Note : Bon nombre de documents ne sont pas encore offerts pour les cycles 3 et 4. La liste ci-dessous comprend le nom de la version la plus récente des documents.

Sommaires des produits diffusés de l’ECMS

Plans de diffusion

Sommaire du contenu des cycles 1 à 8 l’ECMS

• Le document résumant le contenu est divisé en tableaux distincts qui donnent la liste de tous les sujets contenus dans l'enquête par groupe d'âge du répondant. Il y a des tableaux sur le questionnaire auprès des ménages, les mesures physiques au centre d'examen mobile (CEM), le questionnaire pour le CEM, des tests de laboratoire sur les échantillons de sang et d'urine, des analyses de l’échantillonneur d'air intérieur et des analyses d’échantillons d'eau du robinet. Les tableaux de laboratoire fournissent également des informations sur les intervalles analytiques et les facteurs de conversion.

Guide de l’utilisateur des données de l’ECMS – cycle 2

• La table des matières pour Guide de l’utilisateur des données de l'ECMS – cycle 2.

Documentation sur les variables dérivées (VD) de l’ECMS – cycle 2

• Il existe différents documents sur les VD pour les différents types de VD suivantes : les ménages et  le centre d’examen mobile (CEM), les médicaments, le moniteur d’activité, le laboratoire non environnemental et le laboratoire environnemental.

Dictionnaires de données de l’ECMS – cycle 2

• Il existe différents dictionnaires de données pour les différents fichiers de données : maître, médicaments, sous-échantillon du moniteur d’activité, sous-échantillon d’air intérieur  – au niveau du ménage, sous-échantillon d’air intérieur – au niveau de la personne, sous-échantillon des analyses de sang à jeun, sous-échantillon des mesures des contaminants environnementaux dans le sang et sous-échantillon des mesures des contaminants environnementaux dans l’urine.

Documentation à l’appui du fichier sur le climat et la qualité de l’air – cycle 2

Documentation sur l’échantillonnage de l’ECMS – cycle 2

Présentations pour l’utilisation des données de l’ECMS – cycles 1 et 2

Instructions pour la combinaison des données des cycles 1 et 2 de l’Enquête canadienne sur les mesures de la santé (ECMS)

Pour plus de renseignements, ou pour obtenir des copies de documents de la liste ci-dessus, veuillez communiquer avec le Centre de contact national de Statistique Canada au 613-951-8116 ou composez sans frais le 1-800-263-1136 (infostats@statcan.gc.ca).

Table des matières

Introduction

Consommation de médicaments (66 VD)

1. MEDD100A – Pris des médicaments sur ordonnance au cours de dernier mois
2. MEDD100B – Nombre de médicaments sur ordonnance pris au cours de dernier mois
3. MEDD101A – 1er médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
4. MEDD102A – 2ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
5. MEDD103A – 3ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
6. MEDD104A – 4ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
7. MEDD105A – 5ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
8. MEDD106A – 6ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
9. MEDD107A – 7ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
10. MEDD108A – 8ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
11. MEDD109A – 9ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
12. MEDD110A – 10ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
13. MEDD111A – 11ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
14. MEDD112A – 12ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
15. MEDD113A – 13ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
16. MEDD114A – 14ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
17. MEDD115A – 15ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage
18. MEDD131A – 1er nouveau médicament sur ordonnance – déclaré à la clinique
19. MEDD132A – 2ème nouveau médicament sur ordonnance – déclaré à la clinique
20. MEDD133A – 3ème nouveau nouveau médicament sur ordonnance – déclaré à la clinique
21. MEDD134A – 4ème nouveau médicament sur ordonnance – déclaré à la clinique
22. MEDD135A – 5ème nouveau médicament sur ordonnance – déclaré à la clinique
23. MEDD200A – Pris des médicaments en vente libre au cours de dernier mois
24. MEDD200B – Nombre de médicaments en vente libre au cours de dernier mois
25. MEDD201A – 1er médicament en vente libre – déclaré au ménage
26. MEDD202A – 2ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
27. MEDD203A – 3ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
28. MEDD204A – 4ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
29. MEDD205A – 5ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
30. MEDD206A – 6ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
31. MEDD207A – 7ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
32. MEDD208A – 8ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
33. MEDD209A – 9ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
34. MEDD210A – 10ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
35. MEDD211A – 11ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
36. MEDD212A – 12ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
37. MEDD213A – 13ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
38. MEDD214A – 14ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
39. MEDD215A – 15ème médicament en vente libre – déclaré au ménage
40. MEDD231A – 1er nouveau médicament en vente libre – déclaré à la clinique
41. MEDD232A – 2ème nouveau médicament en vente libre – déclaré à la clinique
42. MEDD233A – 3ème nouveau médicament en vente libre – déclaré à la clinique
43. MEDD234A – 4ème nouveau médicament en vente libre – déclaré à la clinique
44. MEDD235A – 5ème nouveau médicament en vente libre – déclaré à la clinique
45. MEDD300A – Pris des produits pour la santé / remède à base de plantes médicinales au cours de dernier mois
46. MEDD300B – Nombre de produits pour la santè / remède à base de plantes médicinales au cours de dernier mois
47. MEDD301A – 1er produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage
48. MEDD302A – 2ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage
49. MEDD303A – 3ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage
50. MEDD304A – 4ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage
51. MEDD305A – 5ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage
52. MEDD306A – 6ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage
53. MEDD307A – 7ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage
54. MEDD308A – 8ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage
55. MEDD309A – 9ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage
56. MEDD310A – 10ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage
57. MEDD311A – 11ème produit pour la santé / remède à base de plantes – déclaré au ménage
58. MEDD312A – 12ème produit pour la santé / remède à base de plantes – déclaré au ménage
59. MEDD313A – 13ème produit pour la santé / remède à base de plantes – déclaré au ménage
60. MEDD314A – 14ème produit pour la santé / remède à base de plantes – déclaré au ménage
61. MEDD315A – 15ème produit pour la santé / remède à base de plantes – déclaré au ménage
62. MEDD331A – 1er nouveau produit pour la santé / remède à base de plantes – déclaré à la clinique
63. MEDD332A – 2ème nouveau produit pour la santé / remède à base de plantes – déclaré à la clinique
64. MEDD333A – 3ème nouveau produit pour la santé / remède à base de plantes – déclaré à la clinique
65. MEDD334A – 4ème nouveau produit pour la santé / remède à base de plantes – déclaré à la clinique
66. MEDD335A – 5ème nouveau produit pour la santé / remède à base de plantes – déclaré à la clinique

Analyses d'urine (11 VD)
1. LABDMBP – Phtalate de mono-n-butyle normalisé par la créatinine urinaire
2. LABDMBZP – Phtalate de monobenzyle normalisé par la créatinine urinaire
3. LABDMCHP – Phtalate de monocyclohexyle normalisé par la créatinine urinaire
4. LABDMCPP – Phtalate de mono-3-carboxypropyle normalisé par la créatinine urinaire
5. LABDMEHH – Phtalate de mono(2-éthyle-5-hydroxyhexyle) normalisé par la créatinine urinaire
6. LABDMEHP – Phtalate de mono-2-éthylhexyle normalisé par la créatinine urinaire
7. LABDMEOH – Phtalate de mono(2-éthyle-5-oxohexyle) normalisé par la créatinine urinaire
8. LABDMEP – Phtalate de monoéthyle normalisé par la créatinine urinaire
9. LABDMMP – Phtalate de monométhyle normalisé par la créatinine urinaire
10. LABDMNP – Phtalate de monoisononyle normalisé par la créatinine urinaire
11. LABDMOP – Phtalate de mono-n-octyle normalisé par la créatinine urinaire

Introduction

L'Enquête canadienne sur les mesures de la santé (ECMS) est l'enquête nationale la plus exhaustive sur les mesures physiques de la santé jamais menée au pays. La collecte des données se déroule en deux étapes, à savoir une interview en personne au domicile du répondant, suivie d'une visite à la clinique mobile de l'ECMS, où l'on prend des mesures physiques et prélève des échantillons de sang et d'urine.

