Enquête de commerce de gros (mensuelle) (EMCG)
Information détaillée pour juillet 2002
Statut :
Active
Fréquence :
Mensuelle
Numéro d'enregistrement :
2401
Cette enquête fournit des renseignements sur la performance du secteur du commerce de gros et lorsque combinés à d'autres statistiques, constituent un indicateur important de l'économie canadienne.
Date de la parution - 20 septembre 2002
- Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration
- Aperçu
- Sources de données et méthodologie
- Exactitude des données
Aperçu
Cette enquête fournit des renseignements sur la performance du secteur du commerce de gros et constitue un indicateur important de la santé de l'économie canadienne. Le milieu des affaires utilise aussi les données pour analyser le comportement du marché.
Cette enquête fournit des estimations mensuelles des ventes et des stocks des marchands en gros pour le Canada dans son ensemble, ainsi que pour chaque province et territoire.
Divers organismes, associations sectorielles et administrations utilisent l'information. Les données de l'enquête aident les administrations à comprendre le rôle des grossistes dans l'économie (de 5 % à 6 % du produit intérieur brut, selon l'année), ce qui facilite l'élaboration des politiques et des encouragements fiscaux.
Période de référence : mois
Période de collecte : La collecte des données débute environ sept jours ouvrables après la fin du mois de référence et se poursuit pendant tout le mois en question.
Sujets
- Commerce de détail et de gros
- Ventes et stocks de grossistes
Sources de données et méthodologie
Population cible
Le secteur du commerce de gros comprend les établissements dont l'activité principale consiste à vendre en gros des marchandises et à fournir des services connexes de logistique, de marketing et de soutien. En général, la vente en gros est une étape intermédiaire de la distribution de marchandises; beaucoup de grossistes sont donc organisés pour vendre des marchandises en grande quantité à des détaillants, à des entreprises et à une clientèle institutionnelle. Cependant, certains grossistes, notamment ceux qui fournissent des biens d'équipement qui ne sont pas de grande consommation, vendent des marchandises à la pièce aux utilisateurs finals.
Les marchands en gros achètent et vendent des marchandises pour leur propre compte; autrement dit, ils s'approprient les marchandises qu'ils vendent. En plus de vendre des marchandises, ils peuvent assurer ou faire le nécessaire pour que soient assurés des services de logistique, de marketing et de soutien tels que l'emballage et l'étiquetage, la gestion des stocks, l'expédition, le traitement des réclamations au titre de la garantie, la promotion interne ou la promotion co-op et la formation concernant le produit. Entrent aussi dans cette catégorie les négociants en machines et en matériel, comme les négociants en machines agricoles et en poids lourds.
Élaboration de l'instrument
Les questions que l'on retrouve sur le questionnaire sont demeurées inchangées au cours des années. Cependant, si des modifications devenaient nécessaires, les changements proposés devraient passer par un comité de revue, puis testé auprès des répondants et des utilisateurs de données pour s'assurer de leur pertinence.
Échantillonnage
Il s'agit d'une enquête transversale par échantillon.
L'échantillon de l'enquête mensuelle sur le commerce de gros est tiré de la base de données du registre central (BDRC) de Statistique Canada. Une partie de la BDRC comprend les entreprises dont l'activité est le commerce de gros.
La population cible est l'ensemble des établissements de marchands de gros, sauf ceux qui s'adonnent à la vente en gros du grain et des produits pétroliers. L'unité d'échantillonnage est la compagnie statistique. L'échantillon comporte environ 8 500 répondants.
Chaque strate est d'abord définie en fonction de la Classification type des industries de 1980 et de la région géographique. Chaque croisement industriel et géographique est subdivisé selon la taille en trois sous-strates. La première sous-strate, qui englobe les grandes entreprises et les entreprises complexes, est autoreprésentative puisqu'il y a tirage complet (recensement) des entreprises, tandis que les deux autres sous-strates sont à tirage partiel (échantillon). Certains seuils délimitant les sous-strates ont été modifiés de façon à refléter la croissance économique depuis le dernier remaniement de 1988.
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 communique avec les enquêtés par téléphone ou par l'envoi d'un questionnaire afin d'obtenir les ventes et les stocks mensuels.
