Enquête sur les stocks commerciaux de maïs et de soya (SCMS)

Information détaillée pour 31 août 2020

Statut :

Active

Fréquence :

Trois fois par année

Numéro d'enregistrement :

3464

L'objectif de cette enquête est de recueillir des données sur les stocks commerciaux bruts non transformés de maïs-grain et de soya entreposés dans les silos à grain.

Date de la parution - 6 octobre 2020

Aperçu

L'enquête recueille des renseignements sur les stocks destinés à être utilisés par les élévateurs à grains ou à être vendus aux transformateurs de céréales ou d'oléagineux pour la consommation humaine ou animale, ou pour l'utilisation industrielle.

Les estimations produites seront utilisées dans les analyses des bilans nationaux et pour rendre compte de la production et des stocks à la ferme. Les données seront aussi utilisées par Agriculture et Agroalimentaire Canada et les analystes des grains dans les secteurs public et privé. Les renseignements fournis pourraient aussi être utilisés par Statistique Canada à d'autres fins statistiques et de recherche.

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 : Au 31 décembre, 31 mars et 31 août

Période de collecte : La collecte se fait pendant les deux semaines qui suivent la date de référence.

Sujets

  • Agriculture
  • Cultures et horticulture

Sources de données et méthodologie

Population cible

La population cible comprend les élévateurs à grain, les fabricants et les exportateurs avec des stocks de maïs-grain et de soya, ainsi que les utilisateurs industriels de maïs, en Ontario et au Québec.

Il s'agit d'un échantillon de toutes les entreprises répertoriées qui possèdent des stocks, tel qu'établi par le ministère de l'Agriculture, de l'Alimentation et des Affaires rurales de l'Ontario. Les élévateurs à grain autorisés par la Commission canadienne des grains sont exclus. L'échantillonnage est composé d'environ 95-100 unités.

Élaboration de l'instrument

Le questionnaire électronique a été conçu par Statistique Canada dans le cadre du Programme intégré de la statistique des entreprises. Ce programme intègre plusieurs enquêtes auprès des entreprises dans un seul cadre de travail, au moyen de questionnaires harmonisés sur le plan de la présentation, de la structure et du contenu.

Le contenu du questionnaire d'enquête a été élaboré par des spécialistes en la matière en consultation avec des spécialistes d'industrie.

Échantillonnage

Il s'agit d'une enquête transversale par échantillon.

Le ministère de l'Agriculture, de l'Alimentation et des Affaires rurales de l'Ontario tient à jour un registre des élévateurs en Ontario et au Québec. Ce registre est mis à jour sur une base annuelle et est mis à la disposition de Statistique Canada afin d'établir la base de sondage. La base de sondage comprend environ 250 sièges sociaux d'entreprises et contient des renseignements sur la capacité des silos, le genre de silo (utilisateur industriel, fabricant d'aliments pour animaux ou élévateur de campagne) et aussi les coordonnées de personnes-ressources. Tous les élévateurs autorisés par la Commission canadienne des grains sont exclus. La base de sondage sélectionnée pour l'enquête de décembre est aussi utilisée pour les enquêtes de mars et d'août. La base de sondage est alors stratifiée selon le genre et la capacité des silos. Les utilisateurs industriels et les fabricants d'aliments pour animaux sont combinés dans la même strate à tirage complet. Le reste de l'échantillon est pris au hasard à l'intérieur de chacune des quatre strates.

Sources des données

Collecte des données pour cette période de référence : 2020-08-02 à 2020-08-31

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

Les données sont obtenues directement auprès des répondants et sont tirées de fichiers administratifs.

Les répondants sont contactés par courriel ou par lettre à partir desquels ils obtiennent un mot de passe pour accéder au questionnaire électronique de l'enquête, auquel ils peuvent répondre dans l'une ou l'autre des deux langues officielles. En cas de non-réponse, un suivi est effectué à l'aide d'appels téléphoniques.

L'enquête prend en moyenne 15 minutes à compléter par les répondants.

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'une année à l'autre des variables clés, des totaux, 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 à l'aide de corrections manuelles lors de la collecte. L'examen manuel d'autres unités peut entraîner la détection de valeurs aberrantes. Ces valeurs sont exclues du calcul des ratios et des tendances utilisés pour l'imputation. En général, tous les efforts sont 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.

Les données déclarées par chaque entreprise sont vérifiées par comparaison aux déclarations précédentes, en comparant les tendances entre entreprises, en analysant les bilans des grains et en surveillant les tendances pour l'industrie.

Imputation

En cas de non-réponse ou de réponses incomplètes au questionnaire, 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, ainsi que le remplacement par des données historiques (avec calcul de tendance, s'il y a lieu). En général, on commence par imputer les variables clés, qu'on utilise ensuite aux étapes subséquentes pour imputer d'autres variables connexes. L'imputation permet de produire un fichier de micro données complet et cohérent qui couvre toutes les variables d'enquête.

