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En général, les tableaux de répartition en pour cent ou en pour mille, ainsi que les tableaux en franc, millier et million de francs, sont constitués de chiffres arrondis.
Les chiffres arrondis ne sont en principe pas ajustés, si bien que leur somme peut ne pas correspondre exactement au total ou aux totaux inscrits dans le tableau.
L'évolution infra-annuelle d'une série statistique s’explique en général par trois effets : une tendance, une composante saisonnière et une composante irrégulière. La correction des variations saisonnières est une technique employée pour éliminer l'effet des fluctuations saisonnières sur les données, de manière à en faire ressortir les tendances fondamentales (tendance et composante irrégulière), en particulier dans le cadre de l’analyse conjoncturelle.
Par exemple, la série désaisonnalisée du nombre de passagers à l'Aéroport international de Genève G 11.02.04 supprime les variations dues à la plus grande fréquentation au mois de mars et en été.
Ces expressions désignent des valeurs monétaires (aux prix / en francs constants, aux prix de l’année « x ») ou des variations (en termes réels) qui éliminent les effets de la dévalorisation générale de la monnaie, autrement dit en déduisant le mouvement général des prix (déflater, en termes statistiques). Deux montants de deux périodes différentes sont alors directement comparables. Pratiquement, une évolution en francs constants s’obtient en divisant l’évolution d’une valeur courante par celle du niveau général des prix. L’évolution des prix utilisée comme déflateur n’est pas forcément celle des prix à la consommation. Elle doit correspondre aux valeurs considérées. Les PIB sont déflatés à l’aide d’un indice ad hoc, la valeur des exportations à l’aide de l’évolution des prix à la production (ou des prix à l’exportation). Pour certaines séries, il n’existe aucun déflateur approprié. Il n’est donc disponible qu’aux prix courants.
Ces expressions désignent des valeurs monétaires (aux prix / en francs courants) ou des variations (en termes nominaux) exprimées avec les prix observés lors des périodes correspondantes. Elles sont peu utilisées pour les analyses chronologiques car les niveaux exprimés ainsi sont biaisés par l’évolution des prix. Un million de francs de 1970 n’est en effet pas équivalent à un million de francs de 2009. En l’indexant à l’aide de l’indice genevois des prix à la consommation, un million de francs en 1970 représente 3,1 millions en 2009.
Pour un indicateur donné, un indice exprime la progression de la valeur entre deux dates différentes. Il s’obtient en rapportant la
valeur de la date de la période courante à celle du début de la période. L’indice est donc indépendant de l’unité de mesure originale.
Par exemple, si le PIB suisse est de 225,9 milliards de francs en 1970 et de 235,6 milliards de francs en 1971 (soit une hausse de 4,3 %), l’indice 1970=100 sera de 100 en 1970 et de 104,3 en 1971. Si le PIB est de 243,7 milliards de francs en 1972 (+ 3,5 % en un an ou + 7,9 % en deux ans), l’indice passe à 107,9.
Dans le cadre d’une analyse chronologique graphique, le recours à un indice a plusieurs avantages :
Les estimations que fournit une enquête par échantillonnage peuvent s'écarter légèrement des résultats qu'aurait donnés une interrogation exhaustive. Si l'échantillonnage est aléatoire, la notion d'intervalle de confiance permet de donner une idée de cet écart. Lorsqu'un intervalle de confiance à 95 % est fourni pour une grandeur, cela signifie que cet intervalle a 95 % de chances de contenir la valeur qu'aurait donnée une interrogation exhaustive.
L'intervalle de confiance ne prend en compte que le fait que les résultats proviennent d'une enquête par échantillonnage aléatoire, et non les autres sources d'erreurs : réponses inexactes ou mal interprétées, biais des non-réponses, etc.
Pour apprécier les écarts dans une série (distribution) de données, on recourt à des indicateurs de dispersion. En termes statistiques, la dispersion est la mesure des écarts entre la valeur des données.
Les quantiles, qui divisent les données en plusieurs parties égales, sont les plus couramment utilisés.
La médiane correspond à la valeur pour laquelle la moitié des données lui sont inférieures, l’autre moitié supérieures. La médiane est l’indicateur de référence pour estimer le niveau général d’une distribution, notamment lorsqu’elle est exprimée en termes monétaires.
