Produits pétroliers raffinés (rapport mensuel)

Information détaillée pour janvier 2019

Statut :

Active

Fréquence :

Mensuelle

Numéro d'enregistrement :

2150

Cette enquête a pour objet de recueillir de l'information sur la disponibilité et l'écoulement d'énergie au Canada. Cette information est un indicateur important de la performance économique canadienne et tous les échelons de gouvernement s'en servent pour établir des politiques énergétiques éclairées. De même, le secteur privé utilise cette information dans le cadre de son processus décisionnel.

Date de la parution - 21 février 2019

Aperçu

Cette enquête mensuelle recueille des données sur les activités de toutes les raffineries du Canada qui produisent des produits pétroliers raffinés et des principaux terminaux vraquier et les mélangeurs sélectionnés de ces produits. Ces données sont requises car elles doivent être intégrées dans le secteur des entrées-sorties du Système canadien de comptabilité nationale. En vertu de la Loi sur la statistique, ces données sont mises à la disposition des ministères fédéraux et des autorités provinciales dans le cadre d'ententes de partage de données assujetties aux principes intrinsèques de la confidentialité des données. Les données sont aussi destinées à être utilisées par les répondants aux enquêtes, les associations industrielles, les analystes de l'industrie, la presse et le grand public pour évaluer les tendances du secteur canadien du raffinage.

Période de référence : Mois

Période de collecte : 1 à 10 jours après la fin du mois de référence de l'enquête.

Sujets

  • Consommation et écoulement d'énergie
  • Énergie
  • Produits pétroliers

Sources de données et méthodologie

Population cible

L'univers comprend toutes les entreprises de raffinage et les principaux terminaux vraquier de produits pétroliers raffinés au Canada. La liste des répondants aux enquêtes est régulièrement mise à jour afin d'assurer une couverture totale en matière d'opérations de raffinage ainsi qu'une couverture suffisamment étendue des principaux terminaux vraquier de ces produits. Les branches d'activité visées sont classées dans le sous-secteur 324, Fabrication de produits du pétrole et du charbon du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN 2017). Ce sous-secteur comprend les établissements dont l'activité principale consiste à transformer le pétrole brut et le charbon en produits intermédiaires et en produits finis. Il comprend également les branches d'activité du sous-secteur 412, Grossistes-marchands de pétrole et de produits pétroliers. Ce sous-secteur regroupe les établissements dont l'activité principale consiste à vendre du pétrole brut, des gaz de pétrole liquéfiés, du mazout de chauffage et d'autres produits du pétrole raffinés.

Élaboration de l'instrument

L'enquête a fait l'objet d'un essai sur le terrain auprès de répondants afin de s'assurer que les questions, les concepts et la terminologie étaient appropriés.

Échantillonnage

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

Sources des données

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

Les données sont obtenues directement auprès des répondants.

Les répondants reçoivent un avis par courriel les invitant à télécharger et à remplir un questionnaire au format Excel. Ce courriel leur donne aussi accès à un portail sécurisé leur permettant de téléverser les données à l'intention de Statistique Canada.

Le questionnaire est disponible en français et en anglais.

Les données seront intégrées et traitées par l'intermédiaire du Programme intégré de la statistique des entreprises (PISE).

Le suivi des cas de non-réponse sera accompli au moyen de rappels par courriel suivis d'appels téléphoniques effectués par les bureaux régionaux de Statistique Canada.

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 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, à l'aide de méthodes automatisées fondées sur la distribution 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 aberrantes 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 attribuables 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, on utilise l'imputation pour compléter ou corriger les renseignements. De nombreuses méthodes d'imputation peuvent être utilisées pour remplir 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, on commence par imputer les variables clés, qu'on utilise ensuite aux étapes subséquentes pour imputer d'autres variables connexes.

Estimation

Toutes les unités observées dans la population sont enquêtées. L'estimation des totaux se fait à l'aide d'une simple agrégation des valeurs de toutes les unités d'estimation qui se trouvent dans le domaine d'estimation. Les estimations sont calculées pour plusieurs domaines d'intérêt tels que les groupes industriels et les provinces et territoires, en s'appuyant sur les renseignements de classification les plus récents 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 initiale utilisée à l'échantillonnage 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.

Évaluation de la qualité

Sera disponible lorsque les données seront diffusées.

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.

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

Sera disponible lorsque les données seront diffusées.

Exactitude des données

Étant donné que cette enquête est un recensement avec un taux de réponse élevé, la sous couverture est minimale et le biais résultant de la non-réponse est minime.

Si des modifications sont envoyées par les répondants, on intègre les renseignements obtenus et les données diffusées sont alors corrigées.

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