Scieries

Information détaillée pour janvier 2012

Statut :

Active

Fréquence :

Mensuelle

Numéro d'enregistrement :

2134

L'enquête mensuelle, Scieries, mesure les quantités de bois d'oeuvre que produisent et expédient les fabricants canadiens.

Date de la parution - 10 avril 2012; 11 mai 2012 (tableaux CANSIM 303-0064 et 303-0065); 7 juin 2012 (données révisées)

Aperçu

Cette enquête mesure mensuellement les quantités de bois d'oeuvre que produisent et expédient les fabricants canadiens.

On utilise les quantités de bois d'oeuvre qui sont produites et expédiées comme indicateur de la situation économique de l'industrie du bois et les tendances du marché de la construction, comme donnée d'entrée pour le calcul du produit intérieur brut canadien et pour les études micro et macroéconomiques visant à déterminer les parts de marché et les tendances de l'industrie. Les données sont utilisées également par le monde des affaires, les associations commerciales (incluant le Council of Forest Industries et l'Association des manufacturiers de bois de sciage du Québec), les ministères fédéraux et provinciaux et les associations internationales.

Période de référence : Mois

Période de collecte : Au cours du mois qui suit le mois de référence

Sujets

  • Bois, papier et impression
  • Fabrication

Sources de données et méthodologie

Population cible

La population cible de cette enquête comprend toutes les scieries au Canada (qui correspondent au code 321111 du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN)).

Élaboration de l'instrument

Le questionnaire utilisé pour cette enquête a très peu changé au cours des années. En réaction aux commentaires, à la fois des répondants et des utilisateurs des données, certains changements au format et à la terminologie ont été apportés afin de maintenir la pertinence de son contenu.

Échantillonnage

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

L'échantillonnage se fait à partir du Registre des entreprises de Statistique Canada. L'unité statistique est l'établissement. La population observée inclut tous les établissements manufacturiers et de l'exploitation forestière supérieurs à certains seuils qui varient selon la province, et l'année de référence.

Un échantillon d'établissements est sélectionné à partir des unités de la population observée, et ce, en fonction d'un plan d'échantillonnage probabiliste à une phase. Les établissements sont stratifiés selon la province, et le revenu. Les unités à tirage complet sont choisies en fonction de leur complexité, de leur taille et de leur importance dans leur industrie. On sélectionne également un échantillon à tirage partiel. Toutes les unités échantillonnées reçoivent des questionnaires.

Sources des données

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

Les données sont obtenues directement auprès des répondants et sont tirées de fichiers administratifs.

On recueille les données chaque mois auprès des répondants suivant un processus envoi / retour par la poste et aussi par questionnaire électronique. La saisie et le traitement préliminaire sont faits simultanément afin d'assurer la validité des données. Les entreprises dont on n'a reçu aucune réponse ou dont les données contiennent des erreurs font l'objet d'un suivi immédiat par téléphone, par courriel ou par télécopieur. Pour estimer les contributions des unités inférieures aux seuils d'échantillonnages, le système produit des ratios en utilisant les dossiers de la taxe sur les produits et services (TPS) au moyen d'un modèle statistique. Le modèle rend compte de la différence entre les unités supérieures aux seuils avec les unités inférieures aux seuils, en plus du délai entre la période de référence de l'enquête et la période de référence du dossier de TPS.

Dans des circonstances normales, on recueille les données, on les saisit, on les vérifie, on les met en tableau et on les publie dans les 6-8 semaines suivant le mois de référence.

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

Détection des erreurs

Pour repérer les erreurs et les incohérences internes, les données saisies font l'objet de vérifications automatisées servant à vérifier si les totaux correspondent à la somme des éléments et si les données du mois courant concordent avec celles du mois précédent. Les données jugées inexactes à l'issue des vérifications font l'objet d'une inspection manuelle, qui peut mener à des corrections.

En outre, des spécialistes en la matière analysent les données à un niveau plus agrégé en vue de détecter et vérifier toute fluctuation importante d'un mois à l'autre ou d'une année à l'autre dans l'industrie.

