Fichiers de sortie

Fichiers retournés

Fichiers retournés

Les utilisateurs recevront un avis par courriel une fois que des fichiers de sortie auront été placés dans leur boîte de réception du Service de transfert électronique de fichiers (TEF). Ils auront sept jours pour télécharger les fichiers, après quoi, les fichiers seront supprimés. Seuls les tableaux de données des macros de l'accès à distance en temps réel (ADTR) seront fournis; les données comportant des valeurs manquantes ne seront pas transmises.

Pour chaque programme du SAS soumis avec succès, quatre types de fichiers sont envoyés à l'utilisateur :

  1. un journal SAS personnalisé (.log) : renferme tous les éléments d'un journal SAS standard, à l'exception du nombre d'observations, lequel a été supprimé pour assurer la confidentialité;
  2. un journal d'accès en temps réel (ADTR) créé par le système d'ADTR (.txt) : informe les utilisateurs de l'étape du processus d'ADTR exécutée avec succès par le programme SAS;
  3. des ensembles de données SAS (.sas7bdat) : renferment les résultats sous forme de base de données SAS;
  4. un tableau (.csv) : présente les résultats sous forme de valeurs séparées par des virgules;
  5. des tableaux (.html) : présentent les résultats en format HTML (macro « RTRAFreq » uniquement).

Les utilisateurs peuvent recevoir le message suivant au moment d'accéder aux données de sortie dans le format d'ensemble de données SAS :

Note : Le fichier de données LIBA.RTRA961628_TABLE1.DATA est dans un format qui provient d'un autre système hôte; il est possible aussi que le chiffrement du fichier ne corresponde pas à celui de la session. L'accès aux données interenvironnementales sera utilisé, ce qui pourrait nécessiter des ressources d'unités centrales de traitement (UCT) supplémentaires et réduire le rendement.

Cette note signifie que le fichier a été créé dans un environnement de système d'exploitation différent du vôtre. Vous pouvez supprimer ce message en exécutant l'étape suivante pour convertir votre fichier SAS :

Data LIBA.RTRA961628_TABLE1;

Set LIBA.RTRA961628_TABLE1;

run;

Indicateurs de la qualité

Indicateurs de la qualité

Le système d'ADTR fournit aux utilisateurs des indicateurs de la qualité des données pour les enquêtes dont les fichiers sont associés à des poids bootstrap.

Les indicateurs de la qualité ou les mesures de précision ci-dessous peuvent être fournis (les produits obtenus peuvent varier en fonction des statistiques que l'on souhaite calculer et de l'enquête utilisée) :

BSWCNT : chiffre pondéré bootstrap (nombre de poids bootstrap utilisés aux fins de calcul)

COUNT : chiffre pondéré

S.E. : erreur-type (mesure de précision)

CILB : borne inférieure de l'intervalle de confiance (mesure de précision)

CIUB : borne supérieure de l'intervalle de confiance (mesure de précision)

QI : indicateur de la qualité

Les chercheurs ont la responsabilité de s'assurer de la qualité de leurs données de sortie. Des énoncés concernant la qualité des données et l'utilisation des ensembles de données sont accessibles à la page de microdonnées disponibles dans l'accès à distance en temps réel.

Définition de la qualité des données

Définition de la qualité des données

Indicateurs de Qualité (Q.I.)
  • Les valeurs des C.V. ne sont pas publiées
  • Des indicateurs de qualité (Q.I.) sont publiés et basés sur le tableau des C.V.1 suivant :
Valeur du C.V. Indicateur de qualité
1. Les valeurs des C.V. sont calculées à partir de l'erreur type originale ainsi que de l'estimation originale.
2. n réfère au nombre d'observations et X est confidentiel et peut varier par enquête.
3. C.V. non défini" réfère aux cas de division par zéro (lorsque l'estimation = 0).
C.V. ≤ 0.05 (a)
0.05 < C.V. ≤ 0.15 (b)
0.15 < C.V. ≤ 0.25 (c)
0.25 < C.V. ≤ 0.35 (d)
C.V. > 0.35 or n < X2 (e)
C.V. non défini3 (*)
Fréquence publiéee = 0 (.)
Statistique supprimée (.)
Date de modification :

Arrondissement contrôlé

L'arrondissement est effectué indépendamment d'une cellule à l'autre (y compris les sous-totaux et le grand total). Voir l'étape 3 ci-dessous. Voici un exemple simple d'arrondissement contrôlé:

Supposons que nous ayons une enquête de 10 individus représentant 1205 personnes dans la population et que la base d'ADTR soit de 100.

Microdonnées

Microdonnées

Tableau 1
Arrondi contrôlé en utilisant le sexe et l'état matrimonial
Unité Sexe État Matrimonial Poids
1 Hommes Marié 120,5
2 Hommes Veuve 120,5
3 Hommes Marié 120,5
4 Hommes Divorcé 120,5
5 Hommes Marié 120.5
6 Femmes Marié 120,5
7 Femmes Marié 120,5
8 Femmes Veuve 120,5
9 Femmes Veuve 120,5
10 Femmes Marié 120,5
Étape 1

Étape 1

La procédure SAS modifiée de l'ADTR crée le tableau suivant :

Tableau 2
Arrondi contrôlé en utilisant le sexe et l'état matrimonial
  Marié Divorcé Veuf Total
Hommes 361,5 120,5 120,5 602,5
Femmes 361,5 0,0 241,0 602,5
Total 723,0 120,5 361,5 1 205,0
Étape 2

Étape 2

Le système d'ADTR applique l'arrondissement classique aux cellules internes, puis calcule les totaux et les totaux partiels :

Ce tableau est un exemple de la façon dont cela fonctionnerait arrondissement contrôlé dans le ADTR en utilisant les données d'état matrimonial.

