises, Statistique Canada a étudié  différentes options de rechange à la réalisation d'enquêtes. Les fichiers de données administratives sont une grande source de données relatives aux entreprises et Statistique Canada travaille actuellement à l'exploitation du plein potentiel de cette riche source de données. De ce fait, depuis le mois de référence d'août 2004, l'EMIM a réduit le nombre d'établissements simples de l'échantillon qui sont interviewés directement et tire plutôt les données sur les ventes de biens fabriqués de ces établissements des dossiers de la taxe sur les produits et services (TPS) au moyen d'un modèle statistique. Le modèle rend compte de la différence entre les ventes de biens fabriqués (declarées de l’EMIM) et les ventes (déclarées aux fins de la TPS) en plus du délai entre la période de référence de l'enquête et la période de référence du dossier de TPS.

Parallèlement à l’échantillon le plus récent, depuis janvier 2007, environ 2 500 établissements simples ont été sélectionnés pour composer la partie de l’échantillon basée sur la TPS.

Les estimations des stocks et des commandes en carnet des établissements dont les données sur les ventes de biens fabriqués sont basées sur la TPS sont obtenues au moyen du système d'imputation de l'EMIM. Le système d'imputation applique, aux valeurs des mois précédents, les variations mensuelles et annuelles des entreprises répondantes semblables. Avec le plus récent échantillon, on a raffiné les règles d'inclusion des établissements dont les données sont basées sur la TPS de manière à accroître le nombre de ces établissements dans les industries qui tiennent des stocks plus bas.  Ainsi, on réduira au minimum les répercussions des établissements dont les données sont basées sur la TPS pour lesquels on doit estimer les stocks.

Des renseignements détaillés sur la méthodologie utilisée afin de modéliser les estimations des ventes de biens fabriqués dérivées de sources de données administratives se trouvent dans le document « l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières : l'utilisation de données administratives » (catalogue n^o 31-533-XIF).

Qualité des données

Vérification statistique et imputation

Les données sont analysées à l’intérieur de chaque cellule industrie-province. Les valeurs extrêmes sont inscrites sur une liste, pour qu’on puisse en faire un contrôle en fonction de l’ampleur de l’écart par rapport à la moyenne. On communique avec les répondants afin de vérifier les valeurs extrêmes. Les enregistrements qui sont rejetés à la vérification statistique sont considérés comme des valeurs aberrantes et ne servent pas au calcul des valeurs d’imputation.

Des valeurs d’imputation sont attribuées aux cas de non-réponse, pour les établissements qui n’ont pas répondu ou qui n’ont répondu que partiellement au questionnaire d’enquête. Diverses méthodes d’imputation (tendances des cellules industrie-province, réponses antérieures, EAMEF, etc.) sont employées selon la variable exigeant le traitement. Après l’imputation, le personnel de l’EMIM effectue une vérification finale des réponses qui ont été imputées.

Révisions

Parallèlement à l’élaboration des estimations préliminaires du mois courant, les estimations des trois mois précédents sont révisées pour tenir compte des réponses tardives. Les données sont révisées lorsqu’on reçoit des réponses tardives ou lorsqu’on a reçu antérieurement des réponses erronées.

Estimation

Les estimations sont fournies en fonction des réponses d’un échantillon d’établissements manufacturiers associées aux données administratives relatives à une partie des plus petits établissements. L’échantillonnage de l’enquête comprend la couverture totale des établissements manufacturiers importants de chaque industrie-province, ainsi que la couverture partielle des petites et moyennes entreprises. On répartit au prorata les rapports combinés des sociétés à unités multiples parmi leurs établissements, et les ajustements faits pour tenir compte de la facturation provisoire traduisent les recettes reçues pour les travaux effectués dans le cadre des contrats importants. Environ 2 500 des petites et moyennes entreprises sondées ne reçoivent pas de questionnaire. Les données relatives à leurs ventes de biens fabriqués sont optenues à partir des recettes reçues indiquées dans les fichiers de la TPS. La partie qui n’est pas représentée dans l’échantillon (la partie à tirage nul) comporte les établissements en-dessous du seuil spécifié dans chaque province et industrie. Les sous-totaux relatifs à cette partie sont également déduits en fonction de leurs recettes.

On estime les valeurs des ventes de biens fabriqués, des stocks et des commandes en carnet en pondérant les réponses, les valeurs dérivées des fichiers de la TPS et les imputations par le nombre d'établissements que chacune représente. Les estimations pondérées sont ensuite ajoutées à la partie à tirage nul. Les estimations des ventes de biens fabriqués sont produites par province, mais aucun détail géographique n'est établi pour les stocks et les commandes, car nombre d'entreprises ne peuvent pas déclarer la valeur comptable de ces articles mensuellement.

Étalonnage

Jusqu’en 2003 (inclusivement), l’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) était étalonnée en fonction de l’Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF). L’étalonnage consistait en l’examen régulier des estimations de l’EMIM dans le cadre des données annuelles fournies par l’EAMEF. L’étalonnage réalignait le niveau annualisé de l'EMIM en fonction des dernières données annuelles vérifiées fournies par l'EAMEF.

En 2006 à 2007, Statistique Canada a mené une enquête importante pour déterminer s’il était judicieux de conserver le processus d’étalonnage. Les résultats ont indiqué que l’étalonnage des estimations de l’EMIM en fonction de l’EAMEF devrait cesser. Grâce au renouvellement de l’échantillon de l’EMIM en 2007, on a déterminé que l’étalonnage ne serait plus nécessaire (rétroactif à l'année 2004) puisque l’EMIM représentait depuis précisément 100 % de l'univers de l'échantillon. Le rapprochement entre les données de l’EMIM et l’EAMEF sera maintenu afin de résoudre d’éventuelles anomalies.

