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Stima ed errore standard della stima

I risultati pubblicati nelle tabelle dell’IFN sono stime attribuite alle variabili che caratterizzano la foresta svizzera (parametri riguardanti la popolazione boschiva), i cui valori reali non sono noti e devono pertanto essere estrapolati (stimati) partendo dai dati del campione rilevato sulle aree di saggio dell’IFN.

Le estrapolazioni sono affette da un margine di incertezza. Ciò nonostante, la precisione delle estrapolazioni può essere stimata in modo affidabile in funzione del campione rilevato dall’IFN, che è concepito come un campione casuale. A tale scopo, in tutte le tabelle dell’IFN, accanto al valore stimato viene fornito un secondo dato, l’errore standard della stima.

La maggior parte delle tabelle presenta l'errore standard in valore percentuale («±%»). A volte, in particolare nel caso di percentuali stimate, viene indicato l'errore standard assoluto («±»). La relazione tra errore standard assoluto e l’errore standard in termini percentuali è la seguente:

errore standard percentuale = errore standard assoluto / stima x 100

errore standard assoluto = errore standard percentuale × stima / 100

Le informazioni e i dati sull'accessibilità e la viabilità sono il risultato di una indagine completa che ha riguardato l’intera rete viaria delle strade forestali esistenti. In questo caso, non è quindi necessario indicare un errore standard, poiché non vi è margine d’incertezza dovuto al campionamento.

Intervallo di confidenza della stima

Partendo dal valore stimato e dall'errore standard della stima, può essere calcolato il cosiddetto intervallo di confidenza della stima,

il cui limite inferiore è:
stima - tQ × errore standard assoluto

mentre il limite superiore è:
stima + tQ × errore standard assoluto

Se per il calcolo si utilizza l'errore standard semplice (tQ = 1), si ottiene un intervallo di confidenza del 68%. Si può ipotizzare che il valore reale del parametro della popolazione si trovi all'interno di questo intervallo di confidenza della stima, con una probabilità del 68%. Se si utilizza l’errore standard doppio (tQ = 2), il valore reale si trova con una probabilità del 95% all'interno del cosiddetto intervallo di confidenza del 95%.

Significatività della stima

L'intervallo di confidenza può essere utilizzato per verificare statisticamente se il parametro della popolazione stimato è più grande o più piccolo di un determinato valore di riferimento, rispettivamente per valutare se due parametri stimati differiscono effettivamente (nella popolazione reale). A fini pratici, la procedura adottata è la seguente: se un valore di riferimento si trova all’esterno dell'intervallo di confidenza, si parte dal presupposto che il valore stimato riferito alla popolazione differisca in modo significativo da esso; se si trova invece all'interno dell’intervallo, la differenza tra il valore stimato e il valore di riferimento viene considerata come casuale e pertanto non è da ritenere come significativa. Se si vogliono confrontare due parametri di una popolazione, essi differiscono significativamente se i loro intervalli di confidenza non si sovrappongono.

Trattamento dei valori mancanti

Quando si calcolano dei risultati, i dati non sono sempre disponibili per tutte le combinazioni di categorie delle variabili di classificazione e della suddivisione regionale^*. Nella maggior parte dei casi, questo significa che il valore stimato attraverso la variabile target non si verifica o si verifica solo molto raramente. In genere viene quindi inserito («imputato») il valore 0. Tuttavia, poiché questo valore non si basa su misurazioni dirette, l'errore standard corrispondente viene rappresentato con un punto [.]. Se nel calcolo si fa riferimento al valore presunto di 0, ad esempio per le percentuali o per alcune stime che indicano delle variazioni, non è possibile utilizzare alcun valore. In casi simili, il valore stimato e l'errore standard vengono contraddistinti da un punto [.].

Ad esempio, fino ad oggi non sono stati trovati né misurati dei pini cembri nella regione dell'Altopiano (provvigione della specie «pino cembro» in funzione della regione di produzione). Si può quindi ipotizzare che questi valori siano mancanti, poiché il pino cembro effettivamente non è presente nell'Altopiano e pertanto la sua provvigione deve inevitabilmente corrispondere al valore 0.

^* Ad esempio, combinazione della categoria «pino cembro» della variabile di classificazione «specie arboree» e della categoria «Altopiano» della suddivisione regionale.

Variazioni

Nell'IFN ci sono due tipi di variazioni:

Il primo tipo concerne variabili target specifiche per componenti di variazione, come “incremento”, “utilizzazione”, “mortalità” o “alberi scomparsi”. Queste variabili target sono disponibili solo per due cicli di misurazione successivi, per esempio per il periodo IFN3-IFN4. Quando si valutano le componenti di variazione, la categoria della variabile di classificazione del secondo ciclo di misurazione viene assegnata anche a quella del primo ciclo di misurazione. Queste elaborazioni non tengono pertanto conto del cambiamento di una categoria (ad esempio da proprietà privata a proprietà pubblica) avvenuta tra un inventario e quello successivo.