Si l'on divise l'ensemble des données, ordonnées selon leur valeur, en quatre groupes d’effectifs égaux, on obtient des quartiles. Le premier quartile (Q1) est la valeur qui sépare des autres les 25 % des données avec les valeurs les plus basses. Le deuxième quartile est la médiane. Le troisième quartile (Q3) est la valeur qui sépare des autres les 25 % des données avec les valeurs les plus élevées.
Sur le même principe, les déciles partagent la distribution en dix groupes d’effectifs égaux. Le premier décile (D1) est la valeur qui sépare des autres les 10 % des données avec les valeurs les plus basses. Le deuxième décile (D2) est la limite pour les 10 % suivants : 20 % des données ont une valeur inférieure à ce montant et 10 % ont par conséquent une valeur comprise entre D1 et D2. Et ainsi de suite jusqu’à D9, qui est la valeur qui indique la limite entre les 10 % des données avec les valeurs les plus élevées et les autres 90 %. Le cinquième décile (D5) est la médiane.
Les graphiques de dispersion appelés « boîtes à moustaches » permettent de visualiser les cinq quantiles principaux. La dispersion des valeurs est représentée par la « longueur » de la moustache. Plus les moustaches sont longues, plus la distribution est dispersée, ce qui implique de grands écarts entre les valeurs.
Le rapport entre quantiles est un autre indicateur de dispersion. Le rapport interquartile Q3/Q1 est une indication de l’écart entre le quart des données avec les valeurs les plus élevées et le quart avec les valeurs les plus basses. Basé sur le même principe, le rapport interdécile D9/D1 fournit une indication sur les écarts entre les 10 % des données avec les valeurs extrêmes.
La moyenne arithmétique est la somme des valeurs observées divisée par leur nombre. La notion de moyenne est familière et d'usage courant. C'est une valeur centrale : comprise entre les valeurs extrêmes, « vers le milieu », la moyenne arithmétique en définit d'ailleurs, au sens géométrique, le centre de gravité. Si la valeur d'une moyenne peut fournir un bon résumé statistique d'un phénomène donné, on lui préfère le souvent la médiane car cette dernière permet de réduire l’effet des valeurs extrêmes. Lorsque les valeurs sont distribuées de manière symétrique, la moyenne arithmétique coïncide avec la médiane. Lorsque la distribution est asymétrique (dans le cas des revenus, par exemple), la moyenne arithmétique dépasse la médiane si les valeurs extrêmes sont élevées et se situe en dessous de la médiane si les valeurs extrêmes sont basses.
L’écart-type mesure l’écart des observations de la série par rapport à leur moyenne. Faible, il indique une accumulation forte des données autour de la moyenne. Grand, il signifie un étalement considérable des valeurs de la série. Il s’exprime dans les mêmes unités que la moyenne.
Un prix relatif, pour un bien ou un service donné, reflète l’évolution du prix du bien ou service en question, déduction faite de l’évolution du niveau général des prix. L’objectif est de mesurer si l’évolution du prix du bien est plus ou moins forte que celle de l’ensemble des prix, c’est-à-dire s’il devient relativement «moins cher » ou « plus cher » avec le temps.
A la fin des années quatre-vingt, le territoire du canton de Genève a été découpé en 394 sous-secteurs statistiques. L’OCSTAT a été à l’origine de ce projet. Sa conception, sa réalisation et son suivi ont été ensuite assurés par le Groupe interdépartemental de représentation cartographique (GIREC), qui réunissait des représentants de plusieurs départements de l’administration cantonale, de la Ville de Genève et de l’Université de Genève. Les communes ont également été associées à son élaboration et le découpage a été approuvé par le Conseil d’Etat.
Le but de ce découpage était de mettre à disposition des données statistiques agrégées à une échelle intermédiaire entre la parcelle et la commune.
Dans les faits, ce découpage territorial constitue une nomenclature statistique et fait donc l’objet, au besoin, de révisions périodiques. Après 15 ans d'existence de cette partition du territoire, le nouveau découpage a été officiellement approuvé par le Conseil d’Etat le 4 mai 2005. Depuis cette date, il est à la disposition des utilisateurs.