Depuis le mois de référence de janvier 2007, un nouvel échantillon a été introduit. La pratique normale veut qu’au bout de quelques années l’échantillon soit renouvelé afin de garantir que la base de sondage est à jour sur le plan des naissances, des décès et des autres changements relatifs à la population. L’échantillon renouvelé est lié au niveau détaillé pour empêcher les ruptures de données et pour s’assurer de la continuité de la série chronologique. Il est conçu de façon à mieux représenter l’industrie manufacturière aux échelles nationale et provinciale.

Comparaisons et rapprochements avec d'autres sources de données

À chaque année, au moment où la Section de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière élabore ses estimations annuelles, la Section de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières travaille conjointement avec celle de l'EAMEF à comparer et à rapprocher les écarts de valeurs importants entre les données fondées sur les exercices financiers que fournit l'EAMEF et les données annualisées de l'EMIM aux niveaux des strates et des industries.

L'objectif de cet exercice de rapprochement de données est de faire ressortir et de résoudre les différences importantes entre les deux enquêtes et d'aider à réduire au minimum les différences entre les microdonnées de l'EMIM et de l'EAMEF.  

Erreurs d'échantillonnage et autres erreurs

Ce bulletin présente des estimations fondées sur une enquête par  échantillonnage qui risquent, par conséquent, d'être entachées d'erreurs. La section qui suit vise à faciliter, pour le lecteur, l'interprétation des estimations qui sont publiées.

Les estimations établies sur la base d'une enquête par échantillonnage sont sujettes à différents types d'erreurs. On les regroupe en deux grandes catégories: les erreurs qui sont dues à l'échantillonnage et celles qui ne le sont pas.

1. Erreurs d'échantillonnage

Les erreurs d’échantillonnage constituent un risque inhérent aux enquêtes par échantillonnage. Elles découlent de la différence notée entre la valeur d’une variable échantillonnée aléatoirement et celle d’une variable obtenue grâce à un recensement (ou la moyenne de toutes les valeurs aléatoires possibles). Ce genre d’erreur existe parce que les observations portent uniquement sur un échantillon, non sur l’ensemble de la population.

L’erreur d’échantillonnage dépend de facteurs tels que la taille de l’échantillon, la variabilité de la population, le plan de sondage et la méthode d’estimation. Par exemple, pour une taille donnée d’échantillon, l’erreur d’échantillonnage sera fonction de la méthode de stratification adoptée, de l’attribution de l’échantillon, du choix des unités sondées et de la méthode de sélection. (On peut même, dans le cadre d’un seul plan de sondage, effectuer plusieurs calculs pour arriver à la méthode d’estimation la plus efficace.)  La plus importante caractéristique des sondages probabilistes, c’est que l’erreur d’échantillonnage peut être mesurée à partir de l’échantillon lui-même.

2. Erreurs non liées à l'échantillonnage

Les erreurs qui ne sont pas liées à l’échantillonnage découlent d’une faille systématique dans la structure de la procédure de collecte des données ou dans l’élaboration d’une variable ou de l’ensemble des variables à l’étude. Ces erreurs occasionnent une différence entre la valeur d’une variable obtenue par échantillonnage ou par recensement et la valeur réelle de cette variable. Ces erreurs se retrouvent tant dans les recensements que dans les enquêtes par échantillonnage. Elles sont dues à un ou plusieurs facteurs parmi les suivants:

a) Erreur de couverture. L'erreur peut résulter d'un listage incomplet et d'une couverture insuffisante de la population visée.

b) La réponse. Ici, l'erreur peut être attribuable à la conception du questionnaire et aux caractéristiques de la question, à l'incapacité ou au refus de l'enquêté de fournir des renseignements exacts, à l'interprétation fautive des questions ou à des problèmes d'ordre sémantique.

c) La non-réponse. Certains enquêtés refusent de répondre, tandis que d'autres en sont incapables ou encore répondent trop tard. Les données relatives aux non-répondants peuvent être imputées à partir des chiffres fournis par les répondants ou à l'aide des statistiques antérieures sur les non-répondants, lorsque celles-ci existent.

On ne connaît généralement pas avec précision l'importance de l'erreur d'imputation; celle-ci varie beaucoup selon les caractéristiques qui distinguent les répondants des non-répondants. Comme ce type d'erreur prend habituellement de l'ampleur à mesure que diminue le taux de réponse, on s'efforce d'obtenir le meilleur taux de réponse possible.

d) Le traitement. L'erreur peut se produire lors des diverses étapes du traitement (codage, entrée, vérification, pondération, totalisation, etc.). Il est difficile de mesurer les erreurs non liées à l'échantillonnage. De plus, il faut les cerner à un niveau où elles ne nuisent pas à l'utilisation ou à l'interprétation des chiffres définitifs.

Des mesures ont été prises afin de minimiser les erreurs non liées à l'échantillonnage. Ainsi, les unités ont été définies avec beaucoup de précision au moyen des listes les plus à jour. Les questionnaires ont été conçus avec soin afin de réduire au minimum les différentes interprétations possibles. De plus, les diverses étapes de vérification et de traitement ont fait l'objet de contrôles d'acceptation détaillés et on n'a absolument rien négligé pour que le taux de non-réponse et le fardeau de réponse soient faibles.

Évaluation de l'erreur d'échantillonnage et de l'erreur non liée à l'échantillonnage

1. Évaluation de l'erreur d'échantillonnage

L'échantillon utilisé aux fins de la présente enquête est un des nombreux échantillons de même taille qui auraient pu être choisis selon le même plan et les mêmes conditions. Si chaque échantillon pouvait faire l'objet d'une enquête menée essentiellement dans les mêmes conditions, il faudrait s'attendre à ce que l'estimation calculée varie d'un échantillon à l'autre.

On nomme valeur probable l'estimation moyenne obtenue de tous les échantillons possibles. Autrement dit, la valeur probable est celle qu'on obtiendrait en recensant toute la population dans des conditions identiques de collecte et de traitement. Une estimation calculée à partir d'une enquête par échantillonnage est dite précise lorsqu'elle s'approche de la valeur probable.