Tableau 3
Arrondi contrôlé en utilisant le sexe et l'état matrimonial
  Marié Divorcé Veuf Total
Hommes 362 121 121 603
Femmes 362 0 241 603
Total 724 121 362 1 207
Étape 3

Étape 3

Le système d'ADTR envoie ces comptes au programme d'arrondissement aléatoire contrôlé. Voici ce que nous obtenons :

Ce tableau est un exemple de la façon dont cela fonctionnerait arrondissement contrôlé dans le ADTR en utilisant les données d'état matrimonial.

Tableau 4
Arrondi contrôlé en utilisant le sexe et l'état matrimonial1
  Marié Divorcé Veuf Total
Hommes 400 100 100 600
Femmes 300 0 300 600
Total 700 100 400 1 200

Noter que les lignes et les colonnes sont des additifs. Ce dernier tableau est ensuite envoyée au chercheur.

Date de modification :

L’Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR)

À propos de l'EDTR

À propos de l'EDTR

Le système RETrievel (SLIDRET) d'acquisition de données de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) joue le rôle d'interface entre la base de données et l'utilisateur. SLIDRET offre aux utilisateurs la possibilité de créer un ensemble de données selon leurs propres spécifications. Les fichiers d'interrogation personnalisés (.qry) sont soumis au système d'accès à distance en temps réel (ADTR) en même temps que le programme du SAS. Ce logiciel est requis pour accéder à l'EDTR. Il peut être obtenu gratuitement auprès de la Sous-section des services aux clients.

Note concernant SLIDRET :

Le système d'ADTR ne traite que les extractions transversales de l'application SLIDRET. Les utilisateurs de l'ADTR doivent donc s'assurer de sélectionner « Transversale» sous la rubrique « Type d'analyse » de l'application SLIDRET.

SLIDRET définit automatiquement la variable de poids qui convient à l'unité d'analyse précisée à l'étape « 5. Lancement de requête ». Par conséquent, les utilisateurs de l'ADTR n'ont pas besoin d'indiquer de variable de poids (p. ex. ILBWT26 ou WTCSLD26) pour l'étape « 2. Sélection de variables » dans SLIDRET. Une erreur se produira si un utilisateur de l'ADTR transmet un fichier d'interrogation dans lequel figure plus d'une variable de poids.

Transmissions relatives

Transmissions relatives

Pour les transmissions relatives à l'EDTR, nous vous recommandons de convertir votre code SAS et vos fichiers d'interrogation en fichiers auto-décompressables (fichiers ZIP) dont l'ADTR permet la transmission. Cela permettra à l'ADTR d'apparier correctement les fichiers .sas et .qry. Si vous transmettez deux fichiers (.sas et .qry) au lieu d'un seul fichier ZIP, il se peut que l'ADTR ne parvienne pas à apparier les fichiers .sas et .qry.

  1. Créez un fichier ZIP comprenant les fichiers SLIDQRY_nom.sas et SLIDQRY_quelconque.qry. Le fichier ZIP peut porter n'importe quel nom.
  2. Placez le fichier ZIP dans la boîte de réception.
  3. L'ADTR va automatiquement extraire les fichiers compressés du fichier ZIP, les placer dans la boîte de réception et apposer à chacun un préfixe composé de la même date et de la même heure, afin que les fichiers puissent être appariés. Le traitement se déroulera ensuite comme d'habitude.
Date de modification :

Assistant SAS

L'Assistant SAS aidera les utilisateurs ayant peu d'expérience en SAS à générer des tableaux avec succès. Vous pourrez utiliser des boutons et des menus déroulants pour construire votre code SAS. Votre code sera créé selon les variables que vous sélectionnerez. Lorsque vous aurez terminé, vous pourrez télécharger votre code et le soumettre par l'intermédiaire de votre compte de TEF. Les requêtes infructueuses devraient être considérablement réduites, car tout ce qui sera créé par l'Assistant SAS sera compatible avec l’outil de tabulation. L'Assistant a été construit à partir de la documentation de chaque cycle d'enquête.

Date de modification :

Service de transfert électronique de fichiers

Les étapes suivantes permettent d'envoyer et de recevoir des fichiers par le biais du service de transfert électronique de fichiers (TEF). Suivez le lien pour accéder à la page d'accueil du service de transfert électronique de fichiers.

Étape 1

Étape 1

Un compte utilisateur est nécessaire pour accéder au site web du service de transfert électronique de fichiers. Saisissez votre nom d'utilisateur et votre mot de passe dans les champs appropriés.

Après votre première connexion, le mot de passe expirera et vous devrez en saisir un nouveau. Ne divulguez votre nom d'utilisateur et votre mot de passe à personne - vous serez tenu responsable de toutes les activités liées à votre compte.

