Contrôle de la divulgation et diffusion de données

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  • Articles et rapports : 11-522-X202200100007
    Description : Dans le contexte de la disponibilité de sources de données plus vastes et plus diverses, les instituts statistiques en Europe sont enclins à publier des statistiques sur des groupes plus petits qu’auparavant. En outre, des épisodes mondiaux à forte incidence, comme la crise de la COVID-19 et la situation en Ukraine, peuvent également nécessiter des statistiques sur des sous-groupes particuliers de personnes. La publication de données concernant de petits groupes ciblés soulève non seulement des questions sur la qualité statistique des chiffres, mais aussi sur le risque de divulgation statistique. Le principe du contrôle de la divulgation statistique ne dépend pas de la taille des groupes sur lesquels les statistiques sont basées. Cependant, le risque de divulgation dépend de la taille du groupe : plus un groupe est petit, plus le risque est élevé. Les méthodes classiques de gestion du contrôle de la divulgation statistique lorsque la taille des groupes est réduite comprennent la suppression de données et le regroupement des catégories. Pour l’essentiel, ces méthodes consistent à augmenter la taille (moyenne) des groupes. Des approches plus récentes incluent des méthodes de perturbation des données visant à maintenir des groupes de petite taille pour préserver le plus d’information possible, tout en réduisant suffisamment le risque de divulgation. Dans le présent article, nous mentionnerons quelques exemples européens de statistiques sur des groupes types présentant un intérêt particulier et évoquerons les implications sur le contrôle de la divulgation statistique. Nous aborderons, en outre, certains problèmes liés à l’utilisation de méthodes de perturbation des données, à savoir leur incidence sur le risque de divulgation et sur l’utilité, ainsi que les défis liés à une bonne communication à ce sujet.
    Date de diffusion : 2024-03-25

  • Articles et rapports : 11-633-X2024001
    Description : La base de données longitudinales sur l’immigration (BDIM) est une source importante et complète de données contribuant à mieux comprendre le comportement économique des immigrants. Il s’agit du seul ensemble annuel de données canadiennes permettant d’étudier les caractéristiques des immigrants au Canada au moment de leur admission ainsi que leur situation économique et leur mobilité régionale (interprovinciale) sur plus de 35 ans.
    Date de diffusion : 2024-01-22

  • Articles et rapports : 12-001-X202300100006
    Description : Mes commentaires sont répartis en trois volets : 1) bref compte rendu de mon association professionnelle avec Chris Skinner, 2) observations sur les réalisations de Skinner en matière de contrôle de la divulgation statistique et 3) propos sur la production d’inférences à partir de données d’enquête masquées.
    Date de diffusion : 2023-06-30

  • Articles et rapports : 12-001-X202300100007
    Description : Je donnerai un aperçu de l’évolution de la recherche sur le contrôle de la divulgation statistique (CDS) dans les dernières décennies et de son adaptation à la révolution des données à l’aide de définitions plus officielles de la confidentialité. Je soulignerai les nombreux apports de Chris Skinner aux domaines de recherche sur le CDS. Je passerai en revue ses recherches de pionnier en commençant par ses travaux des années 1990 sur la diffusion de microdonnées d’échantillon du recensement au Royaume-Uni. De ces recherches sont nées diverses études où l’on a mesuré le risque de réidentification dans les microdonnées d’enquête au moyen de modèles probabilistes. Je porterai principalement mon attention à traiter d’autres aspects des recherches en CDS de Chris. Chris Skinner a reçu le prix Waksberg en 2019 et n’a malheureusement jamais eu l’occasion de présenter son discours Waksberg au Symposium international sur les questions de méthodologie de Statistique Canada. Le présent article suivra le canevas préparé par Chris en prévision de cette allocution.
    Date de diffusion : 2023-06-30

  • Articles et rapports : 12-001-X202300100008
    Description : Ce bref hommage vise à souligner les principales réalisations scientifiques de Chris Skinner.
    Date de diffusion : 2023-06-30

  • Articles et rapports : 11-633-X2022009
    Description :

    La base de données longitudinales sur l’immigration (BDIM) est une source importante et complète de données contribuant à mieux comprendre le comportement économique des immigrants. Il s’agit du seul ensemble annuel de données canadiennes permettant d’étudier les caractéristiques des immigrants au Canada au moment de leur admission ainsi que leur situation économique et leur mobilité régionale (interprovinciale) sur plus de 35 ans.

