Recensement de l'agriculture

Information détaillée pour 2016

Statut :

Active

Fréquence :

Aux 5 ans

Numéro d'enregistrement :

3438

Statistique Canada mène le Recensement de l'agriculture pour dresser le portrait statistique des exploitations et exploitants agricoles du Canada. Le recensement brosse aux utilisateurs un tableau complet des principales caractéristiques du secteur agricole et les renseignent sur la production des cultures nouvelles ou moins courantes, de bétail, des finances et de l'utilisation de la technologie.

Date de la parution - 10 mai 2017 (premier d'une série de communiqués)

Aperçu

Ces données fournissent des données-repères pour le calcul des estimations et la détermination de la base de sondage pour les enquêtes sur l'agriculture. Cette information est également utilisée par Agriculture et Agro-alimentaire Canada, ainsi que par les gouvernements provinciaux pour l'élaboration, l'administration et l'évaluation des politiques agricoles, de même que par les universités et les industries agro-alimentaires à des fins de recherche et de planification.

La Loi sur la statistique stipule qu'un recensement agricole a lieu à tous les cinq ans. Il fournit une perspective historique sur l'évolution de l'agriculture canadienne et des tendances du secteur au fil des ans.

Clients : gouvernement fédéral, gouvernements provinciaux et territoriaux, administrations municipales; bibliothèques; établissements d'enseignement; chercheurs et universitaires; industries du secteur privé; associations de gens d'affaires et organisations syndicales; particuliers; groupes de pression.

Sujets

  • Agriculture

Sources de données et méthodologie

Population cible

La population cible du Recensement de l'agriculture est constituée de toutes les fermes « de recensement » du Canada. En 2016, une ferme de recensement était définie comme une exploitation agricole produisant, dans l'intention de vendre, au moins un des produits suivants : cultures (foin, grandes cultures, fruits ou noix, petits fruits ou raisins, légumes et graines de semence), animaux d'élevage (bovins, porcs, moutons, chevaux, gibier à poil et autres animaux), volaille (poules, poulets, dindons et dindes, poussins, gibier à plumes et autres volailles), produits d'origine animale (lait ou crème, oeufs, laine, fourrure et viande) ou autres produits agricoles (arbres de Noël, produits de serre ou de pépinière, champignons, gazon, miel, produits de la sève d'érable).

La population observée est d'abord composée des établissements compris dans le Registre des entreprises de Statistique Canada qui ont répondu au Recensement de l'agriculture de 2016 ou qui ont déclaré et confirmé des activités agricoles dans le cadre d'une enquête récente sur l'agriculture de Statistique Canada. De plus, les établissements comportant des indicateurs d'activité agricole dans leurs versements d'impôts ou ayant déclaré l'agriculture comme principale activité commerciale à l'Agence du revenu du Canada sont également admissibles à participer au recensement. Toutefois, compte tenu des contraintes opérationnelles et budgétaires, seuls les établissements comportant des indicateurs solides ont été inclus. Pendant la collecte des données, les nouvelles fermes potentielles recensées au moyen du questionnaire du Recensement de la population ont aussi été ajoutées à la population observée.

Élaboration de l'instrument

Consultations auprès des utilisateurs

Une série d'ateliers ont été tenues partout au Canada en 2012 afin de consulter les utilisateurs, notamment des représentants des ministères fédéraux et provinciaux, des associations agricoles, des universitaires et des fournisseurs de services agricoles. Les utilisateurs ont proposé des recommandations relativement aux types de questions que devrait contenir le questionnaire du Recensement de l'agriculture de 2016 afin d'élaborer le contenu ainsi que la forme du questionnaire du recensement.

Évaluation des suggestions

Les recommandations formulées devaient satisfaire à certains critères avant d'être considérées pour une éventuelle intégration au Recensement de l'agriculture :

-­ Le sujet est-il d'intérêt national?
­- Vaut-il la peine de produire des données à un niveau géographique plus détaillé que le niveau provincial ou national?
­- Les agriculteurs comprendront-ils facilement la question?
­- Est-il possible de répondre à la question - autrement dit, les exploitants agricoles ont-ils les renseignements nécessaires pour répondre à la question?
­- Les exploitants agricoles accepteront-ils d'y répondre?
­- La demande pour les données qui découleront de la question sera-t-elle importante?
­- Peut-on répondre à la question par « oui » ou par « non » ou par un chiffre?