Le personnel des bureaux régionaux de Statistique Canada effectue les interviews téléphoniques, la saisie des données et le suivi des non-répondants. Il se charge aussi du contrôle provisoire des données saisies et du suivi téléphonique que peuvent nécessiter les inconsistances mises en lumière par le contrôle. Après ce contrôle, les données sont transmises régulièrement au bureau central à Ottawa.
Voir le(s) Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration.
Détection des erreurs
De multiples contrôles sont intégrés à l'application de saisie de données afin de comparer les données inscrites à des valeurs inhabituelles et de détecter des incohérences logiques. Lorsqu'une réponse est rejetée à la vérification, l'intervieweur est invité à corriger l'information (avec l'aide du répondant au besoin). L'intervieweur a la possibilité d'outrepasser la plupart des rejets à la vérification lorsqu'il n'est pas possible de résoudre l'incohérence apparente.
Une fois que les données sont transmises au bureau central, on entreprend une série complète d'étapes de traitement pour effectuer une vérification approfondie de chacun des enregistrements reçus. Les données font ensuite l'objet d'une vérification plus approfondie, selon le groupe de commerce et la région géographique, afin de détecter les unités qui s'écartent des attentes, soit par une forte variation d'un mois à l'autre, soit une grande divergence au regard des autres entreprises. Lorsque les données ne passent pas la vérification, elles font l'objet d'une inspection manuelle et, si nécessaire, de corrections.
Imputation
On procède à l'imputation des unités manquantes. Le système choisit automatiquement la méthode d'imputation qui convient selon la disponibilité des données. Certaines méthodes d'imputation utilisent les tendances mensuelles, les tendances annuelles, les données historiques, les données annuelles, etc. Les enregistrements qui sont rejetés à la vérification statistique sont considérés comme des observations aberrantes et n'entrent pas dans le calcul des variables d'imputation (comme les tendances mensuelles) utilisées par le système d'imputation.
En plus, il existe de temps en temps un délai appréciable entre le moment de la création d'une compagnie et son intégration à la base de sondage. Pour compenser l'effet de ce délai sur les estimations mensuelles, les ventes pour les entreprises nouvellement créées qui font partie de l'échantillon sont imputées rétroactivement à la date réelle de création de l'entreprise ou au début de l'année en cours (si la date réelle de création est antérieure à l'année en cours).
Estimation
On estime les ventes et le niveau des stocks du commerce de gros en ajoutant un poids d'estimation aux ventes et aux stocks des unités faisant partie de l'échantillon. Un poids initial équivalant à l'inverse de la probabilité originale de sélection est attribué à chaque entité. Les poids sont rajustés par la suite selon la taille de l'échantillon obtenu, en vue d'augmenter l'estimation pour représenter l'ensemble de la population. Les valeurs calculées et pondérées sont additionnées par domaine, en vue de produire des estimations pour chaque combinaison de groupe de commerce / de région géographique. Un domaine est défini comme correspondant aux valeurs de classification les plus récentes disponibles à partir de la BDRC pour l'entité statistique et la période de référence de l'enquête. Ces domaines peuvent différer des strates d'échantillonnage originales, du fait que des enregistrements peuvent avoir changé de taille, de branche d'activité ou d'emplacement. Les changements de classification sont reflétés immédiatement dans les estimations.
Évaluation de la qualité
La méthodologie de cette enquête permet de contrôler les erreurs et d'en réduire les effets possibles. Toutefois, les résultats de l'enquête peuvent renfermer des erreurs, et l'erreur d'échantillonnage ne constitue qu'une des composantes de l'erreur totale d'une enquête. Toutes les autres erreurs pouvant survenir à chacune des étapes de l'enquête sont appelées erreurs non dues à l'échantillonnage. Des erreurs de ce type se produisent, par exemple, lorsque le répondant donne un mauvais renseignement ou qu'il ne répond pas à certaines questions; lorsqu'une unité de la population ciblée est oubliée ou comptée plus d'une fois; lorsqu'une unité hors du champ de l'enquête est incluse par erreur, ou lorsque des erreurs surviennent lors du traitement des données, par exemple, les erreurs de codage et de saisie. Bien que les erreurs non dues à l'échantillonnage soient assez difficiles à évaluer, certaines mesures comme les taux de réponse et d'imputation peuvent servir d'indicateurs de ces types d'erreurs.
