Enquête annuelle sur les industries de services: services de réparation et d'entretien (REPAR)

Information détaillée pour 2013

Statut :

Active

Fréquence :

Annuelle

Numéro d'enregistrement :

4720

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 - 15 septembre 2015

Aperçu

Cette enquête sert à recueillir les données financières et opérationnelles nécessaires pour produire des statistiques sur l'industrie des services de réparation et d'entretien 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'enquêtes auprès des entreprises ainsi restructurés 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.

Cette enquête fait partie du Programme des industries de service. Les données recueillies permettent de compiler des statistiques agrégées pour plus de trente groupes d'industries de services. Il existe des statistiques financières portant notamment sur les revenus, les dépenses et les profits pour toutes les enquêtes faisant partie de ce programme. En outre, plusieurs enquêtes permettent de compiler et de diffuser des données propres à une industrie.

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

  • États financiers et rendement
  • Rendement des entreprises et appartenance
  • Réparations et entretien
  • Services aux entreprises, aux consommateurs et liés à la propriété

Sources de données et méthodologie

Population cible

La population cible est constituée de tous les établissements statistiques considérés comme des commerces de réparation et entretien (SCIAN 811) selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN 2012) pour de l'année de référence. Le secteur de réparation et entretien couvre cinq classes du SCIAN 2012: Réparation et entretien mécaniques et électriques de véhicules automobiles (SCIAN 81111), Réparation de la carrosserie, de la peinture, de l'intérieur et des glaces et pare-brise de véhicules automobiles (SCIAN 81112), autres services de réparation et d'entretien de véhicules automobiles (SCIAN 81119), Réparation et entretien de matériel électronique et de matériel de précision (SCIAN 81121) et Réparation et entretien de machines et de matériel d'usage commercial et industriel (sauf les véhicules automobiles et le matériel électronique) (SCIAN 81131).

Ce sous-secteur comprend les établissements dont l'activité principale consiste à effectuer la réparation ou l'entretien de véhicules automobiles, de machines, de matériel et d'autres produits. Ces établissements effectuent des réparations ou des opérations d'entretien préventif pour s'assurer que ces produits fonctionnent correctement.

La population observée est constituée de tous les établissements statistiques considérés comme faisant partie de l'industrie des commerces de réparation et entretien (SCIAN 811) 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.

La base de sondage est la liste des entreprises et établissements qui ont été sélectionnés pour l'Enquête sur l'activité économique, les dépenses et les produits de Statistique Canada. La base fournit des renseignements fondamentaux sur chaque entreprise, incluant l'adresse, la classification industrielle et des renseignements provenant des sources de données administratives. Cette information provient du Registre des entreprises de Statistique Canada est mise à jour et complétée à l'aide de l'Enquête sur l'activité économique, les dépenses et les produits de Statistique Canada.

Avant la sélection d'un échantillon aléatoire, les entreprises sont classées dans des groupes homogènes (c.-à-d. des groupes ayant le même code SCIAN, la même zone géographique [province/territoire]) formés selon les caractéristiques de leurs établissements. Ensuite, chaque groupe est divisé en sous-groupes (petit, moyen, grand) qu'on appelle les strates, en fonction de leur revenu d'entreprise annuel.

Par la suite, un échantillon d'une taille prédéterminée est réparti dans chaque strate. L'objectif est d'optimiser la qualité générale de l'enquête tout en respectant les ressources disponibles. La répartition de l'échantillon peut donner lieu à deux types de strates : des strates à tirage complet, où l'échantillonnage de toutes les unités est certain, et des strates à tirage partiel, où la sélection des unités échantillonnées se fait de manière aléatoire.

La taille totale de l'échantillon pour l'enquête est d'environ 1 720 entreprises.

Sources des données

Collecte des données pour cette période de référence : 2014-04-28 à 2014-10-24

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 au moyen d'un questionnaire électronique auquel il est possible de répondre dans l'une ou l'autre des deux langues officielles. Les répondants ont également la possibilité de recevoir un questionnaire papier, de répondre par interview téléphonique ou par d'autres méthodes de production électronique. En l'absence de réponse, un suivi est effectué au moyen de courriels, d'appels téléphoniques ou par télécopieur. Ce suivi des non-répondants est dynamique et les priorités sont déterminées en fonction de maximiser les taux de réponse pondérés. Lorsque le suivi est fait pour valider les données recueillies, la priorisation est effectuée en fonction des écarts avec les valeurs attendues.

Données administratives

Une stratégie de remplacement des données d'enquête par des données fiscales a été instaurée afin de réduire le fardeau de réponse et les coûts d'enquête. Cette stratégie consiste à utiliser des données fiscales plutôt que des données d'enquête pour certaines unités simples (par exemple un seul emplacement et une seule activité).

Dans le cadre du Programme intégré de la statistique des entreprises (PISE), les données fiscales des formulaires T1 pour les entreprises non constituées en société et celles des formulaires T2 pour les entreprises constituées en société sont utilisées. Le remplacement de données peut être effectué afin de corriger des valeurs aberrantes ou remplacer des données manquantes, soit partielles ou complètes. Les données fiscales peuvent également servir à la réconciliation des données d'enquête.

L'intégration des données permet de combiner 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 pour la plupart des petites et moyennes entreprises, ainsi qu'un groupe restreint de grandes entreprises, afin d'éviter la collecte des données de ces variables. Les données administratives sont également utilisées comme source de données auxiliaire pour la vérification 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, 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 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 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 qui est conditionnelle à la taille d'échantillon réalisée. 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 (aussi appelées unités choisies avec certitude) 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 les 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 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.

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 d'un 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. Les caractéristiques des unités d'estimation sont utilisées pour dériver les domaines d'estimation, y compris la classification des industries et la région géographique.

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 (par exemple, les grandes unités se retrouvant dans une strate de petites unités).

Les poids peuvent être modifiés et corrigés au moyen des renseignements à jour tirés des données fiscales. Une technique statistique appelée calage est utilisée 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

Toutes les enquêtes sont sujettes aux erreurs d'échantillonnage et aux erreurs non dues à l'échantillonnage. Les erreurs d'échantillonnage se produisent parce que les estimations proviennent d'un échantillon de la population plutôt que de la population entière. 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. 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.

Des mesures de l'erreur d'échantillonnage sont calculées pour chaque estimation. 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.

L'erreur d'échantillonnage et le taux de non-réponse sont combinés en un seul code d'évaluation de la qualité. Ce code utilise les lettres de A à F où A signifie que les données sont d'excellente qualité et F signifie qu'elles ne sont pas fiables. Ces codes d'évaluation de la qualité peuvent être demandés et doivent toujours être pris en considération.

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