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Résumé du colloque
Statistique Canada et Agriculture Canada ont entrepris conjointement un projet qui vise à créer une base de données pour mesurer la santé financière de l'industrie agricole et pour évaluer des politiques et des programmes. Dans le but de minimiser les coûts et le fardeau de réponse, la base de données doit être créée en intégrant les données de sources existantes. La communication portera sur divers aspects de la méthodologie liés à l'intégration de données provenant d'enquêtes agricoles avec des données fiscales. Dans ce projet, nous avons d'abord apparié les données fiscales obtenues de Revenu Canada à la base de sondage des enquêtes agricoles, le recensement d'agriculture, à l'aide de méthodes de couplage probabiliste. Un taux d'appariement se situant autour de 80% a été obtenu. Nous avons ensuite instauré des mesures pour maximiser le chevauchement entre l'échantillon de données fiscales et les échantillons des enquêtes agricoles de sorte à obtenir le plus grand nombre possible de fermes sur la base de données. Finalement, nous travaillons à l'élaboration d'une approche pour produire rapidement des estimations fiables, cohérentes entre elles et qui reflètent correctement les relations existant entre les différentes caractéristiques de la base. Les problèmes liés à la pondération de la base de données nous ont amenés à considérer l'imputation massive, soit l'imputation de groupes de caractéristiques manquantes de sorte à former une base de données relativement complète. Les résultats de cette étude seront présentés. Nous discuterons finalement des indicateurs de qualité pour des estimations provenant d'une base de données issue de plusieurs sources.
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