Les estimations fondées sur un échantillon peuvent ne pas correspondre à la valeur probable. Cependant, comme les estimations proviennent d'un échantillon probabiliste, il est possible d'en mesurer la variabilité par rapport à leur valeur probable. La variance d'une estimation, qui en mesure la précision, se définit comme la moyenne, parmi tous les échantillons possibles, des carrés de la différence entre l'estimation et la valeur probable.

Une fois qu'on a calculé l'estimation et sa variance, il devient possible de calculer d'autres mesures de précision. Par exemple, l'erreur-type, soit la racine carrée de la variance, mesure l'erreur d'échantillonnage dans la même unité que l'estimation (en dollars, notamment). Autrement dit, l'erreur-type mesure la précision en termes absolus. Par contre, lecoefficient de variation, c'est-à-dire l'erreur-type divisée par l'estimation, mesure la précision en termes relatifs. Ainsi, l'emploi du coefficient de variation facilite la comparaison de l'erreur d'échantillonnage de deux estimations.

Dans cette publication, on utilise le coefficient de variation pour évaluer l'erreur d'échantillonnage des estimations. Cependant, puisque le coefficient de variation publié pour cette enquête est calculé à partir des réponses des unités, il mesure aussi une certaine erreur non liée à l'échantillonnage.

Voici la formule utilisée pour calculer les coefficients de variation (CV) du tableau 1 :

CV(X) = S(X)/X

où X est l'estimation et S(X) est l'écart type de X.

Le coefficient de variation est exprimé en pourcentage dans cette publication.

L'estimation et le coefficient de variation nous permettent de construire des intervalles de confiance autour de l'estimation. Ainsi, pour notre échantillon, on peut affirmer qu'avec un niveau de confiance donné, la valeur probable est comprise dans l'intervalle de confiance construit autour de l'estimation. Par exemple, si le coefficient de variation d'une estimation de 12 000 000 $ est égal à 10 %, l'écart type sera de 1 200 000 $, soit l'estimation multipliée par le coefficient de variation. Alors, on peut affirmer avec un niveau de confiance de 68 % que la valeur probable sera contenue dans l'intervalle d'une longueur égale à un écart-type autour de l'estimation, soit entre 10 800 000 $ et 13 200 000 $. Ou encore, on peut affirmer avec une confiance de 95 % que la valeur probable sera contenue dans l'intervalle d'une longueur de deux écart-types autour de l'estimation, soit entre 9 600 000 $  et 14 400 000 $.

Le tableau explicatif 1 qui suit indique, pour l’ensemble du secteur manufacturier, les coefficients de variation nationaux, exprimé en pourcentage, des éléments de l’EMIM. Pour les CV à d’autres niveaux d’agrégation, veuillez communiquer avec la section de Services de diffusion et de base de sondage au (613) 951-9497, sans frais au 1-866-873-8789 ou par courriel (manufact@statcan.gc.ca).

2. Évaluation de l'erreur non liée à l'échantillonnage

L'enquête par échantillonnage et le recensement cherchent tous deux à déterminer la valeur exacte de l'ensemble. L'estimation est dite précise si elle se rapproche de cette valeur. Bien qu'il s'agisse d'une valeur souhaitable, il n'est pas réaliste de supposer que la valeur exacte de chaque unité de l'ensemble ou de l'échantillon peut être obtenue et traitée sans erreur. La différence entre la valeur probable et la valeur exacte de l'ensemble s'appelle le biais. On ne peut calculer les biais systématiques des données en recourant aux mesures de probabilité de l'erreur d'échantillonnage décrites auparavant. La précision d'une estimation est déterminée par l'effet conjugué des erreurs d'échantillonnage et des erreurs non liées à l'échantillonnage.

On distingue trois types d’erreur non liée à l'échantillonnage dans l’EMIM : l'erreur due à la non-réponse, l’erreur d’imputation et l’erreur due à la vérification. Afin d’aider l’utilisateur à évaluer ces trois types d’erreur, le tableau explicatif 2 présente les taux pondérés correspondants. Voici un exemple qui illustre ce qu’est un taux pondéré. Supposons que le taux de réponse d'une cellule comportant un échantillon de 20 unités dont cinq répondent lors d'un mois donné atteint 25 %. Si les cinq unités déclarantes représentent 8 millions de dollars sur l'estimation globale de 10 millions de dollars, le taux de réponse pondéré s'élève à 80 %.

Les trois taux pondérés mentionnés dans le tableau explicatif 2 se définissent comme suit : le taux de réponse pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données déclarées (données vérifiées exclues) ; le taux d’imputation pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est fondé sur des données imputées ; le taux de vérification pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données vérifiées (lesquelles peuvent avoir été déclarées ou imputées initialement).

Le tableau explicatif 2 qui suit présente les trois types de taux pondérés pour chaque élément de l’ensemble de l’activité manufacturière à l’échelle nationale. Dans le tableau, les taux sont  exprimés en pourcentage.

Interprétation simultanée des mesures d'erreur

Il faut tenir compte simultanément de la mesure d'erreurs non liées à l'échantillonnage ainsi que du coefficient de variation pour avoir un aperçu de la qualité des estimations. Plus le coefficient de variation sera bas et que le taux de réponse pondéré sera élevé, meilleure sera l'estimation publiée.

Désaisonnalisation

Les séries chronologiques économiques comportent les éléments essentiels à la description, l'explication et la prévision du comportement d'un phénomène économique. Ce sont des enregistrements statistiques de l'évolution des processus économiques dans le temps. L'observation par les économistes et les statisticiens de l'activité économique à l'aide des séries chronologiques a donc permis de distinguer quatre composantes principales du comportement de ces séries : le mouvement à long terme ou tendance, le mouvement cyclique, les variations saisonnières et les fluctuations irrégulières. Ces mouvements sont causés par différents facteurs, soit économiques, climatiques ou institutionnels. Les variations saisonnières sont les fluctuations périodiques plus ou moins régulières qui se produisent au cours d'une année en raison du cycle météorologique normal, des congés fixes et d'autres événements qui se répètent à intervalles avec une certaine régularité pour influencer de façon significative le taux d'activité économique.