L'ECMS dresse un portrait de la santé des Canadiens, grâce à la collecte de données de base touchant diverses préoccupations, y compris la santé cardiovasculaire, l'état nutritionnel, les maladies chroniques et l'activité physique, ainsi que l'exposition à des maladies infectieuses et à des contaminants environnementaux. L'enquête recueille des renseignements sur la santé qui ne pourraient être obtenus autrement ou qui pourraient être déclarés incorrectement par autodéclaration ou d'après les dossiers médicaux.

L'ECMS est menée par Statistique Canada, en partenariat avec Santé Canada et l'Agence de la santé publique du Canada.

Au cours du cycle 1 de l'ECMS, des mesures physiques ont été recueillies dans 15 sites au Canada, auprès d'environ 5 600 personnes représentant la population canadienne de 6 à 79 ans. Les sites de collecte étaient situés dans cinq provinces : le Nouveau-Brunswick, le Québec, l'Ontario, l'Alberta et la Colombie-Britannique. La collecte a commencé en mars 2007 et s'est poursuivie jusqu'en février 2009. Les données sont représentatives à l'échelon national.

La présente publication fait partie de la diffusion supplémentaire des données de l'ECMS en janvier 2010. D'autres documents seront disponibles à chaque nouvelle diffusion de données tout au long de 2010.

Pour obtenir plus de renseignements sur l'Enquête canadienne sur les mesures de la santé :
Numéro sans frais : 1-888-253-1087
Courriel : chms-ecms@statcan.gc.ca
Appareil de télécommunications pour malentendants: 1-866-753-7083
Site Web de Statistique Canada.

Consommation de médicaments (66 VD)

1. MEDD100A – Pris des médicaments sur ordonnance au cours du dernier mois

Nom de la variable :
MEDD100A

Basée sur :
MED_100A, MHR_121

Description :

Cette variable indique si le répondant a pris des médicaments sur ordonnance au cours du dernier mois.

2. MEDD100B – Nombre de médicaments sur ordonnance pris au cours du dernier mois

Nom de la variable :
MEDD100B

Basée sur :
MED_100B, MHR_122

Description :

Cette variable indique le nombre de médicaments sur ordonnance pris par le répondant au cours du dernier mois.

3. MEDD101A – 1er médicament sur ordonnance - déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD101A

Basée sur :
MHR_101A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le premier médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

4. MEDD102A – 2ème médicament sur ordonnance - déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD102A

Basée sur :
MHR_102A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le deuxième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

5. MEDD103A – 3ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD103A

Basée sur :
MHR_103A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le troisième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

6. MEDD104A – 4ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD104A

Basée sur :
MHR_104A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le quatrième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

7. MEDD105A – 5ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD105A

Basée sur :
MHR_105A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le cinquième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

8. MEDD106A – 6ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD106A

Basée sur :
MHR_106A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le sixième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

9. MEDD107A – 7ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD107A

Basée sur :
MHR_107A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le septième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

10. MEDD108A – 8ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD108A

Basée sur :
MHR_108A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le huitième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

11. MEDD109A – 9ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD109A

Basée sur :
MHR_109A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le neuvième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

12. MEDD110A – 10ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD110A

Basée sur :
MHR_110A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le dixième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

13. MEDD111A – 11ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD111A

Basée sur :
MHR_111A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le onzième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

14. MEDD112A – 12ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD112A

Basée sur :
MHR_112A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le douzième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

15. MEDD113A – 13ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD113A

Basée sur :
MHR_113A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le treizième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

16. MEDD114A – 14ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD114A

Basée sur :
MHR_114A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le quatorzième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

17. MEDD115A – 15ème médicament sur ordonnance – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD115A

Basée sur :
MHR_115A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le quinzième médicament sur ordonnance a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

18. MEDD131A – 1er nouveau médicament sur ordonnance – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD131A

Basée sur :
MHR_122

Description :

Cette variable indique un autre médicament sur ordonnance que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

19. MEDD132A – 2ème nouveau médicament sur ordonnance – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD132A

Basée sur :
MHR_122

Description :

Cette variable indique un autre médicament sur ordonnance que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

20. MEDD133A – 3ème nouveau médicament sur ordonnance – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD133A

Basée sur :
MHR_122

Description :

Cette variable indique un autre médicament sur ordonnance que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

21. MEDD134A – 4ème nouveau médicament sur ordonnance – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD134A

Basée sur :
MHR_122

Description :

Cette variable indique un autre médicament sur ordonnance que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

22. MEDD135A – 5ème nouveau médicament sur ordonnance – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD135A

Basée sur :
MHR_122

Description :

Cette variable indique un autre médicament sur ordonnance que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

23. MEDD200A – Pris des médicaments en vente libre au cours du dernier mois

Nom de la variable :
MEDD200A

Basée sur :
MED_200A, MHR_221

Description :

Cette variable indique si le répondant a pris des médicaments en vente libre au cours du dernier mois.

24. MEDD200B – Nombre de médicaments en vente libre pris au cours du dernier mois

Nom de la variable :
MEDD200B

Basée sur :
MED_200B, MHR_222

Description :

Cette variable indique le nombre de médicaments en vente libre pris par le répondant au cours du dernier mois.

25. MEDD201A – 1er médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD201A

Basée sur :
MHR_201A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le premier médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

26. MEDD202A – 2ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD202A

Basée sur :
MHR_202A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le deuxième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

27. MEDD203A – 3ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD203A

Basée sur :
MHR_203A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le troisième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

28. MEDD204A – 4ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD204A

Basée sur :
MHR_204A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le quatrième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

29. MEDD205A – 5ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD205A

Basée sur :
MHR_205A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le cinquième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

30. MEDD206A – 6ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD206A

Basée sur :
MHR_206A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le sixième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

31. MEDD207A – 7ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD207A

Basée sur :
MHR_207A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le septième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

32. MEDD208A – 8ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD208A

Basée sur :
MHR_208A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le huitième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

33. MEDD209A – 9ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD209A

Basée sur :
MHR_209A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le neuvième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

34. MEDD210A – 10ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD210A

Basée sur :
MHR_210A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le dixième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

35. MEDD211A – 11ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD211A

Basée sur :
MHR_211A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le onzième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

36. MEDD212A – 12ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD212A

Basée sur :
MHR_212A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le douzième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

