Comparaison du lieu de résidence entre le fichier T1 sur la famille et le recensement : Évaluation à partir d’un couplage d’enregistrements\nComparaison du lieu de résidence entre le fichier T1 sur la famille et le recensement : Évaluation à partir d’un couplage d’enregistrements\n1. Concepts de lieu de résidence\n3. Niveau de correspondance du lieu de résidence selon l’échelon géographique\n4. Niveau de correspondance du code postal selon les caractéristiques des individus\n5. Déterminants du niveau de correspondance du code postal\nL’auteur tient à remercier certains membres de la Division de la démographie (DÉM), de la Division des méthodes d'enquêtes auprès des ménages (DMEM) et de la Division des méthodes d'enquêtes sociales (DMES) de Statistique Canada pour leur contribution à la réalisation de ce projet de recherche. L’auteur tient tout d’abord à souligner l’importante contribution de Georgina House (DMEM), qui a notamment réalisé le couplage d’enregistrements utilisé pour cette étude. Les premières versions de ce document ont bénéficié des suggestions judicieuses de Danielle Léger (DMES) et François Sergerie (DÉM). Il tient aussi à remercier Patrick Charbonneau, Hubert Denis, André Lebel (DÉM), Guylaine Dubreuil, Héloïse Gauvin, Edith Latendresse, Martin Lessard (DMEM) et Martin Lachance (DMES), qui ont aussi participé à la réalisation de cette étude par leurs commentaires et leurs suggestions. Enfin, l’auteur remercie Phil Ross, qui a réalisé l’ensemble des cartes, Stéphane Mongeau, qui a effectué la vérification des chiffres, et Carol D’Aoust (DÉM), pour la mise en page de la version définitive du document.\nAR : Agglomération de recensement\nBDIM : Base de données sur les immigrants\nDMEM : Division des méthodes d'enquêtes auprès des ménages\nDMES : Division des méthodes d'enquêtes sociales\nDR : Division de recensement\nDSR : Division de la statistique du revenu\nELNEJ : Enquête longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes\nFCCP : Fichier de conversion des codes postaux\nPFCE : Prestation fiscale canadienne pour enfants\nRTA : Région de tri d’acheminement\nSDR : Subdivision de recensement\nT1FF : Fichier T1 sur la famille (ce fichier est aussi appelé FFT1 en français)\nLa correspondance du lieu de résidence entre les données fiscales et les données censitaires est relativement élevée :\nLa province ou le territoire de résidence des données fiscales correspond à celui du recensement pour plus de 99 % des personnes appariées.\nCependant, ce niveau de correspondance diminue pour des échelons géographiques plus fins :\nLe code postal des données fiscales correspond à celui du recensement pour 92,9 % des personnes appariées.\nLa correspondance du code postal fluctue aussi d’une région à l’autre :\nDans les régions métropolitaines de recensement, elle tend à être plus faible dans les zones centrales et plus élevée dans les zones périphériques.\nPlusieurs caractéristiques sont étroitement associées à un niveau de correspondance plus faible du code postal :\nLes personnes qui demeurent dans un logement collectif, qui ont indiqué avoir déménagé dans l’Enquête nationale auprès des ménages de 2011, les jeunes adultes, les personnes très âgées, les personnes ayant fait remplir leur déclaration fiscale par un tiers (selon la case 490 de la déclaration fiscale) et les personnes jumelées à la cinquième vague du couplage sont particulièrement susceptibles de ne pas avoir de correspondance entre leur code postal censitaire et celui inscrit dans les données fiscales.\nLe décalage entre la date de référence des données fiscales et celle du recensement est susceptible d’influer sur le niveau de correspondance du code postal.\nLes données fiscales sont de plus en plus exploitées pour la mesure et l’analyse de la population et de ses caractéristiques. Ces données permettent non seulement de soutenir différents processus statistiques comme des enquêtes, mais sont aussi utilisées directement dans l’élaboration de plusieurs produits statistiques et analytiques. Les estimations de la migration interne de Statistique Canada, lesquelles entrent dans le calcul des estimations démographiques officielles, sont par exemple obtenues à partir des données fiscales. De plus, deux banques de données couramment mobilisées par les analystes et les chercheurs, la Banque de données administratives longitudinales (DAL) et la Base de données sur les immigrants (BDIM), sont aussi construites à partir de ces données.\nSi cette approche permet notamment de réduire considérablement les coûts de production des données et le fardeau de réponse des Canadiens, l’utilisation de données fiscales pose également un certain nombre de défis. L’un des principaux enjeux concerne les différences dans la définition du lieu de résidence. Plusieurs programmes statistiques tels que le recensement et les estimations et les projections démographiques utilisent le concept du lieu habituel de résidence tandis que les données fiscales renseignent sur l’adresse postale des déclarants.\nOr, le concept du lieu de résidence constitue un élément fondamental de l’étude de la démographie. En effet, la majorité des indicateurs statistiques utilisés pour éclairer les grands enjeux socio-économiques s’appuient sur la capacité des sources de données à placer les gens au « bon endroit ». Un bon nombre d’études font d’ailleurs état des difficultés à établir avec certitude le lieu de résidence pour certaines franges de la population, notamment les enfants en garde partagée, les résidents de logements collectifs, les travailleurs interprovinciaux et les étudiants qui alternent entre le lieu de leurs études et la résidence familiale (National Research Council, 2006; Laporte et coll., 2012; Turcotte, 2013). Ces différences conceptuelles sont susceptibles d’influer considérablement sur la comparabilité des fichiers, et de ce fait, sur la cohérence des statistiques et l’interprétation des résultats.\nL’exploitation des données fiscales pour l’étude de la population devrait continuer de croître dans l’avenir, notamment en raison de l’utilisation accrue de couplages d’enregistrements et de la hausse de l’information statistique mise à la disposition de Statistique CanadaNote 1. Ces développements se conjuguent à la complexité grandissante des trajectoires sociales qui contribuent à complexifier la détermination du lieu de résidence pour plusieurs groupes démographiques. Dans un tel contexte, la confrontation des données fiscales à d’autres sources de données démographiques devient un exercice de plus en plus pertinent. Cette étude vise à examiner l’effet des différences dans la définition du lieu de résidence entre les données fiscales et les données censitaires au moyen d’un couplage d’enregistrements.\ncomparer le concept de résidence des données fiscales à celui des données censitaires;\nexaminer le niveau de correspondance entre le lieu de résidence des données fiscales et celui du recensement pour quelques échelons géographiques d’intérêt;\nidentifier les principales caractéristiques associées au niveau de correspondance du lieu de résidence.\nS’il peut paraître simple à première vue, le lieu de résidence est un concept très complexe. Bien que la majorité de la population soit capable d’établir son lieu de résidence avec un haut niveau de certitude, cette information est plus difficile à cerner pour les personnes qui ont plus d’un lieu de résidence. À titre d’exemple, des étudiants et des enfants en garde partagée alternent régulièrement entre plusieurs domiciles. D’un autre côté, les personnes sans-abris n’ont, par définition, pas de lieu de résidence. Certains individus peuvent percevoir leur lieu de résidence non pas comme l’endroit où ils passent le plus de temps, mais comme celui avec lequel ils maintiennent les liens économiques ou sociaux les plus forts. Ceci peut être le cas de travailleurs qui, pour des raisons professionnelles, passent une partie importante de l’année à un autre domicile que la résidence familiale.\nLes différences conceptuelles entre différentes sources de données démographiques au chapitre du lieu de résidence ont notamment été mises de l’avant aux États-Unis dans le contexte de la création de l’American Community Survey (ACS). Cette enquête a remplacé le formulaire long du recensement américain au milieu des années 2000. Le recensement américain s’appuie sur le lieu habituel de résidence pour dénombrer la population. L’ACS ajoute la condition que la personne doit vivre à ce domicile depuis au moins deux mois pour qu’il soit considéré comme le lieu habituel de résidence. Cette condition supplémentaire peut influer sur la comparabilité des données calculées au moyen de l’ACS, en particulier pour les populations très mobiles (Scardamalia, 2014). Si ces différences ont été soulignées par le U.S. Census Bureau (U.S. Census Bureau, 2004), le comité d’experts responsable d’étudier les règles de résidence du recensement américain a recommandé d’inclure une question sur le lieu habituel de résidence à l’ACS pour mieux examiner l’effet des différences de concepts entre cette enquête et le recensement (National Research Council, 2006 : 265).\nAu Canada, un certain nombre d’études ont déjà confronté les données fiscales aux données censitaires à des niveaux agrégés. Elles ont notamment révélé que la couverture des données fiscales pouvait varier, parfois de façon marquée, selon les caractéristiques des déclarants fiscaux (Bérard-Chagnon, 2008; He et Michalowski, 2005). Une comparaison de plusieurs sources de données exploitées pour l’étude de la mobilité a aussi mis de l’avant l’effet probable des différentes définitions de migration sur les effectifs de migrants calculés à partir de ces sources (Vamderkamp et Grant, 1988).\nCependant, à notre connaissance, très peu d’études canadiennes se sont directement penchées sur l’enjeu de la correspondance du lieu de résidence entre ces deux sources de données. Au moyen d’un couplage d’enregistrements, Bérard-Chagnon et Brennan (2014) ont révélé que plus de 85 % des personnes jumelées avaient le même code postal dans les données de la Prestation fiscale canadienne pour enfants (PFCE)Note 2 et dans les données censitaires. Cette étude a aussi mis en lumière le niveau de correspondance considérablement plus faible des bénéficiaires de la PFCE qui avaient migré durant l’année et un décalage de quelques mois dans la mise à jour des codes postaux de la PFCE. De manière générale, cette analyse suggère qu’il pourrait y avoir des différences appréciables entre les données fiscales et les données censitaires au sujet du lieu de résidence.\n1.1 Concept du lieu habituel de résidence du recensement\nIl n’existe pas de définition canonique du lieu de résidence. Ce concept varie d’une source à l’autre en fonction de l’utilisation principale des données. Ces différences conceptuelles peuvent faire en sorte qu’un même individu n’ait pas le même lieu de résidence selon la source de données considérée. Cette situation risque de prévaloir spécialement pour les individus pour lesquels le lieu de résidence est plus difficile à déterminer.\nLa section du questionnaire du Recensement de 2011 portant sur le lieu de résidence est présentée dans la figure suivante.\nCette figure représente la section du questionnaire 2A du Recensement de 2011 qui porte sur le lieu habituel de résidence.\nLes recensements canadiens utilisent un concept de résidence de jureNote 3. En conséquence, l’adresse réfère au lieu habituel de résidence, qui est défini comme le logement au Canada où une personne habite la plupart du tempsNote 4. Cette approche est nécessaire à une bonne planification des services communautaires comme les écoles et le transport public, à l’allocation de fonds aux différents paliers gouvernementaux et au redécoupage des circonscriptions électorales.\nCependant, ce concept de résidence n’est pas clair pour toutes les situations de vie. Le formulaire censitaire comprend des règles pour les cas où le lieu habituel de résidence est plus difficile à établirNote 5. À titre d’exemple, les étudiants qui retournent vivre chez leurs parents durant les vacances doivent être dénombrés au domicile familial même s’ils passent une partie importante de l’année ailleurs. Ces précisions témoignent du fait que la détermination du lieu de résidence peut être complexe pour certains groupes. Les difficultés à bien établir le lieu de résidence constituent d’ailleurs l’une des principales sources d’erreurs de couverture des recensements (Statistique Canada, 2015b).