Enquête annuelle sur le commerce de gros (EACG)
Information détaillée pour 2015
Statut :
Active
Fréquence :
Annuelle
Numéro d'enregistrement :
2445
Cette enquête sert à recueillir les données financières et les données d'exploitation nécessaires à l'élaboration des politiques et des programmes économiques nationaux et régionaux.
Date de la parution - 24 janvier 2017
- Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration
- Aperçu
- Sources de données et méthodologie
- Exactitude des données
- Documentation
Aperçu
Cette enquête sert à recueillir les données financières et opérationnelles nécessaires pour produire des statistiques sur l'industrie du commerce de gros au Canada.
Les données recueillies auprès des entreprises sont regroupées avec l'information provenant d'autres sources pour produire des estimations officielles de la production économique nationale et provinciale pour cette industrie.
Les estimations de l'enquête sont disponibles pour les entreprises, les gouvernements, les investisseurs, les associations et le public. Les données sont utilisées pour surveiller la croissance de l'industrie, mesurer les performances et faire, des comparaisons avec d'autres sources de données afin de mieux comprendre cette industrie.
Activité statistique
L'enquête est menée dans le cadre du Programme intégré de la statistique des entreprises (PISE). Le PISE a été conçu pour intégrer les quelque 200 enquêtes auprès des entreprises dans un même programme d'enquête principal. Le PISE vise à recueillir des données sur les industries et les produits à l'échelle provinciale, tout en évitant les chevauchements entre les différents questionnaires d'enquête. Les questionnaires d'enquête auprès des entreprises ainsi remaniés ont une présentation, une structure et un contenu harmonisé.
L'approche intégrée rend la déclaration plus facile pour les entreprises ayant des activités dans différentes industries, puisqu'elles peuvent ainsi fournir des renseignements similaires pour chaque succursale. Elles n'ont ainsi pas à remplir des questionnaires dont la présentation, le libellé et même les concepts changent d'une industrie à l'autre. Les résultats combinés donnent des statistiques économiques plus cohérentes et précises.
Période de référence : L'année civile ou l'exercice financier de 12 mois dont le dernier jour se situe entre le 1er avril de l'année de référence et le 31 mars de l'année suivante.
Période de collecte : Avril à octobre de l'année suivant la période de référence
Sujets
- Commerce de détail et de gros
- Ventes et stocks de grossistes
Sources de données et méthodologie
Population cible
La population cible est l'ensemble des établissements de commerce de gros qui ont été actifs au Canada pendant l'année de référence. Ce secteur comprend deux grands types de grossistes, soit, d'une part, les marchands en gros et, d'autre part, les agents et les courtiers en gros.
La population enquêtée est l'ensemble des établissements de commerce de gros dont il est réaliste de chercher à obtenir des renseignements. La population enquêtée diffère de la population cible car il est difficile de cerner toutes les unités relevant de la population cible à cause d'un manque de renseignements détaillés (p.ex. : erreur de classification des industries), sur certaines unités, surtout les petites entreprises dont les chiffres de ventes sont peu élevés.
La population enquêtée comprend tous les établissements statistiques (entreprises incorporées ou non) qui font partie du Registre des entreprises de Statistique Canada et dont le code SCIAN est 41 (c'est-à-dire le secteur du commerce de gros), ainsi que les petites entreprises non constituées en société ne se trouvant pas dans le Registre des entreprises et classées dans le secteur du commerce de gros.
La population observée est constituée de tous les établissements statistiques considérés comme faisant partie du secteur de commerce de gros (SCIAN 41) selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN 2012) trouvés sur le Registre des entreprises de Statistique Canada en date du dernier jour de l'année de référence (incluant les établissements actifs durant une partie de l'année de référence).
Élaboration de l'instrument
Le questionnaire d'enquête contient des modules génériques, qui ont été conçus afin de couvrir plusieurs industries de services par exemple les modules portant sur les revenus et les dépenses.
Afin de réduire le fardeau de réponse, les petites entreprises reçoivent un questionnaire (version abrégée) portant sur les caractéristiques propres à leur industrie et qui ne comprend pas les modules portant sur les revenus et les dépenses. Cette version abrégée est conçue pour recueillir des données sur les caractéristiques financières et non financières alors que les données sur les revenus et les dépenses sont tirées des fichiers administratifs.
Échantillonnage
Il s'agit d'une enquête transversale par échantillon.
