PROGRAMME DE DÉCLARATION UNIFORME DE LA CRIMINALITÉ FONDÉ SUR L AFFAIRE OBJECTIFS ET COUVERTURE... 2

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1 informati Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l affaire CCSJ CCJS Centre canadien de la statistique juridique Canadian Centre for Justice Statistics Manuel de l utilisateur centres de données de recherche Février 2013

2 TABLE DES MATIÈRES SECTION 1 : INTRODUCTION... 1 SECTION 2 : PROGRAMME DE DÉCLARATION UNIFORME DE LA CRIMINALITÉ FONDÉ SUR L AFFAIRE OBJECTIFS ET COUVERTURE Description et contexte Couverture et taux de réponse pour le Programme DUC fondé sur l affaire Couverture du Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l affaire et répartition provinciale et territoriale des répondants, selon l année Comparaison des données duc avec les données des autres secteurs du système de justice pénale...5 SECTION 3 : FICHIERS DE DONNÉES DU PROGRAMME DUC FONDÉ SUR L AFFAIRE Le fichier sur les affaires Le fichier sur les auteurs présumés (accusés ou suspects pouvant être inculpés) Le fichier sur les victimes Examen collectif des caractéristiques des affaires criminelles, des victimes et des auteurs présumés Fichiers contenant un seul auteur présumé et une seule victime par affaire Exemples de tableaux de fréquences construits à partir des fichiers DUC sur les affaires criminelles, les victimes et les auteurs présumés Exemples dans lesquels des fichiers individuels sont utilisés, données de Exemple dans lequel des fichiers fusionnés sont utilisés, données de Analyses fondées sur la population Fichiers de population Analyse des données du Programme DUC fondé sur l affaire selon la région métropolitaine de recensement SECTION 4 : LIGNES DIRECTRICES SUR LA PROTECTION DE LA CONFIDENTIALITÉ DANS LE PROGRAMME DE DÉCLARATION UNIFORME DE LA CRIMINALITÉ FONDÉ SUR L AFFAIRE Divulgation des données Définitions et concepts Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page i

3 4.2 Pratiques de protection de la confidentialité pour le Programme DUC fondé sur l affaire Variables du Programme DUC fondé sur l affaire et leur situation dans le fichier DUC pour les CDR Cadre opérationnel servant à protéger la confidentialité des données du Programme DUC fondé sur l affaire Règles de contrôle de la divulgation pour les données du Programme DUC fondé sur l affaire Scores du risque de divulgation pour les variables du Programme DUC fondé sur l affaire Exemples d application de scores du risque de divulgation aux tableaux de données du Programme DUC fondé sur l affaire Agrégations recommandées pour les variables pouvant être délicates Agrégations Âge approximatif (VICAGE, CSCAGE)* Agrégations Nature de la relation de l auteur présumé (ASI) avec la victime (RELATION) Agrégations Arme la plus dangereuse sur les lieux de l affaire (WEAPON) Agrégations Statut de l auteur présumé (ASI) (CSCSTAT) Agrégations Échelon géographique (GEOGRAPHY) Agrégations Lieu (LOCATION) Agrégations Biens volés (PROPSTL_1 à PROPSTL_5) Agrégations Arme ayant causé les blessures (WCINJURY) SECTION 5 : SECTION 6 : SECTION 7 : NOTES DE L UTILISATEUR CONCERNANT LE PROGRAMME DE DÉCLARATION UNIFORME DE LA CRIMINALITÉ FONDÉ SUR L AFFAIRE PRINCIPAUX TERMES UTILISÉS DANS LE PROGRAMME DE DÉCLARATION UNIFORME DE LA CRIMINALITÉ FONDÉ SUR L AFFAIRE CLICHÉ D ENREGISTREMENT STANDARD POUR LE PROGRAMME DUC FONDÉ SUR L AFFAIRE Cliché d enregistrement Fichier sur les affaires Cliché d enregistrement Fichier sur les auteurs présumés et fichier sur les auteurs présumés uniques Cliché d enregistrement Fichier sur les victimes et fichier sur les victimes uniques Cliché d enregistrement Populations selon le répondant Cliché d enregistrement Populations selon la RMR SECTION 8 : ÉLÉMENTS D INFORMATION Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page ii

4 8.1 ACCUSATIONS PORTÉES OU RECOMMANDÉES* (VARIABLE EXCLUE) ÂGE APPROXIMATIF* DÉTAILLÉ ÂGE APPROXIMATIF* AGRÉGÉ ANNÉE ARME AYANT CAUSÉ LES BLESSURES DÉTAILLÉ ARME AYANT CAUSÉ LES BLESSURES AGRÉGÉ ARME LA PLUS DANGEREUSE SUR LES LIEUX DE L AFFAIRE (DÉTAILLÉ) ET ÉTAT DE L ARME ARME LA PLUS DANGEREUSE SUR LES LIEUX DE L AFFAIRE AGRÉGÉ BIENS VOLÉS DÉTAILLÉ BIENS VOLÉS AGRÉGÉ CARACTÉRISTIQUE SPÉCIALE DE L ENQUÊTE* (VARIABLE EXCLUE) CLÉ DUC 2 UNIQUE (CLÉ AUTEUR PRÉSUMÉ, CLÉ VICTIME)* CODE SOUNDEX DUC 2.1* (VARIABLE EXCLUE) CODE SOUNDEX DUC 2.2* (VARIABLE EXCLUE) CODE DU DÉCLARANT ET CODE DE COMPÉTENCE COMPTE DES FRAUDES ET DES VÉHICULES À MOTEUR DUC 2.1* (VARIABLE EXCLUE) COMPTE DES FRAUDES ET DES VÉHICULES À MOTEUR DUC 2.2* (VARIABLE EXCLUE) CRIME MOTIVÉ PAR LA HAINE* (VARIABLE EXCLUE) CRIME ORGANISÉ ET GANGS DE RUE* (VARIABLE EXCLUE) CYBERCRIMINALITÉ* (VARIABLE EXCLUE) DATE DE NAISSANCE* (VARIABLE EXCLUE) DATE DE LA MISE EN ACCUSATION, DE LA RECOMMANDATION DE MISE EN ACCUSATION OU DU TRAITEMENT PAR D AUTRES MOYENS DATE DE SOUMISSION DE L ENREGISTREMENT DATE DU CLASSEMENT DATE DU RAPPORT Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page iii