Étape 2

Étape 2

Sélectionnez un coffre-fort dans la liste des "noms de coffre-fort". Choisissez d'envoyer des "Fichiers à Statcan" ou de recevoir des "Fichiers de Statcan".

Étape 3

Étape 3

Si vous avez choisi d'envoyer le fichier "à Statcan", l'option "Télécharger" s'affichera. En cliquant sur "Télécharger le fichier", vous serez invité à parcourir votre ordinateur pour sélectionner le programme SAS que vous voulez que Statcan exécute pour vous.

Note : Le nom de votre fichier SAS ne doit pas dépasser 70 caractères.

Étape 4

Étape 4

Une fois que vous avez sélectionné votre fichier SAS, celui-ci est automatiquement envoyé au système ADTR. Si votre fichier SAS a disparu du dossier, c'est qu'il a été téléchargé avec succès dans Statcan.

Étape 5

Étape 5

Vous pouvez continuer à télécharger d'autres fichiers SAS en utilisant le bouton "Télécharger" ou vous pouvez terminer cette session et cliquer sur le bouton "Déconnexion" dans le coin supérieur droit de la page, sous le menu déroulant.

Étape 6

Étape 6

Notification par courriel

Vous recevrez un courriel de Statistique Canada ayant pour objet "EFT - TEF Notification" qui contiendra des instructions sur la façon de télécharger vos fichiers de sortie.

Étape 7

Étape 7

Pour télécharger vos fichiers de sortie, vous devez d'abord vous connecter au système TEF. Si vous ne l'avez pas encore fait, veuillez répéter l'étape 1 avant de passer à l'étape 8.

Étape 8

Étape 8

Sélectionnez vos fichiers en cliquant sur l'hyperlien "De Statcan" pour afficher vos fichiers de sortie. Le numéro qui précède le nom de votre fichier est un identifiant unique à l'usage de StatCan.

Note: Vous avez 7 jours pour télécharger vos fichiers à partir du moment où vous avez reçu la notification par courriel avant qu'ils ne soient supprimés.

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Préparation d’un programme

Pour que le système d’accès à distance en temps réel (ADTR) puisse automatiser les processus nécessaires pour assurer la confidentialité, vos programmes doivent être rédigés dans un format normalisé. Pour rédiger un programme du SAS selon le format approprié, les utilisateurs doivent appliquer les renseignements tirés du document des paramètres de l’ADTR et créer des statistiques en utilisant les macros normalisées de l’ADTR.

Paramètres de l'ADTR

Paramètres de l'ADTR

Le document portant sur les paramètres de l’ADTR contient des renseignements essentiels dont les utilisateurs ont besoin pour mettre au point leurs programmes SAS.

Les termes figurant dans ce document sont expliqués ci-dessous.

Préfixe SAS – Terme de référence unique, propre à chaque bibliothèque d’enquête accessible au moyen de l’ADTR. Pour garantir l’accès à la bibliothèque d’enquête appropriée, le préfixe doit figurer dans le titre de votre programme SAS. Veuillez consulter la section nom du programme dans  le guide l’utilisateur de l’accès à distance en temps réel afin d’obtenir des instructions sur la manière de nommer votre programme SAS.

Ensemble de données SAS – Le nom de l’ensemble de données SAS doit être indiqué au moyen du nom standard de la bibliothèque (libname), appelé RTRAData. Pour vous assurer d’utiliser le bon ensemble de données d’enquête, veuillez consulter la liste complète des ensembles de données à la page de données de l’accès à distance en temps réel.

Base d'arrondissement – Les fréquences sont arrondies conformément à la base d’arrondissement déterminée pour chaque ensemble de données d’enquête. La base d’arrondissement est élaborée à partir de renseignements relatifs à la répartition du facteur de pondération, aux règles relatives au nombre minimal de répondants et à la pratique d’arrondissement en vigueur pour chaque ensemble de données d’enquête.

Variables renommées – Pour des raisons de compatibilité du système d’ADTR, certaines variables sont renommées.

Variables éliminées – Les variables sensibles qui présentent un risque de divulgation sont supprimées des fichiers de microdonnées.

Poids – Les variables de poids pour chaque ensemble de données d’enquête sont fournies dans ce document. Un nom standard pour « WEIGHT » doit être entré dans le système d’ADTR pour passer à la macro des fichiers de données administratives. Pour ces derniers, cette variable « WEIGHT » est égale à 1.

Temps limite d'exécution – Le temps limite d’exécution permet de préciser la durée maximale d’exécution de la soumission du programme. Ce temps limite empêche le programme SAS de fonctionner pendant une durée excessive et de consommer inutilement les ressources informatiques.

Nom du programme

Nom du programme

Pour garantir l’accès à la bibliothèque d’enquête appropriée, le préfixe doit figurer dans le titre de votre programme SAS. Veuillez consulter la page de données de l’accès à distance en temps réel pour obtenir la liste complète des préfixes.