37. MEDD213A – 13ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD213A

Basée sur :
MHR_213A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le treizième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

38. MEDD214A – 14ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD214A

Basée sur :
MHR_214A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le quatorzième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

39. MEDD215A – 15ème médicament en vente libre – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD215A

Basée sur :
MHR_215A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le quinzième médicament en vente libre a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce médicament pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

40. MEDD231A – 1er nouveau médicament en vente libre – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD231A

Basée sur :
MHR_222

Description :

Cette variable indique un autre médicament en vente libre que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

41. MEDD232A – 2ème nouveau médicament en vente libre – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD232A

Basée sur :
MHR_222

Description :

Cette variable indique un autre médicament en vente libre que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

42. MEDD233A – 3ème nouveau médicament en vente libre – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD233A

Basée sur :
MHR_222

Description :

Cette variable indique un autre médicament en vente libre que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

43. MEDD234A – 4ème nouveau médicament en vente libre – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD234A

Basée sur :
MHR_222

Description :

Cette variable indique un autre médicament en vente libre que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

44. MEDD235A – 5ème nouveau médicament en vente libre – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD235A

Basée sur :
MHR_222

Description :

Cette variable indique un autre médicament en vente libre que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

45. MEDD300A – Pris des produits pour la santé / remèdes à base de plantes médicinales au cours du dernier mois

Nom de la variable :
MEDD300A

Basée sur :
MED_300A, MHR_321

Description :

Cette variable indique si le répondant a pris des produits pour la santé/remèdes à base de plantes médicinales au cours du dernier mois.

46. MEDD300B – Nombre de produits pour la santé/remèdes à base de plantes médicinales pris par le répondant au cours du dernier mois

Nom de la variable :
MEDD300B

Basée sur :
MED_300B, MHR_322

Description :

Cette variable indique le nombre de produits pour la santé/remèdes à base de plantes médicinales pris par le répondant au cours du dernier mois.

47. MEDD301A – 1er produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD301A

Basée sur :
MHR_301A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le premier produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

48. MEDD302A – 2ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD302A

Basée sur :
MHR_302A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le deuxième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

49. MEDD303A – 3ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD303A

Basée sur :
MHR_303A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le troisième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

50. MEDD304A – 4ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD304A

Basée sur :
MHR_304A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le quatrième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

51. MEDD305A – 5ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD305A

Basée sur :
MHR_305A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le cinquième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

52. MEDD306A – 6ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD306A

Basée sur :
MHR_306A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le sixième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

53. MEDD307A – 7ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD307A

Basée sur :
MHR_307A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le septième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

54. MEDD308A – 8ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD308A

Basée sur :
MHR_308A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le huitième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

55. MEDD309A – 9ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD309A

Basée sur :
MHR_309A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le neuvième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

56. MEDD310A – 10ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD310A

Basée sur :
MHR_310A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le dixième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

57. MEDD311A – 11ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD311A

Basée sur :
MHR_311A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le onzième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

58. MEDD312A – 12ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD312A

Basée sur :
MHR_312A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le douzième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

59. MEDD313A – 13ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD313A

Basée sur :
MHR_313A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le treizième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

60. MEDD314A – 14ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD314A

Basée sur :
MHR_314A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le quatorzième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

61. MEDD315A – 15ème produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré au ménage

Nom de la variable :
MEDD315A

Basée sur :
MHR_315A

Description :
Cette variable indique au cours de quelle(s) interview(s) le quinzième produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales a été déclaré par le répondant.

Note :

« Jamais pris » indique que le répondant a déclaré ce produit/remède pendant l'interview à domicile, mais s'est rétracté au cours de l'interview à la clinique.

62. MEDD331A – 1er nouveau produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD331A

Basée sur :
MHR_322

Description :

Cette variable indique un autre produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

63. MEDD332A – 2ème nouveau produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD332A

Basée sur :
MHR_322

Description :

Cette variable indique un autre produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

64. MEDD333A – 3ème nouveau produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD333A

Basée sur :
MHR_322

Description :

Cette variable indique un autre produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

65. MEDD334A – 4ème nouveau produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD334A

Basée sur :
MHR_322

Description :

Cette variable indique un autre produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

66. MEDD335A – 5ème nouveau produit pour la santé / remède à base de plantes médicinales – déclaré à la clinique

Nom de la variable :
MEDD335A

Basée sur :
MHR_322

Description :

Cette variable indique un autre produit pour la santé/remède à base de plantes médicinales que le répondant a déclaré au cours de l'interview à la clinique, mais qu'il n'avait pas déclaré au cours de l'interview à domicile.

Analyses d'urine (11 VD)

1. LABDMBP – Phtalate de mono-n-butyle normalisé par la créatinine urinaire

Nom de la variable :
LABDMBP

Basée sur :
LAB_DMBP, LAB_UCRE

Description :
Cette variable indique la concentration de phtalate de mono-n-butyle (normalisée par la créatinine) dans l'échantillon d'urine du répondant et est mesurée en microgrammes par gramme (µg/g). Le phtalate de mono-n-butyle est normalisé par la créatinine afin de corriger la dilution de l'urine.

Note :

Créée dans le processus de postvérification du laboratoire. L'abbréviation BD indique que la donnée se situe au-dessous de la limite de détection et qu'elle est remplacée par un code (99999.995) dans le traitement des données.

2. LABDMBZP – Phtalate de monobenzyle normalisé par la créatinine urinaire

Nom de la variable :
LABDMBZP

Basée sur :
LAB_MBZP, LAB_UCRE

Description :
Cette variable indique la concentration de phtalate de monobenzyle (normalisée par la créatinine) dans l'échantillon d'urine du répondant et est mesurée en microgrammes par gramme (µg/g). Le phtalate de monobenzyle est normalisé par la créatinine afin de corriger la dilution de l'urine.

Note :

Créée dans le processus de postvérification du laboratoire. L'abbréviation BD indique que la donnée se situe au-dessous de la limite de détection et qu'elle est remplacée par un code (9999.995) dans le traitement des données.

3. LABDMCHP – Phtalate de monocyclohexyle normalisé par la créatinine urinaire

Nom de la variable :
LABDMCHP

Basée sur :
LAB_MCHP, LAB_UCRE

Description :
Cette variable indique la concentration de phtalate de monocyclohexyle (normalisée par la créatinine) dans l'échantillon d'urine du répondant et est mesurée en microgrammes par gramme (µg/g). Le phtalate de monocyclohexyle est normalisé par la créatinine afin de corriger la dilution de l'urine.

Note :

Créée dans le processus de postvérification du laboratoire. L'abbréviation BD indique que la donnée se situe au-dessous de la limite de détection et qu'elle est remplacée par un code (999.99995) dans le traitement des données.

4. LABDMCPP – Phtalate de mono-3-carboxypropyle normalisé par la créatinine urinaire

Nom de la variable :
LABDMCPP

Basée sur :
LAB_MCPP, LAB_UCRE

Description :
Cette variable indique la concentration de phtalate de mono-3-carboxypropyle (normalisée par la créatinine) dans l'échantillon d'urine du répondant et est mesurée en microgrammes par gramme (µg/g). Le phtalate de mono-3-carboxypropyle est normalisé par la créatinine afin de corriger la dilution de l'urine.