Imputation

Les données manquantes pour le mois courant sont imputées automatiquement. Plusieurs techniques statistiques utilisent des données recueillies au cours du cycle actuel, ainsi que des sources de renseignements auxiliaires. Ces sources auxiliaires incluent des données d'enquête d'un cycle précédent (données historiques), les questionnaires donneurs et des données administratives. Les stocks du début sont établis comme étant égaux à la valeur des stocks à la fin du mois précédent. Les stocks à la fin sont calculés en ajoutant la production aux stocks du début et en soustrayant les livraisons et les valeurs des pertes. L'analyste spécialisé a la possibilité de changer manuellement ces imputations et de fournir de meilleures estimations en se fondant sur sa connaissance de l'industrie ou de l'entreprise.

Estimation

Dans le cadre du processus de l'estimation, les données de l'enquête sont pondérées et combinées avec les données administratives pour produire les estimations finales de l'industrie.

Évaluation de la qualité

Les résultats de l'enquête sont analysés de manière à assurer la comparabilité avec les séries de données historiques et la concordance avec la situation économique de l'industrie. Les informations disponibles auprès d'autres sources, telles que l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (numéro d'enregistrement 2101), l'enquête Permis de bâtir (numéro d'enregistrement 2802), les médias, d'autres organismes gouvernementaux et des associations d'industries, sont aussi utilisées dans le processus de validation.

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 aux 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.

La divulgation directe peut se produire lorsque la valeur dans une cellule de totalisation se compose de peu de réponses ou lorsque la cellule est dominée par quelques entreprises. La divulgation par recoupement peut se produire lorsque des renseignements confidentiels peuvent être dérivés indirectement en compilant des renseignements provenant de différentes sources ou séries de données.

Révisions et désaisonnalisation

Les estimations provisoires mensuelles sont fournies pour le mois de référence et les estimations révisées fondées sur les réponses tardives sont fournies pour le mois précédent.

Une fois par année (normalement en juillet), les séries de l'enquête mensuelle Scieries, sont révisées. Ces révisions intègrent toute donnée ayant pu être reçue après la fin du cycle de collecte de l'année de référence précédente.

Les estimations révisées sont diffusées dans le répertoire de CANSIM.

Exactitude des données

Bien que des efforts considérables aient été déployés pour que toutes les opérations de collecte et de traitement obéissent à des normes élevées, les estimations obtenues sont inévitablement entachées, jusqu'à un certain point, d'erreurs non dues à l'échantillonnage. Ces erreurs ne sont pas liées à l'échantillonnage et peuvent survenir pour différentes raisons dont la non-réponse, la déclaration inexacte et le traitement. Les erreurs liées à la non-réponse peuvent être mesurées. En ce qui concerne les erreurs liées à la déclaration inexacte et de traitement, on fait tout ce qui est possible pour les contrôler. En raison de l'arrondissement, les totaux peuvent ne pas correspondre à la somme des composantes.

Erreurs liées à la non-réponse
De nombreuses raisons peuvent expliquer pourquoi certains répondants sont incapables de fournir des renseignements (incendie, vol, grève, difficultés économiques, etc.). D'autres répondants pourront accuser du retard dans l'envoi de leurs réponses. Pour limiter le plus possible la non-réponse, on effectue un suivi rigoureux auprès des non-répondants, par téléphone, par courriel ou par télécopieur. On impute les données liées aux unités non- répondantes en fonction des tendances de l'industrie et d'autres renseignements connexes. On révise les données, en tenant compte de le politique sur les révisions pour les questionnaires reçus après la fin des cycles de collecte mensuelles.

On calcule l'erreur due à la non-réponse en divisant le nombre de non-réponses observées par le nombre total de réponses prévues pour les unités de l'échantillon.

Réponses inexactes
Les inexactitudes peuvent être causées par un questionnaire mal conçu, l'incapacité du répondant de fournir les renseignements demandés ou une interprétation erronée des questions de l'enquête. Pour réduire la fréquence de ces erreurs, on passe en revue de temps à autre le format et le libellé du questionnaire, et on les modifie en fonction des observations des répondants et des utilisateurs des données. En outre, on rappelle aux répondants l'importance de leur contribution et la nécessité de fournir des renseignements exacts.

Erreurs de traitement
Ces erreurs peuvent survenir à différentes étapes du traitement des données d'enquête telles que la saisie, la vérification, l'édition et la mise en tableau des données. On examine les données afin de repérer de telles erreurs au moyen d'une vérification automatisée et d'un examen analytique effectué par des analystes experts en la matière. On soumet les données recueillies à plusieurs contrôles pour vérifier la cohérence interne et la comparabilité au fil du temps.

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