Enquête mensuelle sur l'approvisionnement et l'écoulement du coke (MCOK)
Information détaillée pour juin 2024
Statut :
Active
Fréquence :
Mensuelle
Numéro d'enregistrement :
2003
Cette enquête a pour but de recueillir de l'information sur la disponibilité et/ou l'écoulement d'énergie au Canada.
Date de la parution - 3 septembre 2024
- Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration
- Aperçu
- Sources de données et méthodologie
- Exactitude des données
Aperçu
Cette enquête a pour but de recueillir de l'information sur la disponibilité et/ou 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. Le secteur privé utilise aussi cette information dans le cadre de son processus décisionnel.
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 : Mois
Période de collecte : Au cours du mois qui suit le mois de référence.
Sujets
- Charbon
- Consommation et écoulement d'énergie
- Énergie
Sources de données et méthodologie
Population cible
La population cible est constituée de tous les établissements au Canada engagés dans coke de charbon au Canada. La population observée est composée des établissements dans la population cible pour lesquels de l'information de l'entreprise est disponible dans le Registre des entreprises de Statistique Canada.
Élaboration de l'instrument
Le questionnaire comprend le volume du charbon reçu par les producteurs de coke et le volume de coke produit et vendu. Le questionnaire est rempli par le répondant.
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 données sont recueillies via un questionnaire électronique. Les suivis sont faits, au besoin, par téléphone, télécopieur ou courriel.
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'un mois à l'autre et 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, les contrôles d'égalité linéaire, les contrôles d'inégalité linéaire et les contrôles d'équivalence. 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, on utilise l'imputation 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 obtenues 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
On interroge toutes les unités de la population observée. L'estimation des totaux s'effectue par simple agrégation des valeurs de toutes les unités d'estimation qui appartiennent au 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 convient de noter que ces renseignements de classification peuvent différer de la classification originale utilisée lors de l'échantillonnage, étant donné que la taille, l'industrie ou l'emplacement correspondant à un enregistrement peuvent avoir changé. Les changements dans la classification se reflètent immédiatement dans les estimations.
Évaluation de la qualité
Avant la publication, on analyse les résultats de l'enquête 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 d'autres sources externes (p. ex. associations, publications spécialisées, 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 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.
L'analyse de la confidentialité inclut la détection d'une divulgation directe possible, laquelle se produit lorsque la valeur d'une cellule de tableau se compose de peu de déclarants ou lorsque la cellule est dominée par quelques entreprises.
Révisions et désaisonnalisation
Il n'y a pas de désaisonnalisation. Les données historiques pourraient être révisées sur la base d'information plus à jour.
Exactitude des données
Étant donné que cette enquête est un recensement avec un taux de réponse de près de 100 %, la sous couverture est minimale et le biais résultant de la non-résponse est également minimal.
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