Le nom de votre programme SAS doit respecter des règles standard d’affectation des noms. Selon ces règles, le nom de votre programme doit commencer par le « préfixe » approprié, suivi d’un trait de soulignement, puis d’un nom de votre choix. Par exemple, les chercheurs qui soumettent un programme dans le cadre de l’Enquête sociale générale de 2006 nommeraient leur programme comme suit : GSS2006_nomchoisi.sas. Veuillez prendre note que le nom du programme ne peut pas comprendre plus de 70 caractères ni inclure les caractères & et %.

Contenu du programme : statistiques

Contenu du programme : statistiques

Veillez à ce que votre programme SAS respecte la structure des sections mentionnées ci-dessous.

Partie 1 : éléments du programme

  • Les utilisateurs doivent indiquer un nom de bibliothèque (libname) standard, appelé RTRAData. La liste des noms d’ensembles de données correspondants peut être consultée à la page des Paramètres de l’ADTR. Par exemple, ensemble RTRAdata.GSS2007.
  • N’utilisez pas un nom standard SAS libref; inclure un énoncé de bibliothèque (libname) met fin à votre programme.
  • Dans cette section, vous pouvez manipuler les données en utilisant les commandes « proc sort  » et « data steps  ».
  • Si vous utilisez l’énoncé « keep » (pour définir les variables à inclure dans le produit) ou l’option d’ensemble de données « keep= » dans SAS, vous devez inclure la variable « ID ». Par exemple, ensemble RTRAdata.GSS2007 (keep = AGE SEX ID);.

Partie 2 : statistiques

Cette section permet de créer des tabulations en faisant appel aux macros de procédures d’ADTR personnalisées. Vous pouvez utiliser ces procédures 10 fois par programme tout au plus.

Il est possible de calculer trois types de statistiques dans l’ADTR :

  • 1. Statistiques de base : Ces statistiques ne calculent qu’une statistique à la fois. Les statistiques de base disponibles dans le système d’ADTR sont la fréquence, la moyenne, les centiles, la répartition en pourcentage, les proportions, le ratio et la part.
  • 2. Statistiques de niveau 5 (L5) : Aussi appelées statistiques d’ordre supérieur, ces statistiques calculent les différences entre les statistiques de base disponibles dans le système d’ADTR.
    • Il existe trois types de statistiques L5 :
      • 1. Variation de niveau (LC) : La variation de niveau désigne la différence entre les valeurs des statistiques calculées dans un tableau.
      • 2. Variation en pourcentage (PC) : La variation en pourcentage désigne la différence de pourcentage entre les valeurs des statistiques calculées dans un tableau. On la calcule en divisant la différence de deux valeurs dans un tableau par la valeur de départ.
      • 3. Test d’hypothèse (ST) : Les tests de signification permettent de calculer si deux valeurs d’un tableau présentent une différence significative sur le plan statistique.
    • Trois méthodes permettent de calculer des statistiques L5. Ces méthodes renvoient à la façon dont peuvent être comparées les valeurs des cellules du tableau :
      • 1. Global (global) : Dans le cas des statistiques L5 globales, chaque valeur de cellule est comparée à la valeur du domaine entier comprenant ces cellules.
      • 2. Valeur de base (base) : Des statistiques L5 de base permettent de comparer la valeur de chaque cellule à une autre cellule donnée (la valeur de base).
      • 3. Séquentielle (sequential) : Des statistiques L5 séquentielles permettent de comparer la valeur de chaque cellule à celle de la cellule se trouvant directement sous elle dans le tableau. Note : l’ordre des domaines dans un tableau importe lorsque l’on utilise des statistiques L5 séquentielles.
  • 3. Statistique de niveau 5 séquentielle dans le temps (L5SOT) : Aussi appelées statistiques d’ordre supérieur, ces statistiques permettent de calculer les différences entre les statistiques de base disponibles dans le système d’ADTR. Des statistiques L5SOT séquentielles permettent de comparer la valeur de chaque cellule à celle de la cellule se trouvant directement sous elle dans le tableau d’une façon séquentielle dans le temps. Il faut ainsi établir un intervalle de temps dans la macro afin de dégager la séquence. Ces intervalles de temps peuvent être annuels (L5YrVar), mensuels (L5MonVar), trimestriels (L5QtrVar) ou déterminés (L5TimeInt). Note : l’ordre des domaines dans un tableau importe lorsque l’on utilise des statistiques L5SOT.
    • Il existe trois types différents de statistiques L5SOT :
      • 1. Variation de niveau (LC) : La variation de niveau désigne la différence entre les valeurs des statistiques calculées dans un tableau.
      • 2. Variation en pourcentage (PC) : La variation en pourcentage désigne la différence de pourcentage entre les valeurs des statistiques calculées dans un tableau. On la calcule en divisant la différence de deux valeurs dans un tableau par la valeur de départ.
      • 3. Test d’hypothèse (ST) : Les tests de signification permettent de calculer si deux valeurs d’un tableau présentent une différence significative sur le plan statistique.

Avant de pouvoir être utilisées, des statistiques L5 et L5SOT exigent que des statistiques de base soient calculées. Par conséquent, les macros L5 et L5SOT contiennent un champ indiquant les statistiques de base.