\n1.2. Concept de l’adresse postale des données fiscales\nLa figure suivante présente les sections de la déclaration fiscale T1 qui portent sur le lieu de résidence. Dans les données fiscales, les déclarants doivent inscrire trois éléments en lien à leur lieu de résidence : leur adresse postale, leur province ou territoire de résidence au 31 décembre de l’année fiscale et leur province ou territoire de résidence au moment de remplir la déclaration s’il est différent de celui de l’adresse postale. L’adresse postale est requise afin que l’Agence du revenu du Canada (ARC) puisse communiquer avec le déclarant. En ce sens, elle ne vise pas tant à cerner l’endroit où le déclarant habite la plupart du temps, mais plutôt un endroit pour le rejoindre efficacement. Un déclarant fiscal peut même inscrire une adresse postale qui n’est pas son lieu de résidence. Ceci pourrait par exemple être le cas d’un jeune adulte qui vient de quitter le foyer parental et pour qui le domicile familial continue d’être le point d’ancrage pour la gestion de ses déclarations fiscales.\nDe plus, certaines situations spécifiques à la fiscalité peuvent aussi influer sur le lieu de résidence des déclarants. Plusieurs déclarants font remplir leur déclaration fiscale par un comptable ou un membre de leur famille, lequel pourrait inscrire sa propre adresse postale au lieu de l’adresse du déclarant. Du même coup, la méthode de création du fichier T1 sur la famille (T1FF), le fichier fiscal utilisé dans cette étude, place les enfants de la PFCE au domicile du déclarant qui reçoit les prestationsNote 6, ce qui ne représente pas nécessairement le lieu de résidence effectif de l’enfant.\nCette figure représente les sections de la déclaration fiscale T1 de 2014 qui portent sur l’adresse des déclarants.\nUn certain nombre d’études ont déjà confronté les données fiscales aux données censitaires. Cependant, puisque ces études tendent à être réalisées à partir de totalisations agrégées, plusieurs facteurs, comme la couverture des fichiers, peuvent interagir pour expliquer les écarts observés entre les différentes sources. L’aspect novateur de la présente étude réside en l’utilisation d’un couplage d’enregistrements entre les données fiscales du T1FF de 2010, envoyées par les déclarants au printemps 2011, et du Recensement de 2011 pour comparer directement le lieu de résidence des individus des deux sources. Le fichier T1FF a été utilisé pour le couplage au lieu des données fiscales T1 pour deux raisons. D’une part, sa couverture plus élevée de l’ensemble de la population permet de brosser un portrait plus complet de la correspondance du lieu de résidence. D’autre part, ce fichier est déjà largement exploité par différents chercheurs et analystes, en particulier pour le calcul des estimations officielles de la migration interne, la construction de la DAL et de la BDIM ainsi que pour l’établissement de profils de dépendance économique à des niveaux géographiques très fins. Les données de l’Enquête nationale auprès des ménages (ENM) de 2011 ont ensuite été ajoutées à partir des clés de couplage existantes entre cette banque de données et le recensement afin de pouvoir tirer profit des caractéristiques de la population qui sont disponibles dans l’ENM.\nCe chapitre décrit les données utilisées dans le cadre de cette étude. Il débute par une brève introduction des fichiers qui ont été couplés. Par la suite, la méthode de couplage est présentée. Le chapitre se termine par la description de la définition de lieu de résidence utilisée dans cette étude et des caractéristiques qui ont été examinées.\n2.1. Fichier T1 sur la famille\nLe T1FF est produit annuellement à Statistique Canada depuis 1982 par la Division de la statistique du revenu (DSR). Son objectif est de recréer l’univers de la population et des familles du Canada. Pour se faire, il est construit en combinant les données des individus ayant rempli une déclaration de revenus T1 pour l’année de référence aux informations sur les conjoints non déclarants et aux données sur les enfants tirées de la PFCE, des statistiques de l’état civil et d’un fichier historique. Les individus sont ensuite regroupés en familles de recensement à l’aide d’une méthodologie complexeNote 7. Cette approche permet de créer un fichier annuel qui couvre environ 95 % de la population canadienne et qui contient des renseignements fiscaux et démographiques de base pour la population canadienne (Bérard-Chagnon, 2008).\n2.2. Recensement et Enquête nationale auprès des ménages\nLe recensement de la population est tenu au mois de mai tous les cinq ans par Statistique Canada pour brosser un portrait statistique du pays. Ces données sont non seulement mises à profit pour répondre aux exigences de plusieurs lois, mais aussi pour appuyer la prise de décisions dans différents domaines très variés allant de la planification de services communautaires à des études de marché. Le formulaire court, qui recueillait des renseignements démographiques et linguistiques de base, a été envoyé à tous les ménages canadiens. En 2011, l’ENM a remplacé le formulaire long du recensement. Cette enquête volontaire recueillait des données socio-économiques plus détaillées comme par exemple le niveau de scolarité, la situation en emploi et le lieu de naissance. L’ENM a été administrée à environ 30 % des ménages, ne ciblait que les ménages privés et a obtenu un taux de réponse non pondéré de 68,6 %.\n2.3. Couplage d’enregistrements\nLes données du T1FF et les données censitaires ont été jumelées de façon déterministe en cinq vagues successives au moyen de techniques éprouvées. Le couplage a été fait à partir du nom, de la date de naissance, du sexe et de l’information familialeNote 8. Notons que l’information géographique n’a pas été utilisée comme clé de couplage afin d’éviter de biaiser l’appariementNote 9. Le tableau qui suit présente les cinq vagues et l’effectif apparié à chacune d’entre elles.\nDescription des vagues du couplage et effectif couplé (nombre et pourcentage) selon la vague\nLe tableau montre les résultats de Description des vagues du couplage et effectif couplé (pourcentage) selon la vague. Les données sont présentées selon Vague de couplage (titres de rangée) et Effectif couplé, calculées selon nombre et pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).\nVague de couplage\n1) Correspondance exacte sur le sexe, la date de naissance\net le nom pour plus d’un membre de la famille\n12 697 283 68,2\n2) Correspondance assouplie pour le nom\n542 169 2,9\n3) Correspondance sur le prénom grâce à Mix Match\n361 126 1,9\n4) Correspondance pour au moins trois membres de la famille\n2 543 298 13,7\n5) Ajout des personnes seules\n2 656 730 14,3\n-177 125 -1,0\n18 623 481 100,0\nSource : House, Georgina. 2014. The Linking Process, document de travail, Division des méthodes d’enquêtes auprès des ménages, Statistique Canada, 1 page.\nLa première vague est formée d’individus pour lesquels une correspondance exacte sur le sexe, la date de naissance et le nom a été établie pour plus d’un membre de la famille. La majorité des individus couplés proviennent de la première vague. Par la suite, dans la seconde vague, les règles de couplage sont assouplies pour le nom au moyen de la fonction COMPGED de SASNote 10. Seuls les individus pour lesquels une correspondance a été établie pour plus d’un membre de la famille sont gardés. La troisième vague utilise Mix MatchNote 11 pour établir une correspondance pour le prénom. Les règles de la quatrième vague établissent une correspondance pour les familles dont au moins trois membres ont le même sexe et la même date de naissance. Finalement, la cinquième et dernière vague comprend les appariements réalisés dans les vagues précédentes pour les personnes seules.\nLe fichier apparié contient un total de 18 623 481 individus, soit un taux d’appariement de 57,0 % de la population du T1FF de 2010. Ce taux de couplage est similaire au taux obtenu par d’autres appariements entre les données fiscales et les données censitaires si nous excluons les liens créés à partir de l’information géographique. Une comparaison à un autre couplage entre le T1FF de 2010 et le Recensement de 2011 réalisé à Statistique Canada a d’ailleurs révélé une correspondance d’environ 97 % dans les liens qui ont été créés par les deux couplages. La plupart des liens qui ne correspondaient pas étaient le fait de liens créés pour des jumeaux où les couplages créaient un lien avec un jumeau différent. Cette situation a un effet négligeable pour cette étude puisqu’il est très raisonnable de supposer que des jumeaux demeurent au même endroit.\nLe fichier jumelé du T1FF et du recensement comprend 3 991 431 observations après l’ajout des données de l’ENM.\nLe tableau suivant donne un aperçu de la qualité de l’appariement en présentant les distributions du T1FF, du recensement et du fichier apparié pour quelques caractéristiques de base.\nDistribution des données du T1FF 2010, du Recensement de 2011 et du fichier couplé\n(pourcentage) pour quelques caractéristiques sélectionnées\nLe tableau montre les résultats de Distribution des données du T1FF 2010. Les données sont présentées selon Caractéristiques (titres de rangée) et T1FF 2010, Recensement de 2011 et Couplage, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).\nType d’enregistrement dans le T1FF\n78,0 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 75,7\nEnfant / conjoint imputé\n21,8 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 24,1\n0,3 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 0,2\n21,4 20,5 25,3\n8,9 9,1 8,5\n35,5 35,6 35,7\n14,6 14,5 10,3\nManquantTableau 2 Note 2\n58,5 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 64,2\n13,9 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 13,9\n10,8 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 7,7\nPersonne hors famille\n16,9 Note ...: n'ayant pas lieu de figurer 14,3\nCe groupe comprend majoritairement des déclarants vivants associés à des déclarants décédés.\nLe fichier censitaire apparié est la base de données des réponses au recensement, qui contient les renseignements directement fournis par les répondants avant les étapes d’imputation. Pour cette raison, il est possible d’y retrouver des répondants dont l’âge et la date de naissance sont manquants.\nSources : Statistique Canada, Recensement de 2011 et Fichier T1 sur la famille, 2010.\nDans l’ensemble, les distributions des caractéristiques étudiées ici et observées dans le fichier couplé sont assez fidèles à celles du T1FF et du recensement. Le fichier apparié comprend une proportion un peu plus élevée d’enfants et de conjoints imputés que le T1FF de 2010. Ce résultat découle de la technique de couplage, qui tire profit des liens entre les membres des familles pour maximiser le nombre d’enregistrements appariés. Pour la même raison, le fichier couplé comprend aussi une proportion plus importante de couples mariés et une proportion plus faible de personnes âgées de 65 ans et plus.\nÉvidemment, l’interprétation des résultats du couplage et les inférences à l’ensemble de la population doivent tenir compte du fait que la population présente dans le fichier couplé est tributaire non seulement du taux de couplage, mais aussi de la présence des personnes dans chacun des deux fichiers. Plusieurs études font état du sous-dénombrement des recensements (Statistique Canada, 2015b) et de l'incomplétude des données fiscales (Bérard-Chagnon, 2008; Aydemir et Robinson, 2006). Dans les deux cas, les hommes âgés dans la vingtaine et les immigrants sont particulièrement susceptibles de ne pas être dénombrés ou de ne pas avoir rempli une déclaration fiscale. Conséquemment, les résultats présentés dans cette étude ne reflètent que la situation des individus jumelés et non celle de l’ensemble de la population canadienne. Les inférences à la totalité de la population doivent être faites avec beaucoup de prudence.