Sources des données
Collecte des données pour cette période de référence : 2016-04-28 à 2016-10-24
Il s'agit d'une enquête à participation obligatoire.
Les données sont obtenues directement auprès des répondants et sont tirées de fichiers administratifs.
Les données sont recueillies principalement à l'aide d'un questionnaire électronique, tout en offrant la possibilité de recevoir un questionnaire papier, répondre par entrevue téléphonique ou par d'autres méthodes de production électronique. Un suivi sur les non-réponses et pour la validation des données est effectué par téléphone ou télécopieur
Les données administratives
Une stratégie de remplacement des données d'enquête par des données fiscales a été instaurée afin de réduire le fardeau du répondant et les coûts d'enquête.
Cette stratégie consiste à utiliser des données fiscales plutôt que des données d'enquête pour certaines unités simples (p. ex. un seul emplacement et une seule activité).
Dans le cadre du Programme intégré de la statistique des entreprises (PISE), on utilise les données fiscales des formulaires T1 pour les entreprises non constituées en société et celles des formulaires T2 pour les entreprises constituées en société.
Le remplacement de données peut être utilisé afin de corriger des données aberrantes, remplacer des données manquantes soit partielles ou complètes.
Les données fiscales peuvent également servir à la réconciliation des données d'enquêtes.
L'intégration des données
L'intégration des données combine les données de multiples sources de données, y compris les données d'enquête recueillies auprès des répondants, les données administratives de l'Agence du revenu du Canada et d'autres formes de données auxiliaires, le cas échéant. Au cours du processus d'intégration, les données sont importées, transformées, validées, agrégées et couplées à partir des différents fournisseurs de données selon les formats, les structures et les niveaux requis pour être traitées par le PISE. Les données administratives sont utilisées dans le cadre d'une stratégie de remplacement des données pour un grand nombre de variables financières concernant la plupart des petites et moyennes entreprises, ainsi qu'un groupe restreint de grandes entreprises, afin d'éviter la collecte de ces variables. Les données administratives sont également utilisées comme source de données auxiliaire pour l'édition et l'imputation lorsqu'il manque des données sur les répondants.
Voir le(s) Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration.
Détection des erreurs
La détection des erreurs fait partie intégrante des activités de collecte et de traitement des données. Des règles de validation automatisées sont appliquées aux enregistrements de données durant la collecte afin de repérer les erreurs de déclaration et de saisie. Ces règles permettent de repérer les erreurs potentielles d'après les variations d'une année à l'autre des variables clés, des totaux et des ratios qui dépassent les seuils de tolérance, ainsi que les problèmes de cohérence des données recueillies (p. ex. le total d'une variable n'est pas égal à la somme de ses parties). D'autres règles de validation sont utilisées durant le traitement des données afin de détecter automatiquement les erreurs ou les incohérences qui subsistent après la collecte. Ces règles comprennent les contrôles de valeurs (p. ex. Valeur > 0, Valeur > -500, Valeur = 0), les contrôles d'égalité linéaire (p. ex. Valeur1 + Valeur2 = Valeur Totale), les contrôles d'inégalité linéaire (p. ex. Valeur1 >= Valeur2) et les contrôles d'équivalence (p. ex. Valeur1 = Valeur2). Les erreurs repérées peuvent être corrigées en suivant le processus de suivi des questionnaires rejetés au contrôle durant la collecte ou par imputation. Les valeurs extrêmes sont aussi signalées comme étant des valeurs aberrantes, au moyen de méthodes automatisées fondées sur la répartition des renseignements recueillis. Les valeurs détectées font ensuite l'objet d'un examen visant à en évaluer la fiabilité. L'examen manuel d'autres unités peut entraîner la détection d'autres valeurs aberrantes. Ces valeurs sont exclues du calcul des ratios et des tendances utilisés pour l'imputation et durant l'imputation par donneur. En général, tous les efforts ont été déployés pour réduire les erreurs non dues à l'échantillonnage, à savoir les erreurs d'omission, de dédoublement, de classification erronée, de déclaration et de traitement.
