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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
provvigione (legno del fusto)
tipo di bosco (17 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
tipo di bosco (17 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	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	.
bosco non accessibile	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	.
arbusteto	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	.
superficie forestale perennemente non boscata	404	49	0	.	59	100	2358	29	497	51	575	47	0	.	280	51	793	41	590	44	610	59	77	87	0	.	54	77	552	61	204	62	204	69	390	58	127	76	521	51	5	100	944	45	896	44	130	100	449	42	10720	12
superficie forestale temporaneamente non boscata	17	101	0	0	0	.	539	31	0	.	77	77	5	100	0	.	714	32	0	.	56	53	0	.	9	100	15	74	17	79	0	.	0	.	183	55	0	.	19	84	0	.	34	118	237	44	0	0	19	100	1941	17
striscia aperta nel soprassuolo e scarpata	126	100	41	100	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	176	78	223	44	68	100	0	.	0	.	0	.	84	100	0	.	148	73	0	.	0	.	151	71	175	67	129	100	105	71	61	95	0	.	25	100	1518	23
soprassuolo perennemente aperto	0	.	30	100	94	71	663	26	7	100	38	100	10	100	203	44	2499	15	137	63	13	100	184	52	75	74	239	43	410	42	83	100	-3	100	441	50	0	.	898	22	145	59	1395	18	1760	17	0	.	0	0	9320	8
selva, arboricoltura	103	100	0	.	0	.	0	.	0	.	147	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	696	40	0	.	268	72	0	.	0	.	0	.	1215	32
ceduo	22	100	0	.	0	.	73	51	0	.	23	100	56	100	11	86	979	25	102	94	2	100	0	.	0	.	22	100	82	65	0	.	146	71	0	.	69	100	6001	10	109	75	652	41	643	35	0	.	0	.	8993	8
ceduo composto	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	146	73	102	100	0	.	0	.	0	.	0	.	84	100	205	60	0	.	0	.	0	.	569	33	0	.	54	100	7	100	0	.	0	.	1167	25
fustaia a struttura disetanea	169	69	0	100	0	.	6501	13	0	.	595	36	0	.	207	68	4927	12	835	33	772	32	2616	18	114	100	589	37	604	36	0	.	112	59	214	67	169	75	1776	20	818	32	893	27	3753	14	165	72	517	41	26343	6
fustaia irregolare	1338	28	92	72	173	60	10208	10	543	36	1549	25	0	.	927	34	8635	10	2390	19	3250	19	1493	24	255	70	1566	25	3485	19	0	.	1174	27	772	34	742	35	5068	12	810	34	6186	13	6499	12	289	51	824	30	58268	4
novelleto/spessina	743	26	0	.	101	81	1492	20	35	84	323	30	0	.	148	60	1359	23	104	50	405	40	117	78	25	86	110	57	508	32	32	100	156	50	107	53	94	44	85	48	37	51	430	28	637	37	56	60	482	33	7585	9
perticaia	1591	20	97	71	145	68	3069	13	421	35	936	25	0	.	280	37	3547	12	1013	29	1418	20	432	36	231	56	402	47	849	24	425	38	568	28	1002	24	1333	24	2560	13	350	39	2117	16	2616	14	214	51	1889	19	27504	4
fustaia giovane	1813	22	94	100	366	60	5591	12	625	33	2399	23	220	58	683	43	4143	14	928	30	1377	27	601	40	508	44	946	37	2418	21	801	30	1418	23	974	32	1010	31	2967	14	661	38	3511	16	3317	16	413	56	2340	19	40126	5
fustaia adulta	3109	16	1273	32	1402	35	10468	10	1988	22	5006	16	72	100	1421	33	11798	9	4270	16	1862	24	1386	24	462	43	1146	32	5134	16	1722	24	3687	15	2212	24	2402	22	3316	16	1530	30	6366	13	3908	16	357	52	4429	15	80726	3
fustaia matura	6480	14	1206	37	3700	24	28440	7	2919	21	6149	16	177	82	1952	28	17103	9	3264	19	8197	14	5011	17	545	47	2247	26	9993	13	1256	33	4109	17	5021	16	2935	24	4100	15	1028	36	12831	10	8448	12	694	41	7823	13	145628	3
totale	15915	8	2832	22	6041	17	69403	4	7035	12	17824	8	539	39	6288	14	56866	4	13802	8	17964	8	11917	9	2223	21	7420	12	24134	7	4876	14	11570	9	11316	10	9031	11	28752	4	5622	14	35787	5	32783	5	2317	21	18797	7	421054	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. 1232876. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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