\n2.4. Définition du lieu de résidence pour l’étude\nDans le cadre de cette étude, le lieu de résidence est défini à partir du code postal. Cette décision repose à la fois sur le fait que les codes postaux représentent une unité géographique très fine qui se rapproche du lieu de résidence effectif des individus, principalement dans les milieux urbains où réside la majorité de la populationNote 12, et en raison des difficultés posées par le traitement des adresses complètes des individus. Les codes postaux du fichier couplé ont été nettoyés à partir d’une liste de codes postaux qui étaient valides en mai 2011 provenant du Fichier de conversion des codes postaux (FCCP). Selon ce critère, les codes postaux de 95,9 % des individus appariés sont valides et ont donc pu être utilisés dans cette étudeNote 13. Il y a correspondance du lieu de résidence si le code postal (ou tout autre échelon géographique examiné) du T1FF est identique à celui du recensement.\n2.4.1. Décalage dans les dates de référence\nUn élément important à retenir est le fait qu’il existe un certain décalage entre la date de référence des données fiscales du T1FF et celle du recensement. Si le jour du Recensement de 2011 était le 10 maiNote 14, les déclarations fiscales de l’année 2010 contiennent l’information des déclarants en date de mars ou d’avril 2011Note 15. De plus, les renseignements géographiques envoyés à Statistique Canada par l’ARC aux fins de la construction du T1FF étaient ceux les plus à jour disponibles à l’ARC au 31 décembre 2011. Cette différence est susceptible d’expliquer une partie des incohérences entre le code postal des données fiscales et celui du recensement qui sont observées dans ce rapport. Par exemple, un individu qui a déménagé entre le jour du recensement et le 31 décembre 2011 pourrait naturellement avoir un lieu de résidence différent dans les deux sources s’il a rapporté son déménagement à l’ARC et si l’ARC a actualisé son adresse postale dans ses banques de données.\n2.5. Caractéristiques utilisées\nLa combinaison de l’information disponible dans les fichiers du T1FF, du recensement et de l’ENM produit une banque de données très riche. Trois critères ont guidé la recherche de caractéristiques susceptibles d’être associées au niveau de correspondance du lieu de résidenceNote 16.\nTout d’abord, plusieurs individus sont dans une situation où leur lieu de résidence est plus difficile à établir. Cette situation peut principalement émaner de deux facteurs. Premièrement, le lieu de résidence de certaines sous-populations, comme les personnes qui font remplir leur déclaration fiscale par un tiers, est spécialement difficile à cerner dans les données fiscales ou au recensement. Deuxièmement, un certain nombre d’individus maintiennent des liens économiques et sociaux avec plus d’un lieu de résidence, ce qui peut faire en sorte que leur adresse postale diffère de leur lieu habituel de résidence. Les caractéristiques associées à ces situations ont été ciblées à l’aide de la littératureNote 17 et d’échanges avec des experts de Statistique Canada. Ce critère comprend notamment les travailleurs interprovinciaux, les couples qui ne vivent pas dans le même ménage et les enfants en garde partagée.\nEnsuite, les Canadiens sont très mobiles. Les données de l’ENM révèlent que plus d’un Canadien sur dix a changé de lieu habituel de résidence entre 2010 et 2011. L'étude de l'effet de la mobilité sur le niveau de correspondance du lieu de résidence est capitale pour deux raisons. Premièrement, si la plupart de ces mouvements se font sur une distance relativement courte, ils peuvent tout de même être l'expression d'une transition majeure dans la vie du migrant qui s'accompagne de la création et du maintien de liens importants avec plus d'un lieu de résidence pour un certain temps. Deuxièmement, le décalage entre les dates de référence des deux fichiers examinés dans cette étude et la capacité des données fiscales à bien capter les déménagements sont susceptibles de faire de la mobilité un corrélat majeur du niveau de correspondance du lieu de résidenceNote 18. En plus de la question de l’ENM portant explicitement sur la mobilité, ce groupe de caractéristiques comprend notamment l’âge, le statut d’immigrant et le fait d’être locataire de son logementNote 19.\nEnfin, la méthodologie de construction du T1FF et du couplage ainsi que le choix du code postal comme approximation du lieu de résidence peuvent aussi influer sur le niveau de correspondance du lieu de résidence. Conséquemment, quelques variables de nature méthodologique, telles que la vague de couplage à laquelle l’individu a été ajouté au couplage, ont également été ciblées pour cette analyse.\nL’examen de ces caractéristiques permettra d’identifier des groupes démographiques pour lesquels le niveau de correspondance du code postal est plus faible et de mieux comprendre les mécanismes sous-jacents à cette situation.\nCe chapitre présente le niveau de correspondance du lieu de résidence du T1FF et du recensement pour différents échelons géographiques d’intérêt. Ces niveaux sont le code postal, la région de tri d’acheminement (RTA)Note 20, la subdivision de recensement (SDR)Note 21, la division de recensement (DR)Note 22, la région métropolitaine de recensement (RMR)Note 23 et la province ou le territoire. Ces échelons géographiques sont obtenus en géocodant les codes postaux au moyen du FCCP pour le T1FF et directement dans les bases de données du recensement.\nLe niveau de correspondance entre le T1FF et le recensement pour différents échelons géographiques est présenté dans le graphique qui suit.\nTaux de correspondance géographique (pourcentage) selon différents échelons géographiques\nLe tableau montre les résultats de Taux de correspondance géographique (pourcentage) selon différents échelons géographiques. Les données sont présentées selon Échelons géographiques (titres de rangée) et Pourcentage(figurant comme en-tête de colonne).\nNote : Par souci de cohérence, la province du T1FF est obtenue à partir du code postal et non du code de la province inscrite par le déclarant.\nDans l’ensemble, la correspondance du lieu de résidence entre les données fiscales et les données censitaires est relativement élevée. En effet, 92,9 % des individus appariés ont le même code postal dans le T1FF et au recensement. Ce taux grimpe à 95,5 % en considérant les RTA et à 93,9 % au niveau des SDR. Le niveau de correspondance un peu plus faible des SDR comparativement à celui des RTA peut s’expliquer par le fait que si les RTA constituent un échelon géographique très fin dans les milieux très urbains, elles forment des aires pouvant être beaucoup plus étendues que les SDR dans le reste du pays. Le niveau de correspondance continue d’augmenter pour les échelons géographiques plus agrégés alors qu’il s’approche de 98 % pour les DR et surpasse 99 % à l’échelon provincial/territorial. Ceci signifie que pratiquement toutes les personnes couplées ont indiqué la même province ou le même territoire de résidence dans les deux bases de données examinées dans cette étude.\nCes résultats portent donc à croire que si le lieu de résidence inscrit dans les données fiscales peut différer de celui du recensement, cet écart est surtout perceptible à des échelons géographiques très fins. Cependant, les niveaux de correspondance relativement élevés observés ici ne doivent pas occulter deux éléments. Premièrement, le corollaire du fait que 92,9 % des personnes appariées ont le même code postal dans les deux sources est que les codes postaux ne correspondent pas pour 7,1 % des personnes du couplage. Si les résultats du jumelage peuvent être inférés à l’ensemble de la population, près de 2,5 millions de personnes n’auraient pas indiqué le même code postal au recensement et dans les données fiscales. Il s’agirait d’un effectif équivalent à celui de la population de la RMR de Vancouver, la troisième RMR la plus populeuse au pays.\nDeuxièmement, il existe des variations régionales importantes au chapitre du niveau de correspondance du lieu de résidence. Le graphique qui suit rend compte de ces écarts au niveau des provinces et territoires.\nTaux de correspondance du code postal (pourcentage) selon la province ou le territoire du recensement\nLe tableau montre les résultats de Taux de correspondance du code postal (pourcentage) selon la province ou le territoire du recensement. Les données sont présentées selon Région (titres de rangée) et Pourcentage(figurant comme en-tête de colonne).\nLe niveau de correspondance du code postal est généralement plus bas dans les territoires, où il atteint un plancher de 85,1 % dans les Territoires du Nord-Ouest. Ce résultat signifie que les codes postaux de près de 15 individus appariés de ce territoire sur 100 ne sont pas les mêmes au recensement et dans le T1FF. En plus d’être beaucoup moins populeux que les provinces, les territoires possèdent une population généralement plus mobileNote 24 (Willbond, 2014). À l’inverse, le niveau de correspondance du code postal surpasse 93 % en Ontario et au Québec.\nLes variabilités régionales des niveaux de correspondance sont aussi perceptibles à des échelons géographiques plus fins. La carte 1 examine les taux de correspondance du code postal selon la division de recensement pour rendre compte de cette situation.\nLe niveau de correspondance du code postal varie de 81,9 % (Region 6 [T.N.-O.]) à 96,9 % (La Haute-Côte-Nord [Qc]). Un total de 5 des 293 DR affichent un taux de correspondance inférieur à 85 % tandis que 24 DR présentent un niveau qui surpasse 95 %. Certaines DR situées dans des zones rurales tendent à afficher des niveaux de correspondance du code postal plus faibles. C’est notamment le cas des trois DR dont les niveaux de correspondance sont les plus faibles : Region 6 (T.N.-O.), Stikine (C.‑B.) et Division No. 19 (Man.). À l’inverse, les DR situées dans des zones plus urbaines montrent généralement des niveaux de correspondance supérieurs à 90 %. Évidemment, en raison des effets associés à leurs faibles effectifs, certaines DR très peu populeuses ont aussi des niveaux de correspondance très élevés.\nUn examen de la correspondance du code postal au niveau des RTA permet de mettre en lumière le clivage qui sépare le centre des régions métropolitaines et les régions périphériques. Les cartes 2, 3 et 4 témoignent de cette situation pour les trois RMR les plus populeuses au pays, soient celles de Montréal, Toronto et Vancouver. Pour ces trois RMR, les niveaux de correspondance des individus jumelés qui résident dans les RTA centrales tendent à être inférieurs à 90 %, voire même 85 %. Inversement, la population qui demeure dans plusieurs RTA excentrées affiche des niveaux de correspondance supérieurs à 95 %. Ces écarts peuvent résulter de deux phénomènes. Premièrement, les RTA urbaines ont généralement une superficie beaucoup plus petite que celle des RTA rurales. En conséquence, dans les zones très urbaines, un déménagement est très susceptible d’impliquer un changement de RTA. Dans les banlieues et les zones plus rurales, un déménagement sur une courte distance pourrait ne pas impliquer de changement de RTA. Deuxièmement, les caractéristiques de la population des quartiers centraux diffèrent de celles des zones périphériques et rurales. Les individus qui demeurent dans les milieux très urbains tendent effectivement à être plus mobiles et plus jeunes, deux caractéristiques étroitement associées à des niveaux de correspondance plus faibles du code postalNote 25.\nLa principale conséquence des différences dans les niveaux de correspondance est que la population de certaines RTA fluctue considérablement selon la source examinée. Si la population du T1FF oscille entre 96 % et 112 % de celle du recensement pour 95 % des RTA, elle est parfois largement supérieure ou inférieure à celle du recensement. Les cartes 5, 6 et 7 rendent compte de cette situation en présentant le rapport entre la population du T1FF et celle du recensement pour les RMR de Montréal, Toronto et Vancouver. Dans les trois cas, l’effectif du T1FF est très proche de celui du recensement dans les banlieues. Cependant, dans certaines zones centrales, le T1FF montre des nombres largement supérieurs à ceux du recensement. Dans la RMR de Montréal, les RTA H3A et H3B retiennent l’attention. Ces deux zones se situent dans le centre-ville de Montréal et comportent de nombreuses tours de bureaux et institutions financières. Certains déclarants pourraient avoir un code postal qui se situe dans ces zones dans leur déclaration fiscale car ils la font remplir par un comptableNote 26. De plus, la RTA H3B comprend le siège social du curateur public du Québec, qui administre les dossiers fiscaux de certains déclarants en situation de curatelle. De ce fait, le T1FF compte plus de 6 000 personnes ayant inscrit un code postal dans cette RTA alors qu’il s’agit du lieu habituel de résidence d’à peine plus de 100 personnes dans le recensement.