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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
gigante (no/sì) · specie arborea principale
suddivisione regionale: regione dei boschi di protezione
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		regione dei boschi di protezione
		Giura/Altopiano		Alpi nordoccidentali		Alpi nordorientali		Alpi sudoccidentali		Alpi sudorientali		Sud delle Alpi		Svizzera
gigante (no/sì)	specie arborea principale	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	.
	abete rosso	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete bianco	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	larice	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	cembro	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	faggio	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	acero	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frassino	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	quercia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	castagno	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	altre latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
no	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	42497	5	44981	6	25707	8	21282	10	34681	7	12342	13	181489	3
	abete bianco	29277	5	16125	8	7170	12	1663	24	802	27	1693	24	56730	4
	pino	3854	13	1362	42	441	46	6037	19	5244	20	328	58	17266	10
	larice	1594	32	811	31	387	52	8199	12	4476	12	5943	14	21411	7
	cembro	0	.	10	100	0	.	1743	24	2641	24	49	100	4443	17
	altre conifere	1814	19	67	50	373	40	208	56	801	42	44	70	3307	16
	faggio	46259	4	15015	9	11665	10	2457	28	1792	24	12753	13	89940	3
	acero	13740	7	6398	11	4429	13	1332	26	663	31	1197	27	27759	5
	frassino	9183	8	3543	16	2927	16	989	27	693	49	2420	23	19755	6
	quercia	5645	15	402	37	166	48	1150	33	91	72	2412	26	9866	11
	castagno	0	.	7	100	0	.	119	79	45	72	15188	13	15360	12
	altre latifoglie	13022	7	5564	12	3916	17	5363	15	4637	23	16692	11	49194	5
	non determinabile	328	26	433	20	111	37	126	37	230	32	77	50	1305	12
	totale	167213	2	94718	4	57292	6	50668	7	56797	6	71138	5	497825	1
sì	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	213	22	189	20	183	23	72	32	185	24	92	44	933	10
	abete bianco	240	19	109	29	61	36	0	.	15	71	32	51	458	14
	pino	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	14	71
	larice	0	.	0	.	0	.	108	33	77	39	79	41	264	22
	cembro	0	.	0	.	0	.	35	53	22	58	0	.	57	39
	altre conifere	34	53	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	41	47
	faggio	60	39	7	100	30	50	7	100	0	.	37	45	142	24
	acero	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	0	.	14	71
	frassino	33	50	0	.	17	72	0	.	0	.	0	.	50	41
	quercia	59	49	0	.	18	71	0	.	0	.	0	.	77	41
	castagno	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	142	35	149	34
	altre latifoglie	15	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	71
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	661	12	312	16	324	16	230	21	306	19	382	20	2215	7
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	42709	5	45170	6	25889	8	21354	10	34866	7	12434	13	182423	3
	abete bianco	29517	5	16234	8	7231	12	1663	24	818	26	1726	24	57188	4
	pino	3860	13	1362	42	441	46	6037	19	5251	20	328	58	17280	10
	larice	1594	32	811	31	387	52	8307	12	4553	12	6022	14	21675	7
	cembro	0	.	10	100	0	.	1778	24	2663	24	49	100	4500	17
	altre conifere	1849	19	74	46	373	40	208	56	801	42	44	70	3349	16
	faggio	46319	4	15022	9	11696	10	2464	27	1792	24	12790	13	90082	3
	acero	13740	7	6398	11	4443	13	1332	26	663	31	1197	27	27773	5
	frassino	9216	8	3543	16	2944	16	989	27	693	49	2420	23	19805	6
	quercia	5704	15	402	37	184	44	1150	33	91	72	2412	26	9943	11
	castagno	0	.	7	100	0	.	127	74	45	72	15330	12	15510	12
	altre latifoglie	13037	7	5564	12	3916	17	5363	15	4637	23	16692	11	49210	5
	non determinabile	328	26	433	20	111	37	126	37	230	32	77	50	1305	12
	totale	167874	2	95030	4	57615	6	50898	7	57103	6	71520	5	500040	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. 1266549. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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