Note :

Créée dans le processus de postvérification du laboratoire. L'abbréviation BD indique que la donnée se situe au-dessous de la limite de détection et qu'elle est remplacée par un code (999.9995) dans le traitement des données.

5. LABDMEHH – Phtalate de mono(2-éthyle-5-hydroxyhexyle) normalisé par la créatinine urinaire

Nom de la variable :
LABDMEHH

Basée sur :
LAB_MEHH, LAB_UCRE

Description :
Cette variable indique la concentration de phtalate de mono(2-éthyle-5-hydroxyhexyle) (normalisée par la créatinine) dans l'échantillon d'urine du répondant et est mesurée en microgrammes par gramme (µg/g). Le phtalate de mono(2-éthyle-5-hydroxyhexyle) est normalisé par la créatinine afin de corriger la dilution de l'urine.

Note :

Créée dans le processus de postvérification du laboratoire. L'abbréviation BD indique que la donnée se situe au-dessous de la limite de détection et qu'elle est remplacée par un code (9999.995) dans le traitement des données.

6. LABDMEHP – Phtalate de mono-2-éthylhexyle normalisé par la créatinine urinaire

Nom de la variable :
LABDMEHP

Basée sur :
LAB_MEHP, LAB_UCRE

Description :
Cette variable indique la concentration de phtalate de mono-2-éthylhexyle (normalisée par la créatinine) dans l'échantillon d'urine du répondant et est mesurée en microgrammes par gramme (µg/g). Le phtalate de mono-2-éthylhexyle est normalisé par la créatinine afin de corriger la dilution de l'urine.

Note :

Créée dans le processus de postvérification du laboratoire. L'abbréviation BD indique que la donnée se situe au-dessous de la limite de détection et qu'elle est remplacée par un code (9999.9995) dans le traitement des données.

7. LABDMEOH – Phtalate de mono(2-éthyle-5-oxohexyle) normalisé par la créatinine urinaire

Nom de la variable :
LABDMEOH

Basée sur :
LAB_MEOH, LAB_UCRE

Description :
Cette variable indique la concentration de phtalate de mono(2-éthyle-5-oxohexyle) (normalisée par la créatinine) dans l'échantillon d'urine du répondant et est mesurée en microgrammes par gramme (µg/g). Le phtalate de mono(2-éthyle-5-oxohexyle) est normalisé par la créatinine afin de corriger la dilution de l'urine.

Note :

Créée dans le processus de postvérification du laboratoire. L'abbréviation BD indique que la donnée se situe au-dessous de la limite de détection et qu'elle est remplacée par un code (9999.995) dans le traitement des données.

8. LABDMEP – Phtalate de monoéthyle normalisé par la créatinine urinaire

Nom de la variable :
LABDMEP

Basée sur :
LAB_MEP, LAB_UCRE

Description :
Cette variable indique la concentration de phtalate de monoéthyle (normalisée par la créatinine) dans l'échantillon d'urine du répondant et est mesurée en microgrammes par gramme (µg/g). Le phtalate de monoéthyle est normalisé par la créatinine afin de corriger la dilution de l'urine.

Note :

Créée dans le processus de postvérification du laboratoire. L'abbréviation BD indique que la donnée se situe au-dessous de la limite de détection et qu'elle est remplacée par un code (99999.995) dans le traitement des données.

9. LABDMMP – Phtalate de monométhyle normalisé par la créatinine urinaire

Nom de la variable :
LABDMMP

Basée sur :
LAB_MMP, LAB_UCRE

Description :
Cette variable indique la concentration de phtalate de monométhyle (normalisée par la créatinine) dans l'échantillon d'urine du répondant et est mesurée en microgrammes par gramme (µg/g). Le phtalate de monométhyle est normalisé par la créatinine afin de corriger la dilution de l'urine.

Note :

Créée dans le processus de postvérification du laboratoire. L'abbréviation BD indique que la donnée se situe au-dessous de la limite de détection et qu'elle est remplacée par un code (99999.995) dans le traitement des données.

10. LABDMNP – Phtalate de monoisononyle normalisé par la créatinine urinaire

Nom de la variable :
LABDMNP

Basée sur :
LAB_MNP, LAB_UCRE

Description :
Cette variable indique la concentration de phtalate de monoisononyle (normalisée par la créatinine) dans l'échantillon d'urine du répondant et est mesurée en microgrammes par gramme (µg/g). Le phtalate de monoisononyle est normalisé par la créatinine afin de corriger la dilution de l'urine.

Note :

Créée dans le processus de postvérification du laboratoire. L'abbréviation BD indique que la donnée se situe au-dessous de la limite de détection et qu'elle est remplacée par un code (99.9995) dans le traitement des données.

11. LABDMOP – Phtalate de mono-n-octyle normalisé par la créatinine urinaire

Nom de la variable :
LABDMOP

Basée sur :
LAB_MOP, LAB_UCRE

Description :
Cette variable indique la concentration de phtalate de mono-n-octyle (normalisée par la créatinine) dans l'échantillon d'urine du répondant et est mesurée en microgrammes par gramme (µg/g). Le phtalate de mono-n-octyle est normalisé par la créatinine afin de corriger la dilution de l'urine.

Note :

Créée dans le processus de postvérification du laboratoire. L'abbréviation BD indique que la donnée se situe au-dessous de la limite de détection et qu'elle est remplacée par un code (99.9995) dans le traitement des données.

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 2012.  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 & 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’analyse conceptuelle 

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 2012 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 2012, puis un essai parallèle a été réalisé sur une durée de six mois (du mois de référence de septembre 2012 au mois de référence de février 2013). L’échantillon renouvelé est officiellement devenu le nouvel échantillon de l’EMIM à partir de décembre 2012.

Cette étape marque le premier processus de renouvellement de l’échantillon de l’EMIM depuis 2007. 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.

À partir de janvier 2013, l’EMIM utilisera les déclarations T1 des entreprises non-incorporées afin d’établir leurs données de ventes de biens fabriqués. Un modèle statistique est utilisé afin de transformer les déclarations T1 en ventes de biens fabriqués.

Parallèlement à l’échantillon le plus récent, depuis décembre 2012, environ 2 800 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 2 800 des petites et moyennes entreprises sondées ne reçoivent pas de questionnaire. Les données relatives à leurs ventes de biens fabriqués sont obtenues 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 éeacute;galement 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 2006-2007, 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 décembre 2012, 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, le coefficient 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.

Les types d’erreur non liée à l'échantillonnage dans l’EMIM comprennent 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 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 taux pondérés mentionnés dans le tableau explicatif 2 se définissent comme suit : le taux de réponse et de vérification pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données déclarées, incluant les données qui furent vérifiées; le taux d’imputation pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est imputé; le taux de données TPS pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est dérivé des fichiers sur la Taxe sur les Produits et Services ; le taux de partie à tirage nul pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est modelé à partir de données administratives.

Le tableau explicatif 2 qui suit présente les 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-ARMMI 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 ARMMI (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 ARMMI. 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 ARMMI. 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 terme montre 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 2007. On dit des valeurs finales qu'elles sont « aux prix de 2007 ». 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 2007, qui constitue l'année de base. On a choisi l’année 2007 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.