\nLes RTA M5H, M5G et M5C, situées dans la RMR de Toronto, ainsi que V6C et V6E, à Vancouver, comptent aussi une population beaucoup plus importante dans le T1FF que dans le recensement. Le T1FF compte près de trois fois plus de personnes dont le code postal se trouve dans la RTA M5G et plus de quatre fois plus d’individus dans la RTA M5H. Ces RTA sont aussi situées au cœur de Toronto et de Vancouver dans des secteurs qui comportent plusieurs tours à bureaux.\nD’autres RTA à l’extérieur de ces RMR présentent également un effectif très différent selon la source examinée. Les RTA V8W (Victoria) et T5J (Edmonton) présentent un effectif substantiellement plus important dans le T1FF qu’au recensement. Il s’agit encore une fois de deux RTA situées dans des quartiers centraux, ce qui réaffirme le fait que l’adéquation entre les effectifs du T1FF et du recensement est plus faible dans les centres-villes des grandes villes.\nCette carte illustre le taux de correspondance du code postal selon la division de recensement pour le Canada. Les taux de correspondance varient sensiblement d’une DR à l’autre, passant de 81,9 % pour la Region 6 (T.-N.-O.) à 96,9 % pour La-Haute-Côte-Nord (Qc). Un total de 5 des 293 DR affiche un taux de correspondance inférieur à 85 % tandis que 24 DR présentent un niveau qui surpasse 95 %.\nCette carte illustre le taux de correspondance du code postal selon la région de tri d’acheminement pour la région métropolitaine de recensement de Montréal. Les niveaux de correspondance des individus jumelés qui résident dans les RTA centrales tendent à être inférieurs à 90 %, voire même 85 %. Inversement, la population qui demeure dans plusieurs RTA excentrées affiche des niveaux de correspondance supérieurs à 95 %.\nCette carte illustre le taux de correspondance du code postal selon la région de tri d’acheminement pour la région métropolitaine de recensement de Toronto. Les niveaux de correspondance des individus jumelés qui résident dans les RTA centrales tendent à être inférieurs à 90 %, voire même 85 %. Inversement, la population qui demeure dans plusieurs RTA excentrées affiche des niveaux de correspondance supérieurs à 95 %.\nCette carte illustre le taux de correspondance du code postal selon la région de tri d’acheminement pour la région métropolitaine de recensement de Vancouver. Les niveaux de correspondance des individus jumelés qui résident dans les RTA centrales tendent à être inférieurs à 90 %, voire même 85 %. Inversement, la population qui demeure dans plusieurs RTA excentrées affiche des niveaux de correspondance supérieurs à 95 %.\nCette carte illustre le rapport de la population du fichier T1 sur la famille et du recensement selon la région de tri d’acheminement pour la région métropolitaine de recensement de Montréal. L’effectif du T1FF est très proche de celui du recensement dans les banlieues. Cependant, dans certaines zones centrales, le T1FF montre des nombres largement supérieurs à ceux du recensement. Cette situation prévaut spécialement pour les RTA H3A et H3B.\nCette carte illustre le rapport de la population du fichier T1 sur la famille et du recensement selon la région de tri d’acheminement pour la région métropolitaine de recensement de Toronto. L’effectif du T1FF est très proche de celui du recensement dans les banlieues. Cependant, dans certaines zones centrales, le T1FF montre des nombres largement supérieurs à ceux du recensement. Cette situation prévaut spécialement pour les RTA M5H, M5G et M5C.\nCette carte illustre le rapport de la population du fichier T1 sur la famille et du recensement selon la région de tri d’acheminement pour la région métropolitaine de recensement de Vancouver. L’effectif du T1FF est très proche de celui du recensement dans les banlieues. Cependant, dans certaines zones centrales, le T1FF montre des nombres largement supérieurs à ceux du recensement. Cette situation prévaut spécialement pour les RTA V6C et V6E.\nLes résultats du chapitre 3 ont mis de l’avant les différences dans le lieu de résidence indiqué dans les données fiscales et dans le recensement. Elles ont aussi montré les variations parfois importantes dans le niveau de correspondance du lieu de résidence pour différents échelons géographiques. Ce chapitre poursuit l’évaluation en exposant les niveaux de correspondance du code postal selon plusieurs caractéristiques des individus. Les résultats sont tout d’abord présentés pour les caractéristiques associées à des situations plus complexes au sujet du lieu habituel de résidence. Par la suite, le niveau de correspondance du code postal est décrit pour les caractéristiques liées à une forte mobilité. Enfin, l’examen est répété pour les caractéristiques de nature méthodologique.\nCette section intègre des résultats tirés de l’ENM, une enquête à réponse volontaire qui remplaçait le formulaire complet du Recensement en 2011. Trois éléments de l’ENM sont pertinents ici : elle a été administrée à environ 30 % des ménages, ne couvrait pas les logements collectifs et a obtenu un taux de réponse non pondéré de 68,6 %. En comparaison, le recensement a été envoyé à tous les ménages canadiens, incluant les logements collectifs, et couvrait plus de 97 % de la population canadienne. Cependant, si ces différences méthodologiques influent sur les niveaux de correspondance du code postal, l’effet est plutôt faible. Le taux global de correspondance du code postal est de 92,9 % en utilisant les données du recensement et de 94,1 % en utilisant l’ENM. Cette différence diminue de moitié en se limitant aux ménages privés du recensement (93,4 %).\nEn raison des objectifs de l’étude et du taux de couplage, les résultats présentés ici qui sont tirés de l’ENM ne sont pas pondérés. En effet, il a été jugé plus approprié que chaque personne présente dans le fichier couplé ait la même pondération aux fins de la comparaison des codes postaux.\nDe plus, afin de faciliter l’interprétation des résultats, un niveau de correspondance de 90 % a été déterminé comme seuil pour identifier les groupes pour lesquels le niveau de correspondance du code postal est plus faible. Les résultats des caractéristiques qui n’ont pas été retenues ici sont présentés dans le tableau A.3 de l’annexe.\n4.1. Niveau de correspondance du code postal selon les caractéristiques associées au concept de lieu de résidence\nLe tableau qui suit rend compte des caractéristiques liées au concept du lieu de résidence qui sont associées à des niveaux de correspondance plus faibles du code postal.\nDistribution dans le fichier apparié et taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement selon différentes caractéristiques associées au concept de lieu de résidence\nLe tableau montre les résultats de Distribution dans le fichier apparié et taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement selon différentes caractéristiques associées au concept de lieu de résidence. Les données sont présentées selon Caractéristique (titres de rangée) et Répartition dans le fichier apparié et Taux de correspondance, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).\nRépartition dans le fichier apparié\nDéclaration remplie par un tiers (case 490)Tableau 3 Note 1\nDemeurer dans un logement collectif\nNe demeure pas dans un logement collectif\nDemeure dans un logement collectif\nProvince ou territoire de travailTableau 3 Note 2\nMême province ou territoire\nPrésence du conjoint dans le ménage\nMénage sur réserve\nIdentité autochtone multiple\nCette variable est obtenue à partir de la case 490 de la déclaration fiscale T1. Cette case renseigne uniquement sur le préparateur de la déclaration si des frais ont été exigés. Notons que ce ne sont pas tous les préparateurs qui remplissent cette case même s’ils exigent des frais. En conséquence, cette variable ne couvre pas toutes les personnes qui ont fait remplir leur déclaration par un tiers.\nLes personnes qui habitent dans la RMR d’Ottawa — Gatineau et dans les agglomérations de recensement (AR) de Campbellton, Hawkesbury et Lloydminster ont été exclues de cette analyse en raison du chevauchement de leur zone métropolitaine entre deux provinces.\nSources : Statistique Canada, Recensement de 2011, Enquête nationale auprès des ménages de 2011 et Fichier T1 sur la famille, 2010.\nL’examen des données de ce tableau met en lumière plusieurs situations pour lesquelles les différences conceptuelles entre le code postal du recensement et celui des données fiscales pourraient influer sur le niveau de correspondance du code postal. Tout d’abord, les personnes du couplage qui ont fait remplir leur déclaration fiscale par un tiers (selon la case 490) présentent un niveau de correspondance du code postal très faible (32,8 %). Cette situation émane vraisemblablement du fait que le préparateur fiscal tend à inscrire son adresse postale au lieu de celle du déclarant sur la déclaration fiscale. Ces personnes sont surtout des personnes très âgées puisqu’environ 30 % des personnes ayant fait remplir leur déclaration par un tiers (selon la case 490) sont âgées de 80 ans et plus alors qu’elles représentent moins de 3 % de la population du couplage.\nLes personnes appariées qui demeurent dans un logement collectifNote 27 montrent aussi un taux de correspondance beaucoup plus bas que celui du reste de la population (31,4 %). La majorité des personnes résidant dans des logements collectifs sont des personnes très âgées qui habitent dans des résidences offrant des services et des soins spécialisés. Or, ces personnes forment une frange de la population pour laquelle il est souvent plus difficile de déterminer le lieu de résidence avec certitude (National Research Council, 2006). De plus, en raison de leur âge, elles sont vraisemblablement plus susceptibles de faire remplir leur déclaration fiscale par un proche ou un professionnel.\nLes travailleurs interprovinciaux, c’est-à-dire dont l’emploi se situe dans une autre province que leur province de résidenceNote 28 (89,4 %), et les individus qui n’habitent pas avec leur conjoint (89,0 %), affichent des niveaux de correspondance un peu plus bas. Dans les deux cas, ce sont des effectifs spécialement susceptibles de maintenir des liens avec plus d’un lieu de résidence, en raison de la distance qui les sépare de leur lieu de travail pour le premier groupe, et à cause de leurs liens avec plus d’un domicile pour le second groupe.\nLe taux de correspondance du code postal est aussi plus faible pour les personnes qui vivent sur une réserve indienne (87,6 %) et pour les membres des Premières Nations (89,0 %). Les réserves sont non seulement majoritairement situées dans les zones rurales mais constituent également des endroits aux dynamiques sociales et politiques très différentes de celles du reste du pays.\n4.1.1. Enfants en garde partagée\nLes enfants en garde partagée alternent régulièrement entre les résidences de leurs parents. Dans le recensement, ils doivent être dénombrés au domicile dans lequel ils passent le plus de temps. S’ils partagent leur temps également chez leurs deux parents, ils doivent être dénombrés au domicile où ils se trouvaient au jour du recensement. Cependant, dans les données fiscales, les enfants sont généralement ajoutés au déclarant qui reçoit les prestations fiscales associées à l’enfant. Or, l’adresse postale du déclarant n’est pas systématiquement identique au lieu habituel de résidence de l’enfant. Cette situation fait en sorte que ce groupe est spécialement susceptible d’avoir un lieu de résidence différent dans les deux sources.\nCe groupe est plus difficile à cerner à partir des données disponibles dans le couplage. Nous avons donc tenté de les identifier indirectement grâce à l’information relative à la situation de la personne au sein de sa famille tirée du recensement. Cette information permet d’identifier les enfants qui vivent dans une famille monoparentale ou qui ne sont l’enfant biologique ou adopté que de l’un des deux membres du couple. Ces enfants sont spécialement susceptibles d’être en situation de garde partagée. Selon la définition établie ici, un enfant sur cinq âgé de 0 à 17 ans se trouve dans cette situationNote 29.