Date de modification :

Limites du système

Compatibilité avec SAS

Compatibilité avec SAS

Le système d'accès à distance en temps réel (ADTR) utilise la version 9.4 de SAS. Les demandes de données doivent être soumises sous la forme de programmes SAS en format American Standard Code for Information Interchange (ASCII) simple. Statistique Canada ne fournit pas d'aide à la programmation et n'apporte pas de modifications aux programmes qui sont soumis. Si un programme ne fonctionne pas correctement, un journal sera envoyé accompagné d'une explication quant à la raison pour laquelle le programme a échoué.

Contraintes

Contraintes

  1. Limites du système
    • Aucune limite n'est imposée quant au nombre de programmes que vous pouvez soumettre, tant que vous êtes inscrit au système d'accès à distance en temps réel (ADTR). Cependant, le nombre de soumissions réussies par jour est limité à 10.
    • Pour chaque soumission de programme réussie, 10 appels de macros de procédure d'ADTR au maximum sont autorisés; en d'autres termes, 100 totalisations au plus peuvent être créées par jour.
    • Lors de l'exécution de vos programmes SAS, n'oubliez pas que l'espace temporaire maximal disponible aux fins de traitement SAS est de 100 Go.
    • Quatre ou cinq variables maximum peuvent être définies dans la liste de variables de classe, selon la macro de procédure d'ADTR appelée.
    • Les variables de classe ne peuvent pas contenir de valeurs manquantes.
    • Chaque variable de classe peut contenir au plus 500 valeurs distinctes.
    • Tous les nombres d'observations indiquées dans les journaux SAS qui sont retournés aux utilisateurs sont remplacés par xxxxxx.
  2. Restrictions relatives à SAS

Certains mots clés de SAS, ou énoncés, ne sont pas autorisés dans le cadre de l'ADTR. La liste suivante peut faire l'objet de modifications.

  • Certaines occurrences de % et de &.
  • Des commentaires sous la forme %*...;
  • L'écriture d'ensembles de données permanents sur l'espace disque du système d'ADTR.
  • _ERROR_
  • _N_
  • ABORT
  • CATNAME
  • DCREATE
  • DM
  • DOPEN
  • ENDRSUBMIT
  • ENDSAS
  • ERROR
  • EXECUTE
  • FDELETE
  • FILE
  • FILENAME
  • FIRST
  • FIRSTOBS
  • FOPEN
  • FTP
  • INFILE
  • LAST
  • LIBNAME
  • MAPS
  • MAPSGFK
  • MAPSSAS
  • MODULE
  • MODULEC
  • MODULEI
  • MODULEIC
  • MODULEIN
  • MODULEN
  • MOPEN
  • OBS
  • ODS
  • OPTION
  • OPTIONS
  • PATHNAME
  • PEEK
  • PEEKC
  • PEEKCLONG
  • PEEKLONG
  • POKE
  • POKELONG
  • PRINTTO
  • PTRLONGADD
  • PUT
  • PUTLOG
  • RSUBMIT
  • SASFILE
  • SASHELP
  • SASUSER
  • SIGNOFF
  • SIGNON
  • SYMGET
  • SYMPUT
  • SYMPUTX
  • SYSTASK
  • SYSTEM
Programmation shell (coquille) : testez votre code

Programmation shell (coquille) : testez votre code

Pour vous aider à vérifier votre code SAS, un programme shell (coquille) et un catalogue de macros SAS peuvent être téléchargés.

Veuillez ouvrir le programme shell et suivre les descriptions des différentes sections du programme :

Section 1

  • Cette section indique la façon dont le nom de bibliothèque standard libname que créera automatiquement le système d'ADTR doit être simulé.
  • Veillez à bien modifier le chemin d'accès au fichier vers l'emplacement où vous avez enregistré vos données d'essai.
  • N'utilisez pas d'autre nom de bibliothèque libname; celui-ci doit être RTRAData.

Section 2

  • Cette section n'est pas utile à la vérification, si vous avez créé votre propre ensemble de données d'essai.
  • Des ensembles de données d'enquête fictifs sont disponibles dans cette section.

Section 3

  • Cette section montre la façon dont la macro de la procédure d'ADTR doit être ciblée pour créer votre tableau.
  • Changez le nom du catalogue de macros SAS téléchargé en « sasmacr ».
  • Veillez à bien modifier le chemin d'accès au fichier vers l'emplacement où vous avez enregistré le catalogue SAS fourni (sasmacr.sas7bcat).

Section 4

  • Cette section montre la façon dont votre programme doit être inclus et exécuté.
  • Veillez à bien modifier le chemin d'accès au fichier vers l'emplacement où vous avez enregistré votre programme.
Date de modification :

Rapport du Conseil consultatif canadien de la statistique - Relever les défis auxquels est confronté le système statistique national

Le 9 novembre 2023 - Le Conseil consultatif canadien de la statistique (CCCS) a présenté aujourd'hui son quatrième rapport (Rapport du Conseil consultatif canadien de la statistique - Relever les défis auxquels est confronté le système statistique national) sur l'état du système statistique du pays au ministre de l'Innovation, des Sciences et de l'Industrie.

