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  • Articles et rapports : 11-522-X202200100014
    Description : Les minorités ethniques sont souvent sous-représentées dans la recherche par sondage, en raison des défis auxquels se heurtent de nombreux chercheurs et chercheuses quand ils souhaitent inclure ces populations. Bien que certaines études présentent plusieurs méthodes en effectuant une comparaison, peu d’entre elles ont directement comparé ces méthodes de façon empirique. Cela explique pourquoi les chercheurs souhaitant inclure les minorités ethniques dans leurs études ne sont pas certains des meilleures méthodes disponibles. Dans le présent article, je passe brièvement en revue les raisons d’ordre méthodologique et éthique pour lesquelles il faudrait augmenter la représentation des minorités ethniques dans la recherche en sciences sociales, ainsi que les défis que cela pose. Je présente ensuite les résultats de 10 études qui comparent empiriquement des méthodes d’échantillonnage ou de recrutement de membres de minorités ethniques. Enfin, j’aborderai certaines implications pour de futures recherches.
    Date de diffusion : 2024-03-25

  • Articles et rapports : 11-633-X2023003
    Description : Ce document couvre les travaux universitaires et les stratégies d’estimation utilisées par les organismes nationaux de statistique. Il aborde la question de la production d’estimations géographiques détaillées au niveau du quadrillage pour le Canada en étudiant la mesure du produit intérieur brut infraprovincial et infraterritorial à l’aide du Yukon comme scénario d’essai.
    Date de diffusion : 2023-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X202300100001
    Description : Les travaux récents sur l’estimation pour domaine d’enquête permettent d’estimer les moyennes de domaine de population selon des hypothèses a priori exprimées dans des termes de contraintes d’inégalité linéaires. Par exemple, on pourrait savoir que les moyennes de population sont non décroissantes conformément aux domaines ordonnés. Il a été montré que l’imposition de contraintes donne des estimateurs ayant une plus petite variance et des intervalles de confiance plus étroits. Dans le présent article, nous considérons un test formel de l’hypothèse nulle selon laquelle toutes les contraintes sont obligatoires, par opposition à une hypothèse alternative où au moins une contrainte n’est pas obligatoire. Le test de moyennes de domaine constantes comparativement à des moyennes de domaine croissantes est un cas particulier. La puissance du test est nettement meilleure que celle du test comportant la même hypothèse nulle et une hypothèse alternative sans contrainte. Le nouveau test est utilisé sur les données de la National Survey of College Graduates des États-Unis (NSCG, Enquête nationale sur les diplômés des collèges), pour montrer que les salaires sont positivement liés au niveau de scolarité du père du sujet, dans tous les domaines d’études et sur plusieurs années de cohortes.
    Date de diffusion : 2023-06-30

  • Stats en bref : 89-20-00062022005
    Description :

    Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes : Quels sont les différents types d’erreurs? Quels sont les types d’erreurs qui entraînent un biais statistique? À quelle étape du parcours des données est-il possible que des erreurs entraînant des biais statistiques puissent survenir?

    Date de diffusion : 2022-10-17

  • Stats en bref : 89-20-00062022002
    Description :

    Cette vidéo expliquera ce que signifie être FAIR en ce qui concerne les données et les métadonnées, et comment chaque pilier de FAIR sert à guider les utilisateurs et les producteurs dans le cheminement des données, afin de leur permettre d’obtenir une valeur maximale à long terme.

    Date de diffusion : 2022-05-24

  • Stats en bref : 89-20-00062022003
    Description :

    À la fin de cette vidéo, vous comprendrez ce que sont les intervalles de confiance, pourquoi nous les utilisons et quels facteurs ont un impact sur eux.

    Date de diffusion : 2022-05-24

  • Articles et rapports : 11-522-X202100100027
    Description :

    Les préoccupations en matière de confidentialité constituent un obstacle à l’application d’analyses à distance, notamment l’apprentissage automatique, sur des données sensibles au sein du nuage. Dans le cadre de ce travail, nous utilisons un schéma de chiffrement totalement homomorphe à niveau pour entraîner un algorithme d’apprentissage automatique supervisé de bout en bout à classer du texte tout en protégeant la confidentialité des points de données d’entrée. Nous entraînons notre réseau neuronal à simple couche sur un important ensemble de données de simulation en fournissant une solution pratique à une tâche de classification de textes réels comprenant de multiples catégories. Pour améliorer à la fois la précision et le temps d’entraînement, nous entraînons un ensemble de tels classificateurs en parallèle par un groupage de cryptogrammes.

    Mots clés : protection des renseignements personnels, apprentissage automatique, chiffrement

    Date de diffusion : 2021-10-29

  • Articles et rapports : 11-633-X2018018
    Description :

    Le présent document traite des sources de données et des méthodes utilisées pour rétropoler le produit intérieur brut (PIB) en termes de revenus, le PIB en termes de dépenses, le revenu intérieur brut réel, les taux de chômage, les taux d’amortissement et les taux d’urbanisation des provinces et territoires. Néanmoins, des estimations très précises peuvent être produites et s’avérer utiles pour comprendre l’évolution des économies des provinces et des territoires. Des techniques s’appuyant sur des variables instrumentales sont utilisées pour estimer les fluctuations historiques de ces variables économiques jusqu’en 1950.

