Si un organisme se demande s'il est préférable de collecter des données lui-même ou d'obtenir l'aide d'un consultant externe, il devra posséder suffisamment d'information pour prendre une décision informée sur la meilleure méthode à suivre.
La présente section décrit certains facteurs clés dont il faut tenir compte aux diverses étapes du processus de collecte de données. Il n'est pas nécessaire de suivre les étapes indiquées ci-dessous ou de procéder dans l'ordre dans lequel elles sont présentées. Le modèle décrit ci-dessous est présenté à titre d'information. La méthode de collecte et d'analyse des données dépend de nombreux facteurs, notamment le contexte, la question qui est examinée, l'objet de la collecte des données, la nature et la taille de l'organisme.
Le plus important est de s'assurer que la collecte de données est effectuée d'une manière conforme au Code et qu'elle respecte la loi sur l'accès à l'information et la protection de la vie privée. Dans l'intérêt de l'efficacité et de l'efficience, il est recommandé que les données recueillies servent à éclaircir un problème ou cerner des possibilités. Afin de protéger la crédibilité et la fiabilité des données, l'information doit être collectée au moyen de techniques de collecte de données acceptées.
La première étape est la détermination des problèmes et/ou des possibilités que présente la collecte des données. Il faut ensuite décider comment procéder. À cette fin, il pourrait être utile de se livrer à une évaluation interne et externe dans le but de comprendre ce qui se passe à l'intérieur et à l'extérieur de l'organisme.
Certains organismes, comme les employeurs participant au PCF et au Programme légiféré d'équité en matière d'emploi (PLEME)[21], reçoivent des instructions spécifiques sur les questions qu'ils peuvent analyser et la méthode de collecte de données à appliquer. D'autres organismes ont davantage de souplesse pour décider quand et comment collecter des informations utiles pour atteindre certains objectifs. Certaines des questions de la liste non exhaustive ci-dessous peuvent s'appliquer à diverses sortes d'organisme et de public, y compris des employés et des utilisateurs de services. Selon l'organisme, ces questions peuvent être examinées à l'étape 1 ou à une autre étape du processus de collecte de données.
Il peut être difficile pour les petits organismes de trouver les renseignements ci-dessus, mais Internet offre une foule de ressources. Des articles parus dans les médias peuvent être utiles, ainsi que des ressources en ligne affichées par la Commission ontarienne des droits de la personne, Statistique Canada[22], la ville de Toronto[23], des organismes gouvernementaux et des organisations communautaires qui traitent de sujets liés à des motifs visés par le Code et à des motifs non visés par le Code. Des renseignements peuvent également être glanés de diverses sources en utilisant les méthodologies de recherche acceptées qui sont décrites à l'étape 3.
Il se peut qu'une évaluation interne et externe de l'organisme, à la lumière des questions énumérées ci-dessus, soulève un certain nombre de problèmes potentiels et/ou de possibilités liés à la collecte de données. Avant de passer à l'étape 2, les organismes devraient se demander s'ils peuvent prendre des mesures préliminaires pour résoudre ces problèmes ou saisir ces possibilités, sans avoir à recueillir des données (p. ex., par la formation ou l'élaboration de politiques).
Exemple : L'examen effectué dans le cadre de la première étape peut mettre en lumière les problèmes ou possibilités suivants à l'égard de la collecte de données :
Les exemples ci-dessus démontrent des possibilités éventuelles ou un problème en matière de droits de la personne, respectivement, et justifieraient la collecte de données. Il faut décider quel serait le meilleur moyen de saisir les possibilités éventuelles et de résoudre les problèmes, selon les évaluations effectuées à la première étape (soit en conjonction avec la collecte de données soit à la place de la collecte de données).
Si les résultats des évaluations internes et externes semblent démontrer que l'organisme n'a pas de problèmes pressants de discrimination ou d'obstacles systémiques, et qu'il se conforme globalement aux dispositions du Code et aux politiques de la CODP, il faut se demander si l'organisme pourrait quand même retirer des avantages d'un projet de collecte de données (par exemple, pour aider à surveiller l'efficacité et la pertinence continues des politiques, programmes et stratégies d'intervention).