    Ce rapport traitera des sources de données, des concepts et des variables de la BDIM, du couplage d’enregistrements, du traitement des données, de la diffusion, de l’évaluation des données et des indicateurs de qualité, de la comparabilité avec d’autres ensembles de données relatives à l’immigration ainsi que des analyses que permet la BDIM.

    Date de diffusion : 2022-12-05

  • Articles et rapports : 11-633-X2022007
    Description :

    Le présent document examine la façon dont Statistique Canada peut accroître la confiance des utilisateurs en leur donnant la capacité d’authentifier les données de son site Web grâce aux signatures numériques et à la technologie des chaînes de blocs.

    Date de diffusion : 2022-09-19

  • Articles et rapports : 12-001-X202100100003
    Description :

    L’utilisation de réponses brouillées est un moyen efficace d’effectuer le contrôle de la divulgation statistique. Les réponses brouillées peuvent être produites au moyen d’un procédé aléatoire contrôlé. Dans le présent article, nous proposons d’utiliser la méthode de la vraisemblance empirique fondée sur l’échantillon pour effectuer des inférences statistiques dans le cadre d’un plan de sondage complexe avec réponses brouillées. Plus précisément, nous proposons d’utiliser un intervalle de confiance de type Wilk pour l’inférence statistique. La méthode proposée peut servir d’outil général pour l’inférence en présence de fichiers de données d’enquête confidentielles à grande diffusion. Les propriétés asymptotiques sont produites, et l’étude par simulations limitée confirme la validité de la théorie. De plus, nous appliquons la méthode proposée à des situations réelles.

    Date de diffusion : 2021-06-24

  • Articles et rapports : 12-001-X201700114818
    Description :

    La protection de la confidentialité des données qui figurent dans des tableaux de données quantitatives peut devenir extrêmement difficile lorsqu’on travaille avec des tableaux personnalisés. Une solution relativement simple consiste à perturber au préalable les microdonnées sous-jacentes, mais cela peut avoir un effet négatif excessif sur la précision des agrégats. Nous proposons plutôt une méthode perturbatrice qui vise à mieux concilier les besoins de protection et de précision des données en pareil cas. La méthode consiste à traiter par niveaux les données de chaque cellule en appliquant une perturbation minime, voire nulle, aux valeurs inférieures et une perturbation plus importante aux valeurs supérieures. La méthode vise avant tout à protéger les données personnelles, qui sont généralement moins asymétriques que les données des entreprises.

    Date de diffusion : 2017-06-22

  • Articles et rapports : 11-522-X201700014719
    Description :

    Les initiatives de données ouvertes transforment la façon dont les gouvernements et d’autres institutions publiques interagissent et fournissent des services à leurs mandants. Elles accroissent la transparence et la valeur de l’information pour les citoyens, réduisent les inefficacités et les obstacles à l’information, rendent possible des applications guidées par les données qui améliorent la prestation des services publics, et fournissent des données publiques pouvant susciter des possibilités économiques novatrices. Étant l’un des premiers organismes internationaux à adopter une politique de données ouvertes, la Banque mondiale a orienté et offert des conseils techniques aux pays en voie de développement qui envisagent de mettre en place ou qui conçoivent leurs propres initiatives. La présente communication donnera un aperçu des faits nouveaux en matière de données ouvertes sur le plan international, ainsi que des expériences, des défis et des possibilités actuels et futurs. M. Herzog discutera des raisons qui poussent les gouvernements à adopter les données ouvertes, des avantages prouvés de celles-ci pour les secteurs public et privé, de l’éventail d’approches que suivent les gouvernements, et des outils à la disposition des décideurs, en insistant tout spécialement sur les rôles et perspectives des bureaux nationaux de la statistique au sein d’une initiative pangouvernementale.