Élaboration du contenu du questionnaire

Bien que le questionnaire soit mis à jour selon les besoins changeants des utilisateurs de données, que font ressortir les processus de consultation, certaines questions reviennent à chaque recensement. Ces questions - comme celles sur les exploitants agricoles, la superficie des terres, le nombre d'animaux d'élevage et les superficies en culture - sont jugées essentielles par Statistique Canada et les autres grands utilisateurs des données du Recensement de l'agriculture. La reprise des questions de base permet de mesurer le changement dans le temps, alors que l'ajout ou le retrait de questions permet de recueillir des données qui témoignent des nouvelles technologies et des changements structurels dans le secteur agricole. Quatre nouveaux sujets ont été ajoutés au questionnaire de 2016, soit l'utilisation de la technologie, les produits vendus directement aux consommateurs, le plan de relève écrit et les systèmes de production d'énergie renouvelable. Ces sujets reflètent les changements dans l'industrie ainsi qu'une forte demande de la part des utilisateurs relativement à ces nouveaux renseignements. Pour réduire le fardeau du répondant, les questions détaillées relatives aux dépenses d'exploitation agricoles ont été remplacées par une seule question sur les dépenses d'exploitation agricoles totales.

Des questions ont été conçues ou modifiées au bureau central, en collaboration avec des experts de l'industrie. Elles ont été mises à l'essai un certain nombre de fois auprès d'exploitants agricoles de partout au Canada dans le cadre d'interviews en personne dans les fermes et dans des groupes de discussion. Les exploitants choisis pour participer à ces interviews et groupes étaient représentatifs de la diversité régionale - c'est-à-dire en tenant compte des types d'agriculture, des techniques de production, de la taille des exploitations, de la langue parlée et de l'âge. Ces essais ont démontré que certaines questions se prêtaient mal au recensement, et qu'il fallait reformuler d'autres questions. Le fardeau pour les répondants, les résultats des essais de contenu, les priorités des utilisateurs et les budgets sont autant de considérations qui ont influencé le choix du contenu final du questionnaire du Recensement de l'agriculture de 2016. Le Cabinet a approuvé le questionnaire au printemps 2015.

Pour obtenir de plus amples renseignements, veuillez consulter la publication « Recensement de l'agriculture : Consultations sur le contenu » (http://www.statcan.gc.ca/pub/95-635-x/95-635-x2014001-fra.htm), accessible à partir du module « Publications » de notre site Web, sous l'onglet « Parcourir par ressource clé ».

Échantillonnage

Il s'agit d'un recensement avec plan transversal.

Le Recensement de l'agriculture est conçu de façon à recueillir des données complètes et exactes auprès de l'ensemble des fermes du Canada. Aucun échantillonnage n'est fait, les données étant recueillies pour toutes les unités de la population cible.

Sources des données

Collecte des données pour cette période de référence : 2016-04 à 2016-07 (le jour du recensement : 10 mai 2016)

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

Les données sont obtenues directement auprès des répondants.

Collecte

En 2016, les formulaires du questionnaire du Recensement de l'agriculture était distribué par Postes Canada aux exploitations agricoles. Une fois rempli, le questionnaire était renvoyé par la poste au Centre des opérations des données pour traitement. S'il était établi qu'un questionnaire n'avait pas été livré, ou s'il manquait des données, on effectuait un suivi par téléphone. Pour une description plus détaillée du processus de collecte, consultez Collecte des données.

Les données relatives à l'âge et au sexe des exploitants agricoles proviennent des données déclarées par chaque exploitant agricole dans le cadre du Recensement de la population. Les données sur les exploitants agricoles fournies dans le cadre du Recensement de l'agriculture ont été couplées à la base de données du Recensement de la population au moyen d'une méthode de couplage probabiliste, qui apparie les renseignements personnels et les données sur les ménages fournis dans les deux questionnaires (comme le nom, la date de naissance et le numéro de téléphone). Les données des exploitants recensés dans le cadre du Recensement de l'agriculture pour lesquelles aucun lien n'a pu être établi ont été imputées au moyen de l'enregistrement d'une autre personne présentant des caractéristiques semblables provenant du Recensement de la population.