L'étape 2 est axée sur le choix d'un problème prioritaire ou de possibilités de collecte de données et l'établissement d'objectifs.
L'organisme examine les problèmes et les possibilités cernés dans le cadre de l'évaluation interne et externe effectuée à l'étape 1 et choisit les problèmes et possibilités prioritaires à partir desquels fonder un projet de collecte de données. Exemples de questions qu'un organisme peut se poser pour classer les problèmes et possibilités par ordre de priorité aux fins de la collecte de données :
Exemple : Une base de contribuables vieillissants fournit à un organisme du gouvernement une raison pressante de collecter des données sur la taille, les besoins et la base de revenu projetés de ce groupe. Ce groupe de population changeant est aussi l'occasion pour l'organisme gouvernemental de s'assurer qu'il élabore proactivement des politiques, programmes et services qui sont accessibles et capables de répondre aux besoins et préoccupations de ces contribuables.
Même si l'organisme a l'intention de recueillir des données concernant plusieurs problèmes et/ou possibilités à la fois, les prochaines étapes, dont l'établissement des objectifs, devraient être suivies séparément pour chaque problème et/ou possibilité.
Les objectifs définis pour chaque problème et/ou possibilité peuvent dépendre d'une hypothèse ou d'une prédiction qui peut être testée à l'aide de techniques de collecte de données et d'analyse.
Exemple : Un hôtel du centre-ville de Toronto reçoit des plaintes de clients, qui s'identifient comme étant gais, au sujet du mauvais accueil qu'ils ont reçu du personnel. On pourrait établir l'hypothèse que le personnel de l'hôtel manque d'information et de sensibilisation sur la façon de traiter des clients qui sont gais ou qui sont perçus comme appartenant au groupe des GLBT. L'objectif est d'obtenir suffisamment d'éléments de preuve pour tester cette hypothèse.
Aux fins de l'étape 2, il pourrait être nécessaire d'élaborer quelques questions auxquelles on pourrait répondre en collectant des données. Au lieu de poser une question générale du style : « Y a-t-il des preuves de discrimination fondée sur l'orientation sexuelle ou l'identité sexuelle dans cet hôtel? », on pourrait demander : « Quel pourcentage des clients de l'hôtel s'identifient comme appartenant au groupe des GLBT? » et « Quelles sont les perceptions du service que reçoivent les clients qui s'identifient comme appartenant au groupe des GLBT? » À la fin de l'exercice, les données recueillies devraient avoir un lien rationnel avec les objectifs énoncés et l'objet général de la collecte des données.
À l'étape 3, les organismes prendront des décisions sur, entre autres, les personnes qui feront l'objet du sondage, la méthode de collecte des données, les sources des données qui seront utilisées et la durée du projet de collecte de données. Ces décisions peuvent être prises en consultation avec un expert. Les méthodes et approches découleront des objectifs énoncés à l'étape 2 et varieront considérablement selon certains facteurs, dont le contexte de l'organisme, la taille de l'organisme, ses ressources et la complexité des problèmes et/ou possibilités choisis.
Exemples de questions à se poser à cette étape :
Le « groupe d'intérêt » (p. ex., jeunes utilisateurs des services d'un centre communautaire local qui ne peuvent pas lire l'anglais et qui parlent l'anglais en langue seconde) fera l'objet de l'étude et les méthodes de collecte des données utilisées renverront à ce groupe ou aux personnes qu'il englobe, selon les objectifs du projet.
Exemple : Un jeune homme sud-asiatique, utilisateur des services, qui ne peut pas lire l'anglais et parle très mal la langue, pourrait être confronté à de la discrimination fondée sur l'âge, la couleur, l'ascendance, l'origine ethnique, le lieu d'origine, le sexe, un handicap ou un handicap perçu (p. ex., on pourrait croire qu'il est atteint d'un handicap d'apprentissage). Il risque aussi d'être victime de discrimination fondée sur des motifs « intersectionnels » par des personnes qui le considéreraient comme « un indien jeune et illettré originaire d'un pays étranger », selon les divers stéréotypes et présomptions liés à cette interaction sociale de multiples facteurs d'identité.