La comparabilité des résultats d'enquête combinés est analysée avant la publication; cela comprend, en général, un examen détaillé des réponses individuelles (plus particulièrement pour les plus grandes entreprises), de la situation économique dans son ensemble et des tendances historiques.
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
Des révisions des données brutes doivent être effectuées pour corriger les erreurs non dues à l'échantillonnage qui sont décelées. Cela nécessite généralement de remplacer les données imputées par des données déclarées, de corriger les données déclarées précédemment, et de procéder à des estimations pour les nouvelles entreprises créées dont on ne connaissait pas l'existence au moment des estimations originales.
Les données brutes sont révisées, sur une base mensuelle, pour le mois précédant immédiatement le mois de référence en cours qui fait l'objet de la publication. C'est donc dire que lorsque les données pour décembre sont publiées pour la première fois, on procédera aussi à des révisions, au besoin, à l'égard des données brutes pour novembre. En outre, des révisions sont effectuées une fois par année, au moment de la première publication des données de janvier, pour tous les mois de l'année précédente. On vise ainsi à corriger tout problème important que l'on a décelé, qui s'applique pour une période prolongée. La période de révision proprement dite dépend de la nature du problème décelé, mais elle ne dépasse jamais trois ans.
Les données désaisonnalisées doivent aussi être révisées. Elles doivent notamment rendre compte des révisions déterminées pour les données brutes. Par ailleurs, étant donné que les estimations désaisonnalisées sont calculées à partir d'un modèle autorégressif à moyennes mobiles intégrées (ARIMA), la tendance est sensible aux valeurs les plus récentes déclarées dans les données brutes. C'est pourquoi, au moment de la diffusion de nouvelles données pour chaque mois, les valeurs désaisonnalisées pour les trois mois précédents sont révisées.
Une fois par année, tous les paramètres de désaisonnalisation sont révisés, en vue d'intégrer les données les plus récentes. Par exemple, les poids de variation des jours commerciaux sont rajustés. Des estimations désaisonnalisées révisées pour chacun des mois des trois années civiles précédentes sont diffusées en même temps que la révision annuelle des données brutes.
Exactitude des données
Bien que des efforts considérables soient consentis pour que toutes les opérations de collecte et de traitement obéissent à des normes élevées, les estimations obtenues sont inévitablement entachées d'une certaine erreur non due à l'échantillonnage. Ces erreurs ne sont pas liées à l'échantillonnage et peuvent survenir pour de nombreuses raisons. La non-réponse, par exemple, est une source importante d'erreur non due à l'échantillonnage. La couverture de la population, les écarts dans l'interprétation des questions, les mauvaises réponses des répondants et les erreurs de consignation, de codage et de traitement des données représentent d'autres exemples d'erreurs non liées à l'échantillonnage.
Bien qu'aucun effort ne soit négligé pour minimiser les erreurs non dues à l'échantillonnage, elles sont toujours présentes. Certaines mesures comme le taux de réponse et la fraction de réponse peuvent servir d'indicateurs de l'étendue possible des erreurs non dues à l'échantillonnage.
La fraction de réponse correspond à la proportion de l'estimation qui repose sur les données déclarées. Ainsi, une cellule d'échantillon composé de 20 unités actives dont 10 ont répondu pour un mois particulier aurait un taux de réponse de 50 %. Toutefois, si les 10 unités déclarantes représentent 9 millions de dollars sur un total de 12 millions de dollars, la fraction de réponse serait de 75 %. Ainsi, 25 % de l'estimation résulterait de données imputées. Le taux de réponse mesure la proportion de ces unités de l'échantillon qui ont répondu assez tôt pour être inclues dans l'estimation.
Les taux moyens pondérés de réponse pour le commerce de gros mensuel sont :
92,7 ventes
83,8 stocks
L'erreur type (ou l'écart type) de l'estimation peut servir à mesurer l'erreur d'échantillonnage. Le coefficient de variation (CV) représente l'erreur type estimée de l'estimation de l'enquête. Les estimations comprenant un CV de moindre importance sont plus fiables que les estimations dont le CV est plus élevé.
Les coefficients de variation moyens estimés sont :
1,1 ventes (Canada)
1,8 stocks (Canada)
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