Enquête sur l'équipement de protection individuelle (EEPI)

Information détaillée pour janvier 2022

Statut :

Active

Fréquence :

Occasionnelle

Numéro d'enregistrement :

5332

Les résultats de l'enquête aideront à identifier les futurs besoins d'approvisionnement afin que les entreprises puissent retourner sur le lieu de travail, ainsi qu'à répondre au besoin d'EPI requis pour satisfaire aux nouvelles directives provinciales et fédérales en matière de santé et de sécurité en lien avec la pandémie de COVID-19.

Date de la parution - 31 mars 2022

Aperçu

Cette enquête vise à recueillir des renseignements sur l'offre, la demande et les stocks d'EPI (équipement de protection individuelle).

Période de collecte : Au cours du mois qui suit le mois de référence.

Sujets

  • Familles, ménages et logement
  • Prix et indices des prix
  • Santé
  • Société et communauté

Sources de données et méthodologie

Population cible

La population cible consiste en des établissements actifs qui ont au moins deux employés, qui sont opérationnels au Canada, et qui font partie des groupes SCIAN ciblés : les fabricants, les grossistes, les détaillants, les industries de services et plusieurs industries qui nécessiteront des inventaires continus d'EPI pour utilisation dans leurs opérations commerciales. La population observée provient du Registre des entreprises (RE) et est constituée d'établissements de la population cible.

Élaboration de l'instrument

La conception du questionnaire est en cours. Les méthodologies et la conception du questionnaire ont été recherchées et développées sur la base des pratiques internationales et améliorées grâce aux efforts du Centre de ressources en conception de questionnaire (CRCQ) de Statistique Canada ainsi que des partenaires de l'enquête. Des groupes de discussion avec des répondants ont également été organisés.

Échantillonnage

Il s'agit d'une enquête par échantillon avec un volet transversal et un volet longitudinal.

La base de sondage est extraite du Registre des entreprises de Statistique Canada pour les établissements avec des sources administratives supplémentaires.

L'unité d'échantillonnage est l'établissement, tel que défini dans le Registre des entreprises.

Méthode de stratification:
Les unités de la base de sondage sont stratifiées selon le SCIAN (mélange du SCIAN2, SCIAN3 et SCIAN4), et le groupe de provinces (provinces de l'Atlantique, Québec, Ontario, Manitoba et Saskatchewan, Alberta, Colombie-Britannique, et territoires). Cependant, la base n'a pas été stratifiée par taille car un plan d'échantillonnage (stratifié) avec probabilités de sélection proportionnelles à la taille (PPT) a été utilisé.

Échantillonnage et sous-échantillonnage:
L'échantillon comptant environ 10 000 unités (panel) a été envoyé à la collecte pour janvier 2022, août 2021, mai 2021 et février 2021. Un échantillon de 8 850 unités (panel) a été envoyé pour décembre 2020, un échantillon de 8 500 unités (panel) a été envoyé pour août et septembre, et un échantillon de 8 000 unités (panel) a été envoyé pour juillet. Pour le premier mois (juin 2020), un sous-échantillon de 1500 unités a été envoyé pour la collecte dans le cadre de l'enquête pilote.

Sources des données

Collecte des données pour cette période de référence : 2022-02-07 à 2022-03-08

Il s'agit d'une enquête à participation volontaire.

Les données sont obtenues directement auprès des répondants.

Méthode de collecte:
Questionnaire électronique, Téléphone

Méthode de saisie:
saisie de données par le répondant, saisie de données par l'intervieweur et à l'aide du PCE.

Méthode de contact initial:
Téléphone, e-mail

Méthode de suivi:
Téléphone, e-mail

Voir le(s) Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration .

Détection des erreurs

Le contrôle de données est l'application de contrôles pour déceler les entrées manquantes, invalides ou incohérentes, ou pour repérer les enregistrements de données susceptibles d'être erronés. Durant le processus d'enquête, les données sont vérifiées à deux moments distincts.

Premièrement, une vérification est faite durant la collecte des données par questionnaire électronique. Les contrôles réalisés durant la collecte des données comprennent généralement des contrôles de validité et certains contrôles de cohérence simples. Tout enregistrement de données rejeté lors des contrôles préliminaires fait l'objet d'un suivi auprès du répondant afin de valider les données soupçonnées d'être incorrectes. Une fois validées, les données recueillies sont transmises de façon régulière au bureau central à Ottawa.

Deuxièmement, après la collecte, les données sont soumises à une vérification statistique. Les unités ayant une grande déviation par rapport à une variable prédictive de la base de sondage ne sont pas utilisées en imputation. De plus, les petites unités aberrantes indiquent une sélection incorrecte de l'unité de mesure et sont converties dans l'unité de mesure la plus probable. Les unités aberrantes, petites ou grosses, ne servent pas à l'imputation.

Imputation

Dans le cas de non-réponse partielle, l'imputation est utilisée afin de déterminer les valeurs des questions non répondues. L'imputation permet d'obtenir une base de données complète lorsqu'il n'est pas possible de recueillir toutes les informations lors de la période de collecte.

Les modèles d'imputation sont basés sur un modèle de régression linéaire (pondéré ou non, selon le cas) et avec une ou plusieurs variables explicatives. Une petite proportion des variables est imputée de manière déterministe en applicant des règles pré-définies.