Le « groupe comparateur »[24] devrait être composé de personnes qui partagent au moins une caractéristique avec les personnes comprises dans le groupe d'intérêt, mais qui diffèrent par rapport aux caractéristiques clés étudiées (p. ex., des jeunes utilisateurs des services qui ne peuvent pas lire l'anglais, mais qui peuvent le parler couramment). L'expérience des jeunes utilisateurs des services qui ne peuvent pas lire l'anglais mais qui le parlent en langue seconde peut être comparée à l'expérience des jeunes utilisateurs des services qui ne peuvent pas lire l'anglais, mais qui le parlent couramment.
Certaines initiatives de collecte de données exigent que les données soient recueillies d'organismes de tailles variées, de groupes différents ou de collectivités situées à divers endroits et dans différentes zones géographiques. Pour décider de quelles sources obtenir les données, il faut tenir compte de plusieurs facteurs, notamment au sujet de qui les données seront compilées et quel sera le groupe comparateur.
Exemple : Un centre communautaire local souhaite améliorer son programme d'alphabétisation pour les jeunes afin de l'adapter aux besoins d'un nombre croissant de jeunes dans les environs qui ne peuvent pas lire l'anglais et qui le parlent en langue seconde. Le centre communautaire envisage de collecter des données au sujet de la collectivité qu'il dessert et de la région où il est situé. Les données proviennent des dossiers préexistants du centre communautaire qui se rapportent à ses utilisateurs, y compris les personnes qui participent au programme d'alphabétisation pour les jeunes ou celles qui s'y intéressent. Les données à la disposition du public au sujet des caractéristiques du voisinage sont aussi examinées, entre autres sources.
Choisir des catégories permet d'organiser l'information recueillie. La classification en catégories peut être effectuée avant la collecte des données, comme expliqué à l'étape 1, ou après (voir l'étape 5).
Dans certains cas, bien que ce ne soit pas exigé, il est préférable d'utiliser des catégories prédéterminées, comme celles élaborées par Statistique Canada. Cette approche comporte certains avantages.
Exemple : Les organismes peuvent être sûrs qur les 12 groupes raciaux utilisés par Statistique Canada représenteront comment la majorité des Canadiens se classifient eux-mêmes sur le plan de la race. En outre, l'utilisation de ces catégories va très probablement produire des résultats fiables et valides et permettre aux chercheurs de comparer directement les résultats de leurs recherches aux données sur le recensement collectées par Statistique Canada[25].
Il y a cependant certaines limites. Si ces catégories sont utilisées, il se peut que certains répondants ne s'y identifient pas ou qu'ils les contestent. Par ailleurs, Statistique Canada ne produit pas de données de recensement sur tous les motifs (par exemple, l'orientation sexuelle)[26].
Moyennant des droits, Statistique Canada adapte ses données aux demandes personnelles. Par exemple, elle peut « séparer » les données et isoler celles qui intéressent un marché du travail local ou une catégorie professionnelle particulière[27].
Il se peut aussi que les catégories de Statistique Canada soient trop vastes pour les objectifs choisis à l'étape 2.
Exemple : Utiliser une vaste catégorie comme « personnes racialisées » risque d'occulter des différences importantes entre les groupes racialisés, car ces groupes ne vivent pas tous la même expérience, les mêmes stéréotypes raciaux et les mêmes types de discrimination[28]. Toutefois, lorsqu'il est nécessaire de décrire des gens collectivement, les termes « personne racialisée » ou « groupe racialisé » sont préférables à ceux de « minorité raciale », « minorité visible », « personne de couleur » ou « non-blanc », car ils expriment la race comme un montage social plutôt que comme une description fondée sur des caractéristiques biologiques perçues. De plus, ces autres termes traitement « blanc » comme la norme à laquelle comparer les personnes racialisées, et ont tendance à regrouper toutes les personnes racialisées dans une seule catégorie, comme si elles étaient toutes semblables[29].