Afin de favoriser l'interprétation exacte de l'évolution fondamentale d'un phénomène économique et de produire une meilleure prévision, Statistique Canada rajuste les séries chronologiques au moyen de la méthode de désaisonnalisation X12-ARIMA de façon à minimiser l'impact des variations saisonnières sur les séries. Cette technique consiste essentiellement à ajouter les estimations d'une année de données brutes à la fin de la série initiale avant de procéder à la désaisonnalisation proprement dite. Les données estimées proviennent de prévisions réalisées par des modèles ARIMA (modèles autorégressifs à moyennes mobiles intégrées) du type Box-Jenkins.

Le programme X12 fait surtout appel à la méthode de rapport aux moyennes mobiles pour effectuer le lissage de la série modifiée et obtenir une estimation provisoire de la tendance-cycle, calculer les rapports de la série initiale (ajustée) aux estimations de la tendance-cycle, et estimer les facteurs saisonniers à partir de ces dits rapports. Les facteurs saisonniers définitifs ne sont produits que lorsque ces opérations ont été exécutées à plusieurs reprises. La technique utilisée consiste essentiellement, dans un premier temps, à corriger la série initiale de toute sorte d’effets indésirables, tels l’effet des jours ouvrableset l’effet de Pâques, par un module appelé regARIMA.

L’estimation de ces effets se fait grâce à l’utilisation de modèles de régression à erreurs ARIMA. On peut également extrapoler la série d'au moins une année à l'aide du modèle. Dans un deuxième temps, la série brute, pré-ajustée et extrapolée s’il y a lieu, est désaisonnalisée par la méthode X-12.

Les étapes déterminant les facteurs saisonniers nécessaires au calcul des données désaisonnalisées finales sont exécutées à chaque mois. Cette approche garantit que la série non désaisonnalisée, à partir de laquelle sont calculées les estimations des facteurs saisonniers, inclut toutes les données les plus récentes relativement à ladite série, c.-à-d., les données non désaisonnalisées qui portent sur le mois courant et les données non désaisonnalisées révisées du mois précédent.

Bien que la désaisonnalisation permette de mieux comprendre la tendance-cycle fondamentale d'une série, la série désaisonnalisée n'en contient pas moins une composante irrégulière. De légères variations d'un mois à l'autre dans la série désaisonnalisée peuvent n'être que de simples mouvements irréguliers. Pour avoir une meilleure idée de la tendance fondamentale, les utilisateurs doivent donc examiner les séries désaisonnalisées d'un certain nombre de mois.

Les séries de données agrégées au niveau du Canada sont maintenant désaisonnalisées de façon directe, ce qui signifie que les totaux désaisonnalisés sont obtenus au moyen de X12 ARIMA. Ces totaux sont ensuite utilisés pour réconcilier les séries de totaux provinciaux qui ont été désaisonnalisés séparément au préalable.

Pour ce qui est des autres séries agrégées, on a utilisé la désaisonnalisation indirecte. En d’autres mots, leurs totaux désaisonnalisés sont dérivés de façon indirecte en faisant la somme des genres de commerce désaisonnalisés séparément au préalable.  

Tendance

Une série désaisonnalisée peut montrer encore les effets d'irrégularités et de circonstances spéciales;  et cela peut masquer la tendance. La tendance à court termemontre la direction prise dans une série désaisonnalisée en  affectant une moyenne à travers les mois de sorte que ces mouvements irréguliers soient aplanis. Le résultat est une série plus stable. La tendance pour le dernier mois apparaît sous réserve de rectification, car les valeurs des mois à venir sont inclues dans le calcul de la moyenne.

Déflation des ventes de biens fabriqués, des commandes et des stocks manufacturiers

La variation des valeurs des données publiées dans le cadre de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) peut être attribuable à l'évolution des prix ou des quantités mesurées, ou des deux. Pour analyser l'activité du secteur manufacturier, il est souvent souhaitable de séparer les variations causées par des changements de prix de celles causées par des changements des quantités produites. Cet ajustement est connu sous le nom de déflation.

La déflation consiste à diviser les valeurs aux prix courants obtenues grâce à l'enquête par des indices de prix pertinents afin d'obtenir des estimations évaluées aux prix d'une période antérieure, actuellement l'année 2002. On dit des valeurs finales qu'elles sont « aux prix de 2002 ». Il faut noter que l'expression « aux prix courants » désigne le moment où s'est déroulée l'activité et non le moment présent, ni le moment de la compilation.

Les estimations déflatées de l'EMIM reflètent les prix de 2002, qui constitue l'année de base. On a choisi l’année 1997 parce qu’elle correspond à l'année de base des indices de prix utilisés pour déflater les estimations de l'EMIM. L'utilisation des prix d'une année de base pour mesurer l’activité courante produit une mesure représentative du volume d'activité actuel par rapport à cette année de base. Les variations actuelles du volume ne se reflètent convenablement dans les mesures à prix constants que si l'importance relative actuelle des industries n'est pas très différente de celle observée pendant l'année de base.

La déflation des estimations de l'EMIM est effectuée à un niveau industriel très détaillé, équivalant aux classes à 6 chiffres du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN). Pour chaque industrie à ce niveau, on utilise des indices de prix composites qui décrivent la fluctuation des prix des différents groupes de produits fabriqués par cette industrie.

