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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
numero di fusti morti
legno morto: consistenza del legno (3 classi) · legno morto: numero di funghi (3 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
legno morto: consistenza del legno (3 classi)	legno morto: numero di funghi (3 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	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	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
	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	.	0	.
	1	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	.
	2 o più	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	.
	totale	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	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
legno fresco o duro	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	10	100
	0	382	20	160	35	284	27	3425	9	412	21	1046	16	34	52	384	26	5470	7	646	17	1387	19	357	20	98	38	579	21	1248	13	219	27	565	19	619	30	244	28	5412	9	476	23	1979	10	4747	8	175	28	468	17	30815	3
	1	49	39	0	.	65	64	634	16	25	53	215	25	0	.	58	39	471	16	110	30	155	29	60	39	17	72	28	59	199	23	31	49	51	49	147	28	0	.	921	14	48	52	308	19	494	15	15	77	90	31	4193	6
	2 o più	0	.	0	.	8	100	120	30	4	100	7	71	0	.	0	.	49	43	5	100	13	74	0	.	9	100	0	.	28	54	0	.	0	.	4	100	0	.	96	32	4	100	24	61	95	52	0	.	0	.	464	16
	totale	431	19	160	35	357	28	4179	8	440	21	1268	15	34	52	442	25	5989	7	761	16	1554	19	417	19	124	36	608	21	1475	13	251	25	616	19	770	26	244	28	6429	8	528	22	2310	9	5345	8	190	29	559	15	35482	3
legno marcio	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	10	100
	0	219	24	84	48	76	45	1617	11	68	47	401	19	40	80	328	26	1706	11	295	21	458	18	147	30	120	40	314	28	546	19	13	76	217	26	292	20	72	38	1508	11	218	26	956	13	1662	10	15	100	259	20	11631	4
	1	36	53	0	.	22	68	539	16	19	64	127	30	4	100	27	54	352	17	76	38	165	29	43	44	8	71	53	41	120	27	10	100	28	55	113	39	0	.	325	20	45	66	290	19	273	20	0	.	49	32	2724	7
	2 o più	33	50	0	.	0	.	67	38	4	100	33	70	0	.	0	.	37	48	25	61	36	78	0	.	10	100	0	.	19	64	0	.	0	.	13	76	0	.	21	60	0	.	40	61	32	70	0	.	4	100	374	18
	totale	288	22	84	48	98	39	2223	10	91	38	561	18	44	73	356	25	2095	10	397	19	659	18	190	27	138	37	367	26	685	17	23	61	244	25	419	20	72	38	1854	10	262	26	1286	12	1977	10	15	100	312	19	14739	4
legno in decomposizione o putrefatto e inconsistente	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	.
	0	171	25	0	.	80	42	1182	13	162	29	265	26	19	71	217	33	1459	10	274	25	396	19	53	53	50	45	206	33	450	23	20	71	145	29	255	26	29	54	702	15	136	36	584	17	1286	11	9	100	226	24	8374	4
	1	54	38	14	79	4	100	259	18	17	62	47	39	0	.	14	77	263	20	27	54	62	61	13	76	15	77	41	45	79	31	0	.	40	76	47	39	14	77	204	27	27	60	114	28	141	26	10	100	56	47	1562	8
	2 o più	12	100	0	.	0	.	26	49	0	.	0	.	0	.	0	.	20	62	0	.	13	58	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	9	71	0	.	20	71	11	100	0	.	22	55	24	61	0	.	20	71	185	21
	totale	237	21	14	79	84	42	1467	12	178	27	312	23	19	71	232	32	1743	10	301	25	470	20	67	45	65	40	248	31	537	21	20	71	194	30	302	24	62	43	916	14	163	38	720	16	1450	10	19	71	301	23	10121	4
totale	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	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	20	71	0	0	0	0	20	71
	0	772	16	244	31	440	24	6224	7	641	20	1712	15	93	48	930	19	8635	7	1215	14	2241	15	557	18	268	29	1099	17	2243	12	252	28	927	16	1166	19	344	23	7622	8	830	19	3519	8	7695	7	199	28	953	13	50821	2
	1	139	24	14	79	91	49	1432	11	60	37	390	20	4	100	100	29	1087	12	214	25	381	22	116	27	40	44	123	29	398	16	41	44	119	39	307	25	14	77	1450	12	119	36	712	14	908	12	25	61	196	22	8479	4
	2 o più	45	45	0	.	8	100	213	24	8	71	40	59	0	.	0	.	106	36	30	54	62	67	0	.	19	71	0	.	56	38	0	.	9	71	17	80	20	71	128	28	4	100	85	39	150	37	0	.	23	62	1023	11
	totale	956	14	258	30	539	24	7869	7	710	19	2141	14	97	47	1030	19	9827	6	1459	13	2684	15	674	17	327	28	1222	17	2697	11	294	25	1055	16	1490	18	377	23	9200	7	953	19	4317	8	8772	7	224	28	1172	12	60343	2

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. 1196172. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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