\nLes enfants du couplage identifiés comme étant susceptibles d’être en garde partagée montrent un niveau de correspondance du code postal de 86,3 % comparativement à 94,0 % pour les autres enfants, soit un écart de presque 8 points de pourcentage. À l’évidence, cet écart est fort probablement sous-estimé, car tous les enfants identifiés par cette approche ne vivent pas nécessairement dans un contexte de garde partagée. À ce sujet, les données de l’ELNEJ montrent que 27,9 % des enfants âgés de 0 à 9 ans en situation de garde étaient dans une garde partagée. Malgré tout, la situation plus complexe à l’égard de l’établissement du lieu de résidence des enfants en garde partagée semble influer considérablement sur la correspondance du code postal.\n4.2. Niveau de correspondance du code postal selon les caractéristiques associées à la mobilité\nLa mobilité est un facteur étroitement associé au niveau de correspondance du code postal. Le graphique suivant présente les taux de correspondance en fonction du statut de migrant et du type de migration.\nTaux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement\nselon le statut de migrant et le type de migration\nLe tableau montre les résultats de Taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement\nselon le statut de migrant et le type de migration. Les données sont présentées selon Type de migration (titres de rangée) et Pourcentage(figurant comme en-tête de colonne).\nMigrants à l'intérieur\nde la même SDR\nMigrants dans une autre SDR\nde la même province/territoire\nDeux principaux constats ressortent de l’examen de ce graphique. Tout d’abord, le fait d’avoir déménagé au cours de la dernière année, tant au sein de la même municipalité que dans le reste du pays, est étroitement lié au niveau de correspondance du code postal. En effet, les individus jumelés qui ont déménagé affichent un niveau de correspondance inférieur à 85 % comparativement à 95,4 % pour ceux qui sont demeurés à la même adresse. Ensuite, le niveau de correspondance ne fluctue que très peu selon le type de migration. Ce résultat suggère que c’est le fait d’avoir migré et non le type de migration qui est surtout associé au niveau de correspondance du code postal.\nSi ces résultats peuvent s’expliquer par le décalage dans les dates de référence des deux fichiersNote 30, il est aussi possible qu’une certaine part de l’écart provienne de déplacements migratoires qui ne sont pas bien saisis par les données fiscales. En effet, comme il a été mentionné précédemment, des individus très mobiles comme certains jeunes adultes pourraient inscrire l’adresse postale du domicile parental tant que leur situation à l’égard du lieu de résidence est relativement instable. À ce sujet, Morissette et Bérard-Chagnon (2014) ont montré que les différences entre les données fiscales et les données de l’ENM pour la mesure de la migration interprovinciale peuvent être très importantes. Étant donné que la migration est essentiellement un changement de lieu de résidence, ces résultats tendent à réaffirmer les limites des données fiscales pour la mesure du lieu habituel de résidence.\nLe tableau suivant rend compte des différences dans le niveau de correspondance du code postal pour quelques caractéristiques liées à la mobilité. Ces données permettent d’identifier certaines franges de la population pour lesquelles le niveau de correspondance du code postal est plus bas, en bonne partie en raison de leur plus grande mobilité.\nDistribution dans le fichier apparié et taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement selon différentes caractéristiques associées à la mobilité\nLe tableau montre les résultats de Distribution dans le fichier apparié et taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement selon différentes caractéristiques associées à la mobilité. Les données sont présentées selon Caractéristique (titres de rangée) et Répartition dans le fichier apparié et Taux de correspondance, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).\nStatut d’immigrant et période d’immigration\nIndividu né au Canada\nAdmis entre 2006 et 2011\nAdmis entre 2001 et 2005\nAdmis entre 1996 et 2000\nAdmis avant 1996\nEntre 25 000$ et 74 999$\nEntre 75 000$ et 149 999$\nStatut de locataire du logement\nL’examen de la correspondance du code postal en fonction de l’âge révèle deux choses. Premièrement, le taux de correspondance fléchit modérément à partir du début de la vingtaine, chutant sous 90 % entre 25 et 29 ans, pour ensuite amorcer une remontée vers l’âge de 30 ans. Cette période du cycle de vie est généralement marquée par plusieurs déménagements motivés par le départ du foyer parental, la fréquentation d’établissements d’enseignement postsecondaire, l’insertion sur le marché du travail ou l’achat d’une première propriété. La propension à déménager atteint d’ailleurs son apogée entre 25 et 29 ans (Dion et Coulombe, 2008). Ces jeunes adultes sont spécialement susceptibles de préserver des liens avec une autre résidence en raison du caractère souvent temporaire de leurs déménagements. Par ailleurs, le départ du foyer parental est un processus qui gagne en complexité, en large part en raison de la démocratisation et de l’allongement des études postsecondaires. L’indépendance résidentielle des jeunes adultes passerait de plus en plus par des périodes de dépendance et de semi-autonomie (Billette et coll., 2006) au cours desquelles le jeune adulte pourrait continuer d’inscrire l’adresse postale du domicile familial sur sa déclaration fiscale tout en se dénombrant à sa résidence « indépendante ».\nDeuxièmement, la correspondance du code postal diminue énormément chez les personnes très âgées. En effet, elle diminue sous le seuil de 80 % à partir de 80 ans et atteint même près de 60 % chez les personnes âgées de 90 ans ou plus. Cette chute émane de l’effet conjugué du taux de correspondance plus faible pour les personnes qui demeurent dans des logements collectifs signalé précédemment et du fait que les personnes très âgées sont beaucoup plus susceptibles de vivre dans des logements collectifs que le reste de la population. En se limitant aux personnes qui demeurent dans des logements privés, la correspondance du code postal des personnes très âgées se maintient d’ailleurs aux alentours de 90 %. Les personnes très âgées sont aussi plus susceptibles de faire remplir leur déclaration fiscale par un comptable ou par un membre de la famille, un autre facteur très associé à un niveau plus faible de correspondance du code postal.\nSi le niveau de correspondance pour les immigrants appariés est similaire à celui de la population née au pays, il suit un gradient clairement défini en fonction de la période d’admission des immigrants. Effectivement, les immigrants récents admis entre 2006 et 2011 montrent un niveau de correspondance de 88,7 %, lequel augmente graduellement chez les cohortes antérieures d’immigrants. Ce résultat s’explique essentiellement par la mobilité plus importante des immigrants récents qui proviendrait du processus graduel d’établissement au pays des immigrants (Houle, 2007; Okonny-Myers, 2010). L’étude de Houle (2007) a d’ailleurs révélé que plus d’un immigrant récent sur dix avait changé de SDR dans les 24 mois qui suivent son établissement au Canada. Les résidents non permanentsNote 31 affichent aussi un niveau de correspondance inférieur à 90 %. Cette situation émane à la fois d’une propension plus élevée à migrer et du fait que les résidents non permanents sont plus susceptibles d’avoir été appariés lors de la cinquième vague de couplageNote 32.\nLe niveau de correspondance est aussi corrélé au revenu des ménages. Les personnes dont les revenus totaux du ménage sont inférieurs à 25 000$ sont moins susceptibles d’avoir indiqué le même code postal au recensement et dans les données fiscales. Évidemment, cette caractéristique est liée de près à la situation de locataire du logement, laquelle est aussi reliée au niveau de correspondance. Les individus qui sont locataires de leur logement ou qui demeurent dans un logement de bandeNote 33 montrent en effet un niveau de correspondance inférieur à 90 %. Les liens entre le fait d’être locataire et la propension plus forte à déménager sont manifestes.\n4.3. Niveau de correspondance du code postal selon les caractéristiques de nature méthodologique\nLe tableau qui suit rend compte de deux caractéristiques de nature méthodologique qui sont corrélées au niveau de correspondance du code postal.\nDistribution dans le fichier apparié et taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement selon deux caractéristiques méthodologiques\nLe tableau montre les résultats de Distribution dans le fichier apparié et taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement selon deux caractéristiques méthodologiques. Les données sont présentées selon Caractéristique (titres de rangée) et Répartition dans le fichier apparié et Taux de correspondance, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).\n1) Appariement exact\n2) Contrainte moins sévère sur le nom\n4) Au moins trois membres de la famille avec le même sexe et date de naissance\n5) Personnes seules ajoutées\nDéclarant vivant jumelé à un déclarant décédé\nL’examen des données de ce tableau signale que les méthodes de construction du T1FF et du couplage sont susceptibles d’influer sur le niveau de correspondance du code postal.\nEn effet, ce niveau est plus bas pour les personnes appariées à la cinquième et dernière vague du couplage (84,8 %). En raison de l’approche utilisée pour construire le couplage, les liens créés dans les dernières vagues sont supposés légèrement moins robustes, de sorte que les chances d’avoir un faux appariementNote 34 sont plus grandes. Évidemment, les codes postaux sont beaucoup moins susceptibles de correspondre pour un faux appariement. En outre, les personnes appariées à la dernière vague présentent des caractéristiques différentes de celles jumelées lors des vagues qui précèdent, notamment en ce qui a trait à leur propension à déménager et au fait de demeurer dans un logement collectif. Comme nous l’avons vu précédemment, ces situations peuvent contribuer à expliquer le niveau de correspondance plus faible des personnes jumelées lors de la cinquième vague.\nBien que les déclarants vivants qui sont jumelés à un déclarant décédé ne représentent qu’une petite fraction des déclarants, ils affichent un niveau de correspondance du code postal plus faible (87,1 %). Ces déclarants sont nettement plus âgés et près de 80 % d’entre eux ont été jumelés lors de la dernière vague. Le niveau de correspondance plus faible de ce groupe pourrait découler de cette situation.\nLe chapitre 4 a mis en exergue plusieurs caractéristiques associées à des niveaux de correspondance plus faibles du code postal. Ces caractéristiques signalent que différentes franges de la population seraient particulièrement susceptibles de ne pas avoir le même lieu de résidence au recensement et dans les données fiscales du T1FF. Ce chapitre approfondit cette analyse en identifiant les principaux facteurs qui sont corrélés au niveau de correspondance du code postal au moyen d’un modèle de régression logistique multidimensionnel.\nLe fichier jumelé comprend près de 4 millions d’enregistrements qui ont répondu à l’ENM. En raison du nombre très élevé d’observations, les seuils usuels de signification statistique sont moins appropriés (Lin et coll., 2013; Sullivan et Feinn, 2012).\nNous nous sommes donc partiellement inspirés de l’approche suggérée par Ferguson (2009) pour déterminer les caractéristiques pour lesquelles l’association au niveau de correspondance du code postal est significative sur le plan statistique. Les résultats présentés ici sont considérés statistiquement significatifs si l’intervalle de confiance du rapport de cotes au niveau de 95 % est soit totalement supérieur à 1,50 soit totalement inférieur à 0,67. Bien que Ferguson propose un seuil de 2,00 (ou 0,50) pour établir qu’un rapport de cotes est significatif sur le plan statistique en sciences sociales, nous avons opté pour un seuil un peu moins restrictif. Cette décision, qui est subjective, repose en partie sur l’hypothèse que le bruit causé par le décalage entre les dates de référence des deux sources étudiées pourrait affaiblir les relations entre les caractéristiques et le taux de correspondance du code postal. De plus, nous avons ajouté un second critère, à savoir que la statistique khi-deux doit être supérieure à 100 (ce qui correspond à une valeur-p nettement inférieure à 1 %). Ce critère a été choisi pour inclure une mesure très éprouvée en sciences sociales, la valeur-p, tout en établissant un seuil subjectif qui, selon notre expérience, tient adéquatement compte du nombre très élevé d’observations.