On peut aussi envisager d'autres catégories pour décrire les groupes sélectionnés (par exemple, qui se rapportent à l'emploi ou aux services). Les organismes finiront par choisir les catégories qui reflètent le mieux leurs circonstances personnelles par rapport à l'atteinte de leurs objectifs en matière de droits de la personne, d'équité et de diversité.
Dans le contexte des droits de la personne, les chercheurs dans le domaine des sciences sociales[30] sont souvent appelés à diriger des projets de collecte de données ou à y contribuer. Deux types de données sont utilisées dans les recherches en sciences sociales : qualitatives et quantitatives. Une recherche efficace doit utiliser les deux types de données. Les deux approches, bien que distinctes, peuvent se recouper afin de produire des données pertinentes, des analyses détaillées et des résultats utiles.
Exemple : Une chaîne de restaurants veut améliorer ses services et l'accès pour les clients handicapés. La direction décide de recueillir des données qualitatives en utilisant des groupes de réflexion composés de divers intervenants, dont des clients et des représentants d'organismes fournissant des services aux personnes handicapées.
Avantages potentiels :
Inconvénients potentiels :
Exemple : Une variable de notation simple 1 - 5 pour l'énoncé suivant d'un sondage : « Mon syndicat traite les griefs en matière de droits de la personne d'une façon sensible et efficace », donne aux répondants l'option d'encercler les réponses suivantes : 1 (pas du tout d'accord), 2 (pas d'accord), 3 (neutre) 4 (d'accord) et 5 (tout à fait d'accord).
Un répondant a encerclé « 2 = pas d'accord ». Pour comprendre la valeur de « 2 » ici, le chercheur doit examiner certains des jugements et présomptions qui motivent ce choix. Le répondant comprend-il le terme « griefs en matière de droits de la personne »? le répondant a-t-il jamais déposé un grief auprès du syndicat? Le répondant aime-t-il les syndicats en général?
Avantages potentiels :
Inconvénients potentiels :
Exemple : Un sondage sur des données liées à l'emploi effectué par la division des services d'entretien d'une grande société révèle que 80 % du personnel de nettoyage sont des femmes et que 6 sur 7 superviseurs des services d'entretien sont des hommes. Une comparaison entre ces chiffres et des données sur l'écart entre hommes et femmes provenant de Ressources humaines et Développement des compétences Canada (RHDCC) démontre que malgré une surreprésentation des femmes parmi les nettoyeurs il n'y a pas d'écart pour les femmes dans les rangs des superviseurs.
La raison de cette inexactitude apparente est que les données sur les écarts compilées par RHDCC sont fondées sur la disponibilité. À l'échelle nationale, il y a si peu de femmes superviseures dans les services d'entretien qu'on obtient statistiquement une disponibilité mineure, ce qui aboutit à la conclusion qu'il n'existe pas d'écart numérique en ce qui concerne les femmes superviseures. Néanmoins, cette conclusion n'est pas logique, car la société sait que le ratio 200:40 femmes-hommes parmi le personnel de nettoyage est supervisé par un ratio 6:1 hommes-femmes du personnel de supervision. La société décide d'ignorer les données de RHDCC et de faire preuve de bon sens en élaborant des politiques et programmes, notamment en matière de mentorat et d'avancement professionnel, en vue d'augmenter le nombre de femmes superviseures parmi sa main-d'œuvre.