Le rapport souligne l'importance du système statistique national pour aider les Canadiens et les Canadiennes à suivre le rythme d'une société qui évolue rapidement. La modernisation des méthodes et des technologies statistiques permet de produire des informations statistiques pertinentes, qui sont essentielles pour permettre aux Canadiens de prendre des décisions éclairées, d'innover et de s'attaquer aux problèmes les plus urgents du pays. Les Canadiens et les Canadiennes ont besoin de données crédibles et fiables, en particulier dans le contexte actuel de mésinformation et de désinformation.

Le rapport de cette année inclut quatre recommandations :

  1. Mobiliser les Canadiens et Canadiennes et les décideurs en faveur d'un système statistique national moderne
  2. Investir dans la science des données et les compétences analytiques
  3. Élaborer des flux de données novateurs
  4. Reconnaître le rôle de l'intendance des données

"Pendant les périodes difficiles, les données deviennent encore plus cruciales pour comprendre et aborder les problèmes existants. Le coût des programmes et des décisions fondés sur des données de piètre qualité ou incomplètes peut être énorme. L'écosystème de données et les programmes statistiques du pays sont des infrastructures essentielles qui ne doivent pas être négligées. Il faut plutôt investir davantage dans le développement d'un système national de données cohérent, lequel est essentiel pour soutenir la reprise économique et assurer la prospérité et le bien-être de la population canadienne", a déclaré Howard Ramos, président du CCCS.

Le système statistique national du Canada repose sur des relations mutuelles et sur le partage d'informations et d'expertise. Il doit être un élément clé des stratégies de données des secteurs public et privé afin de soutenir la résolution de problèmes pressants auxquels le pays doit faire face aujourd'hui et dans les années à venir.

Contact info

Howard Ramos
Président du CCCS
Téléphone : 519-661-2111, ext. 85142
Courriel : howard.ramos@uwo.ca
Anglais / français

Communiqué : Rapport du Conseil consultatif canadien de la statistique : Consolider les fondations de notre système national de statistique

16 décembre 2021 – Ottawa, ON – Statistique Canada

Aujourd'hui, le Conseil consultatif canadien de la statistique (CCCS) a présenté son deuxième rapport (Rapport annuel 2021 du Conseil consultatif canadien de la statistique : Consolider les fondations de notre système national de statistique) sur l'état de notre système national de statistique au ministre de l'Innovation, des Sciences et de l'Industrie. Le rapport reconnaît que Statistique Canada a bien géré la situation tout au long de la pandémie. Il souligne aussi que le pays a besoin de se doter d'une définition plus claire des principes entourant la gouvernance des données et le rôle d'intendance des données. Les politiques et les lois doivent être mises à jour non seulement pour répondre aux attentes et aux besoins des Canadiens mais également pour contribuer au dynamisme de l'économie.

Le rapport présente trois grandes recommandations :

  1. Adapter la gouvernance et l'intendance des données à une société numérique.
  2. Adapter la législation en matière de statistique pour rendre compte des besoins d'un système national de statistique numérique moderne.
  3. Tirer parti des possibilités offertes pour répondre aux besoins critiques en matière de données.

Il existe une mine de données publiques et privées au pays qui ne font pas partie du système statistique national. Lorsqu'elles sont fondées sur des définitions et des concepts communs et des normes partagées, ces données peuvent jouer un rôle déterminant dans la création d'une société plus forte. « Au cours de la dernière année, nous avons constaté un besoin et un engagement accrus à l'égard de la prise de décisions fondées sur des données probantes. Maintenant que nous nous dirigeons vers la reprise économique et sociale, de bonnes données sont plus nécessaires que jamais », affirme Jan Kestle, membre du Conseil.

Pour que le Canada réussisse dans un monde numérique de plus en plus dynamique, Statistique Canada doit y jouer un rôle clé. L'organisme est une source indépendante et fiable de statistiques officielles et fournit une base solide à l'imputabilité du gouvernement et à la prise de décisions basée sur les données probantes dans les secteurs public et privé, au profit de l'ensemble de la population canadienne.

Le Conseil estime que pour appuyer le système statistique national, il est essentiel que la législation en matière de statistique soit solide, claire et sans ambiguïté. Une grande partie de la Loi sur la statistique est essentiellement inchangé depuis 1918 et doit être mise à jour parce que à l'heure actuelle, la Loi sur la statistique ne rend pas compte des technologies numériques modernes utilisées pour la collecte, le transfert et le partage de renseignements statistiques. De plus, le rôle d'intendant des données que joue Statistique Canada n'est pas bien défini dans la Loi. En l'absence de lois et de politiques claires, l'organisme et le système statistique national pourraient prendre du retard par rapport aux tendances et aux besoins actuels.

Les sources de données, à elles seules, ne peuvent généralement pas assurer l'ampleur, la profondeur ou les interconnexions requises pour examiner des enjeux plus complexes. Céline Le Bourdais, membre du conseil, explique : « De multiples sources de données publiques et privées existent à travers le pays. Prises une à une, ces données sont de peu d'utilité. Ce n'est que lorsqu'elles sont partagées et combinées qu'elles peuvent apporter un éclairage aux problèmes pressants auxquels les Canadiens sont confrontés, comme la crise climatique ou les inégalités socioéconomiques ». Pour appuyer les analyses, les ensembles de données doivent être construits à partir de sources multiples, tout en respectant des protocoles de confidentialité et de sécurité clairement définis. De plus en plus, les chercheurs doivent être en mesure de relier et de connecter des variables pertinentes sur demande.