    Date de diffusion : 2016-03-24
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  • Articles et rapports : 11-522-X202200100007
    Description : Dans le contexte de la disponibilité de sources de données plus vastes et plus diverses, les instituts statistiques en Europe sont enclins à publier des statistiques sur des groupes plus petits qu’auparavant. En outre, des épisodes mondiaux à forte incidence, comme la crise de la COVID-19 et la situation en Ukraine, peuvent également nécessiter des statistiques sur des sous-groupes particuliers de personnes. La publication de données concernant de petits groupes ciblés soulève non seulement des questions sur la qualité statistique des chiffres, mais aussi sur le risque de divulgation statistique. Le principe du contrôle de la divulgation statistique ne dépend pas de la taille des groupes sur lesquels les statistiques sont basées. Cependant, le risque de divulgation dépend de la taille du groupe : plus un groupe est petit, plus le risque est élevé. Les méthodes classiques de gestion du contrôle de la divulgation statistique lorsque la taille des groupes est réduite comprennent la suppression de données et le regroupement des catégories. Pour l’essentiel, ces méthodes consistent à augmenter la taille (moyenne) des groupes. Des approches plus récentes incluent des méthodes de perturbation des données visant à maintenir des groupes de petite taille pour préserver le plus d’information possible, tout en réduisant suffisamment le risque de divulgation. Dans le présent article, nous mentionnerons quelques exemples européens de statistiques sur des groupes types présentant un intérêt particulier et évoquerons les implications sur le contrôle de la divulgation statistique. Nous aborderons, en outre, certains problèmes liés à l’utilisation de méthodes de perturbation des données, à savoir leur incidence sur le risque de divulgation et sur l’utilité, ainsi que les défis liés à une bonne communication à ce sujet.
    Date de diffusion : 2024-03-25

  • Articles et rapports : 11-633-X2024001
    Description : La base de données longitudinales sur l’immigration (BDIM) est une source importante et complète de données contribuant à mieux comprendre le comportement économique des immigrants. Il s’agit du seul ensemble annuel de données canadiennes permettant d’étudier les caractéristiques des immigrants au Canada au moment de leur admission ainsi que leur situation économique et leur mobilité régionale (interprovinciale) sur plus de 35 ans.
    Date de diffusion : 2024-01-22

  • Articles et rapports : 12-001-X202300100006
    Description : Mes commentaires sont répartis en trois volets : 1) bref compte rendu de mon association professionnelle avec Chris Skinner, 2) observations sur les réalisations de Skinner en matière de contrôle de la divulgation statistique et 3) propos sur la production d’inférences à partir de données d’enquête masquées.
    Date de diffusion : 2023-06-30

  • Articles et rapports : 12-001-X202300100007
    Description : Je donnerai un aperçu de l’évolution de la recherche sur le contrôle de la divulgation statistique (CDS) dans les dernières décennies et de son adaptation à la révolution des données à l’aide de définitions plus officielles de la confidentialité. Je soulignerai les nombreux apports de Chris Skinner aux domaines de recherche sur le CDS. Je passerai en revue ses recherches de pionnier en commençant par ses travaux des années 1990 sur la diffusion de microdonnées d’échantillon du recensement au Royaume-Uni. De ces recherches sont nées diverses études où l’on a mesuré le risque de réidentification dans les microdonnées d’enquête au moyen de modèles probabilistes. Je porterai principalement mon attention à traiter d’autres aspects des recherches en CDS de Chris. Chris Skinner a reçu le prix Waksberg en 2019 et n’a malheureusement jamais eu l’occasion de présenter son discours Waksberg au Symposium international sur les questions de méthodologie de Statistique Canada. Le présent article suivra le canevas préparé par Chris en prévision de cette allocution.
    Date de diffusion : 2023-06-30

  • Articles et rapports : 12-001-X202300100008
    Description : Ce bref hommage vise à souligner les principales réalisations scientifiques de Chris Skinner.
    Date de diffusion : 2023-06-30

  • Articles et rapports : 11-633-X2022009
    Description :

    La base de données longitudinales sur l’immigration (BDIM) est une source importante et complète de données contribuant à mieux comprendre le comportement économique des immigrants. Il s’agit du seul ensemble annuel de données canadiennes permettant d’étudier les caractéristiques des immigrants au Canada au moment de leur admission ainsi que leur situation économique et leur mobilité régionale (interprovinciale) sur plus de 35 ans.