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 contrôles sont appliqués aux enregistrements de microdonnées pendant la collecte afin de repérer les erreurs de déclaration et de saisie, ainsi que toute incohérence dans les données. Les totaux des variables clés qui n'équivalent pas à la somme de leurs parties et les ratios qui dépassent les seuils de tolérance sont relevés aux fins de révision par les répondants.

Les données saisies au moyen des questionnaires papier font l'objet de nombreux contrôles de la qualité rigoureux et de vérifications au moment du traitement, afin de déceler et de résoudre les problèmes liés à des données inexactes, manquantes ou incohérentes.

D'autres vérifications sont effectuées pendant le traitement des données afin de détecter automatiquement les erreurs ou les incohérences qui subsistent dans les microdonnées après la collecte. Parmi ces vérifications figurent les contrôles de valeurs (p. ex. les valeurs qui se trouvent hors des intervalles prévus); les contrôles d'égalité linéaire (p. ex. la somme des parties doit être égale au total); les contrôles d'inégalité linéaire (p. ex. la valeur obtenue pour une question doit toujours être supérieure à la valeur obtenue pour une autre question) et les contrôles de cohérence (p. ex. le répondant a déclaré un nombre pour indiquer la valeur des camions, mais n'a déclaré aucun camion, ou encore, le répondant a répondu « oui » à la question de présélection relative aux exploitations produisant des légumes, mais n'a déclaré aucune superficie des terres qui soit consacrée à la culture de légumes). Les erreurs repérées peuvent être corrigées au moyen du processus de suivi des questionnaires rejetés au contrôle, pendant la collecte, ou au moyen du processus de vérification et d'imputation des données, après la collecte.

Les valeurs extrêmes sont aussi relevées à l'aide de méthodes automatisées fondées sur la distribution des renseignements recueillis. Les valeurs détectées font ensuite l'objet d'un examen par des analystes du domaine afin d'évaluer la fiabilité de ces valeurs. Les totaux des macrodonnées font aussi l'objet d'un examen afin de s'assurer qu'ils correspondent aux résultats attendus et aux tendances du marché économique. Des spécialistes de la province ou de l'agriculture sont consultés tout au long de ce processus. En général, tous les efforts sont 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 par les répondants ou lorsque les données déclarées sont considérées comme inexactes aux étapes de la détection des erreurs, on utilise l'imputation pour compléter les renseignements manquants ou corriger les renseignements inexacts. De nombreuses méthodes d'imputation peuvent être utilisées pour remplir un questionnaire dont certaines données sont manquantes, y compris les modifications manuelles apportées par un analyste. Les techniques statistiques automatisées employées pour imputer les données manquantes comprennent l'imputation déterministe et le remplacement par des données tirées d'une unité semblable de l'échantillon (que l'on appelle l'imputation par donneur). En général, on commence par imputer les variables importantes, qui sont ensuite utilisées aux étapes subséquentes pour imputer d'autres variables connexes.

L'imputation manuelle de données manquantes est effectuée uniquement dans certains cas, c.-à-d. lorsque les données recueillies ne correspondent pas aux données historiques ou à une relation connue entre certaines données. Cette imputation est habituellement effectuée pendant le processus de validation des données, après une enquête approfondie.

Estimation

Toutes les unités de la population observée sont sondées. L'estimation des totaux se fait par une simple agrégation des valeurs de toutes les fermes qui se trouvent dans un domaine donné. Les estimations sont calculées pour des domaines d'intérêt tels que le type de ferme et les provinces et territoires.

Évaluation de la qualité

Avant leur diffusion, les données sont analysées aux fins de comparabilité avec d'autres sources de données, telles que les données du recensement précédent et les résultats d'enquêtes récentes sur l'agriculture. La cohérence des macrodonnées par rapport aux résultats des indicateurs économiques connexes, aux tendances historiques et aux renseignements provenant d'autres sources externes (p. ex. des associations, des publications spécialisées ou des articles de journaux) est évaluée. Les enregistrements de microdonnées peuvent ensuite faire l'objet d'une validation supplémentaire au moyen des listes de données administratives sur les produits disponibles des provinces et des déclarations de revenus. Les fermes les plus importantes ou ayant le plus contribué à la production de produits font l'objet d'une analyse plus poussée.

