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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 di fusti
quota (classi di 200 m) · numero di danni
suddivisione regionale: regione economica
unità: n/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		regione economica
		Giura Ovest		Giura Est		Altopiano Ovest		Altopiano Centro		Altopiano Est		Prealpi Ovest		Prealpi Centro		Prealpi Est		Alpi Nord-Ovest		Alpi Centro		Alpi Nord-Est		Alpi Sud-Ovest		Alpi Sud-Est		Sud delle Alpi		Svizzera
quota (classi di 200 m)	numero di danni	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	albero morto o a terra	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	.
>1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1387	0	200	0	0	.	218	39	700	0	98	72	198	12	260	8	216	11	236	6
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	0	20	0	0	.	67	37	150	0	123	72	62	12	91	10	87	21	81	7
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	190	0	0	.	36	31	0	.	25	72	46	17	32	15	45	19	39	10
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	55	10	38	5	47	7	28
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1429	0	410	0	0	.	321	32	850	0	246	72	310	9	393	7	353	10	362	5
1601-1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	242	42	432	27	620	0	219	14	104	29	252	44	277	13	275	9	240	12	269	6
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	66	49	78	21	0	.	80	20	108	24	56	34	89	14	80	11	59	16	76	7
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	46	52	39	0	.	50	29	64	47	37	77	43	14	41	15	30	20	41	9
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	72	50	0	3	98	0	.	0	.	3	46	2	73	1	99	3	34
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	354	43	575	23	670	0	352	11	276	24	346	33	412	12	397	7	329	11	390	5
1401-1600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	154	19	0	.	225	29	0	.	0	.	267	28	261	15	273	23	260	13	298	21	186	21	284	11	295	10	342	12	281	5
	un danno visibile	51	21	0	.	35	43	0	.	0	.	78	21	94	12	50	36	67	15	89	22	57	27	94	22	72	11	88	15	78	6
	due o più danni visibili	22	43	0	.	0	.	0	.	0	.	42	35	39	23	11	40	61	21	44	28	41	39	49	17	45	15	34	15	42	7
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	69	0	.	0	.	1	99	9	97	21	66	9	58	3	52	5	51	4	28
	totale	226	17	0	.	261	29	0	.	0	.	390	22	393	10	335	22	389	10	440	18	306	19	437	9	414	8	468	9	405	4
1201-1400 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	275	12	0	.	225	36	120	0	0	.	339	13	251	15	227	12	307	17	275	18	234	18	364	12	272	14	247	14	279	5
	un danno visibile	56	14	0	.	34	62	330	0	0	.	76	16	82	15	70	16	73	18	98	31	95	19	68	15	101	13	85	10	78	5
	due o più danni visibili	18	22	0	.	24	80	160	0	0	.	67	24	37	25	29	24	41	23	42	30	106	25	61	32	53	24	44	17	45	9
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	69	0	99	0	.	22	78	15	55	5	44	0	.	6	37	4	31
	totale	349	10	0	.	284	34	610	0	0	.	482	10	373	11	326	10	421	13	437	19	450	12	498	10	426	10	382	10	406	4
1001-1200 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	309	6	0	.	411	27	293	23	139	35	340	16	324	10	246	12	291	16	333	17	266	28	304	11	236	18	289	12	296	4
	un danno visibile	59	9	0	.	38	75	10	69	62	49	75	17	73	14	74	13	88	18	144	22	107	18	71	15	93	24	87	12	77	5
	due o più danni visibili	25	15	0	.	54	77	0	.	13	82	53	35	40	17	38	24	35	29	74	26	54	29	38	28	65	24	50	16	41	7
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	2	99	4	75	2	98	11	97	0	.	10	64	1	99	7	59	3	31
	totale	394	5	0	.	503	22	303	20	215	27	469	15	438	9	362	9	415	12	562	13	428	20	424	10	395	13	433	9	418	3
801-1000 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	321	7	319	14	301	17	418	18	444	22	279	22	345	10	349	9	336	11	318	24	136	21	338	15	210	19	383	18	325	4
	un danno visibile	78	13	54	27	40	33	72	23	82	39	53	28	67	13	67	13	97	29	132	22	93	20	86	22	76	18	130	16	80	6
	due o più danni visibili	42	15	21	28	27	37	16	30	51	28	25	23	31	22	37	20	22	29	62	48	88	22	57	33	48	20	64	19	42	7
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	54	0	.	1	97	4	95	3	74	2	98	2	98	12	57	2	35
	totale	441	6	395	13	367	17	507	16	577	17	356	18	446	8	453	8	456	14	516	18	320	13	483	12	336	15	588	15	450	3
601-800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	326	8	236	13	324	15	324	9	258	8	409	20	326	9	300	15	289	14	316	40	245	34	242	37	263	15	285	14	298	4
	un danno visibile	62	10	64	20	64	20	54	16	53	14	99	45	80	17	85	17	103	26	121	34	61	42	58	26	81	20	158	17	73	6
	due o più danni visibili	26	15	37	45	21	22	25	17	24	17	11	92	42	24	37	19	27	28	58	34	24	51	43	42	29	36	108	16	35	7
	albero morto o a terra	0	.	4	98	0	.	0	.	2	57	0	.	2	69	5	54	0	.	0	.	4	96	7	65	0	.	6	42	2	24
	totale	413	7	340	10	409	12	403	8	337	7	519	18	451	8	427	12	419	13	496	32	334	35	350	26	372	11	558	10	409	3
=600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	237	10	278	9	269	12	281	7	242	5	0	.	383	34	215	26	463	36	427	27	188	16	256	25	100	0	303	14	265	3
	un danno visibile	62	16	57	13	47	18	38	11	46	8	0	.	53	80	88	39	133	20	79	30	54	46	29	37	0	.	103	11	55	5
	due o più danni visibili	27	18	22	16	27	19	18	16	24	13	0	.	19	44	82	44	61	39	12	64	0	.	40	40	0	.	95	16	32	8
	albero morto o a terra	3	51	3	43	0	.	0	.	1	41	0	.	0	.	5	69	11	90	0	.	0	.	4	97	0	.	15	39	3	24
	totale	330	9	361	8	342	11	337	6	314	5	0	.	455	37	390	30	668	23	518	23	242	8	329	20	100	0	516	9	355	3
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	296	4	273	7	297	8	307	5	253	4	320	9	320	5	283	6	277	6	301	9	211	12	275	5	266	4	288	5	284	2
	un danno visibile	64	5	58	10	52	12	48	9	50	7	73	9	76	6	72	7	80	8	111	11	82	10	75	7	84	5	97	5	73	2
	due o più danni visibili	29	7	26	17	24	14	21	11	25	10	47	16	39	10	36	12	44	11	52	15	62	14	47	9	42	7	57	7	39	3
	albero morto o a terra	0	52	3	41	0	.	0	.	1	33	1	58	3	34	2	37	1	49	10	51	7	39	6	25	4	29	7	20	3	10
	totale	389	3	360	6	373	7	376	5	329	4	440	7	438	4	393	5	403	5	474	8	361	8	403	4	396	4	449	4	400	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. 1374670. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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