Des données qualitatives et quantitatives sont généralement recueillies de plus d'une source. Si c'est possible, au moins deux sources devraient être combinées pour renforcer la fiabilité et l'uniformité des résultats :
Des données préexistantes ou officielles sont des renseignements qui ont déjà été documentés (p. ex., des articles de journaux, de la jurisprudence, des données de recensement de Statistique Canada et des photographies) ou qui sont créés par un organisme au cours de ses activités habituelles (p. ex., dossiers personnels des employés, formulaires d'inscription d'étudiants, rapports annuels, rapports de cas). Ces données peuvent contenir de l'information qui se rapporte directement à des motifs visés par le Code, comme la race, mais en général elles se rapporteront indirectement seulement à ces motifs (par exemple, sous la forme de noms, lieux d'origine ou origine ethnique). Ce genre d'information pourrait être utilisé pour remplacer la race, mais ce serait moins fiable que des données sur la race provenant des personnes mêmes qui sont étudiées.
Avantages potentiels :
Exemple : Les résultats d'une campagne de recrutement, des efforts d'embauchage, des promotions et des licenciements peuvent être consignés, ainsi que des événements comme les interventions des agents de sécurité et les plaintes de clients. Lorsqu'on consigne ces événements, il est possible d'inclure des classifications pertinentes selon des motifs visés ou non par le Code. Ces données pourront ensuite être analysées afin de constater des tendances qui démontrent si la discrimination ou des obstacles systémiques existent, pourraient exister ou n'existent pas.
Inconvénients potentiels :
La recherche par sondage est un domaine vaste qui englobe en général n'importe quelle stratégie de mesure qui exige de poser des questions à des répondants. Le sondage peut consister en un bref questionnaire à remplir avec du papier et un crayon ou en une entrevue individuelle détaillée (les entrevues sont analysées ci-dessous).
Aux fins de la conception d'un sondage, il faut tenir compte des caractéristiques des répondants pour s'assurer que les questions sont pertinentes, claires, accessibles et faciles à comprendre. Il faut notamment se demander si les répondants savent lire, s'ils ont des difficultés linguistiques ou culturelles, s'ils sont atteints de handicaps et s'ils peuvent être facilement atteints.
Avantages potentiels :
Exemple : Le recensement des élèves de 2006, de la 7e à la 12e années, mené par le TDSB (2006 Student Census, Grades 7-12 System Overview) comprenait une section consacrée à la question de savoir comment les étudiants de cycle supérieur et les élèves du secondaire percevaient en général leurs études et leurs activités parascolaires dans 10 domaines, y compris la sécurité à l'école, le soutien à la maison et la participation.
Inconvénients potentiels :
Exemple : Un employé transgenre s'identifie comme une femme, mais une autre personne pourrait l'identifier comme un homme.
Les entrevues et groupes de réflexion (appelés aussi « entrevues de groupe ») permettent que l'information soit fournie oralement, soit individuellement soit en groupe. Les données peuvent être consignées de différentes façons, notamment des notes écrites, des enregistrements sonores et des enregistrements vidéo.
dans les groupes de réflexion, l'interviewer anime la séance. Un groupe de personnes choisies sont rassemblées, on leur pose des questions, on les encourage à écouter les commentaires des autres et on enregistre leurs réponses. La même série de questions est posée à différents groupes, chacun étant constitué un peu différemment et à des fins diverses.
Les groupes de réflexion peuvent être animés par des professionnels, mais ce n'est pas toujours nécessaire. La décision de recourir aux services d'un animateur professionnel dépend des objectifs de la recherche, de la nature des questions posées, des compétences et de l'expérience du personnel participant au projet et du besoin de confidentialité ou d'anonymat.
Exemple : Afin d'obtenir la perspective de chaque groupe, un organisme peut décider de former différents groupes de réflexion distincts constitués des représentants de chacun des groupes d'intervenants internes et externes de l'organisme, comme la haute direction, les employés de première ligne, les utilisateurs des services, les représentants syndicaux et les groupes communautaires. Il pourrait aussi être judicieux d'organiser un groupe qui réunit des personnes représentant tous les principaux intervenants internes et externes afin d'encourager le débat d'idées opposées.
Quel que soit le format choisi, il est important de veiller à ce que le groupe de réflexion soit structuré et géré d'une façon qui encourage les participants à partager leurs expériences. Dans certains cas, il ne sera pas possible de le faire sans créer plusieurs groupes distincts ou embaucher un animateur professionnel qui n'a pas de lien avec l'organisme.