    Ce rapport traitera des sources de données, des concepts et des variables de la BDIM, du couplage d’enregistrements, du traitement des données, de la diffusion, de l’évaluation des données et des indicateurs de qualité, de la comparabilité avec d’autres ensembles de données relatives à l’immigration ainsi que des analyses que permet la BDIM.

    Date de diffusion : 2022-12-05

  • Articles et rapports : 11-633-X2022007
    Description :

    Le présent document examine la façon dont Statistique Canada peut accroître la confiance des utilisateurs en leur donnant la capacité d’authentifier les données de son site Web grâce aux signatures numériques et à la technologie des chaînes de blocs.

    Date de diffusion : 2022-09-19

  • Articles et rapports : 12-001-X202100100003
    Description :

    L’utilisation de réponses brouillées est un moyen efficace d’effectuer le contrôle de la divulgation statistique. Les réponses brouillées peuvent être produites au moyen d’un procédé aléatoire contrôlé. Dans le présent article, nous proposons d’utiliser la méthode de la vraisemblance empirique fondée sur l’échantillon pour effectuer des inférences statistiques dans le cadre d’un plan de sondage complexe avec réponses brouillées. Plus précisément, nous proposons d’utiliser un intervalle de confiance de type Wilk pour l’inférence statistique. La méthode proposée peut servir d’outil général pour l’inférence en présence de fichiers de données d’enquête confidentielles à grande diffusion. Les propriétés asymptotiques sont produites, et l’étude par simulations limitée confirme la validité de la théorie. De plus, nous appliquons la méthode proposée à des situations réelles.

    Date de diffusion : 2021-06-24

  • Articles et rapports : 12-001-X201700114818
    Description :

    La protection de la confidentialité des données qui figurent dans des tableaux de données quantitatives peut devenir extrêmement difficile lorsqu’on travaille avec des tableaux personnalisés. Une solution relativement simple consiste à perturber au préalable les microdonnées sous-jacentes, mais cela peut avoir un effet négatif excessif sur la précision des agrégats. Nous proposons plutôt une méthode perturbatrice qui vise à mieux concilier les besoins de protection et de précision des données en pareil cas. La méthode consiste à traiter par niveaux les données de chaque cellule en appliquant une perturbation minime, voire nulle, aux valeurs inférieures et une perturbation plus importante aux valeurs supérieures. La méthode vise avant tout à protéger les données personnelles, qui sont généralement moins asymétriques que les données des entreprises.

    Date de diffusion : 2017-06-22

  • Articles et rapports : 11-522-X201700014719
    Description :

    Les initiatives de données ouvertes transforment la façon dont les gouvernements et d’autres institutions publiques interagissent et fournissent des services à leurs mandants. Elles accroissent la transparence et la valeur de l’information pour les citoyens, réduisent les inefficacités et les obstacles à l’information, rendent possible des applications guidées par les données qui améliorent la prestation des services publics, et fournissent des données publiques pouvant susciter des possibilités économiques novatrices. Étant l’un des premiers organismes internationaux à adopter une politique de données ouvertes, la Banque mondiale a orienté et offert des conseils techniques aux pays en voie de développement qui envisagent de mettre en place ou qui conçoivent leurs propres initiatives. La présente communication donnera un aperçu des faits nouveaux en matière de données ouvertes sur le plan international, ainsi que des expériences, des défis et des possibilités actuels et futurs. M. Herzog discutera des raisons qui poussent les gouvernements à adopter les données ouvertes, des avantages prouvés de celles-ci pour les secteurs public et privé, de l’éventail d’approches que suivent les gouvernements, et des outils à la disposition des décideurs, en insistant tout spécialement sur les rôles et perspectives des bureaux nationaux de la statistique au sein d’une initiative pangouvernementale.

    Date de diffusion : 2016-03-24
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