\nCette approche combinée permet de cibler les caractéristiques qui sont non seulement étroitement liées au niveau de correspondance du code postal mais aussi pour lesquelles l’association est relativement forte. Pour plus de détails concernant les principales limites de l’utilisation des valeurs-p pour la détermination de seuils de signification statistique, voir par exemple Wasserstein et Lazar (2016). Bien que seuls les résultats statistiquement significatifs selon les critères établis ici soient rapportés, le tableau A.4 de l’annexe comprend les résultats pour l’ensemble des caractéristiques incluses dans le modèle.\nL’ENM n’a été administrée qu’à la population vivant dans des ménages privés. De ce fait, il n’est pas possible d’inclure l’effet de vivre dans un logement collectif dans l’analyse multidimensionnelle.\nLa variable construite pour cerner les enfants potentiellement en garde partagée a été omise des analyses de ce chapitre en raison de la nature plus approximative de sa construction.\nFinalement, les seuils de signification statistique utilisés ici ne font pas référence aux relations qui unissent les caractéristiques dans le contexte d’une super-population. Ils servent plutôt d’outils pour évaluer les différences dans le taux de correspondance du code postal entre les divers groupes démographiques. En ce sens, les résultats ne représentent que les données du couplage et non l’ensemble de la population canadienne. Toute inférence à la population canadienne doit se faire avec une grande prudence.\nLe tableau suivant rend compte des principaux résultats de cette modélisation.\nRapports de cotes et intervalles de confiance au niveau de 95 % des caractéristiques significativement associées au niveau de correspondance du code postal\nLe tableau montre les résultats de Rapports de cotes et intervalles de confiance au niveau de 95 % des caractéristiques significativement associées au niveau de correspondance du code postal. Les données sont présentées selon Caractéristique (titres de rangée) et Rapports de cotes(figurant comme en-tête de colonne).\nMigrant à l'intérieur de la même SDR\n0,39 [0,39 à 0,40]\nMigrant dans une autre SDR de la même province/territoire\n0,34 [0,33 à 0,35]\n0,36 [0,35 à 0,38]\n2,19 [1,92 à 2,50]\n0,51 [0,49 à 0,53]\n0,58 [0,56 à 0,61]\n0,60 [0,59 à 0,62]\nRégion métropolitaine de recensement de résidence\n0,58 [0,56 à 0,59]\n0,47 [0,42 à 0,54]\n0,33 [0,29 à 0,37]\n0,23 [0,19 à 0,28]\n0,46 [0,46 à 0,47]\n2,11 [2,04 à 2,18]\nSituation de la personne dans la famille de recensement\nConjoint(e) marié(e) ou partenaire en union libre\n2,23 [2,15 à 2,31]\nSituation de famille monoparentale\nPas une famille monoparentale\n0,65 [0,64 à 0,66]\n0,57 [0,55 à 0,59]\n0,31 [0,30 à 0,31]\nDéclaration remplie par un tiers (case 490)\n0,05 [0,05 à 0,06]\n3 991 353\nR-deux de Cox et Snell (pourcentage)\nNotes : Seules les catégories statistiquement significatives en fonction des seuils établis sont affichées ici. L’annexe A.4 comprend les résultats pour l’ensemble des caractéristiques incluses dans le modèle.\nLes données de ce tableau révèlent tout d’abord que, même en tenant compte de l’effet de différentes caractéristiques, plusieurs d’entre elles demeurent très associées au niveau de correspondance du code postal. De plus, si le modèle de régression réaffirme plusieurs résultats observés dans le chapitre 4, il met aussi en lumière des liens qui étaient moins manifestes à l’étape descriptive.\nLe fait d’avoir déménagé au cours de l’année qui précédait la tenue de l’ENM demeure très corrélé au niveau de correspondance du code postal. Les individus qui ont déménagé affichent toujours un niveau de correspondance considérablement plus faible que les non-migrants. Cette situation prévaut pour les migrants sans égard au type de leur déménagement et pourrait émaner du décalage dans les dates de référence des deux fichiers.\nMalgré la prise en compte de l’effet de la mobilité, les enfants, les jeunes adultes et les individus locataires de leur logement affichent toujours un niveau de correspondance plus faible. Ces résultats suggèrent que la mobilité n’explique pas totalement les niveaux de correspondance plus faibles de ces groupes qui ont été identifiés précédemment.\nSi l’effet de l’âge sur le niveau de correspondance continue d’être statistiquement significatif chez les jeunes adultes selon nos critères, l’effet qui avait été observé lors de la phase descriptive pour les personnes âgées de 80 ans et plus tend à s’estomper en considérant l’effet potentiel des autres facteurs. Ce résultat semble être principalement le fait de l’exclusion des personnes vivant dans des logements collectifs pour le modèle multidimensionnel en raison de l’utilisation des données de l’ENM. L’analyse descriptive avait d’ailleurs montré que le niveau de correspondance des personnes très âgées qui résident dans des logements privés demeure élevé.\nLes déclarants qui ont fait remplir leur déclaration par un tiers selon la case 490 continuent d’afficher un niveau de correspondance plus faible et ce, malgré la prise en compte de l’effet de l’âge.\nLes Inuits, qui montraient un niveau de correspondance légèrement plus bas que celui de la population sans identité autochtone, affichent maintenant un niveau significativement plus élevé. Le niveau de correspondance plus bas de cette population serait donc surtout le fait de ses caractéristiques particulières telles que sa structure par âge plus jeune et sa situation géographique dans le nord du pays. Comme ces caractéristiques sont aussi liées à un niveau plus faible de correspondance, leur prise en compte dans le modèle permet d’isoler l’effet d’avoir déclaré une identité inuit à l’ENM.\nLes résultats de l’analyse de régression permettent de mieux mettre de l’avant les corrélations entre certaines caractéristiques familiales et la correspondance du code postal. En tenant compte des autres facteurs, les enfants d’une famille de recensementNote 35 sont plus susceptibles d’avoir le même code postal dans les deux sources. De plus, le niveau de correspondance du code postal est plus faible pour les personnes qui vivent en situation de monoparentalité. Ce résultat pourrait être le reflet de la situation parfois ambiguë des enfants en garde partagée à l’égard de leur lieu de résidence.\nFait notable, l’analyse descriptive avait révélé que les personnes qui vivent seules n’étaient que faiblement moins susceptibles d’avoir le même code postal au recensement et dans le T1FF que les ménages de 4 personnesNote 36. Cependant, cette situation change en tenant compte des autres caractéristiques de sorte que le fait de vivre seul est maintenant associé à un niveau de correspondance plus élevé. Ce résultat s’explique principalement par le fait que les personnes vivant seules sont non seulement plus mobiles, mais aussi plus susceptibles d’avoir été appariées lors de la dernière vague du couplage. La prise en compte de ces caractéristiques fait ressortir les liens réels entre la correspondance du code postal et la taille du ménage.\nCertains effets régionaux sont associés au niveau de correspondance du code postal. Les personnes qui résident dans les territoires ainsi que dans les zones hors-RMR de la Colombie-Britannique affichent des niveaux de correspondance plus faibles que celles qui demeurent dans la RMR de Toronto.\nLe type d’enregistrement du T1FF et la vague de couplage continuent d’être corrélés au niveau de correspondance du code postal malgré la prise en compte de l’effet d’autres facteurs. Les enfants et les conjoints imputés présentent un niveau de correspondance significativement plus bas que celui des déclarants vivants. Les informations géographiques des personnes imputées sont obtenues indirectement à partir de celles du déclarant auquel elles sont rattachéesNote 37. Ces renseignements sont donc un peu plus susceptibles de ne pas refléter le lieu de résidence réel de la personne imputée, par exemple dans le cas d’un enfant en garde partagée. Étant donné que la majorité des personnes imputées sont des enfants, la prise en compte de l’effet de l’âge permet de mieux rendre compte de l’association entre le niveau de correspondance du code postal et le type d’enregistrement. À titre d’exemple, les déclarants âgés de 18 ans affichent un taux de correspondance de 95,1 % comparativement à 91,2 % pour les personnes imputées du même âge.\nLes individus jumelés lors de la cinquième vague du couplage continuent d’afficher un niveau de correspondance beaucoup plus bas que ceux appariés lors de la vague initiale. Ces résultats suggèrent donc que cette situation ne découle pas uniquement des caractéristiques particulières des personnes jumelées à cette vague. En conséquence, il est possible que la propension plus grande d’avoir un faux appariement dans cette vague constitue un élément d’explication de cette situation.\nFinalement, si l’analyse de régression a éclairé plusieurs facteurs associés au niveau de correspondance du code postal, le niveau relativement faible de la statistique d’ajustement du modèle de Cox et SnellNote 38 (4,4 %) signale que ces caractéristiques n’expliquent qu’une petite part des différences dans les niveaux de correspondance du code postal. D’autres facteurs pourraient être associés à la correspondance du lieu de résidence. Le décalage des dates de référence des deux fichiers pourrait également contribuer de manière importante aux variations des niveaux de correspondance. Cependant, pour le moment, il n’est pas possible d’ajuster les données afin de tenir compte de ce décalage.\nLes données fiscales sont de plus en plus exploitées dans la mesure de la population et de ses caractéristiques ainsi que pour éclairer différents enjeux démographiques et sociaux. Cette tendance soulève un certain nombre de défis, dont celui des différences dans le concept de lieu de résidence. Si le recensement dénombre la population à son lieu habituel de résidence, les données fiscales collectent l’adresse postale des déclarants. Cet enjeu a pu être examiné au moyen d’un couplage d’enregistrements entre les données du Recensement de 2011, de l’ENM et du T1FF de 2010.\nCette étude a tout d’abord révélé que 92,9 % des individus jumelés avaient le même code postal au recensement et dans les données fiscales du T1FF. Cette proportion grimpe jusqu’à plus de 99 % en considérant des échelons géographiques plus agrégés. Cependant, le niveau de correspondance fléchit, parfois de manière très importante, pour certaines franges de la population. Les personnes qui résident dans un logement collectif, les migrants, les jeunes adultes, les personnes très âgées et les personnes ayant fait remplir leur déclaration fiscale par un tiers (selon la case 490 de la déclaration fiscale) sont spécialement susceptibles d’afficher des niveaux de correspondance plus faibles. Il s’agit généralement de groupes démographiques pour lesquels la détermination du lieu de résidence est plus difficile. Ces personnes seraient alors plus susceptibles d’inscrire un lieu de résidence différent au recensement et dans les données fiscales, en large part en raison des différentes définitions de résidence des deux sources. La variété des caractéristiques associées à un niveau de correspondance plus faible témoigne aussi de la diversité des parcours de vie qui peuvent mener à une situation ambiguë à l’égard de l’établissement du lieu habituel de résidence et de l’adresse postale rapportée dans la déclaration fiscale.\nSi les résultats de cette étude sont éclairants, ils soulèvent également plusieurs questions. Plusieurs déclarants font remplir leur rapport fiscal par un comptable ou un proche. Cette situation peut certainement influer sur la correspondance du lieu de résidence. En effet, si le préparateur n’a pas rempli la case 490, il n’est pas possible de déterminer si un déclarant a rempli lui-même sa déclaration fiscale ou non.