Estimation

L'échantillon utilisé pour l'estimation résulte d'un processus d'échantillonnage à une phase. Un poids d'échantillonnage initial (le poids déterminé par le plan d'échantillonnage) est calculé pour chaque unité de l'enquête et correspond simplement à la multiplication de l'inverse de la probabilité de sélection qui est conditionnelle à la taille d'échantillon réalisée. Le poids calculé pour chaque unité d'échantillonnage indique combien d'autres unités elle représente. Les poids finaux sont habituellement égaux ou supérieurs à un. Les unités d'échantillonnage à tirage complet (aussi appelées unités choisies avec certitude) ont un poids d'échantillonnage de 1 et ne représentent qu'elles-mêmes.

Évaluation de la qualité

Avant la publication, on analyse les résultats combinés 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 d'indicateurs économiques connexes, des tendances historiques et des renseignements d'autres sources externes (p. ex. associations, publications spécialisées, articles de journaux).

Les tendances d'approvisionnement et de disposition, employées par les parties intéressées du gouvernement et de l'industrie, aident à confirmer les résultats du sondage. Là où les anomalies se produisent, elles sont réglées par analyse à fin de la campagne agricole. Des spécialistes de la méthodologie procèdent à une vérification annuelle.

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 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

Il n'y a pas de désaisonnalisation. Les données historiques pourraient être révisées sur la base d'information plus à jour. Les données d'enquête ne sont pas étalonnées.

Exactitude des données

Bien que des efforts considérables soient déployés pour maintenir des normes de qualité élevées à toutes les étapes de la collecte et du traitement, les estimations qui en résultent sont inévitablement susceptibles de comporter un certain nombre d'erreurs dues à l'échantillonnage et non dues à l'échantillonnage. Les erreurs d'échantillonnage peuvent être mesurées à l'aide de l'erreur type (ou l'écart type) de l'estimation. Le coefficient de variation (CV) représente le pourcentage estimé de l'erreur type de l'estimation de l'enquête. Les estimations ayant un petit CV sont plus fiables que les estimations dont le CV est plus élevé. Le CV pour le total des stocks varie entre 3 et 5 %. Habituellement, toutes les estimations comportant un CV d'une valeur inférieure à 5 % sont jugées d'excellente qualité.

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. 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, au besoin, le suivi auprès des non-répondants afin de maximiser les taux de réponse. Les erreurs non dues à l'échantillonnage comprennent les erreurs de couverture, les erreurs dues à la réponse, les erreurs dues à la non-réponse et les erreurs liées au traitement des données.

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 PISE. Le RE est un centre de service de données mis à jour à l'aide de plusieurs sources, notamment les fichiers de données administratives, les commentaires reçus dans le cadre des enquêtes-entreprises de Statistique Canada, 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 assure la qualité, tout en évitant les chevauchements entre les enquêtes et en allégeant le fardeau de réponse le plus possible.

Un registre d'élévateurs en Ontario et au Québec est mis à la disposition de Statistique Canada sur une base annuelle par le ministère de l'Agriculture, de l'Alimentation et des Affaires rurales de l'Ontario. Ce registre est utilisé pour mettre à jour l'information relative aux entreprises à l'intérieur du RE. Étant donné que la majorité des stocks sont détenus par relativement peu d'entreprises, on croit généralement qu'un sous-dénombrement, le cas échéant, serait faible.

Les erreurs de réponse peuvent être causées par la conception du questionnaire, par les caractéristiques d'une question, par l'incapacité ou la réticence du répondant à fournir la bonne information, par la mauvaise interprétation des questions ou par des problèmes de définition. Ces erreurs sont maîtrisées grâce à une conception soignée du questionnaire et à l'utilisation de concepts simples et de vérifications de la cohérence.
Les erreurs de non-réponse sont causées par les répondants qui refusent de répondre, qui sont incapables de répondre ou qui produisent leur déclaration trop tardivement. Les données sont alors imputées, ce qui est jugé comme la source la plus probable d'erreur pour cette enquête. Lorsqu'un cas de non-réponse se produit, il est pris en compte, et la qualité des données est réduite sur la base de son importance à l'estimation. On essaie donc d'obtenir le meilleur taux de réponse possible tout en réduisant au minimum le fardeau de réponse. Le taux de réponse pour cette enquête est d'environ 90 %.

Les erreurs de traitement peuvent survenir à différentes étapes du traitement telles que pendant la saisie et la mise en tableau des données. 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, au besoin, le suivi auprès des répondants. Des règles de validation automatisées sont appliquées aux enregistrements de données durant la collecte afin d'empêcher la saisie de valeurs aberrantes ou de l'information incohérente par les répondants. Des outils d'analyse de données à l'intérieur du PISE permettent aux spécialistes en la matière à détecter rapidement les anomalies apparentes. Ainsi, les erreurs de traitement sont jugées comme étant minimes.

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