Le code d’identification du sous-secteur, composé auparavant de 6 chiffres, a été complété d’un 7ème chiffre :
L’OCSTAT diffuse de grandes quantités de données statistiques au sous-secteur. Ces dernières sont également disponibles dans le Système d’information du territoire genevois (SITG). L’utilisation de ce découpage est répandue aussi bien dans l’administration cantonale que dans les administrations communales et les bureaux d’étude spécialisés dans la planification du territoire, l’Université et d’autres écoles. En outre, les services de l’administration fédérale ou ceux d’autres cantons s’en servent pour des comparaisons au niveau national ou régional (la ville de Zurich, par exemple, dispose d’un découpage similaire).
|T 00.01.01||Liste des communes, secteurs et sous-secteurs statistiques du canton de Genève|
|T 00.01.21||Liste des communes appartenant aux périmètres transfrontaliers de Genève|

De 1850 à 2000, le recensement fédéral de la population (RFP) a été conduit par l’Office fédéral de la statistique (OFS), en collaboration avec les cantons et les communes. Il s'agissait alors d'une enquête exhaustive, effectuée tous les dix ans, portant sur toutes les personnes domiciliées en Suisse, ainsi que sur tous les logements et bâtiments servant d’habitation. Le 16e et dernier recensement sous cette forme a eu lieu le 5 décembre 2000.
En 2010, dans un souci de rationalisation, le système fédéral de recensement de la population, réalisé et exploité par l'OFS, a été revu. Il prend désormais un rythme annuel et une nouvelle forme. Le recensement est basé sur des registres, à partir desquels les données administratives disponibles sont extraites :
Les informations statistiques nécessaires qui ne figurent pas dans un registre sont ensuite collectées à l’aide de trois types d’enquêtes par échantillonnage (cantons et villes peuvent densifier l’échantillon pour leur territoire) :
Le relevé structurel (RS) est une enquête annuelle par échantillonnage, introduite pour la première fois en 2010 par l'Office fédéral de la statistique (OFS) dans le cadre du recensement de la population modernisé. Plus de 20 000 résidants sont ainsi interrogés chaque année dans le canton de Genève. Le RS complète les données recueillies par la statistique de la population basée sur les registres dans le système du recensement de la population. Il fournit des informations sur les thèmes suivants : population, ménages, famille, logement, travail, mobilité, formation, langues et religion.
Comme pour toute enquête par échantillonnage, les résultats du RS sont des estimations qui contiennent une marge d’erreur. Des intervalles de confiance (au niveau de confiance de 95 %) sont calculés afin de rendre compte de la précision de ces estimations.
Afin d'accroître la taille de l'échantillon et au vu du caractère structurel des informations relevées dans le RS, il est possible d'agréger les données de plusieurs enquêtes annuelles consécutives. Les résultats correspondent ainsi à une moyenne sur plusieurs années. Ce procédé, prévu dès la conception du RS, permet d'améliorer sensiblement la précision des résultats par rapport à ceux d'une seule année (réduction de la longueur des intervalles de confiance), mais aussi de proposer des résultats plus détaillés qu’avec les seules données annuelles (par exemple, résultats à la commune pour certaines communes du canton).
La population cible du RS est la population résidante permanente âgée de 15 ans ou plus et appartenant à un ménage privé. Les fonctionnaires internationaux, les diplomates et les membres de leur famille ne font pas partie du champ de l’enquête. Les personnes vivant dans des ménages dits collectifs, tels les homes, les internats, les hôpitaux, les établissements pour personnes âgées, les prisons, les hôtels, les logements de chantier, les centres de requérants d'asile, ne sont pas couvertes par le RS. De même, les sans-abri, les gens du voyage ou toute autre personne sans domicile déterminé ne sont pas incluses dans l’enquête.
Pour l’étude des ménages selon le RS, le champ de l'enquête s’écarte légèrement de celui pour l’étude de la population. Il comprend toutes les personnes vivant en ménage privé ayant leur résidence principale dans le canton de Genève. Pour l’étude de la population, la population considérée comprend aussi les personnes ayant une résidence principale hors du canton de Genève, mais dont l’adresse habituelle de départ pour se rendre au lieu de travail ou au lieu de formation se situe dans le canton.
Les ménages sont composés des personnes interrogées et de tous autres membres du ménage, quel que soit leur âge.
Téléchargez le questionnaire.
Pour en savoir plus sur le nouveau système de recensement https://www.bfs.admin.ch/bfs/fr/home/bases-statistiques/recensement-population.html.
Les résultats du relevé structurel sont disponibles dans divers sous-domaines du site Statistique Genève :
Pour en savoir plus sur le nouveau système de recensement :
Office fédéral de la statistique : recensement de la population
https://www.bfs.admin.ch/bfs/fr/home/bases-statistiques/recensement-population.html.