Les résultats de l'évaluation de la qualité des données effectuée pendant le processus de validation sont présentés au Comité d'attestation du Recensement de l'agriculture aux fins d'examen et d'approbation. Ce comité a pour mandat d'approuver l'exactitude, la cohérence et la qualité raisonnable des données du recensement pour chacune des variables avant leur publication. Les membres du Comité sont des spécialistes en agriculture, des spécialistes en méthodologie d'enquête, ainsi que des gestionnaires.

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 recoupements de données reconnaissables.

Afin de prévenir toute divulgation de données, une analyse de la confidentialité des données tabulaires qui seront publiées est faite à l'aide du système de confidentialité généralisé (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 fermes ou que la cellule est dominée par quelques fermes, tandis qu'il y a divulgation par recoupements lorsque des renseignements confidentiels peuvent être extraits indirectement en rassemblant des renseignements provenant de différentes cellules de totalisation ou séries de données. Lorsque la confidentialité des données des cellules de totalisation n'est pas suffisamment protégée, la suppression des valeurs de ces cellules suggérée par le système G CONFID est appliquée aux tableaux avant la publication.

Révisions et désaisonnalisation

Cette méthodologie ne s'applique pas à ce programme statistique.

Exactitude des données

Une partie intégrante de chaque Recensement de l'agriculture est la mise en oeuvre de méthodes, de procédures et de technologies, nouvelles ou améliorées, qui facilitent non seulement la collecte, mais aussi le traitement, la validation et la diffusion des données. Des méthodes améliorées, procédures et technologies adoptées pour le Recensement de l'agriculture de 2016 comprenaient d'importantes mises à jour au Registre des entreprises Statistique Canada pour la préparation du Recensement ; l'envoi par la poste de questionnaires à l'ensemble de la population agricole ayant une adresse postale valide ; et un meilleur suivi centralisé par téléphone, afin de résoudre les problèmes que posent les cas de non-réponse et de contradiction dans les questionnaires retournés par les répondants. En outre, pour veiller à ce que les données du Recensement de l'agriculture de 2016 soient toujours de grande qualité, on a intégré des procédures améliorées d'assurance et de contrôle de la qualité à chacune des étapes de la collecte et du traitement des données.


Les estimations qui découlent de projets aussi vastes et complexes que les recensements de l'agriculture et de la population sont inévitablement sujettes à un certain degré d'erreur. En déterminant les types d'erreurs susceptibles de se poser et la façon dont elles se répercutent sur certaines variables, les utilisateurs peuvent plus facilement évaluer la pertinence des données pour leurs applications particulières ainsi que les risques qu'ils prennent en appuyant leurs conclusions ou leurs décisions sur ces données.

Des erreurs peuvent survenir pour ainsi dire à chaque stade du processus de recensement, depuis la préparation de documents en passant par la collecte des données jusqu'au traitement. En outre, les erreurs peuvent être plus fréquentes dans certaines régions du pays ou peuvent varier selon la caractéristique mesurée. Certaines erreurs sont aléatoires, et, lorsque les réponses individuelles sont agrégées pour un nombre suffisamment considérable, elles ont tendance à s'annuler. En ce qui touche les erreurs de cette nature, plus le groupe est grand, plus l'estimation correspondante est exacte. Pour cette raison, on conseille aux utilisateurs des données d'être prudents lorsqu'ils se servent des estimations fondées sur un petit nombre de réponses. Par contre, certaines erreurs pourraient être plus systématiques et donner lieu à des estimations « faussées ». Parce que le biais découlant de ces erreurs est constant, quelle que soit l'ampleur du groupe dont les réponses sont agrégées, et parce qu'il est particulièrement difficile à mesurer, les erreurs systématiques posent un problème plus grave que les erreurs aléatoires pour la plupart des utilisateurs de données.

Documentation

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