Questions-réponses sur la méthodologie de la 3e Caractérisation des communautés locales

Combien d’habitants comprend une communauté locale?

Le nombre d’habitants varie d’une communauté locale à l’autre. La plus petite communauté locale de la région compte 275 habitants et la plus grande en compte 2 655. La moyenne de population par communauté locale est de 1 780 habitants. On retrouve huit communautés locales qui comptent moins de 500 habitants. Les partenaires ont accepté qu’il y ait des données manquantes ou masquées sur certains indicateurs (parce que les nombres sont petits) plutôt que de regrouper certaines communautés locales qui ne faisaient pas de sens au point de vue du sentiment d'appartenance.

À partir de quelles bases géographiques le découpage des communautés locales est-il réalisé?

Les aires de diffusion de Statistique Canada ont servi de base aux travaux de découpages lors de la 1re et de la 2e édition. À la 3e édition, les découpages de la 2e édition ont été reconduits. Lors de la 1re édition, les partenaires ont été consultés lors de rencontres par municipalités régionales de comté (MRC) afin de définir les communautés locales. Lors de la 2e édition, une nouvelle consultation a eu lieu pour bonifier les découpages des communautés locales et ajouter le découpage par zone. Lors de la 3e édition, les découpages ont été reportés exactement comme ceux de la 2e, avec la confirmation auprès de certains acteurs de chaque MRC, que ces découpages faisaient encore du sens.

Qu'est-ce qu'une aire de diffusion?

Les aires de diffusion sont les plus petites unités disponibles utilisées pour les recensements canadiens. Dans la région, la population des aires de diffusion varie de 95 à 2 655 habitants.

À quoi sert un taux ajusté?

Le taux ajusté permet une comparaison entre deux territoires donnés (par exemple, une MRC par rapport à la région). Pour ce faire, le taux est ajusté en fonction d'une population de référence. Par exemple, les données ajustées sont utilisées pour nous indiquer si les territoires, en ayant la même structure d'âge et de genre que la région pour une année donnée, ont les mêmes taux de décès et les mêmes revenus. 

Quels indicateurs ont été ajustés pour la 3e édition de la Caractérisation?

Dans cette 3e édition, comme pour les autres, cinq des six indicateurs composant la défavorisation matérielle et sociale (les personnes vivant seules, les personnes séparées divorcées ou veuves, le revenu moyen, la faible scolarité et l'inoccupation) sont ajustés selon la population de la région de chaque année. Ainsi, seul l'indicateur des familles monoparentales n'a pas été ajusté. L'ajustement est réalisé à partir de groupes d'âge et selon le genre (hommes et femmes). De plus, deux des quatre indicateurs de santé (la mortalité totale et la mortalité prématurée) sont ajustés selon la population de la région de l’année centrale de chaque période de 5 ans. L'ajustement est aussi réalisé à partir de groupes d'âge et du genre. 

Quels groupes d'âge sont utilisés pour l'ajustement des cinq indicateurs de la défavorisation matérielle et sociale?

L'ajustement a été réalisé avec les groupes des 15 à 24 ans, 25 à 44 ans, 45 à 64 ans et 65 ans et plus.

Quels groupes d'âge sont utilisés pour l'ajustement des taux de mortalité totale?

L'ajustement a été réalisé avec les groupes des 0 à 24 ans, 25 à 44 ans, 45 à 64 ans et 65 ans et plus.

Quels groupes d'âge sont utilisés pour l'ajustement du taux de mortalité prématurée?

L'ajustement a été réalisé avec les groupes des 0 à 24 ans, 25 à 44 ans, 45 à 64 ans et 65 à 74 ans.

Est-ce que l'arrivée d'une résidence pour personnes âgées dans une communauté locale peut influencer le taux de mortalité totale ?

L'arrivée d'une résidence pour personnes âgées (privée ou publique) peut effectivement influencer la mortalité totale (le taux brut particulièrement), engendrant ainsi une augmentation. Cette nouvelle résidence pourra ainsi expliquer, en partie, l'augmentation de la mortalité (malgré l'ajustement fait selon l'âge).

Est-ce que le vieillissement de la population peut expliquer la baisse du revenu moyen dans un territoire?