Le tableau ci-dessous fournit une indication de la qualité des données pour les moyennes estimées pour le score en lecture des jeunes âgés de 15 ans par province. Des indicateurs additionnels de qualité des données sont présentés dans toutes les publications de PISA.

Date : Septembre 2010

À : Utilisateurs de données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, cycles 2.2 (nutrition)

Objet : Erratum – ESCC Cycle 2.2

Produit(s) touché(s) : fichier HS, fichier HS_SIDE, fichier FRL et fichier CFG

Cycle(s) touché(s) : Cycle 2.2 (nutrition)

Description du (des) problème(s) :

Fichier HS et HS_SIDE : Il a été demandé aux répondants de l’ESCC 2.2 d’autoriser le jumelage de leurs données avec les donnés administratives, à la suite des premier et deuxième rappels alimentaires. Dans le but de procéder au jumelage des données, le répondant devait autoriser le jumelage pour chacun de ces deux rappels. Le fichier HS contient présentement SAMDDLNK (permission de jumeler le premier rappel) ainsi que SAMDDLNK2 (permission de jumeler le deuxième rappel). Ces deux variables ont été révisées afin de permettre que les cas où les répondants ont donné leur permission de jumelage pour seulement un des deux rappels, soient classifiés comme des cas de non jumelage pour chacune des deux variables. Cela signifie que les fréquences pour SAMDDLNK et SAMDDLK2 seront plus basses que celles de la troisième vague.

Fichier FRL : Lors de la diffusion initiale des données détaillées sur les aliments, plusieurs valeurs pour l’apport en sucre étaient manquantes. Conséquemment, si une recette contenait un ingrédient ayant une valeur en sucre manquante, la valeur en sucre de la recette était codée comme manquante. La diffusion des données de la vague 3 a permis de mettre à jour la majorité des valeurs du sucre manquantes. Toutefois, le fichier FRL n’était alors plus à jour, et plusieurs des ingrédients manquants avaient toujours un apport en sucre manquant. Ces valeurs concernant l’apport en sucre ont été mises à jour. De plus, le traitement des valeurs en sucre pour les recettes ayant au moins une valeur en sucre manquante pour l’un des ingrédients, a été rendu cohérent avec les autres éléments nutritifs. Tout comme les autres élément nutritifs, si la valeur en sucre pour un ingrédient d’une recette est manquante, il y aura tout de même une valeur en apport en sucre pour la recette. La valeur en sucre pour les fichiers HS et FID n’est pas touchée.

Fichier CFG : Les mises à jour des données de l’ESCC 2.2, que l’on retrouve dans la vague 3 des fichiers de données, ont également eu comme résultat un changement de groupe du guide alimentaire canadien pour un très petit nombre d’aliments rapportés. Toutefois, le fichier CFG n’avait pas été mis à jour à ce moment. Celui-ci est maintenant à jour.

Correction(s) suggérée(s) : Il est demandé aux utilisateurs d’utiliser la version fournie des fichiers HS, HS_SIDE, FRL et CFG ayant été mis a jour ainsi que la version révisée du dictionnaire de données pour les fichiers HS et FRL.

Pseudo-code de correction : Sans objet

Contactez-nous : Nous regrettons tout inconvénient que cela a pu vous causer à vous ou à votre organisme et nous vous remercions à l’avance de votre compréhension.

Si vous avez des questions, n’hésitez pas à communiquer avec nous :

Services d’information et d’accès aux données
Division de la statistique de la santé
613–951–1746
Courrier électronique : hd–ds@statcan.gc.ca

Au nom du conseil exécutif du Programme d’économie d’énergie dans l’industrie canadienne (PEEIC), je souhaite remercier tous ceux qui ont participé à l’enquête de l’an dernier sur la consommation industrielle d’énergie (CIE).  Grâce à votre participation, le taux de réponse demeure élevé.

En tant que président du conseil exécutif du PEEIC, je comprends bien l’importance des données de grande qualité en matière d’énergie.  Je vous encourage à répondre à l’enquête CIE de 2015 et la soumettre dès que possible à Statistique Canada.  S’il s’agit de votre première participation à l’enquête, soyez sans crainte – toutes les données relatives à votre entreprise et aux établissements distincts présentées à Statistiques Canada demeureront confidentielles.

Votre participation à l’enquête sur la CIE nous permet de suivre les progrès de l’industrie en matière d’efficacité énergétique et, par conséquent, d’évaluer sa participation aux efforts déployés par le Canada pour améliorer la qualité de l’air. Les données sur la CIE servent à effectuer le suivi des progrès sectoriels et à souligner les réalisations de l’industrie en matière d’efficacité énergétique dans le cadre du rapport annuel PEEIC disponible en ligne au : peeic.ca sous À propos du PEEIC.

Afin de favoriser et d’appuyer les efforts de l’industrie canadienne en matière d’efficacité énergétique, Ressources naturelles Canada offre des outils et des services dans le cadre du PEEIC – des ateliers de formation en gestion énergétique, des rapports d’étalonnage, des guides de pratiques exemplaires et d’assistance financière à coûts partagés.

Le PEEIC croit que les entreprises canadiennes peuvent améliorer leur performance énergétique en utilisant un système intégré de gestion de l’énergie, tel ISO 50001. Mesurer, recueillir et rapporter les données de consommation d’énergie sont une partie essentielle des systèmes de gestion de l’énergie.

L’amélioration de l’efficacité énergétique a permis à l’industrie canadienne de réaliser des économies d’achat d’énergie représentant environ 3,0 milliards de dollars en 2013, soit suffisamment d’énergie pour chauffer plus de 3,1 millions de foyers canadiens pendant un an.

Je continue d’être impressionné par le niveau d’engagement de l’industrie canadienne envers l’efficacité énergétique et la qualité de l’air et c’est avec plaisir que je travaillerai avec vous à l’avenir.

Je vous prie d’accepter l’expression de mes sentiments distingués,

Andy Mahut
Gestionnaire, Pratiques énergétiques, U.S. Steel Canada Inc.
Président, Conseil exécutif du PEEIC

PEEIC
580, rue Booth
12e étage
Ottawa (Ontario)
K1A 0E4
Tél. : (343) 292-8798
Fax : (613) 992-3161
cipec-peeic@rncan.gc.ca
peeic.ca

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 2012.  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 & 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’analyse conceptuelle 

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 2012 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 2012, puis un essai parallèle a été réalisé sur une durée de six mois (du mois de référence de septembre 2012 au mois de référence de février 2013). L’échantillon renouvelé est officiellement devenu le nouvel échantillon de l’EMIM à partir de décembre 2012.

Cette étape marque le premier processus de renouvellement de l’échantillon de l’EMIM depuis 2007. 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.

À partir de janvier 2013, l’EMIM utilisera les déclarations T1 des entreprises non-incorporées afin d’établir leurs données de ventes de biens fabriqués. Un modèle statistique est utilisé afin de transformer les déclarations T1 en ventes de biens fabriqués.

