Enquête annuelle sur les industries de services : services de comptabilité (COMPT)
Information détaillée pour 2023
Statut :
Active
Fréquence :
Annuelle
Numéro d'enregistrement :
4716
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 - 24 octobre 2024
Aperçu
Cette enquête utilise des données administratives pour produire des statistiques économiques sur l'industrie des services de comptabilité au Canada.
Les données administratives 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 le rendement 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'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.
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.
Sujets
- États financiers et rendement
- Rendement des entreprises et propriété
- Services aux entreprises, aux consommateurs et liés à la propriété
- Services professionnels, scientifiques et techniques
Sources de données et méthodologie
Population cible
La population cible est constituée de tous les établissements considérés comme faisant partie de l'industrie des services de comptabilité selon le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) 2022 (code 5412 - Services de comptabilité, de préparation de déclarations de revenus, de tenue de livres et de paye) au cours de l'année de référence.
La population observée est constituée de tous les établissements considérés comme faisant partie de l'industrie des services de comptabilité selon le SCIAN 2022 (code 5412 - Services de comptabilité, de préparation de déclarations de revenus, de tenue de livres et de paye) trouvés dans le Registre des entreprises de Statistique Canada en date du dernier jour de l'année de référence (y compris les établissements actifs durant une partie de l'année de référence).
Élaboration de l'instrument
Ce type de méthodologie ne s'applique pas à ce programme statistique.
Échantillonnage
Le Registre des entreprises est une base de données sur la population des entreprises canadiennes. Statistique Canada l'a créé principalement pour établir les bases de sondage de ses enquêtes économiques. Il a été conçu de manière à faciliter la coordination de la couverture des enquêtes auprès des entreprises ainsi qu'à uniformiser la classification des unités statistiques déclarantes. Il est également utilisé comme source de données pour recueillir des renseignements démographiques sur les entreprises.
Les nouvelles données recueillies dans le cadre du programme d'enquêtes de Statistique Canada ainsi que les fichiers des numéros d'entreprise de l'Agence de revenu du Canada (ARC) sont les principales sources d'information du Registre des entreprises. Cette source de données administratives de l'ARC permet de créer l'univers de toutes les entités commerciales.
Il s'agit d'une enquête de type pseudo-recensement ; toutes les valeurs des variables financières proviennent principalement de données fiscales (en particulier, des formulaires T1 et T2 de l'ARC). Pour toutes les autres variables d'enquête, des techniques d'imputation sont utilisées.
ÉCHANTILLONNAGE ET SOUS-ÉCHANTILLONNAGE
Dans un recensement, toutes les unités d'échantillonnage sont sélectionnées, et donc auto-représentées dans les étapes de traitement subséquentes.
Sources des données
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 toutes les unités.
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.
L'intégration des données permet de combiner les données provenant de multiples sources, dont les données administratives de l'ARC 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 les variables financières pour toutes les petites, moyennes et grandes entreprises afin d'éviter la collecte des données de ces variables.
Détection des erreurs
La détection des erreurs fait partie intégrante du traitement des données. Des règles de validation automatisées sont appliquées aux enregistrements de données 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 liés aux 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 dans les données. 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 sont corrigées par imputation. Les valeurs extrêmes sont aussi signalées comme étant des valeurs aberrantes, au moyen de méthodes automatisées fondées sur la répartition des renseignements recueillis. Les valeurs détectées font ensuite l'objet d'un examen visant à en évaluer la fiabilité. La vérification manuelle d'autres unités permet parfois de détecter 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 sont déployés pour réduire au minimum les erreurs de dédoublement, de classification erronée et de traitement.
Imputation
En cas de données fiscales non déclarées, ou lorsque les données déclarées sont jugées incorrectes à l'étape de détection des erreurs, l'imputation est utilisée pour entrer les renseignements manquants et corriger les renseignements incorrects. De nombreuses méthodes d'imputation peuvent être utilisées pour compléter les données administratives, notamment des 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
Dans le cadre d'une approche de type pseudo-recensement, toutes les unités de la population sondée sont incluses dans les estimations d'enquête. Les fichiers administratifs et les valeurs provenant des étapes d'imputation sont utilisés pour toutes les unités de la population. Pour toutes les données financières, cette stratégie consiste à utiliser des données fiscales plutôt que des données d'enquête. Les données fiscales du formulaire T1 sont utilisées pour les entreprises non constituées en société et celles du formulaire T2, pour les entreprises constituées en société. Les variables d'enquête restantes sont imputées au moyen de techniques statistiques automatisées (présentées à la section sur l'imputation) qui permettent de créer un fichier de microdonnées complet et cohérent.
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'estimation tels que les groupes industriels et les provinces ou 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, car la taille, l'industrie ou l'emplacement peuvent 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 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. On utilise les caractéristiques des unités d'estimation pour dériver les domaines d'estimation, y compris la classification des industries et la géographie.
Évaluation de la qualité
Avant la diffusion des données, les résultats combinés de l'enquête sont analysés afin d'en évaluer la comparabilité. Il s'agit généralement d'un examen détaillé 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 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.
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
La méthodologie de l'enquête a pour objectif de contrôler les erreurs et de réduire leurs effets éventuels sur les estimations. Les résultats de l'enquête peuvent néanmoins contenir des erreurs dont l'erreur d'échantillonnage n'est que l'une des composantes de l'erreur d'enquête totale. L'erreur d'échantillonnage survient lorsque les observations sont faites uniquement sur un échantillon et non sur l'ensemble de la population. Toutes les autres erreurs commises aux diverses phases de l'enquête sont appelées erreurs non dues à l'échantillonnage. Par exemple, ces types d'erreurs peuvent se produire lorsque les renseignements déclarés sont incorrects ou des renseignements sont manquants dans les fichiers de données fiscales ; lorsque les données sur la TPS pour les enregistrements qui ont été modélisés pour un mois en particulier ne sont pas représentatives de l'enregistrement actuel pour diverses raisons ; lorsqu'une unité hors du champ de l'enquête y est incluse erronément ou que des erreurs sont commises lors du traitement des données, comme des erreurs de codage ou de saisie.
Avant la publication, les résultats combinés de l'enquête sont analysées afin d'en évaluer la comparabilité ; il s'agit généralement d'un examen détaillé des réponses individuelles (particulièrement celles des grandes entreprises), de la conjoncture économique générale et des tendances historiques.
ERREUR NON DUE À L'ÉCHANTILLONNAGE
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.
ERREUR DE COUVERTURE
Les erreurs de couverture comprennent les omissions, les inclusions erronées, les doubles comptes et les erreurs de Les erreurs de couverture comprennent les omissions, les inclusions erronées, les doubles comptes et les erreurs de classification des unités dans la base de sondage.
Le Registre des entreprises (RE) est la base de sondage commune de toutes les enquêtes du Programme intégré de la statistique des entreprises. Le RE est un centre de service de données mis à jour au moyen de plusieurs sources, notamment les fichiers de données administratives, les commentaires reçus dans le cadre des enquêtes-entreprises de Statistique Canada, et les activités d'établissement de profils, qui comprennent un contact direct avec les entreprises pour obtenir des renseignements sur leurs activités, ainsi que les résultats de recherche sur Internet. L'utilisation du RE permet d'assurer la qualité, tout en évitant les chevauchements entre les enquêtes.
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