Sauf quelques rares exceptions, les indices de prix sont des moyennes pondérées des indices des prix des produits industriels (IPPI). Les poids utilisés sont tirés des tableaux annuels des entrées-sorties du Canada et varient d'année en année. Comme les tableaux d’entrées-sorties sont publiés avec un retard d'environ deux ans et demi, les poids utilisés pour les plus récentes années sont fondés sur les tableaux d'entrées-sorties les plus récents.

On utilise le même indice de prix pour déflater les ventes de biens fabriqués, les nouvelles commandes et les commandes en carnet d'une industrie. Les poids servant à la compilation de cet indice de prix sont tirés des tableaux de sorties, évalués aux prix à la production. Les prix à la production sont les prix des produits à leur sortie de l'établissement de fabrication et ne comprennent pas des éléments tels que les frais de transport, les taxes, etc. Ainsi, l'indice de prix de chaque industrie reflète la production des établissements de l’industrie.

Les indices de prix qu'on utilise pour déflater les stocks de biens/travaux en cours de fabrication et les stocks de produits finis fabriqués d'une industrie sont des moyennes mobiles de l'indice de prix utilisé pour les ventes de biens fabriqués. En ce qui concerne les stocks de biens/travaux en cours de fabrication, le nombre de termes de la moyenne mobile correspond à la durée du processus de fabrication. On obtient la durée en calculant la moyenne, au cours des 48 mois précédents, du ratio entre les stocks de biens/travaux en cours de fabrication à la fin du mois et la production de l'industrie, cette dernière étant égale aux ventes de biens fabriqués additionnées des variations des stocks de biens/travaux en cours de fabrication et de produits finis fabriqués.

En ce qui a trait aux stocks de produits finis fabriqués, le nombre de termes dans la moyenne mobile reflète la durée pendant laquelle un produit fini demeure en stock. On obtient ce chiffre, connu sous le nom de période de rotation des stocks, en calculant la moyenne, au cours des 48 mois précédents, du ratio entre les stocks de produits finis fabriqués à la fin du mois et les ventes de biens fabriqués.

Pour déflater les stocks de matières premières et composantes, les indices de prix correspondant à la consommation des matières premières sont obtenus en tant que moyennes pondérées des IPPI. Les poids sont tirés des tableaux d'entrées évalués aux prix à la consommation, c'est-à-dire que ces prix comprennent les marges de gros, les frais de transport et les taxes, etc. L'indice de prix qui en découle reflète donc la structure des coûts des matières premières de chaque industrie.

Les stocks de matières premières et composantes sont ensuite déflatés à l'aide d'une moyenne mobile de l'indice de prix correspondant à la consommation des matières premières. Le nombre de termes de la moyenne mobile correspond au taux de consommation des matières premières. Le taux est calculé comme étant la moyenne, au cours des quatre années précédentes, du ratio entre les stocks de matières premières et composantes à la fin de l'année et les entrées intermédiaires de l'industrie.

L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) contient des séries de données statistiques sur les ventes de biens manufacturés, les stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes des fabricants. Chacune des valeurs associées à ces composantes représente une projection mensuelle des données de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF).

L'EMIM est une enquête par échantillonnage menée auprès d'environ 10 500 établissements manufacturiers canadiens, lesquels sont catégorisés en plus de 220 industries. Les industries sont classées selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) de 2007. Des séries désaisonnalisées sont disponibles pour les principaux agrégats.

Un établissement comporte la plus petite unité de fabrication en mesure d’informer sur les variables à l’étude. Les données recueillies par l’EMIM tracent le « portrait » de la valeur des ventes de biens fabriqués, réalisées par le secteur manufacturier canadien et nous permettent d’analyser la situation de l’économie canadienne, ainsi que la santé d’industries spécifiques à court et à moyen termes. Les données de l’enquête sont employées par des intervenants des secteurs privé et public, notamment par Statistique Canada, les gouvernements fédéraux et provinciaux, des entités commerciales et industrielles, des organismes non gouvernementaux nationaux et internationaux, des experts-conseils, la presse d’affaires et de simples citoyens. Ces données permettent d’analyser la part du marché, les tendances, l’étalonnage des entreprises, l’analyse des politiques, l’élaboration des programmes, la politique fiscale et la politique commerciale.

1. Ventes de biens fabriqués

Les ventes de biens fabriqués (anciennement les livraisons des produits de propre fabrication) sont définies comme étant la valeur des produits fabriqués par les établissements qui ont été livrés à des clients. Elles n’incluent aucune activité de commerce de gros et aucune recette provenant de la location de matériel ou de la vente d’électricité. Dans la pratique, certains répondants déclarent les transactions financières plutôt que les paiements ayant trait au travail fait. Les ventes de biens fabriqués, pour le Canada et les provinces,  sont disponibles selon le SCIAN, au niveau de détails des trois chiffres.

Dans le cas des industries des produits aérospatiaux et leurs pièces d’aéronef et de la construction navale, on se fonde sur la valeur de la production plutôt que sur celle des ventes de biens fabriqués. Pour déterminer cette valeur, on ajuste la valeur mensuelle des ventes de biens fabriqués en fonction de la variation mensuelle des stocks détenus pour les stocks de biens/travaux en cours de fabrication et les produits finis fabriqué). Ce calcul ne tient pas compte des matières premières, car les chiffres de production visent à mesurer le « travail fait » durant le mois. On cherche ainsi à réduire la distorsion causée par les ventes de biens fabriqués de produits d'une grande valeur comme lors d'une vente complétée.

2. Stocks

Il est important de mesurer la valeur des composantes des stocks et ce, aussi bien pour les études économiques que pour le calcul de la valeur de la production économique. On demande aux répondants de déclarer la valeur comptable (au prix coûtant) de leurs matières premières et composantes, de leurs biens / travaux en cours de fabrication et de leurs produits finis fabriqués séparément. Dans certains cas, les répondants estiment la valeur totale de leurs stocks, que l’on répartit ensuite en fonction des pourcentages déclarés dans le cadre de l’EAMEF. Les niveaux des stocks sont calculés pour l’ensemble du Canada et non par province.

