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Performance Audit Resources

Our resources help public sector performance auditors build capacity and strengthen accountability. These resources include CCAF-FCVI Audit News, Training, Research & Methodology and Events & Presentations.
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PAC/Oversight Resources

CCAF’s oversight program supports oversight committee members and their support staff. We provide research, material and professional development workshops to oversight committees both in Canada and abroad.

Our support enables parliamentarians to become familiar with their role and improve the effectiveness of their committees. This includes information on understanding performance audit, and how these audits can help improve public administration.
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International Development Program

CCAF works with Canadian partners to provide capacity building support for the Supreme Audit Institutions (SAIs) and parliamentary oversight committees of selected developing countries.
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Que peut-on échantillonner?

De nombreux aspects des opérations du secteur public peuvent faire l’objet d’audits de performance. Ces audits portent souvent sur la gestion de programmes et de services spécifiques ou sur la mise en œuvre de politiques et de règlements. En raison de la variété des sujets abordés dans le cadre des audits de performance, il existe un large éventail de possibilités d’échantillonnage. Dans le cadre des audits de performance, les éléments couramment échantillonnés (appelés unités d’échantillonnage) comprennent notamment :

  • les dossiers de programmes, les dossiers de projets, les dossiers personnels (comme les dossiers de soins de santé, les dossiers d’éducation, les dossiers d’immigration ou les dossiers de contribuables à l’Agence du revenu)
  • les personnes (employés, gestionnaires, clients, entrepreneurs, intervenants, etc.)
  • les transactions (opérations financières, contrats, ventes, achats, etc.)
  • les lieux (lieux de prestation de services, écoles, établissements de santé, ambassades, etc.)
  • les équipements (avions, camions, navires, ordinateurs, instruments médicaux, etc.)

Au cours d’une année, les bureaux d’audit doivent souvent évaluer des échantillons dans de nombreuses catégories. Par exemple, dans les rapports publiés en 2018 par le Bureau du vérificateur général du Canada, différents échantillons ont été utilisés pour tirer des conclusions. Les unités d’échantillonnage incluent en grande partie des dossiers personnels (dossiers de détenus, dossiers de libération conditionnelle de délinquants et dossiers fiscaux), des lieux (missions d’affaires étrangères), des dossiers de programmes (dossiers concernant la justice militaire) et des dossiers de projets (décisions de cession d’actifs).

Un échantillon est toujours extrait d’une population cible. Celle-ci peut être tirée d’une base de données de projets, d’une base de données des ressources humaines, d’une liste de clients ou d’un dossier organisé sembable. Dans certains cas, il est aussi possible d’extraire l’échantillon lors d’une inspection ou d’une visite sur place (par exemple, dans le cadre d’un audit des services de transport en commun, en arrêtant un passager sur cinq pour lui poser des questions sur son confort de voyage). Une extraction intégrale peut être effectuée ou, à la place, un extrait sélectif peut être obtenu sur la base de paramètres clairement énoncés en fonction de l’étendue ou de l’objectif de l’audit. Par exemple, les paramètres peuvent être définis de manière à ne sélectionner que des projets d’une valeur comprise entre 1 et 10 millions de dollars, des bénéficiaires de services âgés de 18 à 30 ans ou encore des transactions réalisées au premier trimestre de l’exercice 2019-2020. Une fois qu’une population cible est définie, il est ensuite possible d’élaborer une base d’échantillonnage.

La base d’échantillonnage est une liste des éléments de la population. Bien qu’une base d’échantillonnage soit idéalement identique à la population cible, il peut y avoir une différence entre les deux en raison d’inexactitudes dans la base de données, de l’absence d’identifiants uniques, d’informations obsolètes ou d’autres facteurs. Cette différence est appelée « erreur de couverture ». La figure 1 illustre l’application de ces concepts dans le cas d’une étude sur l’opinion des adultes canadiens au sujet des troubles de santé mentale. En l’occurrence, une erreur de couverture survient parce qu’une partie de la population ne possède pas de téléphone portable et n’est pas incluse dans une base d’échantillonnage fondée sur une liste aléatoire de numéros de téléphone portable.

Figure 1 – Population, Sampling Frame, and Coverage Error

Source : d’après Buskirk (2016), Target Population and Sampling Frame in Survey Sampling.