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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.

IFN4
volume di legno morto (legno del fusto)
legno morto: consistenza del legno (5 classi) · legno morto: copertura della corteccia (3 classi)
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 2009/17
		cantone
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Svizzera
legno morto: consistenza del legno (5 classi)	legno morto: copertura della corteccia (3 classi)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	0-30%	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	31-60%	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>60%	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
legno fresco	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	0-30%	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	76
	31-60%	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	1	100	0	.	1	100	4	59
	>60%	7	100	0	.	6	100	61	43	8	100	0	.	0	.	11	65	19	67	8	75	2	100	2	71	0	.	2	100	12	61	0	.	0	.	7	80	9	61	55	46	0	.	24	55	17	39	0	.	1	100	252	18
	totale	7	100	0	.	6	100	61	43	8	100	0	.	0	.	11	65	24	58	8	75	2	100	2	71	0	.	2	100	12	61	0	.	0	.	9	67	9	61	57	44	0	.	24	55	18	39	0	.	2	100	262	17
legno duro	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	0-30%	28	40	7	68	12	57	549	15	50	37	418	46	16	93	62	48	470	17	70	35	200	32	35	52	5	75	72	30	213	28	40	37	97	25	175	32	19	56	526	14	75	39	232	20	429	15	8	74	57	34	3866	7
	31-60%	30	49	7	100	11	74	325	21	61	38	102	37	3	100	36	77	337	16	68	35	136	42	8	91	6	77	49	48	121	31	18	68	46	41	74	34	7	58	213	18	40	47	221	26	339	16	18	71	42	55	2319	7
	>60%	183	27	30	45	126	38	1418	10	86	37	378	20	6	100	176	33	1740	9	192	24	481	21	103	30	30	47	140	29	386	19	35	47	107	26	136	27	21	48	936	13	105	27	613	17	1512	11	88	50	235	23	9261	4
	totale	241	23	44	36	149	38	2293	9	197	25	898	24	25	65	275	30	2548	8	330	19	817	20	146	26	40	44	260	24	720	18	93	30	249	19	384	23	47	37	1676	10	219	22	1066	13	2279	9	114	43	334	19	15446	3
legno marcio	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	0-30%	129	33	32	64	57	64	712	15	28	58	252	27	21	62	61	34	598	13	123	26	257	29	38	49	35	50	143	32	299	23	7	90	81	31	249	28	22	70	344	15	108	37	364	19	614	13	18	100	221	21	4811	5
	31-60%	39	73	1	100	6	75	315	21	36	75	76	38	3	100	7	51	137	26	27	69	109	33	2	76	17	62	12	66	57	40	0	.	20	51	22	67	3	100	57	27	41	58	168	31	133	26	0	.	23	52	1312	9
	>60%	48	40	0	.	15	63	351	19	20	67	157	41	0	.	46	60	279	18	23	49	123	40	32	41	11	68	31	60	56	37	2	100	18	68	23	55	5	62	186	19	20	46	157	20	160	23	0	.	41	46	1804	8
	totale	216	26	33	61	78	49	1377	12	84	41	485	25	23	59	114	33	1014	11	173	23	489	23	72	32	63	38	186	30	413	19	9	76	119	26	294	27	29	60	587	11	170	34	690	15	908	10	18	100	285	20	7927	4
legno in decomposizione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	0-30%	165	31	14	100	56	52	618	14	81	31	102	29	1	100	76	36	739	13	128	29	120	28	10	61	14	56	74	44	260	23	3	71	123	36	130	34	45	56	224	21	44	51	327	24	399	14	2	100	115	26	3870	5
	31-60%	0	.	0	.	8	100	98	35	7	100	45	58	0	.	4	78	96	30	14	58	10	61	0	.	0	.	3	100	53	45	0	.	20	96	26	71	0	.	34	57	33	83	33	43	33	36	0	.	11	58	528	14
	>60%	15	86	2	100	0	.	134	31	5	72	17	66	0	.	0	.	44	33	9	71	38	46	10	85	10	72	10	80	10	74	0	.	23	100	7	53	2	72	36	35	0	.	21	57	52	39	2	100	17	82	464	14
	totale	181	29	16	89	65	47	850	13	93	29	164	26	1	100	79	35	879	12	152	27	167	23	21	53	24	44	88	43	324	22	3	71	165	37	163	30	47	54	294	18	76	46	380	22	484	13	3	71	143	25	4862	5
legno putrefatto e inconsistente	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	0-30%	14	55	0	.	9	100	127	31	4	75	3	66	0	.	17	65	115	24	30	58	16	55	0	.	16	76	28	77	7	75	0	.	3	100	19	80	0	.	58	37	43	59	60	42	149	23	0	.	15	55	731	11
	31-60%	0	.	0	.	6	100	4	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	71	0	.	3	76	0	.	0	.	0	.	16	46
	>60%	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	1	100	1	100	0	.	1	100	0	.	4	72	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	91	0	.	15	63	10	74	0	.	0	.	59	40
	totale	14	55	0	.	14	100	133	30	5	64	3	55	1	100	17	65	116	24	30	58	21	46	0	.	16	76	30	71	7	75	0	.	3	100	19	80	0	.	83	36	43	59	77	35	159	22	0	.	15	55	806	11
totale	nessuna indicazione	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	0-30%	336	23	53	48	134	48	2006	10	163	26	775	28	38	64	216	29	1927	9	352	19	593	21	83	32	70	37	317	24	779	16	50	33	303	21	574	20	86	37	1151	10	269	27	983	14	1591	9	28	70	408	17	13283	4
	31-60%	69	50	9	85	32	44	742	15	106	39	223	28	5	71	47	60	570	13	109	28	255	29	10	87	23	51	64	44	232	24	18	68	85	34	123	30	10	50	309	15	113	39	425	19	505	14	18	71	77	34	4179	5
	>60%	253	22	31	43	146	35	1967	9	118	30	553	19	7	89	234	28	2084	8	232	23	648	19	148	25	51	37	185	26	464	17	37	45	147	26	173	24	37	37	1236	11	126	24	830	14	1752	10	90	49	293	21	11841	3
	totale	658	17	93	32	312	30	4715	7	387	21	1550	19	50	52	496	22	4581	7	693	15	1496	16	241	20	143	30	566	20	1475	13	105	28	536	17	870	18	133	29	2696	8	508	21	2238	11	3848	7	135	39	779	14	29304	3

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. 1268023. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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