3. Commandes

a) Commandes en carnet

Les commandes en carnet sont une réserve de commandes qui génèreront les ventes de biens fabriqués futures, à la condition qu’elles ne soient pas annulées. À l’instar des stocks, les commandes en carnet et les nouvelles commandes sont estimées pour l’ensemble du Canada et non par province.

L'EMIM produit des estimations relativement aux commandes en carnet pour toutes les industries à l'exception de celles où les commandes sont habituellement livrées à partir des stocks détenus et où l’on ne tient pas, par conséquent, de carnet de commande.

b) Nouvelles commandes

Les nouvelles commandes représentent la demande courante pour les produits manufacturés. Les estimations portant sur les nouvelles commandes sont établies à partir des données sur les ventes de biens fabriqués et les commandes en carnet. Toutes les ventes de biens fabriqués effectuées au cours d'un mois donné résultent d'une commande reçue ce mois-là ou avant. Ainsi, la valeur des nouvelles commandes s'obtient en additionnant les ventes de biens fabriqués au cours d'un mois donné avec la différence entre les commandes en carnet pour ce mois et les commandes en carnet pour le mois précédent.

4. Biens non-durables/biens durables

a) Industries des biens non-durables

Aliments (SCIAN 311),
Boissons et produits du tabac (312),
Usines de textiles (313),
Usines de produits textiles (314),
Vêtements (315),
Produits en cuir et produits analogues (316),
Papier (322), 
Impressions et activités connexes de soutien (323),
Produits du pétrole et du charbon (324),
Produits chimiques (325) et
Produits en caoutchouc et en plastique (326).

b) Industries des biens durables

Produits en bois (SCIAN 321),
Produits minéraux non-métalliques (327),
Première transformation des métaux (331),
Fabrication des produits métalliques (332),
Machines (333),
Produits informatiques et électroniques (334),
Matériel, appareils et composants électriques (335),
Matériel de transport (336),
Meubles et produits connexes (337) et
Activités diverses de fabrication (339).     

Conception de l'enquête et méthodologie

L’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) a fait l’objet d’un vaste remaniement à compter du mois de référence août 1999.

L’analyse conceptuelle 

En 1998, il a été décidé qu’avant d’entreprendre tout travail de remaniement, les concepts et les définitions de base du programme seraient vérifiés.

Cela a été fait de deux façons : premièrement, une analyse des exigences des utilisateurs a été amorcée. À cet effet, un rapport interne a été réexaminé pour s’assurer qu’on avait satisfait aux exigences des utilisateurs au cours de cet exercice. De plus, une analyse auprès des principaux utilisateurs des comptes nationaux a été entreprise. Cette analyse avait principalement pour objet de repérer toute faille présente dans les données.

Deuxièmement, avec en mains l’information sur ces failles et exigences, une étude des répondants de l’enquête a été menée pour vérifier leur capacité de fournir des données existantes et nouvelles. L’étude avait également pour objet de vérifier si les définitions utilisées par les analystes de l’enquête correspondaient à celles utilisées par les répondants.

Cet exercice a entraîné une réduction du nombre de questions de l’enquête, soit de seize à sept. La plupart des questions abandonnées portaient sur les ventes de biens fabriqués à l’égard de travaux partiellement exécutés.

En 2007, la terminologie de l’EMIM a été mise à jour afin qu'elle soit conforme au plan comptable (PC). Avec la diffusion du mois de référence d'août 2007, l’EMIM a harmonisé ses concepts avec ceux de l’EAMEF. La variable anciennement intitulée « Livraisons » correspond désormais à « Vente de biens fabriqués ». En outre, des modifications mineures ont été apportées aux noms des composants des stocks. Les définitions et les renseignements issus de l’enquête n’ont toutefois pas été modifiés.

Méthodologie

La nouvelle conception de l’échantillon tient compte du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN) de 1997 et accorde une importance beaucoup plus grande aux données provinciales. La stratification est effectuée par province avec des exigences égales en matière de qualité pour chaque province. Les grandes unités sont sélectionnées avec certitude, alors que les petites unités le sont selon une probabilité fondée sur la qualité souhaitée de l’estimation pour chaque cellule.

La technique d’estimation permet à l’enquête de produire des estimations à partir du SCIAN. Les séries continueront également à faire l’objet d’un rapprochement avec l’EAMEF. Des estimations provinciales seront produites pour toutes les variables. Une mesure de la qualité (CV) sera également produite.

Volets de conception de l'enquête

Population cible et base de sondage

Le Registre des entreprises de Statistique Canada a fourni la base de sondage pour l’EMIM. La population cible de l’EMIM comprend tous les établissements statistiques figurant au Registre des entreprises qui sont classés dans le secteur manufacturier (le SCIAN). La base de sondage de l’EMIM est déterminée à partir de la population cible, après avoir enlevé les établissements faisant partie de la tranche inférieure de 5 % de l’estimation totale des ventes de biens fabriqués pour chaque province. Ces établissements ont été exclus de la base afin de réduire la taille de l’échantillon sans influer significativement sur la qualité.

L'échantillon

L'échantillon de l'EMIM est un échantillon aléatoire formé de quelque 10 500 établissements. Un nouvel échantillon a été choisi au cours de l’automne 2006, puis un essai parallèle a été réalisé sur une durée de six mois (du mois de référence de septembre 2006 au mois de référence de février 2007). L’échantillon renouvelé est officiellement devenu le nouvel échantillon de l’EMIM à partir de janvier 2007.

Cette étape marque le premier processus de renouvellement de l’échantillon de l’EMIM depuis 2002. Le processus consiste à faire en sorte que l’échantillon soit aussi récent et à jour que possible. Tous les établissements de l’échantillon sont renouvelés en tenant compte des changements dans la valeur de leurs ventes de biens fabriqués; les unités qui ne sont plus actives sont enlevées de l'échantillon et certaines petites unités sont remplacées par d'autres dans la partie de l’échantillon basée sur la TPS alors que d’autres s’alternent dans l’échantillon.