Afin de promouvoir un système statistique véritablement national, les collaborations et partenariats avec un large éventail d'intervenants sont essentiels. Par exemple, comme le note Gail Mc Donald, membre du Conseil, « Alors que nous amorçons la troisième année du mandat du CCCS, nous ferons le point sur la mesure dans laquelle nos recommandations contribuent à améliorer les capacités, à soutenir de nouveaux partenariats et projets d'élaboration conjoints, à appuyer les investissements dans la gouvernance et la capacité autochtone en matière de données, et à progresser vers un système statistique national plus solide et plus inclusif. Du temps, une collaboration respectueuse ainsi que de nouvelles façons de penser et de faire seront nécessaires pour atteindre ces objectifs ensemble. » Statistique Canada est bien placé pour se pencher sur les normes et méthodes statistiques, et assurer une direction en la matière, car il possède une expertise qui recoupe et englobe différents enjeux, intervenants et contextes, en plus d'être une institution respectée et digne de confiance.

Le président du CCCS fait remarquer que « les problèmes les plus pressants du 21e siècle, comme la crise climatique, les injustices ou la reprise postpandémie exigent des données connectées et intégrées provenant de diverses sources, afin qu'on puisse fournir des données en temps réel et détaillées qui sont représentatives de tous les Canadiens, d'un océan à l'autre. » Les recommandations du Conseil renforcent les bases permettant d'atteindre cet objectif.

Coordonnées et expertise des porte-parole du cccs

Céline Le Bourdais
Téléphone : 514-770-3714
Courriel : celine.lebourdais@mcgill.ca
Français / anglais
Disponibilité le 16 décembre 2021 : de 8 h à 16 h, HAE
Domaines d'expertise : renseignements généraux sur le rapport, accès aux données, importance de combler les lacunes statistiques, renforcement de la collaboration entre les différents paliers de gouvernement

Jan Kestle
Téléphone : 647-988-2834
Courriel : jan.kestle@environicsanalytics.com
Disponibilité le 16 décembre 2021 : de 8 h à 16 h, HAE
Domaines d'expertise : importance des données de grande qualité et de la prise de décision fondée sur des données probantes, modernisation des méthodes pour la production de statistiques officielles, stratégie nationale en matière de données, protection des renseignements personnels et sécurité des données

Gail McDonald
Téléphone : 514-970-8254
Courriel : gail.mcd@sympatico.ca
Anglais
Disponibilité le 16 décembre 2021 : de 8 h à 16 h, HAE
Domaines d'expertise : renseignements généraux sur le rapport, données sur les Autochtones, renforcement de la capacité et de la gouvernance autochtones

Howard Ramos
Téléphone : 902-402-9893
Courriel : howard.ramos@uwo.ca
Anglais / français
Disponibilité le 16 décembre 2021 : de 8 h à 16 h, HAE
Domaines d'expertise : renseignements généraux sur le rapport, données raciales et ethniques, accès aux données, équilibre entre la protection des renseignements personnels et le besoin de données

Membres du CCCS

Communiqué : Rapport du Conseil consultatif canadien de la statistique : Vers un système statistique national plus robuste

20 octobre 2020 – Ottawa, ON – Statistique Canada

Aujourd'hui, le Conseil consultatif canadien de la statistique (CCCS) a présenté son premier rapport (Rapport annuel 2020 du CCCS - Vers un système statistique national plus robuste) sur l'état du système statistique du pays au ministre de l'Innovation, des Sciences et de l'Industrie. La diffusion de ce rapport coïncide avec la Journée mondiale de la statistique. « Notre rapport souligne la manière dont les efforts de modernisation de Statistique Canada ont aidé l'organisme à s'adapter et à répondre à bon nombre des besoins du pays en matière de statistiques dans le contexte de la pandémie de COVID-19 », affirme Howard Ramos, membre du CCCS. Il met également en évidence l'importance d'accélérer ces efforts pour combler des lacunes statistiques cruciales afin de relever les défis en matière de statistiques auxquels tant Statistique Canada comme organisme que le Canada comme nation sont confrontés.

Les décideurs ont été gênés par le manque de données désagrégées actuelles et cohérentes dans des domaines comme les soins de santé et sur les personnes racialisées et les Autochtones au Canada. Cette situation a souligné le besoin plus large de données statistiques de grande qualité afin d'aborder les enjeux en matière de santé et les inégalités socioéconomiques dans l'ensemble du pays. Recueillir ces données tout en protégeant la confidentialité des renseignements personnels des Canadiens et Canadiennes demeure d'une importance capitale.

Le mandat du Conseil est de conseiller le ministre de l'Innovation, des Sciences et de l'Industrie et le statisticien en chef du Canada sur toute question concernant la pertinence, l'exactitude, l'accessibilité, l'actualité et la confidentialité des données de l'organisme, ainsi que la protection des renseignements personnels.

Le rapport comporte cinq recommandations principales : 1) inclure les exigences en matière de données statistiques lors de la planification des programmes gouvernementaux fédéraux; 2) combler les lacunes statistiques importantes; 3) corriger les sérieux déséquilibres dans le financement des programmes statistiques nationaux; 4) veiller à la protection des renseignements personnels des Canadiens et Canadiennes et à la nécessité pour ces derniers de fournir des données à Statistique Canada; 5) moderniser l'accès aux microdonnées.