    Date de diffusion : 2018-11-02

  • Articles et rapports : 12-001-X201800154927
    Description :

    L’étalonnage des séries mensuelles et trimestrielles à des données annuelles est une pratique courante adoptée par de nombreux instituts nationaux de statistique. Le problème de l’étalonnage se pose quand des données temporelles pour une même variable cible sont mesurées à différentes fréquences et qu’il est nécessaire d’éliminer les différences entre les sommes des valeurs infra-annuelles et les valeurs annuelles de référence. Plusieurs méthodes d’étalonnage sont décrites dans la littérature. La procédure d’étalonnage avec préservation des taux de croissance (PTC) est souvent considérée comme étant la meilleure. Il est généralement soutenu qu’elle a pour fondement un principe idéal de préservation du mouvement. Toutefois, nous montrons que l’étalonnage PTC présente des inconvénients appréciables qui importent pour les applications pratiques et qui ne sont pas décrits dans la littérature. Nous considérons d’autres modèles d’étalonnage qui ne souffrent pas de certains des effets indésirables de la PTC.

    Date de diffusion : 2018-06-21

  • Articles et rapports : 11-633-X2018016
    Description :

    Le couplage d’enregistrements a été reconnu comme mécanisme possible pour inclure des renseignements sur les traitements dans le Registre canadien du cancer (RCC). Le Projet de couplage des données sur le traitement du cancer au Canada (PCDTCC) a pour objet d’ajouter des données sur les traitements chirurgicaux au RCC. La Base de données sur les congés des patients (BDCP) et le Système national d’information sur les soins ambulatoires (SNISA) ont été couplés au RCC, et les données sur les traitements chirurgicaux ont été extraites. Le projet a été financé dans le cadre de l’Initiative de développement concerté des données du Partenariat canadien contre le cancer.

    Le PCDTCC a été conçu comme une étude de faisabilité dans le cadre de laquelle les dossiers de patients contenus dans le RCC seraient couplés aux enregistrements sur les traitements chirurgicaux contenus dans la BDCP et le SNISA, tenus par l’Institut canadien d’information sur la santé. La cohorte cible pour le couplage des données sur les traitements chirurgicaux était les patients âgés de 19 ans ou plus inscrits au RCC (de 2010 à 2012). Le couplage a été fait dans l’Environnement de couplage de données sociales (ECDS) de Statistique Canada.

    Date de diffusion : 2018-03-27
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  • Articles et rapports : 11-522-X202200100014
    Description : Les minorités ethniques sont souvent sous-représentées dans la recherche par sondage, en raison des défis auxquels se heurtent de nombreux chercheurs et chercheuses quand ils souhaitent inclure ces populations. Bien que certaines études présentent plusieurs méthodes en effectuant une comparaison, peu d’entre elles ont directement comparé ces méthodes de façon empirique. Cela explique pourquoi les chercheurs souhaitant inclure les minorités ethniques dans leurs études ne sont pas certains des meilleures méthodes disponibles. Dans le présent article, je passe brièvement en revue les raisons d’ordre méthodologique et éthique pour lesquelles il faudrait augmenter la représentation des minorités ethniques dans la recherche en sciences sociales, ainsi que les défis que cela pose. Je présente ensuite les résultats de 10 études qui comparent empiriquement des méthodes d’échantillonnage ou de recrutement de membres de minorités ethniques. Enfin, j’aborderai certaines implications pour de futures recherches.
    Date de diffusion : 2024-03-25

  • Articles et rapports : 11-633-X2023003
    Description : Ce document couvre les travaux universitaires et les stratégies d’estimation utilisées par les organismes nationaux de statistique. Il aborde la question de la production d’estimations géographiques détaillées au niveau du quadrillage pour le Canada en étudiant la mesure du produit intérieur brut infraprovincial et infraterritorial à l’aide du Yukon comme scénario d’essai.
    Date de diffusion : 2023-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X202300100001
    Description : Les travaux récents sur l’estimation pour domaine d’enquête permettent d’estimer les moyennes de domaine de population selon des hypothèses a priori exprimées dans des termes de contraintes d’inégalité linéaires. Par exemple, on pourrait savoir que les moyennes de population sont non décroissantes conformément aux domaines ordonnés. Il a été montré que l’imposition de contraintes donne des estimateurs ayant une plus petite variance et des intervalles de confiance plus étroits. Dans le présent article, nous considérons un test formel de l’hypothèse nulle selon laquelle toutes les contraintes sont obligatoires, par opposition à une hypothèse alternative où au moins une contrainte n’est pas obligatoire. Le test de moyennes de domaine constantes comparativement à des moyennes de domaine croissantes est un cas particulier. La puissance du test est nettement meilleure que celle du test comportant la même hypothèse nulle et une hypothèse alternative sans contrainte. Le nouveau test est utilisé sur les données de la National Survey of College Graduates des États-Unis (NSCG, Enquête nationale sur les diplômés des collèges), pour montrer que les salaires sont positivement liés au niveau de scolarité du père du sujet, dans tous les domaines d’études et sur plusieurs années de cohortes.
    Date de diffusion : 2023-06-30

  • Stats en bref : 89-20-00062022005
    Description :

    Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes : Quels sont les différents types d’erreurs? Quels sont les types d’erreurs qui entraînent un biais statistique? À quelle étape du parcours des données est-il possible que des erreurs entraînant des biais statistiques puissent survenir?

