Enquête 2009 sur les véhicules au Canada
ANNEXE A
Remarques sur la qualité des données et sur l’interprétation des résultats
L’Enquête sur les véhicules au Canada (EVC) est une enquête trimestrielle portant sur les véhicules. Elle procure des estimations trimestrielles et annuelles de la distance parcourue par les véhicules routiers au Canada et de leur consommation de carburant16. En 2009, les échantillons respectifs des provinces et des terriàires se composaient de 26 995 et de 16 488 véhicules. Comme la participation y est volontaire, les réponses obtenues ne correspondent qu’à une partie de chacun de ces deux échantillons : le taux de réponse s’est élevé à un peu plus de 50 p. 100 dans les provinces et à 12 p. 100 dans les territoires.
Malgré àus les efforts déployés pour maintenir une norme de qualité élevée àut au long des opérations d’enquête, les estimations qui en résultent sont inévitablement assujetties à un certain degré d’erreur. L’erreur d’enquête àtale est définie comme la différence entre l’estimation de l’enquête et la valeur réelle de la population échantillonnée. Cette erreur d’enquête àtale découle de deux types d’erreurs : l’erreur d’échantillonnage et l’erreur non due à l’échantillonnage.
L’erreur d’échantillonnage vient du fait que l’on étudie une partie de la population plutôt que la àtalité. Plusieurs facteurs y contribuent, notamment la taille de l’échantillon, le plan d’échantillonnage et la méthode d’estimation.
Si la population est hétérogène, comme c’est le cas dans l’EVC, il faut un grand échantillon pour réduire l’erreur d’échantillonnage. De plus, l’EVC se fonde sur un plan d’échantillonnage stratifié qui divise la population en groupes similaires : la production d’estimations pour ces groupes homogènes permet de réduire l’erreur d’échantillonnage. L’agrégation permet ensuite de produire des estimations pour l’ensemble de la population.
Chacune des estimations présentées dans ce rapport est associée à un coefficient de variation (CV) à partir duquel est déterminé un indicateur de qualité global. Le CV mesure l’erreur d’échantillonnage des estimations, àut en tenant compte de la variabilité due à la non-réponse et à l’imputation.
Le CV permet en outre d’établir un intervalle de confiance (IC) qui sert à exprimer la précision d’une estimation de manière concrète. L’IC indique le degré de probabilité de ce que la vraie valeur d’une caractéristique se trouve à l’intérieur de certaines limites. Par exemple, un IC de 95 p. 100, IC (0,95), signifie que si l’échantillonnage était répété indéfiniment et que chaque échantillon fournissait un IC différent, alors 95 p. 100 des intervalles contiendraient la vraie valeur17.
Afin d’illustrer les liens unissant ces concepts, prenons l’exemple d’une estimation de l’EVC selon laquelle les véhicules routiers ont parcouru 333,3 milliards de véhicules-kilomètres (véhicules-km) au Canada en 2009. On a là une excellente estimation car elle est associée à un CV de 0,024 et, par conséquent, à un indicateur de qualité « A ». Pour déterminer l’IC de 95 p. 100 attribué à cette estimation, on fait le calcul suivant : 18
Selon la figure A-1, qui représente l’IC dans l’exemple ci-dessus, on peut affirmer avec un degré de confiance de 95 p. 100 que la distance parcourue au Canada en 2009 s’élevait entre 317,4 et 349,2 milliards de véhicules-km. Plus l’IC est petit, plus grandes sont les chances que l’estimation de l’enquête soit près de la valeur réelle.
Il importe de tenir compte de l’IC dans l’analyse des résultats de l’enquête. Le tableau A-1 sert de référence au lecteur qui souhaiterait connaître l’IC attribué à une estimation en fonction des indicateurs de qualité présentés dans ce rapport.
| Indicateur de qualité | Qualité de l’estimation | Coefficient de variation | Fourchette d’intervalles de confiance |
|---|---|---|---|
| A | Excellente | Moins de 5 % | Estimation ±0 % à 9,9 % |
| B | Très bonne | De 5 % à 9,9 % | Estimation ±10 % à 19,9 % |
| C | Bonne | De 10 % à 14,9 % | Estimation ±20 % à 29,9 % |
| D | Acceptable | De 15 % à 19,9 % | Estimation ±30 % à 39,9 % |
| E | À utiliser avec prudence | De 20 % à 34,9 % | Estimation ±40 % à 69,9 % |
| F | Trop peu fiable pour être publiée | 35 % ou plus | Estimation ±70 % et plus |
L’erreur d’enquête totale peut également être attribuable à des erreurs qui ne sont non dues à l’échantillonnage. Ce deuxième type d’erreur peut se produire à presque toutes les étapes de l’enquête. C’est le cas notamment lorsqu’un répondant donne des renseignements erronés, ne répond pas à une question ou ne l’interprète pas bien.
Des erreurs non dues à l’échantillonnage peuvent également survenir dans le traitement des données. Certaines de ces erreurs s’annuleront sur un grand nombre d’observations, mais les erreurs systématiques induiront un biais dans les estimations. Par exemple, si la tendance générale parmi des personnes aux caractéristiques similaires est de ne pas répondre à l’enquête, il peut en résulter un biais dans les estimations.
Certaines erreurs non dues à l’échantillonnage sont difficiles à quantifier et ne sont pas exprimées par les indicateurs de qualité. Cependant, les indicateurs de qualité de l’EVC tiennent compte de la variabilité due à la non-réponse et à l’imputation et, par conséquent, rendent compte d’une partie des erreurs non dues à l’échantillonnage. D’autres mesures, comme les taux d’imputation, peuvent aussi servir d’indicateurs de ces erreurs.
- Pour plus de renseignements sur la portée et la méthode de l’enquête, voir l’annexe B.
- A. Satin et W. Shastry, L’échantillonnage : un guide non mathématique, 2e édition, no de catalogue 12-602F, Statistique Canada, Ottawa, 1993, p. 14.
- Si l’on suppose une distribution normale, l’IC de 95 p. 100 correspond à l’estimation plus/moins deux fois environ l’erreur type. L’erreur type est égale à la racine carrée de la variance, ce qui correspond au produit de l’estimation et du CV.
- Les valeurs finales sont calculées avec précision. L’utilisation de valeurs arrondies produirait le résultat suivant : IC (0,95) = [317,3 milliards, 349,0 milliards].