Enquête sur l'immatriculation des véhicules automobiles neufs (EIVAN)

Information détaillée pour le deuxième trimestre 2021

Statut :

Active

Fréquence :

Trimestrielle

Numéro d'enregistrement :

5307

Cette enquête sert à recueillir les données trimestrielles sur le nombre de véhicules automobiles neufs immatriculés au Canada.

Date de la parution - 19 octobre 2021

Aperçu

Cette enquête sert à recueillir les données sur le nombre de véhicules automobiles neufs immatriculés au Canada.

Les données recueillies 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.

Période de référence : 1er trimestre (janvier à mars), 2e trimestre (avril à juin), 3e trimestre (juillet à septembre), 4e trimestre (octobre à décembre) de l'année calendrier.

Sujets

  • Commerce de détail et de gros
  • Fabrication
  • Transport
  • Transport routier

Sources de données et méthodologie

Population cible

La population cible comprend tous les véhicules automobiles neufs immatriculés au Canada.

Élaboration de l'instrument

Sans objet

Échantillonnage

Il s'agit d'un recensement avec plan transversal.

Base de sondage :
Registre des entreprises

Il s'agit d'un recensement de toutes les unités d'échantillonnage de la population sondée.

Méthode de stratification :
Avant la sélection d'un échantillon aléatoire, les entreprises sont classées dans des groupes homogènes (c.-à-d. des groupes ayant la même industrie et la même zone géographique) formés selon les caractéristiques de leurs établissements. Ensuite, chaque groupe est divisé en sous-groupes (petit, moyen ou grand) qu'on appelle les strates, en fonction d'une mesure de taille de l'entreprise.

Même lorsqu'un recensement est effectué, les unités sont stratifiées dans des groupes homogènes.

Échantillonnage et sous-échantillonnage :
Suite à la stratification, les unités de toutes les strates sont choisies, donnant lieu à des strates à tirage complet.

Sources des données

Les données sont tirées de fichiers administratifs.

Données administratives :
Les données sont tirées de fichiers administratifs fournis par les gouvernements provinciaux et territoriaux.

Les données sont extraites de fichiers administratifs fournis par les gouvernements provinciaux et territoriaux; elles sont ensuite agrégées aux domaines estimés. Les données sont analysées afin de déceler les chiffres erronés, et une analyse de la confidentialité des données est effectuée pour assurer la confidentialité de chaque entreprise.

Détection des erreurs

La détection des erreurs fait partie intégrante des activités de traitement des données. Des corrections sont appliquées aux enregistrements de données durant l'intégration 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 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

Les méthodes d'imputation par donneur et d'imputation historique ont été utilisées lorsque des enregistrements étaient manquants ou qu'ils contenaient des chiffres erronés.

Estimation

Cette méthodologie ne s'applique pas à ce programme statistique.

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, 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 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

Les enquêtes par recensement ne sont pas sujettes aux erreurs dues à l'échantillonnage, mais sont quand même sujettes aux erreurs non dues à l'échantillonnage. Les erreurs non dues à l'échantillonnage 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.

En cas de 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, comme le taux de réponse.

Le taux de non-réponse est utilisé pour obtenir un code d'évaluation de la qualité semblable à ceux des autres enquêtes. 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 compte.

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