Dans cette rubrique nous tenons à informer les utilisateurs des données du HCP sur le cadre général de la gestion de la qualité statistique de nos méthodes, processus et produits conformément aux principes fondamentaux de la statistique et des différents outils standards utilisé au niveau international par les organismes nationaux de statistiques. Il s’agit essentiellement dans cette rubrique du modèle générique de Production statistique (GSBPM) et des rapports qualité selon le standards du système statistique européen.

 

Les rapports qualité élaborés par le HCP sont destinés aux utilisateurs des données statistiques issues des enquêtes et opérations statistiques qu’il réalise. Ils sont élaborés selon le standard du système statistique européen qui s’inspire des principes fondamentaux de la statistique officielle des Nations Unies. Les principaux aspects de la qualité traités par ces rapports sont : la pertinence, précision et fiabilité, respect des délais et ponctualité, cohérence et comparabilité, accessibilité et clarté, le coût et fardeau sur les répondants et la confidentialité du traitement et de la diffusion des données.

Le modèle GSBPM a été adopté par le HCP comme standard officiel de gestion de la qualité au niveau de ses activités statistiques.
 

Comprendre le modèle GSBPM
 

Le modèle tel qu’il est décrit dans le document de référence se présente comme un canevas qui certes, propose un ordre logique pour l’évolution d’un cycle de production statistique sans pour autant exiger un cadre rigide et restrictif. Il est d’ailleurs nécessaire de pratiquer une certaine souplesse dans l’interprétation des sous-processus des différentes phases afin d’identifier le cheminement qui correspond le mieux à tel ou tel processus de production.
 

Structure du modèle 
 

La structure du GSBPM s’étale sur 3 niveaux :

Applicabilité et utilisation
 

Le GSBPM est indépendant de la source de données et devrait permettre la description de tous les processus visant à produire des statistiques officielles. Il devrait également pouvoir s’appliquer aux cas des révisions lors du changement de méthodes ou de source de données.