Imputation
En cas de non-réponse ou de réponses incomplètes au questionnaire, ou lorsque les données déclarées sont considérées comme incorrectes aux étapes de la détection des erreurs, la méthode de l'imputation est utilisée pour compléter ou corriger les renseignements. De nombreuses méthodes d'imputation peuvent être utilisées pour compléter un questionnaire, y compris les modifications manuelles apportées par un analyste. Les techniques statistiques automatisées employées pour imputer les données manquantes comprennent l'imputation déterministe, le remplacement par des données historiques (avec calcul de tendance, s'il y a lieu), le remplacement par des renseignements auxiliaires obtenus auprès d'autres sources, le remplacement fondé sur les relations connues entre les données pour l'unité échantillonnée et le remplacement par des données tirées d'une unité semblable de l'échantillon (appelé imputation par donneur). En général, les variables clés sont imputées en premier; elles sont ensuite utilisées aux étapes subséquentes pour imputer d'autres variables connexes.
L'imputation permet de produire un fichier de microdonnées complet et cohérent qui couvre toutes les variables d'enquête.
Estimation
L'échantillon utilisé pour l'estimation résulte d'un processus d'échantillonnage à deux phases. 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 la multiplication de l'inverse de la probabilité de sélection à chaque phase qui est conditionnelle à la taille d'échantillon réalisé. Le poids calculé pour chaque unité d'échantillonnage indique combien d'autres unités elle représente. Les poids finaux sont habituellement égaux ou supérieurs à un. Les unités d'échantillonnage à tirage complet ont un poids d'échantillonnage de 1 et ne représentent qu'elles-mêmes.
L'estimation des totaux se fait à l'aide d'une simple agrégation des valeurs pondérées de toutes les unités d'estimation qui se trouvent dans le domaine d'estimation. Les estimations sont calculées pour plusieurs domaines d'estimation tels que les groupes industriels et les provinces ou territoires, en se fondant sur les données de classification les plus récentes disponibles pour l'unité d'estimation et la période de référence de l'enquête. Il est à noter que ces données de classification peuvent différer de la classification d'échantillonnage initiale parce que la taille, l'industrie ou l'emplacement pourraient avoir changé dans les enregistrements. Les changements de classification sont immédiatement pris en compte dans les estimations.
La répartition des données est nécessaire lorsque certaines entreprises déclarent leurs données en regroupant un grand nombre d'unités situées dans plus d'une province ou territoire ou appartenant à plus d'une catégorie industrielle dans la classification. Les facteurs fondés sur l'information provenant de sources telles que les fichiers de données fiscales et les profils du Registre des entreprises sont utilisés afin de répartir les données déclarées dans le rapport combiné entre les différentes unités d'estimation où l'entreprise exerce ses activités. On utilise les caractéristiques des unités d'estimation pour dériver les domaines d'estimation, y compris la classification des industries et la géographie.
Les unités dont la taille est plus grande que prévu sont considérées comme étant mal classées et leur poids est ajusté afin qu'elles ne représentent qu'elles-mêmes (les grandes unités se retrouvant dans une strate de petites unités, par exemple).
Les poids peuvent être modifiés et corrigés au moyen des renseignements à jour tirés des données fiscales. On utilise une technique statistique appelée calage pour ajuster l'ensemble final de poids de manière à ce que l'échantillon représente le plus fidèlement possible les données fiscales de la population de l'industrie.
Évaluation de la qualité
Avant la publication, les résultats combinés de l'enquête sont analysés afin d'en évaluer la comparabilité. Il s'agit généralement d'un examen détaillé des réponses individuelles (particulièrement pour les grandes entreprises), de la conjoncture économique générale, de la cohérence avec les résultats des indicateurs économiques connexes, des tendances historiques et des renseignements provenant d'autres sources externes (p. ex. associations, publications spécialisées ou articles de journaux).
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 y 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 recoupements de données reconnaissables.
Afin de prévenir toute divulgation de données, une analyse de confidentialité est faite au moyen du Système généralisé de contrôle de la divulgation (G-Confid) de Statistique Canada. G-Confid est utilisé pour la suppression primaire (divulgation directe), ainsi que pour la suppression secondaire (divulgation par recoupements). Il y a divulgation directe lorsque la valeur dans une cellule de totalisation se compose de peu de déclarants ou que la cellule est dominée par quelques entreprises. Il y a divulgation par recoupements lorsque des renseignements confidentiels peuvent être extraits indirectement en rassemblant des renseignements provenant de différentes sources ou séries de données.
Révisions et désaisonnalisation
Il n'y a pas de désaisonnalisation. Les données historiques pourraient être révisées en fonction de renseignements plus à jour.