5 8.26 DATE ET HEURE DE L AFFAIRE (DE ET À [DATE ET HEURE]) ÉCHELON GÉOGRAPHIQUE ÉTAT DE L ENREGISTREMENT ÉTAT DE CLASSEMENT DE L AFFAIRE ÉTAT DE DIFFUSION GENRE DE FRAUDE GENRE DE MISE À JOUR (VARIABLE EXCLUE) GENRE DE VÉHICULE GRAVITÉ DES BLESSURES INFORMATION SUR LES GÉOCODES* (VARIABLE EXCLUE) INFRACTION LA PLUS GRAVE CONTRE LA VICTIME INFRACTION LA PLUS GRAVE ET AUTRES INFRACTIONS LIEU DE L AFFAIRE (DÉTAILLÉ) ET OCCUPATION LIEU DE L AFFAIRE AGRÉGÉ NATURE DE LA RELATION DE L AUTEUR PRÉSUMÉ AVEC LA VICTIME (DÉTAILLÉ) ET COHABITATION NATURE DE LA RELATION DE L AUTEUR PRÉSUMÉ AVEC LA VICTIME AGRÉGÉ NUMÉRO DACTYLOSCOPIQUE DES EMPREINTES DIGITALES* (VARIABLE EXCLUE) NUMÉRO DU DOSSIER DE L AFFAIRE* (VARIABLE RÉVISÉE OU RENDUE ANONYME) OBJET VÉHICULE ORIGINE AUTOCHTONE* (VARIABLE EXCLUE) RÉGION GÉOGRAPHIQUE RÉGION MÉTROPOLITAINE DE RECENSEMENT SEXE STATUT DE L AGENT DE LA PAIX OU DU FONCTIONNAIRE PUBLIC* (VARIABLE EXCLUE) Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page iv

6 8.50 STATUT DE L ASI (AUTEUR OU SUSPECT POUVANT ÊTRE INCULPÉ) DÉTAILLÉ STATUT DE L ASI (AUTEUR OU SUSPECT POUVANT ÊTRE INCULPÉ) AGRÉGÉ TENTATIVE D INFRACTION OU INFRACTION CONSOMMÉE VÉHICULE À MOTEUR VOLÉ ET RETROUVÉ VOL À L ÉTALAGE* (VARIABLE EXCLUE) SECTION 9 : TABLEAUX DE FRÉQUENCES DE BASE COMPTES DES AFFAIRES, DES AUTEURS PRÉSUMÉS ET DES VICTIMES ANNEXE A : RÈGLES GÉNÉRALES POUR LA DÉCLARATION DES RENSEIGNEMENTS AU PROGRAMME DE DÉCLARATION UNIFORME DE LA CRIMINALITÉ FONDÉ SUR L AFFAIRE ANNEXE B : AUTRES RÈGLES ET VÉRIFICATIONS ANNEXE C : STRUCTURE DE CODAGE DES INFRACTIONS POUR LE PROGRAMME DE DÉCLARATION UNIFORME DE LA CRIMINALITÉ FONDÉ SUR L AFFAIRE ANNEXE D : INDICE DE GRAVITÉ ANNEXE E : TABLEAUX DE CONCORDANCE POUR LES CODES D INFRACTION Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page v

7 SECTION 1 : INTRODUCTION Le Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l affaire (aussi appelé le Programme DUC fondé sur l affaire ou Programme DUC 2 1 ) a été conçu pour mesurer la fréquence et les caractéristiques des actes criminels commis dans la société canadienne. Il permet de saisir de l information essentielle sur les caractéristiques des affaires criminelles, des auteurs présumés et des victimes pour chaque affaire déclarée. Le présent manuel vise à guider les utilisateurs et à leur permettre de consulter et de manipuler les microdonnées du Programme DUC fondé sur l affaire. Il décrit les objectifs et les méthodes du Programme DUC fondé sur l affaire, et il fournit des lignes directrices pour la protection et la diffusion de données confidentielles. Ce manuel donne aussi des renseignements sur les éléments d information, les définitions, les choix de codes et les limites possibles, et il présente toutes les mises en garde applicables à chacune des variables des trois principaux fichiers de microdonnées (c.-à-d. les fichiers sur les affaires, les victimes et les auteurs présumés) qui constituent le Programme DUC fondé sur l affaire. Aux fins de vérification, des fréquences de base sont fournies dans des documents distincts pour certaines variables. 1. Les données du Programme DUC fondé sur l affaire peuvent être connues sous le nom de «base de données de recherche» dans d autres publications du Centre canadien de la statistique juridique. Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 1

8 SECTION 2 : PROGRAMME DE DÉCLARATION UNIFORME DE LA CRIMINALITÉ FONDÉ SUR L AFFAIRE OBJECTIFS ET COUVERTURE Le mandat du Centre canadien de la statistique juridique (CCSJ) consiste à fournir aux intervenants du milieu juridique et au public de l information sur la nature et l étendue de la criminalité et sur l administration de la justice civile et pénale au Canada. Le Programme de déclaration uniforme de la criminalité (DUC) fondé sur l affaire appuie ce mandat en assurant la collecte de données essentielles sur la fréquence et les caractéristiques des actes criminels qui surviennent au Canada. (Les crimes commis à l extérieur du Canada ne sont pas inclus.) 2.1 DESCRIPTION ET CONTEXTE Le Programme DUC comprend deux instruments de collecte qui sont utilisés simultanément. Le premier est le Programme DUC agrégé (Programme DUC 1.0), qui existe depuis 1962 et qui sert à recueillir des données sommaires pour près de 100 infractions criminelles distinctes. Le second est le Programme DUC fondé sur l affaire ou le Programme DUC 2. Le Programme DUC fondé sur l affaire a été élaboré vers le milieu des années 1980 afin de recueillir des renseignements plus détaillés sur les affaires, les victimes et les auteurs présumés. Il s agit d un système de déclaration fondé sur l affaire, car un enregistrement statistique distinct est créé pour chaque affaire criminelle. La déclaration des données dans le cadre du Programme DUC fondé sur l affaire a débuté en Dix ans plus tard, on a lancé une version révisée du Programme DUC fondé sur l affaire, soit la DUC 2.1. Cette nouvelle version permettait aux services de police de réaliser des gains d efficience et réduisait le fardeau de réponse en éliminant ou en simplifiant des variables DUC 2. Puis en 2004, on a lancé une autre version, soit la DUC 2.2, afin de tenir compte de nouvelles infractions ou variables (qui n étaient pas traitées séparément par le passé), comme le crime organisé, la cybercriminalité, les crimes motivés par la haine et l information sur les géocodes. Les fichiers du Programme DUC fondé sur l affaire doivent être utilisés pour examiner les caractéristiques des infractions. Pour obtenir des renseignements sur les statistiques officielles de la criminalité et les tendances, de même que sur les personnes inculpées et les taux de classement des affaires, les utilisateurs doivent se reporter aux statistiques agrégées de la criminalité offertes sur le site Web de Statistique Canada. Note : Les tableaux du Programme DUC dans CANSIM la base de données socioéconomiques clé de Statistique Canada qui se trouve sur le site Web de l organisme Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 2