Estimation

Estimer les caractéristiques d'une population à partir d'une enquête repose sur l'hypothèse selon laquelle chaque unité échantillonnée représente un certain nombre d'unités non échantillonnées dans la population. Un poids de sondage initial est assigné à chaque unité pour indiquer le nombre d'unités présentes dans la population qui sont représentées par cette unité de l'échantillon. On assigne un poids de « un » aux unités très importantes ainsi qu'à celles possédant des caractéristiques uniques afin de s'assurer qu'elles ne représentent qu'elles-mêmes.

Des ajustements aux poids initiaux sont effectués afin d'améliorer la représentativité de l'échantillon et la fiabilité des estimations. Les poids initiaux sont ajustés afin de compenser la non-réponse totale. Ils font aussi l'objet d'un calage pour étalonner le nombre d'établissements et le nombre d'employés à des totaux de sources administratives.

Évaluation de la qualité

Avant la publication, les résultats de l'enquête sont analysés pour évaluer leur comparabilité à d'autres sources de données. Il s'agit d'un examen détaillé des estimations, et une comparaison à d'autres sources de données liées à l'industrie, aux tendances historiques et à la conjoncture économique générale.

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

Cette méthodologie ne s'applique pas à cette enquête.

Exactitude des données

Les estimations obtenues à partir des enquêtes par échantillon peuvent comporter à la fois des erreurs d'échantillonnage et des erreurs non dues à l'échantillonnage.

Les erreurs non dues à l'échantillonnage sont celles qui peuvent se produire tout au long d'une enquête pour plusieurs raisons : non-réponse, erreurs de couverture et de classification, différences dans l'interprétation des questions, renseignements erronés fournis par les répondants, erreurs commises lors de la saisie, du codage et du traitement des données. Parmi les mesures permettant de réduire les erreurs non dues à l'échantillonnage se trouvent la conception méticuleuse des questionnaires, la vérification des données, le suivi, l'imputation des données pour les unités non répondantes et un contrôle rigoureux des opérations de traitement.

L'utilisation de bases de sondage donne lieu à des erreurs de couverture, notamment le sous-dénombrement. Le sous-dénombrement se produit lorsque l'information relative à un établissement n'est pas complète dans le Registre des entreprises. Cette situation survient normalement dans le cas des nouveaux établissements qui n'ont pas encore soumis de formulaires fiscaux à l'Agence du Revenu du Canada.

Les erreurs d'échantillonnage viennent du fait que les observations proviennent d'un échantillon plutôt que de l'ensemble de la population. Les estimations basées sur un échantillon peuvent différer des statistiques que l'on obtiendrait si un recensement complet était effectué au moyen des mêmes directives, intervieweurs et techniques de traitement. Cette différence s'appelle l'erreur d'échantillonnage de l'estimation.

L'erreur d'échantillonnage véritable est inconnue. On peut cependant l'estimer à partir de l'échantillon en utilisant une mesure appelée erreur-type. L'erreur-type peut être utilisée pour construire un intervalle de confiance associé aux estimations. Lorsque l'erreur-type est exprimée en pourcentage de l'estimation, on l'appelle erreur-type relative ou coefficient de variation (CV).

Les estimations de cette enquête sont accompagnées d'un indicateur de qualité sous la forme d'une lettre indiquant leur niveau de qualité (A-meilleure, F-pire). Les indicateurs de qualité tiennent compte de plusieurs facteurs susceptibles d'avoir un effet sur la qualité des données, tels que les CV, l'erreur due à la non-réponse et l'erreur due à l'imputation. Ces indicateurs sont mis à jour à chaque cycle afin de refléter la qualité des estimations courantes.

Erreur non due à l'échantillonnage
Les erreurs non dues à l'échantillonnage sont celles qui peuvent se produire tout au long d'une enquête pour plusieurs raisons : non-réponse, erreurs de couverture et de classification, différences dans l'interprétation des questions, renseignements erronés fournis par les répondants, erreurs commises lors de la saisie, du codage et du traitement des données. Parmi les mesures permettant de réduire les erreurs non dues à l'échantillonnage se trouvent la conception méticuleuse des questionnaires, la vérification des données, le suivi, l'imputation des données pour la non-réponse partielle et un contrôle rigoureux des opérations de traitement.

Biais de non-réponse
Les unités de l'échantillon de l'enquête se font assigner à l'étape d'échantillonnage un poids initial, faisant en sorte qu'elles représentent un certain nombre d'unités de la population. Le poids des unités répondantes est modifié à la hausse afin que ces unités représentent aussi les unités non-répondantes, ainsi que les unités de la population que ces dernières devaient représenter initialement.

Pour réduire le biais de non-réponse potentiel, cet ajustement de poids est effectué à l'intérieur de groupes d'unités partageant les mêmes caractéristiques autant que possible (des "groupes de réponse homogènes") - en termes de géographie, d'industrie et de taille, par exemple.

Erreur de couverture
L'utilisation de bases de sondage donne lieu à des erreurs de couverture, notamment le sous-dénombrement. Le sous-dénombrement se produit lorsque l'information relative à un établissement n'est pas complète dans le Registre des entreprises. Cette situation survient normalement dans le cas des nouveaux établissements qui n'ont pas encore soumis de formulaires fiscaux à l'Agence du Revenu du Canada.

Le Registre des entreprises est constamment tenu à jour.

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