Pendant ses travaux, le Conseil a constaté, comme la pandémie l'a démontré, que le rôle central de Statistique Canada en tant qu'organisme national de statistique indépendant n'a jamais été aussi crucial pour répondre aux besoins du pays en matière de statistiques actuelles et de grande qualité. La pandémie a montré que des données à l'échelle du pays sont essentielles pour que les décideurs, les administrations publiques et le grand public saisissent les principaux défis sociaux, de santé, économiques, environnementaux et énergétiques auxquels la population canadienne est confrontée, et puissent y répondre. Jan Kestle, membre du CCCS, remarque qu'« il est nécessaire de combiner les données des différents paliers de gouvernement et de sources privées pour avoir une idée complète et à jour du bien-être social et économique des Canadiens. La collaboration à travers les différentes juridictions est compliquée. Toutefois, ce défi doit être abordé de front pour que le Canada puisse combler les lacunes statistiques et garantir un fondement solide à la prise de décision. »

L'important manque de données pertinentes, complètes et de qualité sur la santé et les soins de santé au Canada a sérieusement nui à la capacité des administrations publiques des divers paliers de surveiller et d'évaluer l'évolution de la pandémie, et encore plus de gérer les graves défis en matière de santé au Canada. Le Conseil a aussi remarqué que la capacité de surmonter les obstacles auxquels les groupes racialisés et les Autochtones au Canada sont confrontés est fortement limitée par le manque de données pertinentes, cohérentes et désagrégées. Comme l'explique Gail McDonald, membre du CCCS, « L'année 2020 a placé les enjeux de racisme systémique à l'avant-plan. Ce n'est qu'en corrigeant le manque de données sur les Autochtones et sur les répercussions du racisme au sein de notre société que nous pourrons pleinement tirer parti des données pour effectuer des changements et faire une différence. »

Pour combler ces lacunes, un financement de base stable des programmes de Statistique Canada est essentiel pour disposer de données et de renseignements statistiques de grande qualité qui représentent toutes les régions du Canada et qui présentent un éventail complet des circonstances des Canadiennes et des Canadiens.

Le Conseil a aussi remarqué qu'il sera important, à l'avenir, que les chercheurs, les décideurs et les collectivités soient en mesure d'accéder aux données de l'organisme. La modernisation de l'infrastructure d'accès aux micro données de Statistique Canada est une initiative attendue depuis longtemps qui améliorera considérablement la qualité et la profondeur des recherches et des analyses effectuées au Canada dans l'ensemble des secteurs. Cependant, l'échéancier de mise en œuvre complète est trop long et doit être raccourci. Comme le fait remarquer Céline Le Bourdais, membre du CCCS, « La pandémie de COVID-19 a renforcé la nécessité pour Statistique Canada de continuer de moderniser son infrastructure et de se tourner rapidement vers de nouveaux modes d'accès aux données. Cela fera en sorte que les chercheurs dûment autorisés puissent mener des analyses actuelles sur les défis urgents auxquels la société est confrontée. »

La population canadienne fournit des données personnelles à Statistique Canada depuis plus de 100 ans et il ne devrait exister aucun conflit entre la protection des renseignements personnels de la population canadienne et la nécessité pour cette dernière de fournir des données à Statistique Canada. Le Conseil a constaté que cela est aussi essentiel afin d'assurer un système statistique robuste et un pays plus fort.

Coordonnées et expertise des porte-parole du CCCS

Howard Ramos
Communiqué de presse - Porte-parole principal du CCCS
Cellulaire : 902-402-9893
Courriel : howard.ramos@uwo.ca
Anglais/ français
Disponibilité le 20 octobre 2020 : de 8 h à 16 h (HAE)
Expertise : Renseignements généraux sur le rapport, accent sur les données raciales et ethniques, l'accès aux données, l'équilibre entre la protection des renseignements personnels et le besoin de données

Jan Kestle
Cellulaire : 647-988-2834
Courriel : jan.kestle@environicsanalytics.com
Anglais
Disponibilité le 20 octobre 2020 : de 8 h à 18 h (HAE)
Expertise : L'importance des données de grande qualité et de la prise de décision fondée sur des données probantes, méthodes de modernisation pour la production de statistiques officielles, stratégie nationale en matière de données, protection des renseignements personnels et sécurité des données

Céline Le Bourdais
Cellulaire : 514-770-3714
Courriel : celine.lebourdais@mcgill.ca
Français / Anglais
Disponibilité le 20 octobre 2020 : de 8 h à 14 h 30 (HAE)
Expertise : Renseignements généraux sur le rapport, accent sur l'accès aux données et le besoin de combler les lacunes statistiques et les déséquilibres en matière de financement

Gail McDonald
Cellulaire : 514-970-8254
Courriel : gail.mcd@sympatico.ca
Anglais
Disponibilité le 20 octobre 2020 : de 11 h à 15 h
Expertise : Renseignements généraux sur le rapport, accent sur les données, le développement de la capacité et la gouvernance des Autochtones

Membres du CCCS