    Date de diffusion : 2022-10-17

  • Stats en bref : 89-20-00062022002
    Description :

    Cette vidéo expliquera ce que signifie être FAIR en ce qui concerne les données et les métadonnées, et comment chaque pilier de FAIR sert à guider les utilisateurs et les producteurs dans le cheminement des données, afin de leur permettre d’obtenir une valeur maximale à long terme.

    Date de diffusion : 2022-05-24

  • Stats en bref : 89-20-00062022003
    Description :

    À la fin de cette vidéo, vous comprendrez ce que sont les intervalles de confiance, pourquoi nous les utilisons et quels facteurs ont un impact sur eux.

    Date de diffusion : 2022-05-24

  • Articles et rapports : 11-522-X202100100027
    Description :

    Les préoccupations en matière de confidentialité constituent un obstacle à l’application d’analyses à distance, notamment l’apprentissage automatique, sur des données sensibles au sein du nuage. Dans le cadre de ce travail, nous utilisons un schéma de chiffrement totalement homomorphe à niveau pour entraîner un algorithme d’apprentissage automatique supervisé de bout en bout à classer du texte tout en protégeant la confidentialité des points de données d’entrée. Nous entraînons notre réseau neuronal à simple couche sur un important ensemble de données de simulation en fournissant une solution pratique à une tâche de classification de textes réels comprenant de multiples catégories. Pour améliorer à la fois la précision et le temps d’entraînement, nous entraînons un ensemble de tels classificateurs en parallèle par un groupage de cryptogrammes.

    Mots clés : protection des renseignements personnels, apprentissage automatique, chiffrement

    Date de diffusion : 2021-10-29

  • Articles et rapports : 11-633-X2018018
    Description :

    Le présent document traite des sources de données et des méthodes utilisées pour rétropoler le produit intérieur brut (PIB) en termes de revenus, le PIB en termes de dépenses, le revenu intérieur brut réel, les taux de chômage, les taux d’amortissement et les taux d’urbanisation des provinces et territoires. Néanmoins, des estimations très précises peuvent être produites et s’avérer utiles pour comprendre l’évolution des économies des provinces et des territoires. Des techniques s’appuyant sur des variables instrumentales sont utilisées pour estimer les fluctuations historiques de ces variables économiques jusqu’en 1950.

    Date de diffusion : 2018-11-02

  • Articles et rapports : 12-001-X201800154927
    Description :

    L’étalonnage des séries mensuelles et trimestrielles à des données annuelles est une pratique courante adoptée par de nombreux instituts nationaux de statistique. Le problème de l’étalonnage se pose quand des données temporelles pour une même variable cible sont mesurées à différentes fréquences et qu’il est nécessaire d’éliminer les différences entre les sommes des valeurs infra-annuelles et les valeurs annuelles de référence. Plusieurs méthodes d’étalonnage sont décrites dans la littérature. La procédure d’étalonnage avec préservation des taux de croissance (PTC) est souvent considérée comme étant la meilleure. Il est généralement soutenu qu’elle a pour fondement un principe idéal de préservation du mouvement. Toutefois, nous montrons que l’étalonnage PTC présente des inconvénients appréciables qui importent pour les applications pratiques et qui ne sont pas décrits dans la littérature. Nous considérons d’autres modèles d’étalonnage qui ne souffrent pas de certains des effets indésirables de la PTC.

    Date de diffusion : 2018-06-21

  • Articles et rapports : 11-633-X2018016
    Description :

    Le couplage d’enregistrements a été reconnu comme mécanisme possible pour inclure des renseignements sur les traitements dans le Registre canadien du cancer (RCC). Le Projet de couplage des données sur le traitement du cancer au Canada (PCDTCC) a pour objet d’ajouter des données sur les traitements chirurgicaux au RCC. La Base de données sur les congés des patients (BDCP) et le Système national d’information sur les soins ambulatoires (SNISA) ont été couplés au RCC, et les données sur les traitements chirurgicaux ont été extraites. Le projet a été financé dans le cadre de l’Initiative de développement concerté des données du Partenariat canadien contre le cancer.

    Le PCDTCC a été conçu comme une étude de faisabilité dans le cadre de laquelle les dossiers de patients contenus dans le RCC seraient couplés aux enregistrements sur les traitements chirurgicaux contenus dans la BDCP et le SNISA, tenus par l’Institut canadien d’information sur la santé. La cohorte cible pour le couplage des données sur les traitements chirurgicaux était les patients âgés de 19 ans ou plus inscrits au RCC (de 2010 à 2012). Le couplage a été fait dans l’Environnement de couplage de données sociales (ECDS) de Statistique Canada.

    Date de diffusion : 2018-03-27
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