Nel secondo tipo di variazione, si utilizza la differenza di variabili target come il numero di fusti, la provvigione o la superficie forestale, per fare un bilancio della variazione tra due cicli di misurazione. Queste variabili target vengono solitamente impiegate per rappresentare uno stato, ad esempio quello dell’IFN4, ma possono anche mostrare il cambiamento avvenuto tra due cicli di misurazione qualsiasi, per esempio tra l’IFN1 e l’IFN4. Nell’analisi di questo tipo di variazioni si tiene conto dell’eventuale cambiamento di una categoria della variabile di classificazione. Così si può ad esempio osservare che la superficie del bosco esclusi gli arbusteti è aumentata. Questo ha effetto solo per quelle variabili di classificazione le cui categorie possono effettivamente cambiare, come ad esempio l’appartenenza all’area forestale o lo stato degli alberi.

IFN5
numero totale di fusti
specie arborea principale · stato dell'albero (vivo/morto)
suddivisione regionale: regione biogeografica
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		regione biogeografica
		Giura		Altopiano		Versante nord delle Alpi		Alpi centrali occidentali		Alpi centrali orientali		Versante sud delle Alpi		Svizzera
specie arborea principale	stato dell'albero (vivo/morto)	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	morto	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
abete rosso	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	16222	8	25450	7	65111	5	17607	10	36640	7	14152	12	175182	3
	morto	2694	13	2311	18	13282	8	3636	15	4677	11	1798	17	28398	5
	totale	18916	7	27761	7	78393	4	21243	10	41317	7	15950	11	203580	3
abete bianco	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	16265	7	14581	8	18542	7	1069	29	910	22	1637	24	53003	4
	morto	1680	14	956	16	2161	12	101	46	95	39	302	44	5295	8
	totale	17945	7	15537	8	20703	7	1169	29	1005	22	1938	22	58298	4
pino	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	1523	20	1590	16	1668	34	4538	22	4935	18	470	47	14724	10
	morto	570	25	221	32	422	35	1461	20	1267	26	130	45	4070	12
	totale	2093	19	1811	15	2090	30	5999	19	6201	18	600	43	18794	10
larice	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	88	37	1543	32	786	31	9310	12	6365	12	9406	11	27496	6
	morto	8	100	44	62	207	42	1739	17	1011	20	1386	17	4396	10
	totale	95	37	1586	32	993	29	11050	11	7376	11	10792	11	31892	6
cembro	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	0	.	0	.	10	100	1860	22	3877	20	142	65	5889	15
	morto	0	.	0	.	0	.	219	34	205	48	0	.	424	29
	totale	0	.	0	.	10	100	2079	22	4083	20	142	65	6313	15
altre conifere	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	637	31	1017	19	957	36	138	66	714	31	78	59	3543	14
	morto	54	58	0	.	69	61	35	71	301	46	0	.	459	33
	totale	691	31	1017	19	1026	36	173	65	1015	34	78	59	4002	15
faggio	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	22594	6	23616	6	23021	7	1819	32	2490	21	13012	12	86553	3
	morto	1909	14	1059	16	2588	15	80	56	354	30	732	24	6721	8
	totale	24502	6	24675	6	25610	7	1899	31	2844	21	13744	12	93274	3
acero	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	6836	10	6735	10	11800	8	1418	31	986	27	1836	26	29611	5
	morto	427	26	221	42	645	23	36	71	18	100	108	60	1456	15
	totale	7263	10	6956	10	12446	8	1454	31	1003	27	1944	25	31067	5
frassino	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	2638	14	5403	9	5634	12	1365	29	828	41	2433	22	18301	6
	morto	699	25	1154	20	1358	18	167	47	111	59	228	41	3718	11
	totale	3337	14	6557	10	6993	11	1532	29	939	40	2661	22	22019	6
quercia	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	1892	31	3251	15	541	29	1109	33	42	85	2235	23	9071	11
	morto	338	31	379	30	76	46	94	45	54	100	434	34	1376	16
	totale	2230	28	3630	16	617	28	1203	32	96	73	2670	23	10446	11
castagno	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	0	.	0	.	171	88	75	76	18	100	10476	13	10739	13
	morto	0	.	0	.	36	100	37	100	0	.	5059	14	5131	14
	totale	0	.	0	.	207	90	112	83	18	100	15534	12	15870	12
altre latifoglie	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	4074	13	8660	9	10080	10	4899	15	4562	19	17857	10	50132	5
	morto	811	20	982	18	2934	14	1074	23	1034	23	3313	13	10149	7
	totale	4885	12	9642	9	13014	10	5974	14	5596	18	21170	9	60281	5
non determinabile	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	morto	226	33	135	34	592	17	128	37	385	29	160	37	1627	12
	totale	226	33	135	34	592	17	128	37	385	29	160	37	1627	12
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vivo	72770	3	91846	3	138321	3	45207	7	62366	5	73733	4	484244	1
	morto	9415	7	7461	8	24372	5	8808	10	9512	8	13650	7	73219	3
	totale	82186	3	99307	3	162693	3	54015	7	71878	5	87383	4	557462	1

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 1279254. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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