Avantages potentiels :
Inconvénients potentiels :
En règle générale, pendant les entrevues, une série de questions standard est posée à tous les répondants, individuellement, afin de pouvoir tirer des données recueillies des conclusions exactes sur les tendances et les lacunes. Les entrevues sont habituellement menées en personne, mais pour obtenir des résultats plus rapidement, il est possible de le faire par téléphone ou, selon les progrès de la technologie, par vidéoconférence ou une autre méthode.
Avantages potentiels :
Inconvénients potentiels :
Un personnel spécialement formé ou des spécialistes externes peuvent réunir des données en identifiant et en enregistrant les caractéristiques et les comportements des sujets de recherche par l'observation, soit au sein de l'organisme soit à l'extérieur de l'organisme. Les données observées peuvent englober de l'information enregistrée avec tous les sens, à savoir la vue, l'ouïe, l'odorat, le goût et le toucher.
Exemple : Un organisme de protection des droits de la personne qui offre des services de médiation recourt aux services d'un expert en médiation pour observer les médiateurs et les utilisateurs des services et faire rapport sur toute préoccupation concernant les droits de la personne. Afin de minimiser le stress et l'angoisse des personnes qui sont observées, le personnel et les utilisateurs des services sont informés à l'avance de l'objet de l'observation. Le consentement des utilisateurs des services est demandé. Le personnel est informé que les données observées sont recueillies à des fins de recherche uniquement et qu'elles ne seront pas partagées avec les chefs de service. L'expert a accès aux données et les résultats sont compilés ensemble et résumés afin d'empêcher que des personnes puissent être identifiées.
Le recours à des experts, bien que coûteux parfois, renforce la validité et la crédibilité de la recherche et de l'analyse, car ils sont souvent perçus comme n'ayant aucun intérêt dans les résultats de la recherche.
L'information réunie par des techniques d'observation est différente de celle qui est collectée dans le cadre d'entrevues, parce que l'observateur ne pose pas activement des questions aux répondants. Les données observées sont très variées : de la recherche sur le terrain, lorsque quelqu'un vit dans un autre contexte ou au sein d'une autre culture pendant quelque temps (observation du participant), à des photographies qui démontrent l'interaction entre les fournisseurs des services et les utilisateurs des services (observation directe). Les données peuvent être consignées en suivant les mêmes méthodes que pour les entrevues (notes, enregistrement sonore, enregistrement vidéo), ou par des photographies, des images ou des dessins.
Avantages potentiels :
Inconvénients potentiels :
Chaque source de données utilisée pour collecter des informations présente des inconvénients et des avantages. Nous avons mis en lumière ci-dessus certains des points forts et des points faibles des méthodes applicables. Analyser les données de multiples perspectives et se fonder sur des données provenant de différentes sources renforce les conclusions tirées. Il est possible d'optimiser la compréhension d'une situation donnée[31] en combinant l'analyse statistique, l'analyse juridique, les données observées, l'analyse documentaire, les entrevues en profondeur et les consultations externes et/ou internes. Les organismes devraient choisir les sources de données qui conviennent le mieux à leurs objectifs de programme, à leur contexte, à leurs ressources et à leur culture d'entreprise.
Les données peuvent être recueillies et analysées dans le cadre d'un projet à court terme ou en réponse à des situations ou des besoins qui surgissent de temps à autre. Un projet de collecte de données à court terme exige qu'une date de départ et une date de fin soient établies, avec des produits livrables qui seront exécutés pendant une certaine période.
Le mieux est de recueillir des données d'une façon continue et permanente, et d'analyser les données aussi souvent que nécessaire afin de cerner, d'éliminer et de surveiller les obstacles pour les personnes protégées par le Code et les autres personnes selon des motifs visés ou non par le Code.