Parallèlement à l’échantillon le plus récent, depuis décembre 2012, environ 2 800 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 2 800 des petites et moyennes entreprises sondées ne reçoivent pas de questionnaire. Les données relatives à leurs ventes de biens fabriqués sont obtenues 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 2006-2007, 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 décembre 2012, 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, le coefficient 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.

Les types d’erreur non liée à l'échantillonnage dans l’EMIM comprennent 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 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 taux pondérés mentionnés dans le tableau explicatif 2 se définissent comme suit : le taux de réponse et de vérification pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est basé sur des données déclarées, incluant les données qui furent vérifiées; le taux d’imputation pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est imputé; le taux de données TPS pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est dérivé des fichiers sur la Taxe sur les Produits et Services ; le taux de partie à tirage nul pondéré est le pourcentage de l’estimation globale d’un élément qui est modelé à partir de données administratives.

Le tableau explicatif 2 qui suit présente les 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-ARMMI 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 ARMMI (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 ARMMI. 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 ARMMI. 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 terme montre 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 2007. On dit des valeurs finales qu'elles sont « aux prix de 2007 ». 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 2007, qui constitue l'année de base. On a choisi l’année 2007 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.

Division de la fabrication et de l’énergie
Section de l’énergie

I. Qui devrait compléter le présent questionnaire?

Ce questionnaire devrait être rempli par un ingénieur, un gestionnaire de la production, un gestionnaire des opérations ou quelqu’un qui connaît bien la consommation d’énergie etle processus de production de cette entreprise.

II. Instructions concernant la déclaration

Veuillez déclarer toutes les quantités de produits énergétiques consommées du 1er janvier au 31 décembre, qu’elles aient été achetées ou produites par l’établissement-même. Ne pas inclure l’énergie utilisée par les sous-contractants, les transporteurs publics et les fournisseurs. Veuillez arrondir toutes les données au nombre entier le plus près. Si vous avez besoin d’aide, veuillez communiquer avec Statistique Canada au numéro de téléphone indiqué sur votre questionnaire.

III. Conservation

Veuillez s’il vous plaît conserver une copie du questionnaire rempli avec vos dossiers protégés jusqu’au 31 mars 2016.

IV. Définitions

Types d’utilisation d’énergie

Quantité consommée comme combustible : La quantité de produit énergétique utilisée dans le processus de production de l’usine, ce qui comprend le chauffage et le transporteffectué sur le site.

Quantité consommée pour produire de la vapeur pour la vente : La quantité de produit énergétique utilisée pour la production de vapeur, qui est ensuite livrée à un utilisateur à l’extérieur de l’emplacement de l’usine selon un contrat de vente ou selon toute autre entente. L’énergie utilisée pour produire de la vapeur qui est ensuite utilisée dans le processus de production de l’usine doit être déclarée dans la colonneintitulée « quantité consommée comme combustible ».

Quantité consommée pour produire de l’électricité : La quantité d’énergie utilisée pour la production d’électricité utilisée sur place ou livrée à un utilisateur à l’extérieur de l’emplacement de l’usine selon un contrat de vente ou selontoute autre entente.

Quantité consommée à des fins non énergétiques : La quantité d’énergie utilisée à d’autres fins que l’alimentation en combustible dans le processus de production de l’usine, la production de vapeur ou d’électricité. Voici quelques exemples de produits énergétiques utilisés à des fins non énergétiques :

• Gaz naturel utilisé comme agent réducteur pour produire du fer de réduction directe (FRD)
• Coke de pétrole utilisé comme matière de base pour réduire l’oxyde de plomb pendant la production du plomb
• Gaz naturel utilisé comme matière de base pour produire de l’hydrogène et de l’ammoniac
• Anthracite utilisé comme matière de base (comme agent réducteur) pour produire du ferrosilicium et du silicium métal

Types de produits énergétiques

Veuillez déclarer votre utilisation d’énergie selon les définitions de produits énergétiques suivantes.

Section 1

Électricité : Forme d’énergie produite par friction, induction ou transformation chimique, causée par la présence et le mouvement de particules élémentaires chargées. L’électricité qui est consommée peut être reçue par l’établissement(achetée) ou autoproduite (produite par l’établissement).

Gaz naturel : Mélange d’hydrocarbures, contenant principalement du méthane (CH₄), en phase gazeuse ou en solution dans du pétrole brut provenant de gisementssouterrains.

Propane : Hydrocarbure à chaîne droite, normalement sous forme gazeuse. Gaz paraffinique incolore extrait du gaz naturel ou des jets de gaz de raffinerie formé de molécules composées de trois atomes de carbone et de huit atomes d’hydrogène (C₃H₈). Principalement utilisé pour le chauffage/refroidissement résidentiel et commercial, comme carburant dans les transports et comme matière de base enpétrochimie.

Distillats moyens

Diesel : Toute catégorie de distillats utilisés dans les moteurs diesel, y compris ceux qui contiennent une faible quantité de soufre (inférieure à 0,05 %). Ne comprend pas le diesel utilisé pour le transport à l’extérieur du site de l’usine.

Mazout léger : Un distillat de pétrole léger utilisé dans les brûleurs à air soufflé. Comprend le mazout no.2, le mazout no.3, l’huile de chauffage, le gasoil et les carburants industriels légers.

Kérosène et autres distillats moyens : Comprend le kérosène (un distillat de pétrole léger utilisé dans les radiateurs d’appoint, les cuisinières et les chauffe-eau et qui convient comme source d’éclairage lorsque brûlé dans des lampes à mèche ; aussi appelé pétrole de chauffage), le mazout no.1 et l’huile à lampe. Ne comprend pas l’essence utilisée pour le transport à l’extérieur du site de l’usine.

Mazout lourd (canadien/étranger) : Toute catégorie de combustibles résiduels, y compris les combustibles à faible teneur en soufre. Principalement utilisés pour la génération de vapeur, la production d’énergie électrique ainsi que l’alimentation des moteurs diesel. Comprend les mazouts no4, 5 et 6 et le bunker C.

Bois et déchets du bois : Bois et énergie tirée du bois utilisés comme combustibles, incluant le bois rond (bois vendu à la corde), la lignine, les résidus de la fabrication de meubles etde cadres de fenêtres, les copeaux de bois, l’écorce, la sciure, les retailles de bois d’œuvre, les résidus forestiers, le charbonde bois et les détritus de pâte provenant de l’exploitationd’usines de pâte, de scieries et d’usines de contreplaqué.

Lessive de pâte épuisée (liqueur noire) : Un sous-produit recyclé produit lors de la transformation du bois en pâte dans le processus de fabrication du papier. Il est principalement composé de lignine, d’autres composantes du bois et de produits chimiques qui sont des sous-produits de la fabrication de pâte chimique. Il est brûlé en tant que combustible ou dans une chaudière de récupération qui produit de la vapeurpouvant être utilisée pour générer de l’électricité.

Détritus : Matériaux de rebut solides ou liquides utilisés comme source d’énergie combustible. Comprend la combustion des rebuts de papier, des matériaux d’emballage, des ordures, et d’autres déchets industriels, agricoles et urbains. Souvent utilisés pour produire de l’électricité. Veuillez préciser le typede détritus.