\nLe décalage entre les dates de référence des deux sources peut expliquer une part appréciable des variations des niveaux de correspondance pour certains groupes, particulièrement ceux dont les caractéristiques sont associées à la mobilité. Il n’est cependant pas possible d’isoler l’effet du décalage pour le moment. De plus, plusieurs caractéristiques susceptibles d’être associées à un niveau de correspondance plus faible du lieu de résidence ne peuvent pas être observées directement au moyen des données utilisées dans cette étude. Ces caractéristiques comprennent notamment les étudiants postsecondaires qui alternent entre le lieu de leurs études et le domicile familial, les enfants en garde partagée, la population transitoireNote 39 et les individus qui viennent de se séparer ou de divorcer.\nL’une des principales utilisations des données fiscales en démographie est pour l’estimation de la migration interne. Ce phénomène démographique est défini comme un changement du lieu habituel de résidence de sorte qu’une mesure rigoureuse de la migration s’appuie sur une bonne mesure du lieu de résidence. Les niveaux de correspondance calculés dans cette étude, particulièrement pour les personnes ayant déménagé selon l’ENM, mettent en exergue certaines limites des données fiscales pour la mesure de la migration. Les données fiscales seraient un peu moins appropriées pour mesurer la migration de groupes très mobiles comme les jeunes adultes. En ce sens, il serait très pertinent de vérifier dans quelle mesure les données fiscales permettent le calcul d’estimations précises de la migration en examinant la correspondance de la migration au moyen du couplage d’enregistrements exploité ici.\nEnfin, de manière plus générale, les enjeux en matière de lieu de résidence reflètent la diversité croissante des trajectoires sociales. Si des phénomènes sociaux tels que la garde partagée des enfants et la hausse de la population qui réside dans un logement collectif provoquée par le vieillissement démographique tendent à être relativement récents, ils devraient s’inscrire durablement dans la société canadienne du 21e siècle. Conjugués à l’utilisation croissante des données administratives en démographie, ces changements motiveront vraisemblablement la tenue d’exercices de confrontation de données comme celui présenté ici. De telles études permettront non seulement de mieux comprendre les usages possibles d’un nombre croissant de fichiers disponibles, mais aussi de mieux apprécier les dynamiques démographiques qui caractérisent la population canadienne.\nProportion des individus du couplage dont les codes postaux du T1FF et du recensement sont valides (pourcentage) selon quelques caractéristiques\nCaractéristiques utilisées dans cette analyse pour examiner le niveau de correspondance du lieu de résidence\nDistribution dans le fichier apparié et taux de correspondance (pourcentage) entre le code postal du T1FF et celui du recensement pour les caractéristiques qui n’ont pas été retenues dans l’analyse\nCoefficients de régression logistique, erreurs-type et statistiques khi-deux du niveau de correspondance du code postal selon diverses caractéristiques\nAYDEMIR, Abdurrahman et Chris ROBINSON. 2006. « Retour et reprise de migration chez les hommes en âge de travailler », Document de recherche de la Direction des études analytiques, no 273, no 11F0019M au catalogue de Statistique Canada, 53 pages.\nAYLWARD, Mary Joan. 2006. Shadow Populations in Northern Alberta, Northern Alberta Development Council, juillet 2006, 53 pages.\nBÉRARD-CHAGNON, Julien. 2008. Analyse de la couverture du fichier T1FF de 2005, document interne, Division de la démographie, Statistique Canada, juin 2008, 60 pages.\nBÉRARD-CHAGNON, Julien et James BRENNAN. 2014. « Évaluation du fichier de la Prestation fiscale canadienne pour enfants à l’aide d’un couplage de données », Acte de conférence du Symposium 2010 de méthodologie de Statistique Canada, Ottawa, 6 pages.\nBILLETTE, Jean-Michel, Céline LE BOURDAIS et Benoît LAPLANTE. 2006. « Le contexte de l’indépendance résidentielle au Canada », Cahiers québécois de démographie, volume 35, no 1, printemps 2006, pages 83 à 121.\nDION, Patrice et Simon COULOMBE. 2008. « Portrait de la mobilité des Canadiens en 2006 : trajectoires et caractéristiques des migrants », Rapport sur l’état de la population du Canada 2005 et 2006, no 91-209-X au catalogue de Statistique Canada, pages 83 à 134.\nFERGUSON, Christopher J. 2009. « An Effect Size Primer: A Guide for Clinicians and Researchers », American Psychological Association, volume 40, no 5, pages 532 à 538.\nFINNIE, Ross. 2000. « Qui sont les migrants? Analyse de la migration interprovinciale au Canada fondée sur un modèle logit par panel », document de recherche, no 142, no 11F0019M au catalogue de Statistique Canada, 36 pages.\nHE, Jiaosheng et Margaret MICHALOWSKI. 2005. « Recherche sur les modifications de la méthode d’estimation provisoire de la migration interprovinciale », Documents démographiques, no 7, no 91F0015M au catalogue de Statistique Canada, 62 pages.\nHOULE, René. 2007. « Migration secondaire des nouveaux immigrants établis au Canada », Nos diverses cités, no 3, été 2007, pages 17 à 26.\nHOUSE, Georgina. 2014. The Linking Process, document de travail, Division des méthodes d’enquêtes auprès des ménages, Statistique Canada, 1 page.\nLAPORTE, Christine, Yuqian LU et Grand SCHELLENBERG. 2012. « Les employés interprovinciaux en Alberta », Direction des études analytiques : documents de recherche, no 350, no 11F0019M au catalogue de Statistique Canada, 60 pages.\nLESSARD, Martin. 2011. Création du T1FF, présentation données dans le cadre des séminaires du midi de la Division de la démographie, Statistique Canada, Ottawa, mars 2011.\nLIN, Mingfeng, Henry C. LUCAS et Jr., Galit SHMUELI. 2013. « Too Big to Fail: Large Samples and the p-Value Problem », Information Systems Research, pages 1 à 12.\nMORISSETTE, Denis et Julien BÉRARD-CHAGNON. 2014. Évaluation des erreurs en fin de période de 2011 pour le Canada, les provinces et les territoires, document de travail, Division de la démographie, Statistique Canada, juillet 2014, 68 pages.\nNATIONAL RESEARCH COUNCIL. 2006. Once, Only Once, and in the Right Place: Residence Rules in the Decennial Census, Panel on Residence Rules in the Decennial Census, Daniel L. CORK et Paul R. VOSS, éditeurs, Committee on National Statistics, Division of Behavioral and Social Sciences and Education, Washington, DC, The National Academies Press, 355 pages.\nOKONNY-MYERS, Ima. 2010. Mobilité interprovinciale des immigrants au Canada, Citoyenneté et Immigration Canada, Ci4-47, 29 pages.\nSTATISTIQUE CANADA. 2012. Aperçu du recensement, Recensement de 2011, no 98-302-X au catalogue, 53 pages.\nSTATISTIQUE CANADA. 2015a. Plan d’entreprise – Statistique Canada – 2015-2016 à 2017-2018, http://www.statcan.gc.ca/fra/apercu/pe, page visitée le 14 décembre 2015.\nSTATISTIQUE CANADA. 2015b. Rapport technique du recensement : Couverture, Recensement de 2011, no 98-303-X au catalogue, 163 pages.\nSTATISTIQUE CANADA. 2015c. Fichier de conversion des codes postaux MO (FCCP), Guide de référence, avril 2015, http://www.statcan.gc.ca/pub/92-154-g/92-154-g2015001-fra.htm, page visitée le 6 novembre 2015.\nSULLIVAN, Gail M. et Richard FEINN. 2012. « Using Effect Size-or Why the P Value Is Not Enough », Journal of Graduate Medical Education, septembre 2012, pages 279 à 282.\nTURCOTTE, Martin et Mireille VÉZINA. 2010. « Migration entre municipalité centrale et municipalités avoisinantes à Toronto, Montréal et Vancouver », Tendances sociales canadiennes, hiver 2010, no 90, no 11-008-X au catalogue de Statistique Canada, 25 pages.\nTURCOTTE, Martin. 2013. « Vivre en couple chacun chez soi », Regards sur la société canadienne, 5 mars 2013, no 75‑006‑X au catalogue de Statistique Canada, 12 pages.\nU.S. CENSUS BUREAU. 2004. Meeting the 21st Century Demographic Data Needs-Implementing the American Community Survey. Report 4: Comparing General Demographic and Housing Characteristics With Census 2000, mai 2004, 87 pages.\nVAMDERKAMP, John et Kenneth E. GRANT. 1988. « Canadian Internal Migration Statistics: Some Comparisons and Evaluations », Revue canadienne des sciences régionales, volume 11, no 1, printemps 1988, pages 9 à 32.\nWASSERSTEIN, Ronald L. et Nicole A. LAZAR. 2016. « The ASA’s Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose », The American Statistician, volume 70, no 2, pages 129 à 133.\nWILLBOND, Stephanie. 2014. « Migrations : interprovinciales, 2011-2012 », Rapport sur l’état de la population du Canada, no 91-209-X au catalogue de Statistique Canada.\nCes activités constituent d’ailleurs l’une des priorités mentionnées dans le Plan d’entreprise de Statistique Canada (Statistique Canada, 2015a).\nCe programme fédéral, géré par l’Agence du revenu du Canada (ARC), vise à aider financièrement les familles avec des enfants de moins de 18 ans par la distribution mensuelle d’allocations. Ce programme est maintenant appelé l’Allocation canadienne pour enfants (ACE). Ces données sont utilisées par Statistique Canada pour calculer les estimations provisoires de la migration interprovinciale.\nUn recensement de jure (de droit) signifie que la résidence est établie en fonction d'une définition officielle. Cette approche s'oppose à la méthode de facto, qui consiste à dénombrer la population au lieu où elle se trouve au jour du recensement. La méthode de jure est utilisée pour les recensements canadiens depuis 1871.\nLa définition détaillée du concept du lieu habituel de résidence du Recensement de 2011 est disponible ici : http://www12.statcan.gc.ca/census-recensement/2011/ref/dict/pop126-fra.cfm (page visitée le 5 novembre 2015).\nLe questionnaire électronique du Recensement de 2011 comprenait une série de questions visant à s’assurer que la population était dénombrée au bon endroit. Une question était également posée au cas où le répondant n’était pas certain si un membre du ménage devait être inclus ou non dans ce ménage. Un suivi était ensuite fait auprès du ménage afin de déterminer si l’individu devait être inclus ou non dans le ménage. Il est raisonnable de croire que cette approche a permis un meilleur dénombrement de la population.\nLa méthodologie de création du T1FF est résumée dans le chapitre 2.\nPour plus de détails concernant la construction du T1FF, voir Lessard (2011).\nCe couplage a été réalisé par Georgina House. Pour plus de détails concernant les techniques de couplage utilisées, voir House (2014).\nPuisque l’objet de cette étude est de comparer le lieu de résidence des deux sources, l’utilisation de l’information géographique pour construire le couplage biaiserait la comparaison; les personnes couplées seraient alors beaucoup plus susceptibles d’avoir la même information géographique.\nCette fonction calcule une mesure généralisée de la distance de Levenshtein entre deux chaînes de caractères en vue d’établir une correspondance. Cette distance consiste en le nombre de caractères qui doivent être ajoutés, effacés ou remplacés pour passer d’une chaîne de caractères à l’autre.\nMix Match est un environnement généralisé de couplage d’enregistrements qui permet notamment la comparaison simultanée de chaînes de caractères. Ce programme permet par exemple de faire correspondre des prénoms comme John et Jonathan.\nPour plus de détails au sujet de la définition des codes postaux, voir Statistique Canada (2015c).\nLe tableau qui présente la proportion des individus dont les codes postaux sont valides en fonction de quelques caractéristiques est disponible dans le tableau A.1 de l’annexe.\nSauf pour le dénombrement anticipé qui s’est tenu entre février et avril 2011 dans les régions éloignées et nordiques et dans les réserves indiennes du nord du pays (Statistique Canada, 2012).\nUn certain nombre de déclarants remplissent leur déclaration fiscale en retard. Cet effectif non négligeable n’est pas inclus dans le T1FF et, par le fait même, dans le fichier couplé utilisé dans cette analyse.\nCes critères ont été établis pour structurer l’analyse. Comme ils ne sont pas mutuellement exclusifs, certaines caractéristiques pourraient correspondre à plus d’un critère. La liste complète des caractéristiques utilisées dans cette analyse est disponible dans le tableau A.2 de l’annexe.