9 ( utilisent des comptes agrégés standards, car les comptes agrégés constituent la source officielle pour les statistiques de la criminalité et les tendances. En raison des étapes de traitement pour convertir les microdonnées du Programme DUC en des comptes agrégés pour CANSIM, les comptes créés à partir des données du Programme DUC fondé sur l affaire ne correspondent généralement pas aux comptes qui figurent dans les tableaux CANSIM. Les données DUC représentent les crimes déclarés qui ont été corroborés par la police. Les données sont recueillies auprès des répondants de l enquête (les services de police) et elles sont tirées des fichiers administratifs selon des définitions et concepts normalisés. Le Programme DUC fondé sur l affaire est réalisé en application de la Loi sur la statistique, chapitre S19 des Lois révisées du Canada (1985), et il est géré par le CCSJ de Statistique Canada. Les chercheurs doivent garder à l esprit qu une enquête sur les crimes déclarés par la police présente une limite, soit celle qu elle ne permet pas de saisir les crimes qui ne sont pas signalés à la police certains crimes ne sont jamais décelés et, parmi ceux qui le sont, certains ne sont jamais portés à l attention de la police. Les données du Programme DUC fondé sur l affaire ne comprennent donc pas l ensemble des crimes commis au Canada. Toutefois, ces données représentent fidèlement le nombre d affaires criminelles qui sont signalées à la police. Deux principaux types de changements ont une incidence sur le Programme DUC fondé sur l affaire, soit les changements apportés par le Parlement sous forme de nouveau projet de loi ou de nouvelle loi, et les modifications effectuées par le CCSJ, le plus souvent pour donner suite aux commentaires des services de police. Les projets de loi proposés par le gouvernement du Canada et promulgués en loi ultérieurement limitent ce que le CCSJ peut et ne peut pas faire. Les nouvelles lois doivent être appliquées par les services de police et les entreprises de logiciels de gestion des documents au moment où elles sont mises en vigueur. Le deuxième type de changement qui a une incidence sur le Programme DUC fondé sur l affaire a trait aux modifications apportées par le CCSJ, souvent à la demande des services de police. Ces modifications visent à simplifier ou à clarifier les règles de déclaration, à uniformiser la déclaration ou à faire en sorte que la DUC représente plus fidèlement les données saisies par les services de police. Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 3

10 2.2 COUVERTURE ET TAUX DE RÉPONSE POUR LE PROGRAMME DUC FONDÉ SUR L AFFAIRE Le Programme DUC fondé sur l affaire, qui est une enquête à participation obligatoire, jouit d une couverture qui atteint presque 100 %. La couverture des données DUC assurée par ces services en 2011 est répartie comme suit : 38,6 % de l Ontario, 23,2 % du Québec, 13,3 % de la Colombie-Britannique, 11,1 % de l Alberta, 3,6 % du Manitoba, 3,1 % de la Saskatchewan, 2,8 % de la Nouvelle-Écosse, 2,2 % du Nouveau-Brunswick, 1,5 % de Terre-Neuve-et-Labrador, 0,4 % de l Île-du-Prince-Édouard et environ 0,1 % de chacun des trois territoires (Yukon, Territoires du Nord-Ouest et Nunavut). Voir le tableau pour obtenir la couverture de l enquête et la répartition provinciale et territoriale des services de police selon l année Couverture du Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l affaire et répartition provinciale et territoriale des répondants, selon l année % Répartition Canada Couverture Couverture Couver- Couver- Couverture Répartition Répartition ture Répartition ture Répartition Terre-Neuveet-Labrador 100 1, , , , ,5 Île-du-Prince- Édouard 100 0, , , , ,4 Nouvelle- Écosse 99 3,0 99 2, , , ,8 Nouveau- Brunswick 100 2, , , , ,2 Québec 99 24, , , , ,2 Ontario 99 40, , , , ,6 Manitoba 97 3,7 97 3,6 98 3,6 97 3,5 98 3,6 Saskatchewan 100 3,2 98 3,0 98 3,0 98 3,0 99 3,1 Alberta 99 11, , , , ,1 Colombie- Britannique 59 8, , , , ,3 Yukon 100 0, , , , ,1 Territoires du Nord-Ouest 100 0,1 99 0, , , ,1 Nunavut 100 0, , , , ,1 Les données DUC des cinq années les plus récentes, soit la période allant de 2007 à 2011, sont offertes dans les CDR. Ces données fournissent aux chercheurs un plus grand volume d affaires criminelles, de Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 4

11 victimes et d auteurs présumés lorsqu un plus grand échantillon est nécessaire. Toutefois, en raison de modifications apportées à la couverture de l enquête chaque année, les fichiers de données ne peuvent être utilisés pour une analyse des tendances. Depuis la mise en œuvre du Programme DUC 2, les services de police sont passés de la déclaration de données agrégées à la déclaration de microdonnées (Programme DUC 2) au moment qui leur convenait; cela signifie que les données ne sont pas comparables d une année à l autre en raison du plus grand nombre de services de police qui participent au Programme DUC 2. Par exemple, les services de police ayant participé au Programme DUC 2 desservaient 98 % de la population canadienne en En 2009, ce pourcentage était passé à 99 %. C est la raison pour laquelle il ne faut pas faire de comparaisons avec les années antérieures. 2.3 COMPARAISON DES DONNÉES DUC AVEC LES DONNÉES DES AUTRES SECTEURS DU SYSTÈME DE JUSTICE PÉNALE Il est difficile de faire des comparaisons entre les données déclarées par la police et les données provenant des autres secteurs du système de justice pénale, c.-à-d. des tribunaux et des services correctionnels. Il n existe aucune unité de dénombrement (soit les affaires, les infractions, les accusations, les causes ou les personnes) dont la définition est la même entre les principaux secteurs du système de justice. De plus, les accusations qui sont effectivement portées peuvent différer de l infraction la plus grave selon laquelle les affaires sont classées. En outre, le nombre et le type d accusations portées par la police peuvent changer avant la tenue d un procès ou pendant celui-ci. Les intervalles de temps entre les diverses étapes du processus juridique rendent également difficiles les comparaisons. Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 5