Vapeur : Gaz résultant de la vaporisation d’un liquide ou de la sublimation d’un solide. Produit à l’aide de turbines de condensation ou de non condensation. La vapeur qui est consommée peut être autoproduite (produite parl’établissement) ou reçue par l’établissement (achetée).

Note spéciale : Les combustibles utilisés pour produire de la vapeur au sein de l’établissement (autoproduction) devraient être déclarés dans la catégorie « comme combustible ». Par exemple, si 100 mètres cubes de mazout lourd ont été utilisés pour produire de la vapeur, il faut inclure le mazout lourd dansla catégorie « comme combustible ».

Statistique Canada est en train de passer en revue le questionnaire sur la CIE, et des modifications pourraient être apportées ultérieurement pour permettre aux répondants de déclarer des données sur les combustibles utilisés « pour produire de la vapeur » séparément de la composante « comme combustible ». Jusqu’ici, les valeurs relatives à la vapeur produitepar l’établissement n’ont pas été publiées; elles sont réservées à des fins d’analyse interne seulement.

Section 2

Charbon : Une substance rocheuse noire ou brun-noir facilement combustible dont la composition, y compris l’humidité inhérente, consiste à plus de 50 % de la masse et à plus de 70 % du volume de matière carbonée. Elle est formée par les résidus de plantes qui ont été comprimés, durcis, modifiés chimiquement et métamorphosés par la chaleur et lapression pendant une période géologique sans être exposés à l’air.

Charbon bitumineux (canadien/étranger) : Charbon dense, noir, souvent formé de couches claires et sombres bien définies et ne contenant habituellement pas plus de 20 % d’humidité. Il présente un plus grand pouvoir calorifique et une plus grande quantité de matières volatiles et de cendre que le charbon sous-bitumineux ; le pouvoir calorifique du charbon bitumineux se situe habituellement entre 23,3 et 30,2 térajoules par kilotonne. Utilisé pour la production de coke, de vapeur et d’électricité, ainsi que pour la production d’acier. Le charbon métallurgique est habituellement du charbonbitumineux.

Charbon sous-bitumineux (canadien/étranger) : Charbon noir utilisé principalement pour la génération thermique.Présente une forte teneur en humidité, se situant entre 15 et 40 % de la masse. La teneur en soufre est habituellement trèsfaible, de même que celle en cendre. Au contraire, la teneur enmatière volatile est habituellement élevée et peut dépasser 40 % de la masse. Le pouvoir calorifique varie de 16,3 térajoulespar kilotonne à un peu plus de 20,9 térajoules par kilotonne.

Lignite : Charbon brun de qualité inférieure présentant une apparence nettement brune et ligneuse ou argileuse et qui a une teneur en humidité relativement élevée (entre 30 et 70 % de la masse du combustible). Utilisé presque exclusivementpour la production d’électricité.

Anthracite : Charbon dur, noir et brillant contenant un pourcentage élevé de carbone fixé, un faible pourcentage de matière volatile et une faible teneur en eau, en soufre et en cendre. A un pouvoir calorifique élevé qui se situe à plus de27,7 térajoules par kilotonne et qui brûle presque sans fumée. Est utilisé généralement pour la production d’acier.

Coke de charbon (canadien/étranger) : Produit poreux et dur provenant de la carbonisation (cuisson) de charbon bitumineux à température élevée dans des fours à atmosphère sous-stoechiométrique, jusqu’à ce que la matière volatile du charbon soit libérée et que le charbon passe par une « phase plastique » pour devenir du coke métallurgique. Utilisé souvent comme combustible et apport de carbone (agent réducteur) pour la fonte de minerai de fer dans une usine sidérurgique (haut fourneau). La poussière de coke et le coke de fonderiesont inclus dans cette catégorie.

Sous-produits du charbon

Goudron de houille : Substance organique séparée du gaz de four à coke résultant du cokage (un liquide noir et visqueux). Cette catégorie inclut la pyridine, les acides de goudron, le naphtalène, l’huile de créosote et le brai.

Huile légère de charbon : Produits condensables (principalement le benzène, le toluène, le xylène et les solvants à base de naphte) obtenus lors de la distillation du gaz de four à coke, après l’extraction du goudron de houille.

Gaz de four à coke : Obtenu comme sous-produit des opérations de carbonisation et de gasification de combustible solide effectuées par les producteurs de coke et les usines sidérurgiques.

Section 3

Coke de pétrole (canadien/étranger) : Un produit final, souvent appelé « déchet », du processus de raffinage du pétrole. Produit de la raffinerie après que tous les distillats et les huiles aient été distillés à partir du pétrole brut, ce qui laisse un produit qui a l’apparence du charbon. On le trouve sous divers types, notamment le coke « d’éponge », « d’injection » et « fluide », distingués selon la taille du produit. Le coke de pétrole est un résidu à forte teneur en carbone et à faible teneur en hydrogène qui est le produit final de la décomposition thermique lors du processus de condensation du craquage. Il présente habituellement une forte teneur en soufre, une faible teneur en matières volatiles, en cendre et en humidité. Il peut être vendu tel quel ou être purifié davantage par calcination pour des utilisations spécialisées, notamment la production d’anodes. Il peut également être brûlé comme combustible dans divers processus, allant des centrales électriques aux fours à ciment. Son pouvoir calorifique se situe habituellement autourde 40 térajoules par kilotonne.

Gaz de distillation : Tout mélange non décomposé de gaz produits dans des raffineries par distillation, craquage, reformage et autres processus. Les constituants principaux sont le méthane, l’éthane, l’éthylène, le butane normal, les butylènes, le propane, le propylène, etc. Le gaz de distillation est utilisé comme combustible de raffinerie et comme matièrede base en pétrochimie.

Coke sur catalyseur (coke catalytique) : Dans de nombreuses opérations catalytiques (par exemple le craquage catalytique), du carbone se dépose sur le catalyseur, ce qui le désactive. On réactive le catalyseur en faisant brûler le carbone, qui est utilisé comme combustible dans le processus de raffinage. Ce carbone ou coke n’est pas récupérable sous une formeconcentrée.

Bitume en émulsion (orimulsion) : Une émulsion épaisse de pétrole et d’eau. L’orimulsion est produite en mélangeant le bitume avec environ 30 % d’eau douce et une petite quantité d’un agent de surface (surfactant). Le bitume en émulsion réagit de façon similaire au mazout; il a été développé pour lesecteur industriel.

Éthane : Hydrocarbure normalement gazeux à chaîne droite. Gaz paraffinique incolore extrait du gaz naturel ou des jets de gaz de raffinerie, consistant en molécules composées de deux atomes de carbone et de six atomes d’hydrogène (C₂H₆), utilisé comme matière de base dans la production de produits chimiques et de plastiques ainsi que comme solvantdans le processus amélioré de récupération du pétrole.

Butane : Un hydrocarbure normalement gazeux. Gaz paraffinique incolore extrait du gaz naturel ou des jets de gaz de raffinerie, consistant en molécules composées de quatre atomes de carbone et de dix atomes d’hydrogène (C₄H₁₀), utilisé principalement pour être mélangé à de l’essence à haut indice d’octane, pour le chauffage résidentiel et commercial et dans la fabrication de produits chimiques et de caoutchoucsynthétique.