Les données recueillies dans le cadre d'une étude limitée dans le temps risquent d'être moins complètes que les données recueillies dans le cadre d'une surveillance continue, parce que les études à court terme ne permettent pas d'évaluer les tendances, cycles ou changements sur une longue période. Toutefois, lorsque les coûts, le temps et les ressources doivent être pris en compte, les études à court terme sont à privilégier.
D'autres facteurs peuvent aussi influer sur la fiabilité des données. Par exemple, les gens sont parfois tentés de changer leur comportement lorsqu'ils se savent observés pendant la période de collecte des données.
Au moment de planifier la meilleure façon de recueillir des données, à l'étape 4, il est important de tenir compte des aspects pratiques et d'appliquer les meilleures méthodes de résolution des problèmes logistiques qui surgissent souvent à cette étape. La mise en œuvre d'un plan de collecte de données exige de prendre les points suivants en considération :
Cette étape consiste en l'analyse et l'interprétation des données recueillies. Que les données soient quantitatives ou qualitatives, l'analyse peut se révéler plus ou moins complexe selon les méthodes utilisées et la quantité de données compilées.
La portée du présent guide n'inclut pas l'explication des étapes techniques conduisant à l'analyse et l'interprétation des données. Chaque organisme devra déterminer s'il possède la capacité interne et les compétences nécessaires pour analyser et interpréter les données lui-même, ou s'il a besoin de recourir à l'aide d'un consultant externe.
Pour une petite organisation qui n'a que des besoins basiques de collecte de données, ses compétences internes et ressources existantes pourraient suffire pour interpréter le sens des données recueillies.
Exemple : Un organisme qui compte 50 employés souhaite savoir si suffisamment de femmes occupent des postes de gestion et s'il pose des obstacles à l'égalité des chances et à l'avancement. L'organisme compte le nombre d'employées qu'il a (25) et détermine combien de ces employées occupent des postes de supervision et de gestion (deux). Quelques employés motivés constatent quelques préoccupations, comme la discrimination fondée sur le sexe, qui pourraient avoir un impact pour l'organisme dans son ensemble.
Après avoir décidé de procéder à une évaluation interne et externe (étape 1), et recueilli des données qualitatives en créant des groupes de réflexion et conduisant des entrevues avec des employés actuels et anciens, la haute direction comprend que ses politiques, procédures et pratiques en matière de recrutement, d'embauchage, de promotion et de ressources humaines créent des obstacles pour les femmes. Des efforts sont déployés pour tenter d'éliminer ces obstacles en coopération avec les employés, les ressources humaines et d'autres membres du personnel. L'organisme s'engage à favoriser un environnement de travail plus équitable et inclusif pour tous les employés.
Une fois qu'un organisme a analysé et interprété les résultats des données recueillies, il peut décider d'y donner suite, de collecter d'autres données du même genre ou de modifier son approche.
Des informations quantitatives et qualitatives peuvent former une base solide à l'élaboration d'un plan d'action efficace en vue d'atteindre des objectifs organisationnels stratégiques en matière de ressources humaines, de droits de la personne, d'équité et de diversité, élaborés à la suite du processus de collecte de données. Si un organisme estime qu'il détient suffisamment de renseignements pour élaborer un plan d'action, il devrait aussi inclure les éléments suivants :
Dans certains cas, un organisme peut décider qu'il a besoin de recueillir d'autres renseignements parce que les données collectées contiennent quelques lacunes ou que certains aspects des données sont peu clairs ou inconclusifs. Il pourrait alors se livrer à une évaluation interne et externe plus détaillée (retourner à l'étape 1) ou essayer une autre approche.
En réalité, il n'y a pas une seule façon correcte d'exécuter une initiative de collecte de données. Les expériences vécues par Mount Sinai Hospital, KPMG Canada, le Keewatin-Patricia District School Board, le Groupe Financier Banque TD, l'Université de Guelph et le projet DiverseCity Counts, rapportées dans les annexes, illustrent ce fait, bien qu'elles démontrent quelques similarités sur les plans des meilleures pratiques et des leçons retenues.