12 SECTION 3 : FICHIERS DE DONNÉES DU PROGRAMME DUC FONDÉ SUR L AFFAIRE Le Programme de déclaration uniforme de la criminalité (DUC) fondé sur l affaire (ou Programme DUC 2) permet de saisir de l information sur les caractéristiques des affaires criminelles qui sont portées à l attention de la police, ainsi que sur les victimes et les auteurs présumés pour chaque affaire déclarée. Les microdonnées du Programme DUC fondé sur l affaire sont par conséquent réparties en trois fichiers principaux : 1. le fichier sur les affaires; 2. le fichier sur les auteurs présumés (accusés ou suspects pouvant être inculpés); 3. le fichier sur les victimes. 3.1 LE FICHIER SUR LES AFFAIRES Les renseignements relatifs aux circonstances entourant l affaire et aux caractéristiques de l affaire sont saisis dans ce fichier. Ces renseignements comprennent la date et l endroit exact de l affaire ainsi que de l information sur l infraction. Il peut y avoir plusieurs victimes ou plusieurs auteurs présumés dans une affaire. 3.2 LE FICHIER SUR LES AUTEURS PRÉSUMÉS (ACCUSÉS OU SUSPECTS POUVANT ÊTRE INCULPÉS) Le fichier sur les accusés ou suspects pouvant être inculpés (ou fichier sur les ASI), appelé dans le présent document «fichier sur les auteurs présumés», renferme de l information sur les caractéristiques des auteurs présumés 2. Lorsqu une personne est inculpée ou qu il existe contre elle suffisamment de preuves pour qu une accusation soit déposée, la police recueille des renseignements démographiques de base (p. ex. le sexe et la date de naissance). Outre ces données démographiques, de l information sur les accusations portées contre l auteur présumé est également saisie. Veuillez noter que plus d un auteur présumé ou plus d une victime peuvent être associés à une affaire. 2. Voir la définition d «auteur présumé» à la section 6 «Principaux termes utilisés dans le Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l affaire». Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 6

13 3.3 LE FICHIER SUR LES VICTIMES Ce fichier renferme de l information sur les caractéristiques des victimes (c.-à-d. les personnes qui sont la cible de menaces ou de gestes violents ou agressifs) 3, notamment des caractéristiques démographiques comme le sexe et la date de naissance. Il contient aussi d autres renseignements, comme la relation de l auteur présumé avec la victime. Veuillez noter que le fichier sur les victimes ne renferme de l information que sur les personnes ayant fait l objet d une infraction avec violence (c.-à-d. un crime contre la personne ou certains délits de la route prévus au Code criminel). 3.4 EXAMEN COLLECTIF DES CARACTÉRISTIQUES DES AFFAIRES CRIMINELLES, DES VICTIMES ET DES AUTEURS PRÉSUMÉS Pour examiner conjointement les caractéristiques des affaires criminelles, des victimes et des auteurs présumés, il est nécessaire de fusionner au moins deux des fichiers présentant un intérêt, puisque certaines variables ne se retrouvent que dans un seul (voir des exemples à la section «Exemples dans lesquels des fichiers fusionnés sont utilisés»). Lorsque les utilisateurs des données fusionnent les fichiers sur les affaires, les victimes et les auteurs présumés, ils DOIVENT toujours faire l appariement à partir des variables suivantes : numéro du dossier de l affaire (INCFLNUM) 2, code du déclarant (RESPCODE) et code de compétence (JURIS), sous peine de créer des enregistrements en double (voir la section 8 «Éléments d information» pour obtenir une description détaillée de toutes les variables DUC) Fichiers contenant un seul auteur présumé et une seule victime par affaire Fichier sur les auteurs présumés uniques et fichier sur les victimes uniques Il s agit d une liste des affaires dans lesquelles il n y avait qu une seule victime ou qu un seul auteur présumé. Cette liste peut être ensuite liée aux fichiers réguliers afin de choisir les victimes et auteurs présumés pertinents. Le fichier sur les auteurs présumés uniques et le fichier sur les victimes uniques servent à examiner les caractéristiques se trouvant dans le fichier sur les auteurs présumés (p. ex. le sexe et l âge) en liaison avec les caractéristiques du fichier sur les victimes (p. ex. la relation de l auteur présumé avec la victime 3. Voir la définition de «victime» à la section 6 «Principaux termes utilisés dans le Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l affaire». 4. Le numéro unique servant à identifier l affaire, soit le numéro du dossier de l affaire (INCFLNUM), est la variable qui est souvent utilisée pour produire les comptes. Toutefois, il importe de mentionner que l unité de dénombrement varie selon que l analyse vise les affaires, les auteurs présumés ou les victimes. À titre d exemple, si le fichier sur les affaires et le fichier sur les victimes sont fusionnés, les comptes produits sont ceux des victimes. Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 7

