Scelta degli argomenti

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
numero di fusti
tipo di bosco (17 classi)
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 n
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 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
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	289	44	0	.	86	100	2519	29	583	46	626	45	0	.	289	62	1113	36	789	47	488	50	133	75	0	.	62	72	303	54	156	58	238	65	443	59	167	73	998	36	20	100	799	61	1583	33	187	100	271	43	12142	11
superficie forestale temporaneamente non boscata	39	73	0	0	0	.	510	30	0	.	166	65	4	100	0	.	485	31	0	.	139	54	0	.	7	100	50	54	64	64	0	.	0	.	253	59	0	.	36	82	0	.	43	70	263	41	0	0	4	100	2063	15
striscia aperta nel soprassuolo e scarpata	448	100	157	100	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	133	94	856	43	120	100	0	.	0	.	0	.	83	100	0	.	141	80	0	.	0	.	176	75	551	65	44	100	146	78	148	82	0	.	96	100	3108	25
soprassuolo perennemente aperto	0	.	36	100	122	72	1341	29	26	100	68	100	40	100	280	50	4185	14	36	63	21	100	211	52	119	84	499	42	771	39	77	100	44	100	499	46	0	.	1864	20	284	49	1467	20	3196	15	0	.	0	0	15186	7
selva, arboricoltura	100	100	0	.	0	.	0	.	0	.	143	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	609	35	0	.	105	77	0	.	0	.	0	.	958	30
ceduo	161	100	0	.	0	.	240	57	0	.	106	100	76	100	154	88	2497	25	171	71	10	100	0	.	0	.	46	100	269	70	0	.	272	71	0	.	101	100	17859	9	244	67	1573	31	1714	28	0	.	0	.	25492	7
ceduo composto	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	322	71	130	100	0	.	0	.	0	.	0	.	93	100	297	61	0	.	0	.	0	.	1364	35	0	.	77	100	19	100	0	.	0	.	2301	26
fustaia a struttura disetanea	287	57	19	100	0	.	7456	12	0	.	1036	38	0	.	380	63	8195	11	1093	30	1056	32	2725	18	119	100	846	44	1199	37	0	.	191	66	499	47	195	71	2803	20	1444	31	1079	28	5934	13	132	73	469	40	37157	5
fustaia irregolare	1129	28	136	79	245	75	11433	10	594	36	1668	26	0	.	1115	34	11391	10	2758	20	4353	18	1625	25	303	55	2282	26	4766	21	0	.	1832	28	1044	37	717	34	8013	11	916	34	7192	12	8867	12	403	53	789	29	73572	4
novelleto/spessina	782	24	0	.	72	75	1963	16	77	55	445	29	0	.	408	37	1233	19	155	40	507	33	115	71	60	65	250	41	664	24	30	100	123	43	305	46	201	42	350	40	149	46	562	23	821	26	44	67	508	27	9823	7
perticaia	4681	18	443	72	519	58	9469	12	1116	33	2533	25	0	.	872	35	15001	11	2521	26	3830	19	1844	33	909	53	1257	46	2881	24	1206	38	2166	25	3333	22	3667	22	10225	12	1255	37	7391	15	10283	12	626	47	4788	17	92817	4
fustaia giovane	2502	22	131	100	604	58	8907	12	1044	33	3895	22	304	58	884	40	8431	13	1192	31	1779	26	1087	38	820	44	1785	33	4156	21	1149	31	2549	23	1450	30	1191	31	6306	14	1325	37	5694	16	7115	15	388	55	3145	19	67834	4
fustaia adulta	2676	16	1116	32	977	35	10232	11	1829	23	4065	17	105	100	1301	33	11815	10	3987	16	1662	24	1419	24	530	44	1260	33	4106	16	1220	26	2945	16	1828	24	1825	22	3814	16	1573	30	6946	14	4649	16	293	53	3258	15	75430	4
fustaia matura	3355	14	848	37	1635	24	15230	7	1715	21	2946	16	151	74	908	31	9148	9	1791	20	4695	15	2726	16	346	48	1647	26	5207	13	588	33	1900	18	2887	17	1370	23	2830	16	462	38	7357	11	5343	12	415	44	3596	13	79096	3
totale	16450	8	2886	21	4259	17	69300	4	6984	11	17706	8	681	36	6724	13	74671	4	14742	8	18542	8	11886	9	3212	22	10067	12	24479	7	4863	15	12260	9	12542	10	9611	11	57621	4	7716	13	40430	5	49933	5	2489	21	16926	7	496978	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. 1302554. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

indietro