Enquête auprès des employeurs sur les compétences du personnel (EECP)

Information détaillée pour 2021

L'enquête collecte auprès des entreprises des renseignements sur des questions telles que les compétences exigées et le développement des compétences ainsi que sur les stratégies qui sont adoptées pour atténuer les conséquences du manque de compétences au sein de leurs entreprises.

Date de la parution - 3 octobre 2022

• Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration
• Aperçu
• Sources de données et méthodologie
• Exactitude des données

Aperçu

Statistique Canada, en partenariat avec Emploi et Développement social Canada (EDSC), mène cette enquête auprès des entreprises pour recueillir des renseignements auprès des employeurs sur des questions liées à la demande de compétences dans l'économie. L'enquête recueillera principalement des informations sur les besoins des employeurs en compétences, les lacunes en matière de compétences leurs pratiques de gestion des ressources humaines, leur organisation du travail, leurs programmes de formation et leurs programmes de recrutement et de rétention des talents.

Les données recueillies serviront à appuyer les politiques et les programmes d'EDSC qui concernent les compétences et les besoins de formation des employeurs canadiens. En plus, les informations recueillies et en particulier l'omniprésence des écarts de compétences à travers les secteurs d'activité et les entreprises groupées selon la taille, sont importantes pour concevoir des actions politiques visant à faire face aux pressions et aux déséquilibres sur le marché du travail.

Sources de données et méthodologie

Population cible

Toutes les entreprises qui ont 1 employé et plus, avec un revenu annuel supérieur à 30 000$ mais qui n'opèrent pas dans l'une des classes d'industries de la Classification standardisée des industries de l'Amérique du nord (SCIAN) suivantes : 11, 8131, 814 et 91.

Élaboration de l'instrument

L'instrument de collecte pour cette enquête est un questionnaire électronique. Le questionnaire est le résultat de l'apport collectif d'intervenants internes et externes à Statistique Canada.

Échantillonnage

Il s'agit d'une enquête transversale par échantillon.

Un échantillon aléatoire stratifié d'emplacements commerciaux classés selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) 2017 du Canada.

Unité d'échantillonnage
Établissement

Sources des données

Collecte des données pour cette période de référence : 2022-03-08 à 2022-05-04

Il s'agit d'une enquête à participation volontaire.

Les données sont obtenues directement auprès des répondants.

Méthode de collecte: Questionnaire électronique
Méthode de contact initial: Pré-contact (téléphone)
Méthode de suivi: Rappel par courriel et téléphonique
Langue(s): Français et anglais
Temps de réponse : 1 heure

Voir le(s) Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration .

Détection des erreurs

La détection des erreurs est une partie intégrale des activités de traitement des données. Avant l'imputation, les données recueillies font l'objet d'une série de vérifications pour repérer les erreurs et les incohérences. Les erreurs et les incohérences relevées dans les données sont examinées et corrigées en consultant les données d'unités semblables dans l'enquête et des renseignements provenant de sources externes. Si un enregistrement ne peut pas être corrigé, il est signalé à des fins d'imputation. Enfin, les règles de vérification sont intégrées dans le système d'imputation pour détecter et corriger toute erreur restante et assurer la cohérence des données imputées.

Imputation

Après la vérification des microdonnées, une variable a été créée pour chacune des variables de l'enquête afin de déterminer celles qui avaient échoué les règles de vérification ou dont les valeurs étaient manquantes. Une imputation a été effectuée afin de réduire le volume de données manquantes, incohérentes ou incomplètes. Les variables manquantes ont fait l'objet d'une imputation à l'aide d'un donneur choisi au hasard dans les classes d'imputation. Ces classes d'imputation ont été formées selon des analyses statistiques faites avec des informations de la base de sondage et des variables du questionnaire.

Un nombre minimal d'unités a été requis dans chaque classe d'imputation. Quand les classes d'imputation étaient trop petites, des classes plus grandes ont été créées en combinant des classes.

L'imputation a été faite à l'aide de BANFF, un système généralisé conçu par Statistique Canada.