14 et l âge). Lorsqu on fait l examen collectif des caractéristiques des victimes et des auteurs présumés, la seule façon de s assurer que la bonne victime est liée à l auteur présumé approprié est de limiter l analyse aux affaires qui comprennent une seule victime et un seul auteur présumé. Il y a deux raisons principales pour utiliser ces fichiers uniques : 1. Pour éviter de compter en double les caractéristiques des auteurs présumés Un seul contrevenant peut avoir victimisé plus d une personne. Dans l examen des caractéristiques des auteurs présumés, il faut donc veiller à ce que chaque auteur présumé ne soit compté qu une seule fois. 2. En particulier, lorsqu il s agit d examiner la relation de l auteur présumé avec la victime pour les affaires dans lesquelles il y a au moins deux auteurs présumés L information sur la relation de l auteur présumé avec la victime se trouve dans le fichier sur les victimes. Quand il y a plusieurs auteurs présumés, on ne voit donc pas bien quelle relation est consignée (et c est encore plus complexe s il y a à la fois plusieurs victimes et auteurs présumés). Lorsqu il y a plusieurs auteurs présumés, les services de police répondants doivent consigner l identité de l auteur présumé de l infraction la plus grave; si la gravité des infractions est la même pour tous les auteurs présumés, la relation la plus proche de l auteur présumé avec la victime est alors consignée. Les étapes énoncées ci-dessous peuvent être suivies pour créer un fichier qui contient seulement les affaires impliquant un seul auteur présumé et une seule victime : 1. Fusionner le fichier sur les auteurs présumés et le fichier sur les auteurs présumés uniques (à partir des variables RESPCODE et INCFLNUM) pour créer un nouveau fichier sur les auteurs présumés. 2. Fusionner le fichier sur les victimes et le fichier sur les victimes uniques (à partir des variables RESPCODE et INCFLNUM) pour créer un nouveau fichier sur les victimes. 3. Fusionner ensuite les nouveaux fichiers sur les auteurs présumés et les victimes (à partir des variables RESPCODE, INCFLNUM et JURIS). Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 8

15 3.5 EXEMPLES DE TABLEAUX DE FRÉQUENCES CONSTRUITS À PARTIR DES FICHIERS DUC SUR LES AFFAIRES CRIMINELLES, LES VICTIMES ET LES AUTEURS PRÉSUMÉS Exemples dans lesquels des fichiers individuels sont utilisés, données de 2011 ÉTAT DE CLASSEMENT DES AFFAIRES SELON LE CODE D INFRACTION DUC : Ce tableau présente l état de classement de l affaire (p. ex. affaire non classée, classement par mise en accusation ou classement sans mise en accusation) des infractions criminelles (selon l infraction la plus grave) qui présentent un intérêt. Seul le fichier sur les affaires est nécessaire pour créer ce tableau, les variables suivantes étant utilisées : infraction la plus grave (VIOL1) et état de classement de l affaire (INCCLRST). Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 9

16 Note : Une affaire peut comprendre plusieurs infractions. Les statistiques de la criminalité de base comme les chiffres de la criminalité et les taux de criminalité qui sont rendues publiques par Statistique Canada reposent sur la variable «infraction la plus grave» (VIOL1). Cette variable qui se trouve dans le fichier DUC sur les affaires renferme quatre zones VIOL1, VIOL2, VIOL3 et VIOL4. L infraction la plus grave qui est survenue dans une affaire figure toujours dans la première zone, soit VIOL1; les autres infractions les plus graves sont saisies dans les zones VIOL2, VIOL3 et VIOL4. La variable «infraction la plus grave» (VIOL1) devrait être utilisée pour dénombrer les affaires criminelles. Les infractions aux lois provinciales et les délits de la route en vertu des lois provinciales peuvent figurer dans les fichiers sur les affaires comme deuxième, troisième et quatrième infractions (VIOL2, VIOL3, VIOL4), mais NE devraient PAS être utilisés à des fins d analyse. Les services de police peuvent soumettre ces infractions au CCSJ, mais ces données ne sont pas visées par le Programme de déclaration uniforme de la criminalité; c est la raison pour laquelle elles ne sont pas soumises de façon constante ou vérifiées. Plus précisément, les utilisateurs de données ne devraient pas analyser les données concernant les codes d infraction suivants : 7100, 7200, 7300, 8100, 9510, 9520 et Code SAS (l introduction par effraction sert d infraction présentant un intérêt) : data incident; Set UCR22PUB.UCR2_INC2011; if viol1 EQ '2120'; If incclrst EQ 'B' then clearance = "not cleared"; If incclrst EQ 'C' then clearance = "charged"; If incclrst GE 'D' and incclrst LE 'T' then clearance = "otherwise"; run; PROC FREQ data=incident; tables clearance; title 'Break and enter incidents by clearance status'; run; Résultats : Affaires d introduction par effraction, selon l état de classement, Canada, 2011 Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 10

17 État de classement des affaires Fréquence Classement par mise en accusation Affaire non classée Classement sans mise en accusation ARME PRÉSENTE SELON LE CODE D INFRACTION DUC ET LE LIEU DE L AFFAIRE : Ce tableau croisé présente des données sur l arme la plus dangereuse pendant la perpétration d une affaire criminelle, selon l infraction au Code criminel et le lieu de l affaire. Pour produire ce tableau, il faut utiliser les variables du fichier sur les affaires suivantes : infraction la plus grave (VIOL1) 5, arme la plus dangereuse sur les lieux de l affaire (WEAPON) et lieu de l affaire (LOCATION). Code SAS (le vol qualifié sert d infraction présentant un intérêt) : 5. Une affaire peut comprendre plusieurs infractions. Les statistiques de la criminalité de base comme les chiffres de la criminalité et les taux de criminalité qui sont rendues publiques par Statistique Canada reposent sur l infraction la plus grave (VIOL1). La variable de l infraction la plus grave se trouve dans le fichier DUC sur les affaires et renferme quatre zones VIOL1, VIOL2, VIOL3 et VIOL4. L infraction la plus grave qui est survenue dans une affaire figure toujours dans la première zone, soit VIOL1; les autres infractions les plus graves sont saisies dans les zones VIOL2, VIOL3 et VIOL4. Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 11

18 data incident; Set UCR22PUB.UCR2_INC2011; if viol1 EQ '1610'; if weapon GE '01' and weapon LE '05' then weap ='firearm'; if weapon GE '06' and weapon LE '07' then weap ='knifecutting'; if weapon EQ '08' then weap ='blunt'; if (weapon GE '09' and weapon LE '10') or (weapon EQ '12') then weap ='other'; if weapon EQ '11' then weap ='physicalforce'; if weapon EQ '13' then weap ='threat'; if weapon EQ '14' then weap = 'noweapon'; if weapon EQ '00' then weap ='unknown'; if weapon EQ '99' then weap ='na'; if location GE 01 and location LE 04 then loc='residential'; if location GE 05 and location LE 26 then loc='non-residential'; if location EQ 00 then loc='unkn'; run; PROC FREQ data=incident; tables weap*loc; title 'Robbery incidents by most serious weapon present and location'; run; Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 12