Étape 1 : Déterminer les problèmes et/ou possibilités que présente la collecte de données
Étape 2 : Sélectionner les problèmes et/ou possibilités et établir des objectifs
Étape 3 : Planifier une approche et des méthodes
Comment recueillir les données?
Quelles sources de données devraient être utilisées pour recueillir l'information?
Quelle sera la durée de la collecte de données (étendue de la collecte)?
Étape 4 : Recueillir les données
Étape 5 : Analyser et interpréter les données
Étape 6 : Donner suite aux résultats
[21] La Loi sur l'équité en matière d'emploi (la « Loi ») s'applique aux employeurs réglementés par le droit fédéral, comme les banques, les compagnies de transport et les sociétés de communication, qui comptent au moins 100 employés, ainsi qu'aux sociétés de la Couronne et à la fonction publique fédérale. Les employeurs visés par la Loi sont connus comme des employeurs participant au Programme légiféré d'équité en matière d'emploi (PLEME).
[22] Statistique Canada en ligne : www.statcan.gc.ca.
[23] La ville de Toronto propose de nombreux publications et rapports sur son site Web qui se rapportent à un éventail de domaines par secteur ou sujet, dont la main-d'oeuvre. Voir la ville de Toronto en ligne, Publications and reports, www.toronto.ca/business_publications/publications.htm.
[24] Le terme « groupe comparateur » est utilisé pour déterminer si une discrimination en matière de droits de la personne existe réellement dans un cas donné. La comparaison est effectuée entre le groupe alléguant la discrimination et un autre groupe qui présente les mêmes caractéristiques pertinentes, en vue de constater s'il a subi un désavantage, une dévaluation, une oppression ou une marginalisation. Le groupe comparateur doit partager les caractéristiques pertinentes du groupe d'intérêt dans le domaine visé pour que la comparaison soit utile. Le choix du groupe comparateur dépendra du contexte et le groupe choisi est souvent contesté entre les parties à un litige. Le groupe comparateur est souvent un groupe plus privilégié, le groupe dominant.
[25] Wortley, supra note 13.
[26] La collecte de données fondée sur certains motifs, comme l'origine ethnique, le sexe et le handicap, est exécutée depuis de nombreuses années en vertu de la loi fédérale sur l'équité en matière d'emploi, le recensement national qui a lieu tous les cinq ans conformément aux exigences internationales. En revanche, une collecte de données sur d'autres motifs, comme l'orientation sexuelle, n'a pas été souvent effectuée par le passé. Il y a lieu de noter que le recensement national ne contient pas de question au sujet de l'orientation sexuelle, bien que ce sujet ait été inclus dans d'autres sondages facultatifs et qu'il ait fait l'objet d'essais. Statistique Canada, ministère de l'Industrie, « Rapport de consultation sur le contenu du recensement de 2006 », Catalogue No. 92-130-XE (2003, révisé en février 2004).
[27] Pour plus d'information sur les « services personnalisés » de Statistique Canada, voir www.statcan.gc.ca.
[28] Wortley, supra note 13.
[29] Commission ontarienne des droits de la personne, Politique et directives sur le racisme et la discrimination raciale (2005), en ligne www.ohrc.on.ca, p. 9-10.
[30] Les sciences sociales sont définies comme l'étude scientifique de la société humaine et des relations sociales. The Concise Oxford Dictionary Ninth Edition, s.v. « social science ».
[31] J.-C. Icart, M. Labelle, R. Antonius, Indicators for Evaluating Municipal Policies Aimed at Fighting Racism and Discrimination, Rapport présenté à l'UNESCO, Section Lutte contre la discrimination et le racisme, Division des droits humains et de la lutte contre la discrimination, secteur des sciences sociales et humaines, (MontréaI, Québec : Observatoire international sur le racisme et les discriminations : Centre de Recherche sur l’immigration, l’ethnicité et la citoyenneté (CRIEC), Université du Québec à Montréal, 2005), p. 47, en ligne : CRIEC : www.criec.uqam.ca/pages/frame_set_f/fs_cahiers_f.html.