Estimation

L'estimation est un processus que Statistique Canada utilise pour obtenir des valeurs de la population d'intérêt et tirer des conclusions sur cette population à partir de l'information provenant d'un échantillon seulement de la population. Pour cette enquête, l'échantillon utilisé pour l'estimation provient d'un processus d'échantillonnage à une phase.

Un poids d'échantillonnage initial (le poids déterminé par le plan d'échantillonnage) est calculé pour chaque unité de l'enquête et correspond simplement à l'inverse de la probabilité de sélection. Le poids calculé pour chaque unité sélectionnée indique le nombre d'unités de la population qu'il représente.

Par contre, puisque certaines unités sélectionnées n'ont pas répondu à l'enquête, les unités ayant répondu sont repondérées afin que leur poids final permette toujours de représenter complètement la population d'intérêt. Le mécanisme de réponse peut être considéré comme une deuxième phase d'échantillonnage.

Après avoir effectué la repondération, un processus de calibration est fait afin de s'assurer que les comptes par groupe de calibration sont les mêmes, qu'ils soient calculés à l'aide de la population ou à l'aide des poids des unités répondantes.

L'estimation des proportions et d'autres statistiques est effectuée en utilisant les poids calibrés finaux pour calculer les paramètres de population pour les domaines d'intérêt. Les valeurs de réponse des unités échantillonnées ont été multipliées par le poids final calibré afin de fournir une estimation pour la population cible.

Évaluation de la qualité

Les estimations sont révisées afin de s'assurer que les résultats sont logiques, et des vérifications de la qualité sont effectuées afin d'assurer l'uniformité des estimations. Les résultats atypiques sont relevés aux fins d'enquête et corrigés au besoin.

Contrôle de la divulgation

La loi interdit à Statistique Canada de divulguer toute information recueillie qui pourrait dévoiler l'identité d'une personne, d'une entreprise ou d'un organisme sans leur permission ou sans en être autorisé par la Loi sur la statistique. Diverses règles de confidentialité s'appliquent à toutes les données diffusées ou publiées afin d'empêcher la publication ou la divulgation de toute information jugée confidentielle. Au besoin, des données sont supprimées pour empêcher la divulgation directe ou par recoupement de données reconnaissables.

Révisions et désaisonnalisation

Ce type de méthodologie ne s'applique pas à ce programme statistique.

Exactitude des données

Les données d'enquête peuvent être impactées par deux types d'erreurs : les erreurs d'échantillonnage et les erreurs non dues à l'échantillonnage.

Les estimations sont sujettes à des erreurs d'échantillonnage et l'erreur type est utilisée pour exprimer cette erreur. Par exemple, la proportion d'établissements de la population cible qui répondraient OUI à une question donnée est estimée à 50 %, avec une erreur type de 4 %. Si l'échantillonnage était répété, l'estimation devrait se situer entre 46 % et 54 %, 19 fois sur 20. Les règles suivantes, fondées sur l'erreur type, sont utilisées pour attribuer une mesure de la qualité à toutes les estimations de pourcentages.

A = Excellente (0,00 % à moins de 2,50 %)
B = Très bonne (2,50 % à moins de 5,00 %)
C = Bonne (5,00 % à moins de 7,50 %)
D = Acceptable (7,50 % à moins de 10,00 %)
E = À utiliser avec prudence (10,00 % à moins de 15,00 %)
F = Trop peu fiable pour être publiée (supérieure ou égale à 15,00 %, les données sont supprimées)

Les erreurs non dues à l'échantillonnage peuvent survenir pour différentes raisons au cours de la collecte et du traitement des données. La non-réponse, par exemple, est une source importante d'erreurs non dues à l'échantillonnage. Le sous-dénombrement ou le sur dénombrement de la population, les différences d'interprétation des questions ainsi que les erreurs de consignation et de traitement des données sont d'autres exemples d'erreurs non dues à l'échantillonnage. Ces erreurs sont réduites le plus possible par une conception soignée du questionnaire d'enquête et par une vérification des données d'enquête.