19 Résultats : Affaires de vol qualifié, selon l arme la plus dangereuse et le lieu, Canada, 2011 Arme Instrument contondant Lieu Non Total Résidentiel Inconnu résidentiel Arme à feu Couteau ou autre instrument tranchant Autre arme Force physique Menaces Arme inconnue Total ÉTAT DE CLASSEMENT DES AFFAIRES SELON L ÂGE ET LE SEXE DES AUTEURS PRÉSUMÉS : Ce tableau indique la façon dont la police a réglé le cas des auteurs présumés, selon l âge et le sexe. Seul le fichier sur les auteurs présumés est nécessaire pour produire ce tableau. Les variables suivantes sont utilisées à cette fin : âge (CSCAGE), sexe (CSCSEX) et état de l auteur présumé (CSCSTAT). Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 13

20 Code SAS : data accused; Set UCR22PUB.UCR2_CSC2011; If cscage LE '011' then age = "0-11"; If cscage GE '012' and cscage LE '017' then age = "12-17"; If cscage GE '018' and cscage LE '024' then age = "18to24"; If cscage GE '025' and cscage LE '034' then age = "25to34"; If cscage GE '035' and cscage LE '044' then age = "35to44"; If cscage GE '045' and cscage LE '054' then age = "45to54"; If cscage GE '055' and cscage LE '089' then age = "55+"; If cscage GE '090' then age = "unknown"; if cscstat EQ '1' then clearance='charged'; if cscstat EQ '2' then clearance='otherwise'; if cscstat GE '3' and cscstat LE '7' then clearance='youthother'; if cscsex='o' then accsex='unknown'; if cscsex='f' then accsex='female'; if cscsex='m' then accsex='male'; if cscsex='c' then accsex='company'; run; PROC FREQ data=accused; tables accsex*clearance*age; title 'Clearance status for accused by age and sex'; run; Résultats : État de classement des affaires impliquant des auteures présumées, selon l âge, Canada, 2011 État de classement des affaires 0 à 11 ans 12 à 17 ans 18 à 24 ans 25 à 34 ans Âge 35 à 44 ans 45 à 54 ans 55 ans et plus Âge inconnu Total Classement par mise en accusation Classement sans mise en accusation Classement sans mise en accusation jeunes seulement Total Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 14

21 État de classement des affaires impliquant des auteurs présumés de sexe masculin, selon l âge, Canada, 2011 État de classement des affaires 0 à 11 ans 12 à 17 ans 18 à 24 ans 25 à 34 ans Âge 35 à 44 ans 45 à 54 ans 55 ans et plus Âge inconnu Total Classement par mise en accusation Classement sans mise en accusation Classement sans mise en accusation jeunes seulement Total ÂGE ET SEXE DES VICTIMES, SELON LE CODE D INFRACTION DUC : Ce tableau croisé présente l âge et le sexe des victimes pour toutes les infractions au Code criminel qui présentent un intérêt. Pour produire ce tableau, il faut le fichier sur les victimes, les variables suivantes étant utilisées : infraction la plus grave contre la victime (VIOL), âge (VICAGE) et sexe (VICSEX). Code SAS (le vol qualifié sert d infraction présentant un intérêt) : data victim; Set UCR22PUB.UCR2_VIC2011; if viol EQ '1610'; if vicage LE '011' then age='0-11'; If vicage GE '012' and vicage LE '017' then age = "12to17"; If vicage GE '018' and vicage LE '024' then age = "18to24"; If vicage GE '025' and vicage LE '034' then age = "25to34"; If vicage GE '035' and vicage LE '044' then age = "35to44"; If vicage GE '045' and vicage LE '054' then age = "45to54"; If vicage GE '055' and vicage LE '089' then age = "55+"; If vicage GE '090' then age = "unknown"; run; PROC FREQ data=victim; tables vicsex*age; title 'Age and sex of victims of robbery'; run; Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 15

22 Résultats : Victimes de vol qualifié, selon l âge et le sexe, Canada, 2011 Sexe de la victime 0 à 11 ans 12 à 18 à 17 ans 24 ans 25 à 34 ans Âge 35 à 44 ans 45 à 54 ans 55 ans et plus Âge inconnu Total Victimes féminines Victimes masculines Sexe inconnu Total Exemple dans lequel des fichiers fusionnés sont utilisés, données de 2011 LIEU OÙ SONT SURVENUES LES VOIES DE FAIT (NIVEAU 1), SELON LE SEXE DE LA VICTIME : Ce tableau croisé présente des données sur le lieu où sont survenues les voies de fait de niveau 1, selon le sexe de la victime. Pour produire ce tableau, il faut fusionner le fichier sur les victimes et le fichier sur les affaires à partir des variables RESPCODE, INCFLNUM et JURIS. Ce tableau est produit en utilisant les variables du sexe (VICSEX) et de l infraction la plus grave contre la victime (VIOL) (du fichier sur les victimes) ainsi que la variable du lieu (du fichier sur les affaires). (Les chiffres dans les cellules du tableau représentent les comptes des victimes plutôt que des affaires). Note : Lorsque le fichier sur les victimes et le fichier sur les affaires ont été fusionnés, la variable de l infraction la plus grave contre la victime (VIOL) du fichier sur les victimes doit être utilisée pour produire les comptes des victimes et NON la variable de l infraction la plus grave (VIOL1) du fichier sur les affaires. Le fait d utiliser la variable VIOL1 à partir du fichier sur les affaires ne comptera que les victimes de l infraction la plus grave dans une affaire (laquelle peut comporter plusieurs infractions). Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 16

23 Code SAS : data newvictim; set victim; run; data newincident; set incident; run; /*Modified the sort variables to match your merging the incident & victim*/ proc sort data = newvictim; /* Sorting both files prior to merge */ by respcode incflnum; run; proc sort data = newincident; by respcode incflnum; run; /* Combining the incident and victims files and to keep any variables wanted*/ data incvic (keep = respcode incflnum juris viol1 incclrst location vicsex viol); retain respcode incflnum juris viol1 incclrst location vicsex viol; merge newvictim (in=onvic) newincident; by respcode incflnum; if onvic; run; data incvic_2011; set incvic; if viol EQ '1430'; if location GE 01 and location LE 04 then loc='residential'; if location GE 05 and location LE 26 then loc='non-residential'; if location EQ 00 then loc='unkownn'; run; PROC FREQ DATA=incvic_2011; tables loc*vicsex; title 'Assault (level 1)by location and sex of victim'; run; Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 17