La plupart des communautés locales affichent une augmentation du revenu moyen brut. Les communautés locales qui affichent une grande diminution du revenu moyen sont probablement davantage touchées par une erreur dans l'échantillon du recensement de Statistique Canada, que par une réelle baisse des revenus.

Pourquoi la mortalité prématurée et la mortalité totale, malgré l'ajustement des taux, sont-elles en augmentation dans la région selon la 3e édition de la Caractérisation, alors que dans d'autres études, elles sont en diminution?

Étant donné que la population est vieillissante, le fait de prendre une population de référence antérieure brouille l'effet du vieillissement (par exemple, le Québec en 2011). Ainsi, si les taux sont ajustés avec une population d'une année de référence antérieure, les taux de mortalité et de mortalité prématurée vont diminuer (et non augmenter). C’est ce qui est observé dans certaines études québécoises. Dans, la     3e édition de la Caractérisation, l'année de référence est celle de la région pour l'année centrale de chaque période sur 5 ans. De la sorte, la correction pour l'âge se fait seulement par rapport à l’année centrale de la région et non en termes d'évolution. Le résultat donne ainsi une augmentation des taux de mortalité totale et prématurée ajustés, et ce, pour la plupart des territoires.

Quand est-il pertinent d'utiliser des taux bruts?

Il est pertinent d’utiliser les taux bruts pour appuyer ou réviser le déploiement d’un service ciblant une clientèle particulière dans un territoire donné. Par exemple, pour implanter un service s’adressant aux personnes âgées ou aux jeunes dans la région, les taux bruts peuvent être utilisés pour connaître la situation réelle de l’une ou l’autre de ces clientèles dans les MRC. Les taux bruts aideront ainsi à déterminer dans quels secteurs les besoins semblent prépondérants. 

Quels indicateurs de la 3e édition de la Caractérisation représentent des données brutes?

Les familles monoparentales (de l'indice de défavorisation matérielle et sociale), les indicateurs associés à un groupe d'âge précis (signalements retenus à la DPJ pour les 0 à 17 ans et EHDAA pour les 5 à 17 ans), ainsi que tous les indicateurs de la section 4 des recueils par MRC représentent des données brutes (non ajustées).

L'échantillonnage dans le cadre du recensement peut-il avoir un impact sur les portraits des communautés locales?

Dans le cadre du recensement de la population, l'échantillonnage consiste à recueillir et traiter un certain nombre d’indicateurs à partir d'un échantillon aléatoire de logements et de personnes dénombrés lors du recensement complet. On obtient ensuite, pour l'ensemble de la population, des totaux pour ces indicateurs en pondérant les données de l’échantillon. Autrement dit, chaque personne de l’échantillon compte pour plusieurs individus; elles doivent donc bien représenter l’ensemble de la population. Il y a ainsi un certain risque d’erreur d'échantillonnage, car seule une partie de la population a été observée. Ceci peut effectivement avoir des répercussions sur le portrait des communautés locales. À titre d’exemple, en 2006, un individu millionnaire a été retenu comme répondant pour l’indicateur du revenu dans une communauté locale. Comme cet individu n’était pas représentatif de la population de ladite communauté locale, le calcul du revenu moyen s’en est trouvé biaisé (trop élevé).

À quoi sert l'arrondissement aléatoire?

L’arrondissement aléatoire vise à protéger la confidentialité des renseignements fournis. Ainsi, pour les données des recensements, les nombres sont arrondis de façon aléatoire (vers le haut ou vers le bas) à un multiple de « 5 » ou de « 10 » par Statistique Canada.

Quel est l'impact de l'arrondissement aléatoire des données pour les communautés locales comportant de petits nombres?

Pour certaines communautés locales composées de petits nombres, le fait d’arrondir une donnée dans un sens plutôt que l’autre peut avoir un impact, particulièrement visible lorsque l'on compare deux années. Par exemple, si toutes les communautés locales d’une MRC affichent une diminution pour un indicateur et qu’une seule communauté locale de petite taille connaît une augmentation, il peut s’avérer pertinent de remettre en question cette augmentation. Dans les recueils par MRC, des zones grisées et hachurées dans la colonne « écart entre 2006 et 2016 » des tableaux rappellent la prudence dans l'interprétation.