Avant la sélection, la base de sondage est subdivisée en cellules industrie-province. On a surtout utilisé les codes du SCIAN. Selon le nombre d’établissements dans chaque cellule, on a regroupé au sein d’autres subdivisions (appelées strates) les établissements de taille similaire. Pour déterminer la taille d’un établissement, on s’est basé sur les chiffres les plus récents disponibles quant à la valeur annuelle des ventes de biens fabriqués ou des ventes.

Chaque cellule industrie-province comporte une strate à tirage complet où on retrouve les établissements échantillonnés chaque mois avec certitude. Cette strate comprend les plus grandes entreprises statistiques, c’est-à-dire celles qui ont le plus d’impact sur les estimations d’une cellule industrie-province particulière. Ces grandes entreprises statistiques représentent 45 % de l’estimation nationale des ventes de biens fabriqués.

Chaque cellule industrie-province ne peut compter plus de trois strates à tirage partiel. Les établissements de ces strates n'ont pas tous à être échantillonnés avec certitude. On prélève un échantillon aléatoire sur les strates restantes. Un poids égal à l’inverse de la probabilité de sélection est attribué aux réponses de ces établissements échantillonnés. Au sein des cellules à tirage partiel, un échantillon doit être composé au minimum de 10 établissements afin d’obtenir une meilleure stabilité.

La partie à tirage nul de l’échantillon est désormais estimée à partir des données administratives, ce qui fait que 100 % de l’environnement de l’échantillon est couvert. L’estimation de la partie à tirage nul a également permis d’améliorer l’efficacité puisqu’une partie à tirage nul plus importante a été délimitée et l’échantillon a pu être utilisé de manière plus efficace sur la plus petite partie échantillonnée de la base.

Collecte des données

Seulement un sous groupe des établissements de l’échantillon est envoyé pour la collecte. Pour le restant des unités des données administratives sont utilisées pour dérivées les ventes de biens fabriqués. Pour les établissements qui sont collectés, la collecte des données, la saisie des données, la vérification préliminaire et le suivi auprès des non-répondants sont effectués par les bureaux régionaux de Statistique Canada. On communique avec les établissements échantillonnés par la poste ou par téléphone, selon ce qu'ils préfèrent. La saisie des données et la vérification préliminaire sont effectuées en même temps afin de garantir la validité des données.

Dans certains cas, on reçoit des rapports globaux des entreprises ou compagnies qui comptent plus d'un établissement au sein de l'échantillon et où les répondants préfèrent ne pas produire un rapport distinct pour chaque établissement. On fait immédiatement le suivi auprès des entreprises qui n'ont pas répondu ou dont les données contiennent des erreurs.

Utilisation de données administratives

La gestion du fardeau de réponse est un défi constant pour Statistique Canada. Afin de tenter de réduire le fardeau de réponse, particulièrement auprès des petites entreprises, Statistique Canada a étudié  différentes options de rechange à la réalisation d'enquêtes. Les fichiers de données administratives sont une grande source de données relatives aux entreprises et Statistique Canada travaille actuellement à l'exploitation du plein potentiel de cette riche source de données. De ce fait, depuis le mois de référence d'août 2004, l'EMIM a réduit le nombre d'établissements simples de l'échantillon qui sont interviewés directement et tire plutôt les données sur les ventes de biens fabriqués de ces établissements des dossiers de la taxe sur les produits et services (TPS) au moyen d'un modèle statistique. Le modèle rend compte de la différence entre les ventes de biens fabriqués (declarées de l’EMIM) et les ventes (déclarées aux fins de la TPS) en plus du délai entre la période de référence de l'enquête et la période de référence du dossier de TPS.

Parallèlement à l’échantillon le plus récent, depuis janvier 2007, environ 2 500 établissements simples ont été sélectionnés pour composer la partie de l’échantillon basée sur la TPS.

Les estimations des stocks et des commandes en carnet des établissements dont les données sur les ventes de biens fabriqués sont basées sur la TPS sont obtenues au moyen du système d'imputation de l'EMIM. Le système d'imputation applique, aux valeurs des mois précédents, les variations mensuelles et annuelles des entreprises répondantes semblables. Avec le plus récent échantillon, on a raffiné les règles d'inclusion des établissements dont les données sont basées sur la TPS de manière à accroître le nombre de ces établissements dans les industries qui tiennent des stocks plus bas.  Ainsi, on réduira au minimum les répercussions des établissements dont les données sont basées sur la TPS pour lesquels on doit estimer les stocks.

Des renseignements détaillés sur la méthodologie utilisée afin de modéliser les estimations des ventes de biens fabriqués dérivées de sources de données administratives se trouvent dans le document « l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières : l'utilisation de données administratives » (catalogue n^o 31-533-XIF).

Qualité des données

Vérification statistique et imputation

Les données sont analysées à l’intérieur de chaque cellule industrie-province. Les valeurs extrêmes sont inscrites sur une liste, pour qu’on puisse en faire un contrôle en fonction de l’ampleur de l’écart par rapport à la moyenne. On communique avec les répondants afin de vérifier les valeurs extrêmes. Les enregistrements qui sont rejetés à la vérification statistique sont considérés comme des valeurs aberrantes et ne servent pas au calcul des valeurs d’imputation.

Des valeurs d’imputation sont attribuées aux cas de non-réponse, pour les établissements qui n’ont pas répondu ou qui n’ont répondu que partiellement au questionnaire d’enquête. Diverses méthodes d’imputation (tendances des cellules industrie-province, réponses antérieures, EAMEF, etc.) sont employées selon la variable exigeant le traitement. Après l’imputation, le personnel de l’EMIM effectue une vérification finale des réponses qui ont été imputées.