Naphte : Une matière de base destinée principalement à l’industrie pétrochimique (p. ex., fabrication d’éthylène ou production d’hydrocarbures aromatiques). Les spécialités de la naphte comprennent tous les produits finis se situant dans les limites d’ébullition de la naphte de 70 à 200 °C, qui sont utilisés comme diluants pour peinture, détergents ousolvants. Ceci comprend également du gasoil utilisé comme alimentation pétrochimique.

Gaz de sous-produits : Un mélange d’hydrocarbures et d’hydrogène produit à partir de procédés chimiques tels quele craquage d’éthane.

Gaz flambé : Gaz qui est brûlé afin de l’éliminer, généralement lorsqu’il contient des composantes toxiques ou odorantes. Le gaz flambé doit être déclaré dans la colonne intitulée « à desfins non énergétiques ».

Section 4

Autre : Tout autre type de produit énergétique consommé qui n’est pas mentionné ailleurs dans le questionnaire. Veuillez spécifier le type de produit énergétique dans l’espace fourni à cet effet, de même que l’unité de mesure utilisée.

Section 5

Raisons des changements dans la consommation d’énergie

L’objet de cette section est de réduire le besoin de demandes de renseignements supplémentaires. Statistique Canada compare les réponses fournies dans le questionnaire avec celles des années précédentes. Veuillez indiquer la ou les raisons qui décrivent le mieux les changements importants de votre consommation d’énergie par rapport à l’annéeprécédente, et fournir une explication.

Section 6

Ventes de vapeur

Si un produit énergétique est utilisé pour produire de la vapeur pour la vente, veuillez déclarer, en gigajoules, la quantité vendue à des clients externes.

V. Ententes de partage de données

Afin de réduire le fardeau des répondants, Statistique Canada a conclu des ententes de partage de données avec des organismes statistiques provinciaux et territoriaux et d’autres organismes gouvernementaux, qui ont accepté de garder les données confidentielles et les utiliser uniquement à des fins statistiques. Statistique Canada communiquera les données de la présente enquête seulement aux organismesayant démontré qu’ils avaient besoin de les utiliser.

L’article 11 de la Loi sur la statistique prévoit le partage de données avec des organismes statistiques provinciaux et territoriaux répondant à certaines conditions. Ces organismes doivent posséder l’autorisation légale de recueillir les mêmes données, sur une base obligatoire, et les lois en vigueur doivent contenir essentiellement les mêmes dispositions que la Loi sur la statistique en ce qui concerne la confidentialité et les sanctions imposées en cas de divulgation de renseignements confidentiels. Comme ces organismes possèdent l’autorisation légale d’obliger les entreprises à fournir les mêmes données, on ne demande pas le consentement des entreprises et celles-cine peuvent s’opposer au partage des données.

Pour la présente enquête, des ententes en vertu de l’article 11 ont été conclues avec les organismes statistiques provinciaux et territoriaux de Terre-Neuve-et-Labrador, de la Nouvelle-Écosse, du Nouveau-Brunswick, du Québec, de l’Ontario, du Manitoba, de la Saskatchewan, de l’Alberta, de la Colombie-Britannique et du Yukon. Les données partagées seront limitées aux établissements commerciaux situés dans laprovince ou le territoire en question.

L’article 12 de la Loi sur la statistique prévoit le partage de données avec des organisations gouvernementales fédérales, provinciales ou territoriales. En vertu de cet article, vous pouvez refuser de partager vos données avec l’une ou l’autre de ces organisations en écrivant une lettre d’objection au statisticien en chef et en la retournant avec le questionnairerempli. Veuillez préciser les organismes avec lesquels vous ne voulez pas partager vos données.

Pour la présente enquête, des ententes en vertu de l’article 12 ont été conclues avec les organismes statistiques de l’Île-du- Prince-Édouard, des Territoires du Nord-Ouest et du Nunavut, ainsi qu’avec Ressources naturelles Canada, Environnement Canada, l’Office national de l’énergie, et Alberta Energy. Dans le cas des ententes conclues avec des organisations gouvernementales provinciales et territoriales, les données partagées seront limitées aux établissementscommerciaux situés dans la province ou le territoire en question.

Le 5 juin 2013, avec la diffusion de l'Indice des prix des produits agricoles (IPPA) de mars 2013, Statistique Canada a mis à jour la période de base utilisée dans le calcul de l'indice, passant de 1997=100 à 2007=100. La tendance des mises en marché saisonnières a également été mise à jour.

Les pondérations pour l'IPPA sont principalement dérivées de la série des Recettes monétaires agricoles de Statistique Canada. L'IPPA est fondé sur un panier quinquennal mis à jour annuellement, ce qui garde l'indice actuel et rend compte des variations continues des produits agricoles produits et vendus. Cependant, la tendance du poids saisonnière demeure constante et est seulement mise à jour périodiquement, par exemple, lorsque la période de base est révisée. Cette tendance du poids, qui était fondée sur les mises en marché mensuelles de 1994 à 1998, est maintenant fondée sur les mises en marché mensuelles de 2006 à 2010. La nouvelle tendance mensuelle du poids a été introduite en débutant avec l'indice de 2002.

De petits changements ont été apportés à quelques règles liées à l'imputation, et les produits ont été ajustés en fonction de leur importance dans la série des Recettes monétaires agricoles. Par exemple, dans toutes les provinces, les chevaux, les embryons et l'urine de jument gravide ont été déplacés dans la catégorie « Divers bétail »; tandis qu'en Alberta et en Saskatchewan, les pois chiches sont maintenant calculés comme un produit séparé.

À la suite du changement de base, les tableaux CANSIM 002-0021 et 002-0022 ont été remplacés par de nouveaux tableaux 002-0068 et 002-0069. En outre, un nouveau tableau, 002-0070 a été créé pour fournir la pondération des groupes des principaux produits dans l'indice, qui était antérieurement disponible dans la publication 21-007-X.

Pour chaque série contenue dans le tableau CANSIM, les séries historiques comprennent toutes les données pour les mois précédant janvier 1992. Elles ont été obtenues en couplant les indices des séries de l'IPPA basées sur 2007 avec les séries correspondantes de l'IPPA basées sur 1997.

Même si l'année de base de l'IPPA a été modifiée pour 2007=100 dans les nouveaux tableaux CANSIM, les taux de variation mesurés pour les périodes avant 2002 demeurent inchangés autant pour les tableaux dont l'année de base est 1997=100 que ceux dont l'année de base est 2007=100. Commençant en 2002, les taux de variation des indices sont touchés par la nouvelle tendance de poids saisonnière, ainsi que par les changements apportés aux produits qui ont été déplacés des catégories de produits divers à un produit séparé calculé seul, et vice versa.

Pour obtenir plus de renseignements ou pour en savoir davantage sur les concepts, les méthodes et la qualité des données, communiquez avec nous sans frais au 1-800-263-1136 (infostats@statcan.gc.ca), ou avec les Relations avec les médias au 613-951-4636 (statcan.mediahotline-ligneinfomedias.statcan@statcan.gc.ca).