24 Résultats : Voies de fait de niveau 1, selon le sexe de la victime et le lieu, Canada, 2011 Lieu Victimes féminines Victimes masculines Sexe inconnu Total Non résidentiel Résidentiel Inconnu Total ANALYSES FONDÉES SUR LA POPULATION Fichiers de population Les fichiers de données du Programme DUC fondé sur l affaire renferment des enregistrements de microdonnées pour les services de police qui ont participé au Programme DUC 2 au cours d une année donnée. La couverture ne s établit pas à 100 % pour chaque année et, en réalité, elle varie d une année à l autre. Par conséquent, pour calculer des taux fondés sur la population, les utilisateurs doivent s assurer qu ils emploient les populations qui correspondent aux services de police visés par l analyse. Ainsi, si un utilisateur désire calculer le taux de voies de fait de niveau 1 pour l Ontario à partir du fichier de 2011, la population à utiliser sera la somme des populations pour tous les répondants du fichier de 2011 à l aide d un code du déclarant (RESPCODE) qui commence par «35» (le code de la province de l Ontario). Il convient de noter que les estimations de la population pour les répondants du Programme DUC fondé sur l affaire sont tirées du recensement à l échelon de la subdivision de recensement, et tous les efforts sont faits pour apparier exactement chacune de ces régions avec le territoire d un service de police. Deux fichiers de population sont fournis : Populations selon le répondant (pops_resp_5ywithgeo) Ce fichier fournit une estimation de la population desservie par le service de police (c.-à-d. répondant). Il renferme des estimations de la population selon le sexe, les âges individuels et les groupes d âge. (Voir la section 7.4 «Cliché D enregistrement Populations selon le répondant».) Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 18

25 Populations selon la RMR (pops_cma_5y) Ce fichier fournit une estimation de la population desservie à l intérieur des limites de la région métropolitaine de recensement (les limites du territoire du service de police). Il renferme des estimations de la population selon le sexe, les âges individuels et les groupes d âge. (Voir la section 7.5 «Cliché D enregistrement Populations selon la RMR».) Veuillez noter que si les données d un répondant (c.-à-d. d un service de police) sont supprimées de l analyse, il faut s assurer de supprimer du calcul la population qui correspond au territoire du service de police lorsque des taux sont produits. De même, dans le calcul des taux, les utilisateurs doivent tenir compte des possibilités suivantes : dans certains cas, il peut y avoir plus d un service de police dans une même région, ou un service de police dessert une région essentiellement non résidentielle. Dans ces cas, il se peut qu un nombre important d affaires soit combiné avec une population faible ou inexistante, ce qui se traduit par un taux de criminalité très élevé. Par conséquent, les taux de criminalité pour les services de police qui desservent des populations très peu nombreuses (moins de habitants) devraient être interprétés avec prudence, car ils ont grandement tendance à faire l objet d importantes variations. Statistique Canada ne diffuse pas les taux de criminalité pour les services de police qui desservent des régions de moins de habitants. Les utilisateurs peuvent fusionner les fichiers de données DUC 2 au fichier intitulé POPS_RESPONDENT à partir des variables «Année» (YEAR) et «Code du déclarant» (RESPCODE) afin de cumuler les populations selon le répondant à l échelon provincial Analyse des données du Programme DUC fondé sur l affaire selon la région métropolitaine de recensement Une région métropolitaine de recensement (RMR) est formée d une ou de plusieurs municipalités adjacentes situées autour d un grand noyau urbain. Une RMR doit compter au moins habitants, dont au moins vivent dans le noyau urbain. Une RMR est normalement desservie par plus d un service de police. Lorsqu ils se servent des données du Programme DUC fondé sur l affaire à l échelon des RMR, les utilisateurs devront supprimer les données des répondants individuels (services de police) suivants : le service de police régional de Halton (RESPCODE 35048) et le service de police régional de Durham (RESPCODE 35206), car les données de ces répondants représentent plus d une RMR. Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 19

26 Les utilisateurs doivent également savoir que les données du Programme DUC fondé sur l affaire ne sont pas disponibles pour la RMR d Oshawa en raison du manque de correspondance entre les limites des territoires des services de police et celles de la RMR. Aux fins du calcul des taux, les populations des RMR ont été fournies dans un fichier distinct pour les données du Programme DUC fondé sur l affaire (voir le fichier intitulé «pops_cma_5y»). Les populations du service de police régional de Halton (RESPCODE 35048) et du service de police régional de Durham (RESPCODE 35206) ont déjà été supprimées du fichier des populations des RMR et devraient être notées en conséquence. Après avoir supprimé du fichier sur les affaires les données du service de police régional de Halton (RESPCODE 35048) et du service de police régional de Durham (RESPCODE 35206), les utilisateurs peuvent ensuite fusionner le fichier de données au fichier des populations des RMR (pops_cma_5y) à partir des variables «Année» (YEAR) et «RMR» (CMA) pour effectuer l analyse à l échelon des RMR. Code SAS proc sort data=inc2007; by YEAR CMA; run; proc sort data=pops_cma_5y; by YEAR CMA; run; data Table1; merge Inc2007(in=a) pops_cma_5y(in=b); by YEAR CMA; if a and b then output Table1; run; Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 20