Pourquoi la plupart des données du recensement sont-elles présentées dans la 3e édition de la Caractérisation même si les nombres sont petits?

Pour les indicateurs provenant du recensement, la majorité des données sont présentées (même celles comportant de petits nombres). Il s’agit du choix méthodologique de Statistique Canada, sauf pour quelques exceptions de données portant sur les revenus qui ne sont pas présentées pour assurer la confidentialité. Conséquemment, dans le cadre de la 3e édition de la Caractérisation, les données inférieures à 25 sont marquées d'un symbole incitant à la prudence afin de nuancer l'analyse et l’interprétation.

Qu’est-ce que la répartition par quintile?

La répartition par quintile consiste à distribuer les communautés locales selon leur valeur à un indicateur ou à un indice en fonction de 20 % de la population de la région ou de la MRC. Elles sont ainsi divisées en quatre groupes comprenant une part égale de la population, appelées les quintiles. À titre d'exemple, pour les taux de signalements retenus, la valeur des 236 communautés locales est triée en ordre croissant. Le premier quintile représente le premier cinquième de la population (1 %  à 20 %) et correspond à la catégorie « Q1 Très faible taux de signalements retenu » ; le deuxième quintile représente le deuxième cinquième de la population (21 % à 40 %) et correspond à la catégorie « Q2 Faible taux de signalements retenu » et ainsi de suite jusqu'à l'obtention du 100 % de la population.

Qu'est-ce que l'analyse en composantes principales?

Ce type d’analyse consiste à transformer des variables liées entre elles (dites corrélées), en nouvelles variables non corrélées, les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées « composantes principales ». Elle permet donc de réduire le nombre de variables et de rendre l'information moins redondante. C'est pourquoi, au lieu de présenter tous les indicateurs de la défavorisation matérielle et sociale et ceux de santé/bien-être, on présente l'indice de l'état des communautés locales avec une bonne assurance dans l'identification des communautés locales ayant les plus fortes inégalités sociales de santé. 

Quelles causes peuvent expliquer la mortalité prématurée?

Les principales causes de décès prématurés (avant 75 ans) sont les tumeurs, les causes externes (par exemple, les accidents de la route et les suicides) et les maladies de l'appareil circulatoire.

Pourquoi la mortalité prématurée est-elle un bon indicateur d'inégalité sociale de santé?

Selon l’INSPQ (2018), les décès qui surviennent prématurément, c’est-à-dire avant l'âge « habituel » de décès (avant 75 ans), sont davantage évitables par des interventions visant les conditions de vie de la population, par comparaison à ceux qui arrivent après 75 ans. De plus, les données régionales et provinciales montrent que la mortalité prématurée augmente avec la défavorisation matérielle et sociale. En Chaudière-Appalaches, le taux de mortalité prématurée est près de 2 fois plus élevé (1,9) pour les personnes très défavorisées comparativement aux personnes très favorisées (données de l'Infocentre de 2009 2013). Au Québec, l'écart est légèrement plus élevé (2,0).

Est-ce que les données du recensement de 2006 sont comparables aux données du recensement de 2016?

Entre 2006 et 2016, la plupart des données du recensement sont comparables, puisque de nouveaux tableaux ont été réalisés sur mesure par Statistique Canada afin d’avoir une correspondance entre les découpages et avoir le même univers de population (les ménages privés), et ce, pour la majorité des indicateurs. Toutefois, les données sur le revenu de 2016 ne sont pas issues exactement de la même méthode de collecte. En 2006, le questionnaire du recensement posait la question directement aux individus sur le revenu, ou encore, il leur était possible d’autoriser l’utilisation des données fiscales. En 2016, seules les déclarations sur le revenu ont été utilisées. Par ailleurs, les données utilisées dans la 3e édition de la Caractérisation proviennent d'échantillons différents pour les deux années : 2006 (20 %) et 2016 (25 %). Le choix de l’année de 2006 comme point de repère pour mesurer les écarts a été choisi, car celle-ci semble offrir une meilleure comparaison avec 2016. En 2011, les répondants de l’Enquête nationale des ménages n’avaient pas l’obligation d’y répondre, amenant ainsi une grande différence dans la collecte de l’information entre les données de 2006 et de 2016.

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