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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
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	43255	5	51090	6	29043	8	23324	9	40785	7	14982	11	202478	3
	abete bianco	29676	5	16235	8	7611	11	1693	24	820	26	1767	23	57803	4
	pino	3854	13	1435	40	910	36	6120	19	6011	18	450	46	18780	10
	larice	1594	32	890	29	571	45	11260	11	7435	12	9806	11	31556	6
	cembro	0	.	10	100	0	.	2023	22	4138	20	65	79	6235	15
	altre conifere	1814	19	466	54	449	36	208	56	979	35	44	70	3960	15
	faggio	46990	4	15454	9	12535	10	2571	27	1863	23	13707	12	93120	3
	acero	14087	7	6990	11	5114	12	2158	24	778	29	1925	25	31053	5
	frassino	9510	8	3749	16	3476	15	1690	26	882	42	2661	22	21969	6
	quercia	5717	15	504	33	208	42	1236	31	91	72	2614	24	10370	11
	castagno	0	.	7	100	0	.	304	68	45	72	15358	12	15715	12
	altre latifoglie	14167	7	7848	12	5623	17	6451	13	5879	20	20271	9	60239	5
	non determinabile	328	26	445	20	146	33	162	33	399	28	146	40	1627	12
	totale	170992	2	105124	4	65686	6	59200	6	70105	5	83796	4	554904	1
sì	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	213	22	240	19	226	20	72	32	219	22	131	34	1101	9
	abete bianco	259	19	109	29	80	32	0	.	15	71	32	51	495	13
	pino	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	14	71
	larice	0	.	0	.	0	.	118	32	95	35	123	31	336	19
	cembro	0	.	0	.	0	.	57	43	22	58	0	.	78	35
	altre conifere	34	53	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	41	47
	faggio	72	37	7	100	30	50	7	100	0	.	37	45	154	23
	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	.	149	34	156	33
	altre latifoglie	42	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	42	52
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	719	11	363	15	385	15	261	19	358	17	472	17	2558	6
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	abete rosso	43468	5	51330	6	29269	8	23396	9	41004	7	15113	11	203580	3
	abete bianco	29935	5	16344	8	7691	11	1693	24	835	26	1800	23	58298	4
	pino	3860	13	1435	40	910	36	6120	19	6018	18	450	46	18794	10
	larice	1594	32	890	29	571	45	11378	11	7531	11	9928	11	31892	6
	cembro	0	.	10	100	0	.	2079	22	4160	20	65	79	6313	15
	altre conifere	1849	19	473	53	449	36	208	56	979	35	44	70	4002	15
	faggio	47062	4	15461	9	12565	10	2579	27	1863	23	13744	12	93274	3
	acero	14087	7	6990	11	5128	12	2158	24	778	29	1925	25	31067	5
	frassino	9543	8	3749	16	3493	15	1690	26	882	42	2661	22	22019	6
	quercia	5775	14	504	33	226	39	1236	31	91	72	2614	24	10446	11
	castagno	0	.	7	100	0	.	311	67	45	72	15506	12	15870	12
	altre latifoglie	14209	7	7848	12	5623	17	6451	13	5879	20	20271	9	60281	5
	non determinabile	328	26	445	20	146	33	162	33	399	28	146	40	1627	12
	totale	171711	2	105487	4	66072	6	59462	6	70464	5	84268	4	557462	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. 1266558. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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