27 SECTION 4 : LIGNES DIRECTRICES SUR LA PROTECTION DE LA CONFIDENTIALITÉ DANS LE PROGRAMME DE DÉCLARATION UNIFORME DE LA CRIMINALITÉ FONDÉ SUR L AFFAIRE Depuis leur mise sur pied en 2000, les centres de données de recherche (CDR) ont permis aux chercheurs d accéder aux microdonnées d un nombre de plus en plus grand d enquêtes. Cet accès est donné sous réserve de la protection de la confidentialité des données fournies par les répondants en vertu de l alinéa 17(1)b) de la Loi sur la statistique. La protection des renseignements est essentielle si l on veut maintenir le degré élevé de participation dont dépendent les enquêtes de Statistique Canada. Le Programme de déclaration uniforme de la criminalité (DUC) fondé sur l affaire a permis de recueillir des données agrégées auprès de la police depuis 1962 de même que des données sur les caractéristiques de l ensemble des affaires criminelles, des victimes et des auteurs présumés depuis Le succès continu du Programme DUC fondé sur l affaire dépend de la collaboration et de la participation des services de police du Canada. Le Centre canadien de la statistique juridique (CCSJ) prend au sérieux la confiance dont font preuve les services de police répondants à l égard de Statistique Canada dans la protection des renseignements qu ils ont fournis. Les dispositions de la Loi sur la statistique en matière de confidentialité interdisent la diffusion au public des caractéristiques des affaires, des auteurs présumés et des victimes 3. Pour assurer la conformité avec ces exigences, le CCSJ a élaboré des lignes directrices sur la protection de la confidentialité qui sont propres au Programme DUC. Les projets de recherche menés dans les CDR sont évalués à diverses étapes du processus analytique afin d assurer que les lignes directrices sur la confidentialité et le contrôle de la divulgation sont respectées. Pour garantir la confidentialité des données, les résultats d enquête ne peuvent être apportés à l extérieur des CDR que sous forme agrégée et ils doivent être conformes aux règles de contrôle de la divulgation indiquées ci-après. 4.1 DIVULGATION DES DONNÉES DÉFINITIONS ET CONCEPTS Le terme «divulgation» désigne la diffusion inappropriée de renseignements confidentiels au sujet d une affaire ou personne concernée. Il existe trois types de divulgation, soit la divulgation de l identité, la divulgation d attributs et la divulgation probabiliste ou par déduction. 3. La Loi sur la statistique interdit à Statistique Canada de publier des statistiques recueillies dans le cadre de cette enquête qui permettraient d identifier tout individu ou répondant sans que celui-ci en ait donné l autorisation par écrit au préalable. Les données déclarées dans le Programme DUC fondé sur l affaire resteront confidentielles, elles serviront exclusivement à des fins statistiques et elles seront publiées seulement sous forme agrégée. Les dispositions de la Loi sur la statistique qui traitent de la confidentialité ne sont modifiées d aucune façon par la Loi sur l accès à l information ou par toute autre loi. Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 21

28 Divulgation de l identité : Dans le cas du Programme DUC, ce genre de divulgation se produit lorsqu une affaire ou personne concernée est identifiée à partir de l information diffusée. La divulgation de l identité risque le plus de se produire lorsque des fichiers de microdonnées (rendues anonymes) sont diffusés, étant donné que l identification d une affaire ou personne concernée dans de tels fichiers mène à la divulgation de toute l information contenue dans l enregistrement. La divulgation de l identité peut donner l impression qu il y a eu manquement au devoir de confidentialité même si ce n est pas le cas. Pour éviter la divulgation de l identité, le CCSJ supprime des fichiers des CDR tout identificateur personnel qui permettrait d identifier une personne en particulier, tels que les variables suivantes : le numéro dactyloscopique des empreintes digitales, la date de naissance, le code Soundex du nom de famille de la victime ou de l auteur présumé, le numéro du dossier de l affaire (la valeur initiale est remplacée par un identificateur rendu anonyme). Divulgation d attributs : Ce genre de divulgation se produit lorsque des renseignements confidentiels sont fournis au sujet d une affaire ou personne concernée. La divulgation d attributs peut se produire sans qu une personne soit identifiée. Cette forme de divulgation est plus susceptible de survenir dans les cas où l information provient d une couverture complète de la population, comme pour un recensement à 100 % ou des données administratives. Dans le cas de bases de données administratives, comme celle du Programme DUC fondé sur l affaire, la divulgation d attributs peut découler de la présence de cellules ayant une valeur de zéro, ou de cellules vides, dans les tableaux de fréquences. La présence de cellules vides réduit la liste des résultats possibles pour les sous-populations représentées dans les rangées ou les colonnes du tableau. Certaines de ces cellules peuvent trahir sans danger des situations impossibles ou rares. La divulgation d attributs risque le plus de se produire lorsqu il y a une seule cellule non vide dans une rangée ou une colonne, puisque toute la sous-population définie par la rangée (ou la colonne) partage l attribut représenté par la rangée ou la colonne non vide. Une cellule qui est la seule à ne pas être vide dans une rangée ou une colonne est appelée «cellule complète». De même, lorsque les comptes dans les cellules sont suffisamment faibles, il peut être possible de déduire les caractéristiques d une personne ou d une affaire particulière. Note : Dans le cas de variables ayant une catégorie «inconnu», le risque de divulgation présenté par les petites cellules et les cellules complètes est réduit, les affaires pouvant être Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 22

29 réparties dans cette catégorie d une façon qui permet d enlever toute petite cellule ou cellule complète. Divulgation probabiliste ou par déduction : Ce genre de divulgation se produit lorsqu il est possible de donner, avec une grande certitude, un attribut à une affaire ou personne concernée à partir de renseignements diffusés. Toutefois, puisque la raison d être des statistiques est de tirer des conclusions concernant des populations, ce genre de divulgation n est pas normalement considéré comme un problème. Alors que les types de divulgation mentionnés plus haut concernent la diffusion inappropriée de renseignements confidentiels, un autre problème, celui de la divulgation résiduelle, peut survenir une fois que les données ont été diffusées. La divulgation résiduelle se produit lorsque des renseignements diffusés sont combinés avec d autre information diffusée, ou avec des renseignements provenant de sources externes, pour révéler des données confidentielles. Dans l utilisation des variables figurant dans les fichiers de microdonnées, il est utile de distinguer trois types de variables : les identificateurs directs, les identificateurs indirects et les variables délicates. Identificateurs directs : Comprend des variables comme le nom et l adresse (p. ex. code Soundex du nom de famille de la victime ou de l auteur présumé; coordonnées x et y du crime). Étant donné que les identificateurs directs ne peuvent être diffusés, ils ne peuvent constituer un problème de divulgation. Identificateurs indirects : Il s agit de variables, comme le sexe, l âge et l échelon géographique, qui ne concernent pas une personne (ou une affaire) en particulier, mais qui pourraient être connues pour une personne (ou une affaire) et qui pourraient, si elles étaient utilisées ensemble, permettre d identifier des cas uniques dans la population. Les valeurs des identificateurs indirects peuvent être connues d autres personnes, comme des connaissances, du grand public dans le cas de personnalités, ou de personnes responsables de bases de données publiques ou privées (p. ex. les responsables de bases de données juridiques). Du point de vue du contrôle de la divulgation, les variables géographiques, surtout lorsqu elles représentent de petites régions, peuvent être des identificateurs indirects qui sont particulièrement problématiques parce que la probabilité d unicité et d identification augmente à mesure que diminue la taille de la population régionale. Centre canadien de la statistique juridique Statistique Canada Page 23

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