Exactitude des données
La méthodologie de l'enquête a pour objectif de contrôler les erreurs et de réduire leurs effets éventuels sur les estimations. Les résultats de l'enquête peuvent néanmoins contenir des erreurs dont l'erreur d'échantillonnage n'est que l'une des composantes. L'erreur d'échantillonnage survient lorsque les observations sont faites uniquement sur un échantillon et non sur l'ensemble de la population. Toutes les autres erreurs commises aux diverses phases de l'enquête sont appelées erreurs non dues à l'échantillonnage. Des erreurs de ce type peuvent survenir, par exemple, quand un répondant fournit des renseignements erronés ou qu'il ne répond pas à certaines questions; quand une unité du champ de l'enquête y est incluse erronément ou que des erreurs sont commises lors du traitement des données, comme des erreurs de codage ou de saisie.
Avant la publication, on analyse les résultats combinés de l'enquête afin d'en évaluer la comparabilité; il s'agit généralement d'un examen détaillé des réponses individuelles (particulièrement celles des grandes entreprises), de la conjoncture économique générale et des tendances historiques.
Une mesure habituelle de la qualité des données des enquêtes est le coefficient de variation (CV). Le coefficient de variation, défini comme étant l'erreur-type divisée par l'estimation d'échantillon, est une mesure de la précision relative. Puisque le coefficient de variation est calculé d'après les réponses des unités individuelles, il mesure aussi certaines erreurs non dues à l'échantillonnage.
La formule utilisée pour calculer le coefficient de variation (CV) en pourcentage est :
CV (X) = S(X) * 100% / X
où X représente l'estimation et S(X) représente l'erreur-type de X.
On peut construire les intervalles de confiance autour des estimations en utilisant l'estimation et le CV. Donc, pour notre échantillon, il est possible de déclarer avec un niveau donné de confiance que la valeur prévue sera comprise dans l'intervalle de confiance construit autour de l'estimation. Par exemple, si une estimation de 12 000 000$ à un CV de 2%, l'erreur-type sera de 240 000$ (l'estimation multipliée par le CV). On peut déclarer avec 68% de confiance que les valeurs prévues seront comprises dans l'intervalle dont la longueur est égale à un écart type de part et d'autre de l'estimation, c'est-à-dire entre 11 760 000$ et 12 240 000$.
Ou bien, nous pouvons déclarer avec 95% de confiance que la valeur prévue sera comprise dans l'intervalle dont la longueur est égale à deux écarts types de part et d'autre de l'estimation, c'est-à-dire entre 11 520 000$ et 12 480 000$.
Enfin, étant donné la faible contribution de la partie non observée de la population aux estimations totales, le biais dans la partie non observée a un effet négligeable sur les CV. Par conséquent, on utilise le CV provenant de la partie observée pour l'estimation totale qui est égale à la somme des estimations pour les parties observée et non observée de la population.
TAUX DE RÉPONSE
Le taux de réponse pondéré à la collecte est de 82,28%.
ERREUR NON DUE À L'ÉCHANTILLONNAGE
Les erreurs non dues à l'échantillonnage ne sont pas liées à l'échantillonnage et 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 surdénombrement de la population, les écarts dans l'interprétation des questions ainsi que les erreurs d'enregistrement, de codage et de traitement des données sont d'autres exemples d'erreurs non dues à l'échantillonnage.
BIAIS DE NON-RÉPONSE
Dans la mesure du possible, ces erreurs sont réduites au minimum par la conception minutieuse du questionnaire d'enquête, la vérification des données de l'enquête et le suivi auprès des non-répondants afin de maximiser les taux de réponse.
De plus, lorsqu'il y a de la non-réponse, celle-ci est prise en compte et la qualité est réduite en fonction de son importance dans l'estimation. Sont aussi fournis d'autres indicateurs de la qualité tels que le taux de réponse.
ERREUR DE COUVERTURE
Les erreurs de couverture comprennent les omissions, les inclusions erronées, les doubles comptes et les erreurs de classification des unités dans la base de sondage.
Le Registre des entreprises (RE) est la base de sondage commune de toutes les enquêtes du Programme intégré de la statistique des entreprises (PISE). Le RE est un centre de service de données mis à jour à l'aide de plusieurs sources, notamment les fichiers de données administratives, les commentaires reçus dans le cadre des enquêtes-entreprises de Statistique Canada, et les activités d'établissement de profils, qui comprennent un contact direct avec les entreprises pour obtenir des renseignements sur leurs activités, ainsi que les résultats de recherche sur Internet. L'utilisation du RE assure la qualité, tout en évitant les chevauchements entre les enquêtes et en allégeant le fardeau de réponse le plus possible.
Documentation
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