\nÀ ce sujet, voir notamment National Research Council (2006), Laporte et coll. (2013) et Turcotte (2013).\nLes caractéristiques associées à la mobilité sont donc aussi susceptibles d’être liées au maintien de liens avec plus d’un lieu de résidence, qui constitue le premier groupe de caractéristiques identifiés pour cette étude. Cependant, compte tenu de la prévalence de la migration et de l’effet très probable du décalage des dates de référence, ces caractéristiques ont été regroupées dans un autre groupe.\nLes caractéristiques identifiées à l’aide de ce critère sont par exemple tirées de Turcotte et Vézina (2010), Dion et Coulombe (2008) et Finnie (2000).\nUne région de tri d’acheminement correspond aux trois premiers caractères du code postal. En mai 2011, le Canada comptait 1 638 RTA.\nUne SDR est un terme générique qui désigne les municipalités (telles que définies par les lois provinciales/territoriales) ou les territoires considérés comme étant des équivalents municipaux à des fins statistiques (p. ex., les réserves indiennes, les établissements indiens et les territoires non organisés).\nUne DR est un groupe de municipalités voisines les unes des autres qui sont réunies pour des besoins de planification régionale et de gestion de services communs (comme les services de police et d'ambulance). Ces groupes sont créés selon les lois en vigueur dans certaines provinces. Par exemple, une division de recensement peut correspondre à un comté, à une municipalité régionale de comté ou à un regional district. Dans d'autres provinces et dans les territoires, où les lois ne prévoient pas de telles régions, Statistique Canada définit des régions équivalentes à des fins statistiques en collaboration avec ces provinces et territoires. La Vallée-du-Richelieu, qui regroupe plusieurs municipalités comme Beloeil et Chambly, est un exemple de DR.\nUne RMR est un territoire formé d'une ou de plusieurs municipalités voisines les unes des autres qui sont situées autour d'un noyau. Une RMR doit avoir une population totale d'au moins 100 000 habitants et son noyau doit compter au moins 50 000 habitants. Montréal et sa banlieue constitue un exemple de RMR.\nLes liens entre la correspondance du code postal et la mobilité seront mis en évidence dans le chapitre 4.\nLes liens entre ces caractéristiques et le niveau de correspondance du code postal seront examinés dans le chapitre 4.\nLes liens entre la correspondance du code postal et le fait de faire remplir sa déclaration fiscale par un tiers seront étudiés dans le chapitre 4.\nUn logement collectif est un établissement qui sert à des fins commerciales, institutionnelles ou communautaires, comme les hôtels, les hôpitaux et les campements de travailleurs.\nLa proportion d’enfants susceptibles de vivre dans une situation de garde obtenue ici est similaire à celle observée dans l’Enquête longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes (ELNEJ). Les données des cohortes du développement de la petite enfance du cycle 5 (2002-2003) au cycle 7 (2006-2007) révèlent que 15,4 % des enfants canadiens âgés de 0 à 9 ans vivaient dans une situation de garde, soit une proportion qui se rapproche de celle identifiée au moyen de la présente définition pour le même groupe d’âge (15,7 %).\nRappelons que le code postal du recensement date du 10 mai 2011 tandis que celui des données fiscales date de décembre 2011.\nUn résident non permanent est un individu qui a reçu un permis de résidence temporaire, par exemple pour le travail ou pour les études.\nPrès du tiers des résidents non permanents ont été ajoutés au couplage lors de la dernière vague comparativement à 12 % pour les personnes nées au Canada. La section 4.3 mettra en lumière les liens entre la vague de couplage et le niveau de correspondance du code postal.\nPour des raisons historiques et législatives, l'habitation sur les réserves n'est pas classée en soi selon les catégories normalisées du mode d'occupation. À ces causes, une catégorie spéciale, logement de bande, a été créée lors du Recensement de 2001.\nUn « faux appariement » est un lien réalisé entre deux personnes différentes qui, en théorie, n’aurait pas dû être créé.\nUne famille de recensement est un couple marié ou en union libre (avec ou sans enfants) ou une famille monoparentale.\nLes personnes vivant seules montrent un niveau de correspondance du code postal de 92,6 % comparativement à 95,0 % pour les personnes qui résident dans un ménage de 4 personnes.\nRappelons que ces individus sont ajoutés aux déclarants grâce aux données de la PFCE, de l’état civil ou d’un fichier historique dans le cas des enfants et par la déclaration fiscale dans le cas des conjoints.\nCette mesure d’ajustement vise à reproduire la statistique R2 de la régression linéaire dans un contexte de régression logistique au moyen de fonctions de vraisemblance.\nCette population se définie largement comme les personnes résidant ou travaillant temporairement dans une région, mais conservant une résidence permanente ailleurs (Aylward, 2006).


Détections 2D et 3D - Visor® Robotic Vision camera | fortop FR\nau sommaire fortop Actualités Automation La robotique guidée par l'image facilitée par un logiciel amélioré\nUn logiciel amélioré facilite la robotique guidée par l'image\nL'installation d'applications robotiques devient encore plus facile et plus flexible grâce à la dernière mise à jour logicielle de SensoPart pour le capteur de vision robotique VISOR®. Grâce à une gamme de fonctions considérablement élargie, toutes les applications 2D courantes peuvent être facilement résolues dans le système de commande du robot. L'utilisation d'un détecteur 3D supplémentaire permet de déterminer la position des objets en coordonnées 3D. Toutes les nouvelles fonctions sont indépendantes du système robotique utilisé: cela fait de la caméra de vision robotique VISOR® une solution unique sur le marché.\nPlus de facilité dans l'établissement de la demande\nIl y a deux ans, SensoPart a lancé "VISOR® Robotic", la première caméra de vision dédiée aux applications robotiques. Il est maintenant temps de passer à la prochaine phase d'évolution. La version 2.2 du logiciel actuel pour VISOR® Robotic offre un large éventail de fonctionnalités, transférant les étapes clés de la configuration du système de commande du robot au capteur. De nouvelles méthodes d'étalonnage donnent à l'utilisateur plus de liberté dans le paramétrage de son application. Des fonctions intelligentes et conviviales permettent de synchroniser en quelques étapes la position de l'objet détecté par la caméra avec le point de préhension du robot.\nVoir VISOR®-Robotic dans la boutique en ligne Posez votre question sur VISOR®-Robotic\nDeux nouvelles méthodes d'étalonnage\nLe calibrage manuel de l'œil est utilisé lorsque la caméra est montée sur un bras robotique, par exemple pour prendre des objets sur un plateau ou pour serrer automatiquement des vis. Avantage: contrairement aux méthodes d'étalonnage standard, le champ de vision du capteur pendant l'étalonnage ne doit pas être identique à la plage de travail ultérieure du robot. Cela signifie que vous pouvez calibrer "ici" et travailler "là-bas". L'utilisateur peut envoyer la position actuelle du robot au VISOR® Robotic via un déclencheur. Il peut être utilisé pour n'importe quelle position dans la cellule. Cela présente des avantages supplémentaires lorsque les contraintes spatiales ne permettent pas l'insertion d'une plaque d'étalonnage.\nLa deuxième nouvelle méthode de calibrage, "Base eye", convient aux applications où la caméra est montée sur un élément fixe, par exemple pour le positionnement précis des composants dans la pince. Ici, chaque élément prélevé par la pince sur le plateau est brièvement maintenu devant le capteur et sa position exacte est déterminée; la position de la pince peut ensuite être corrigée à l'étape de travail suivante si nécessaire, par exemple lors de la pose de l'élément.\nGrâce à ces deux nouvelles méthodes de calibrage, il n'est plus nécessaire de pointer manuellement le bras de préhension sur des points réels ou des éléments de préhension. Pour cartographier le système de coordonnées complet par rapport au centre de l'outil du robot, il suffit de prendre au moins dix images à différentes positions d'une plaque d'étalonnage - placée dans le champ de vision du robot ou montée sur le bras du robot.\nLa fonction de "décalage des résultats" permet de détecter facilement les parties difficiles à détecter. Vous déplacez le point de travail du robot, pour ainsi dire, et vous transmettez le décalage calculé aux coordinateurs. Il est ainsi possible, par exemple, d'apprendre au capteur le contour d'une tasse lorsque le point de préhension du robot est proche de la poignée.\nDe la 2D à la 3D: identifier la hauteur et l'inclinaison\nGrâce à la mise à jour des fonctionnalités, toutes les applications robotiques 2D courantes peuvent être facilement réalisées avec le robot VISOR®, par exemple lors de l'alimentation en matière ou de l'usinage de pièces. Et ce n'est pas tout: avec le nouveau "détecteur de contours 3D", SensoPart transforme une caméra 2D en une version 3D, fournissant des informations 3D supplémentaires au capteur du robot. Cela lui permet, par exemple, d'identifier les différences de hauteur ou de localiser les éléments inclinés. Avec la fonction de décalage du résultat, il est également possible d'apprendre les points de prise qui sont tournés par rapport à l'objet. En outre, le détecteur 3D permet également de relier avec précision un robot mobile à un poste de travail.\nRésoudre la tâche dans le capteur\nDans ce cas, différentes positions d'image ou points de prise sont diffusés directement dans les coordonnées du robot par le VISOR® Robotic, de sorte qu'aucune autre variable ou calcul n'est nécessaire dans le système de commande du robot. La simple commande standard "move to point" suffit pour contrôler le robot. Comme la tâche est résolue directement dans le capteur de vision, tous les réglages sont indépendants du système robotique utilisé et facilement transférables. C'est très pratique lorsqu'on a besoin d'un autre appareil photo ou d'une autre pince. L'application est à nouveau prête à l'emploi après quelques minutes, sans qu'il soit nécessaire de procéder à un nouvel apprentissage ou d'avoir recours à des programmeurs de robots.\nApprendre le détecteur de contour 3D\nLa vision est-elle une solution pour vous? Pour répondre à cette question, Fortop a préparé une analyse de faisabilité. Après avoir répondu à un certain nombre de questions sur votre candidature, vous recevrez des conseils sur les souhaits et les possibilités de Vision dans le cadre de votre candidature.


CFF: entre Neuchâtel et Saint-Blaise, les travaux feront du bruit\nChantier Des ouvriers travailleront de nuit le long de la ligne ferroviaire entre la gare de Neuchâtel et Saint-Blaise, dès ce lundi 26 juillet et jusqu’au 5 septembre prochain.\nDes travaux bruyants se dérouleront entre Neuchâtel et Saint-Blaise, de nuit, entre le 26 juillet et le 5 septembre. Archives Lucas Vuitel\nAttention, les nuits pourraient être agitées durant tout le mois d’août à proximité des lignes ferroviaires entre Neuchâtel et Saint-Blaise (ligne Neuchâtel-Bienne). Du 26 juillet au 5 septembre, CFF Infrastructure va mener des travaux pour renouveler les lignes de contact. Pour ce faire, les ouvriers devront travailler hors des heures de circulation des trains, de 22h ou minuit, jusqu’à 6h du matin.\n«Des machines de chantier seront utilisées pour réaliser les nouvelles fondations des lignes de contact, notamment pour la creuse et le déblaiement du terrain. Le cas échéant, un marteau-piqueur interviendra pour creuser la roche et une foreuse sera utilisée pour la mise en place de micropieux», précise une missive envoyée aux riverains des voies.\nLe long des rues des Mulets et des Fahys\nUn chantier mobile interviendra sur la ligne ferroviaire, notamment le long de la rue des Mulets, notamment près du pont de Bellevaux, tandis que d’autres opérations d’entretien des voies, se tiendront le long de la rue des Fahys.\nEn plus du bruit du chantier, des alarmes acoustiques retentiront également. Les CFF remercient les riverains de leur compréhension.\nEn savoir plus: Le feuillet d’information des CFF sur le chantier