Révisions

Parallèlement à l’élaboration des estimations préliminaires du mois courant, les estimations des trois mois précédents sont révisées pour tenir compte des réponses tardives. Les données sont révisées lorsqu’on reçoit des réponses tardives ou lorsqu’on a reçu antérieurement des réponses erronées.

Estimation

Les estimations sont fournies en fonction des réponses d’un échantillon d’établissements manufacturiers associées aux données administratives relatives à une partie des plus petits établissements. L’échantillonnage de l’enquête comprend la couverture totale des établissements manufacturiers importants de chaque industrie-province, ainsi que la couverture partielle des petites et moyennes entreprises. On répartit au prorata les rapports combinés des sociétés à unités multiples parmi leurs établissements, et les ajustements faits pour tenir compte de la facturation provisoire traduisent les recettes reçues pour les travaux effectués dans le cadre des contrats importants. Environ 2 500 des petites et moyennes entreprises sondées ne reçoivent pas de questionnaire. Les données relatives à leurs ventes de biens fabriqués sont optenues à partir des recettes reçues indiquées dans les fichiers de la TPS. La partie qui n’est pas représentée dans l’échantillon (la partie à tirage nul) comporte les établissements en-dessous du seuil spécifié dans chaque province et industrie. Les sous-totaux relatifs à cette partie sont également déduits en fonction de leurs recettes.

On estime les valeurs des ventes de biens fabriqués, des stocks et des commandes en carnet en pondérant les réponses, les valeurs dérivées des fichiers de la TPS et les imputations par le nombre d'établissements que chacune représente. Les estimations pondérées sont ensuite ajoutées à la partie à tirage nul. Les estimations des ventes de biens fabriqués sont produites par province, mais aucun détail géographique n'est établi pour les stocks et les commandes, car nombre d'entreprises ne peuvent pas déclarer la valeur comptable de ces articles mensuellement.

Étalonnage

Jusqu’en 2003 (inclusivement), l’Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (EMIM) était étalonnée en fonction de l’Enquête annuelle sur les manufactures et l’exploitation forestière (EAMEF). L’étalonnage consistait en l’examen régulier des estimations de l’EMIM dans le cadre des données annuelles fournies par l’EAMEF. L’étalonnage réalignait le niveau annualisé de l'EMIM en fonction des dernières données annuelles vérifiées fournies par l'EAMEF.

En 2006 à 2007, Statistique Canada a mené une enquête importante pour déterminer s’il était judicieux de conserver le processus d’étalonnage. Les résultats ont indiqué que l’étalonnage des estimations de l’EMIM en fonction de l’EAMEF devrait cesser. Grâce au renouvellement de l’échantillon de l’EMIM en 2007, on a déterminé que l’étalonnage ne serait plus nécessaire (rétroactif à l'année 2004) puisque l’EMIM représentait depuis précisément 100 % de l'univers de l'échantillon. Le rapprochement entre les données de l’EMIM et l’EAMEF sera maintenu afin de résoudre d’éventuelles anomalies.

Depuis le mois de référence de janvier 2007, un nouvel échantillon a été introduit. La pratique normale veut qu’au bout de quelques années l’échantillon soit renouvelé afin de garantir que la base de sondage est à jour sur le plan des naissances, des décès et des autres changements relatifs à la population. L’échantillon renouvelé est lié au niveau détaillé pour empêcher les ruptures de données et pour s’assurer de la continuité de la série chronologique. Il est conçu de façon à mieux représenter l’industrie manufacturière aux échelles nationale et provinciale.

Comparaisons et rapprochements avec d'autres sources de données

À chaque année, au moment où la Section de l'Enquête annuelle sur les manufactures et l'exploitation forestière élabore ses estimations annuelles, la Section de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières travaille conjointement avec celle de l'EAMEF à comparer et à rapprocher les écarts de valeurs importants entre les données fondées sur les exercices financiers que fournit l'EAMEF et les données annualisées de l'EMIM aux niveaux des strates et des industries.

L'objectif de cet exercice de rapprochement de données est de faire ressortir et de résoudre les différences importantes entre les deux enquêtes et d'aider à réduire au minimum les différences entre les microdonnées de l'EMIM et de l'EAMEF.  

Erreurs d'échantillonnage et autres erreurs

Ce bulletin présente des estimations fondées sur une enquête par  échantillonnage qui risquent, par conséquent, d'être entachées d'erreurs. La section qui suit vise à faciliter, pour le lecteur, l'interprétation des estimations qui sont publiées.

Les estimations établies sur la base d'une enquête par échantillonnage sont sujettes à différents types d'erreurs. On les regroupe en deux grandes catégories: les erreurs qui sont dues à l'échantillonnage et celles qui ne le sont pas.

1. Erreurs d'échantillonnage

Les erreurs d’échantillonnage constituent un risque inhérent aux enquêtes par échantillonnage. Elles découlent de la différence notée entre la valeur d’une variable échantillonnée aléatoirement et celle d’une variable obtenue grâce à un recensement (ou la moyenne de toutes les valeurs aléatoires possibles). Ce genre d’erreur existe parce que les observations portent uniquement sur un échantillon, non sur l’ensemble de la population.

L’erreur d’échantillonnage dépend de facteurs tels que la taille de l’échantillon, la variabilité de la population, le plan de sondage et la méthode d’estimation. Par exemple, pour une taille donnée d’échantillon, l’erreur d’échantillonnage sera fonction de la méthode de stratification adoptée, de l’attribution de l’échantillon, du choix des unités sondées et de la méthode de sélection. (On peut même, dans le cadre d’un seul plan de sondage, effectuer plusieurs calculs pour arriver à la méthode d’estimation la plus efficace.)  La plus importante caractéristique des sondages probabilistes, c’est que l’erreur d’échantillonnage peut être mesurée à partir de l’échantillon lui-même.