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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 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 IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		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	496	27	256	45	246	35	3464	12	566	27	996	20	78	59	644	44	5846	11	1063	24	1379	22	478	25	240	44	679	35	1514	18	276	40	538	24	917	31	416	33	6607	11	540	26	2269	15	4749	11	63	53	713	25	35032	4
	0	17	100	0	.	53	66	279	32	42	71	35	100	0	.	74	74	18	100	63	68	0	.	24	77	0	.	83	53	139	48	52	100	39	71	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	77	81	0	.	41	61	1052	17
	1	117	44	0	.	18	100	635	22	104	47	133	52	0	.	81	83	865	21	137	36	297	29	139	39	25	100	0	.	205	27	7	100	247	38	64	43	36	61	431	20	57	64	338	26	404	25	71	71	61	48	4474	8
	2 o più	24	77	0	.	0	.	109	44	35	70	14	71	0	.	0	.	14	71	0	.	7	100	24	77	0	.	0	.	13	71	14	70	0	.	10	100	0	.	28	77	0	.	17	100	42	61	0	.	57	66	407	20
	totale	654	23	256	45	316	31	4487	11	746	24	1177	20	78	59	799	39	6744	11	1263	22	1684	21	665	22	265	41	762	32	1870	16	348	35	824	24	991	29	452	31	7065	11	596	26	2642	14	5273	11	135	45	872	23	40966	4
legno marcio	nessuna indicazione	170	30	43	73	265	41	1776	15	89	50	556	24	17	100	231	37	1841	14	417	23	649	27	181	40	58	59	342	33	524	19	70	61	304	30	438	27	127	69	1028	16	430	33	939	18	1816	15	47	58	421	39	12779	5
	0	36	71	0	.	0	.	123	41	7	100	17	100	0	.	37	61	0	.	74	71	0	.	0	.	0	.	33	71	45	74	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	100	0	.	413	23
	1	127	40	0	.	7	100	359	21	45	86	158	32	0	.	86	53	359	22	32	63	176	33	24	77	38	62	0	.	138	36	17	100	59	52	82	49	0	.	274	30	71	49	277	25	373	23	9	100	123	52	2833	8
	2 o più	0	.	0	.	18	100	42	58	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	58	0	.	18	100	18	100	0	.	14	71	193	29
	totale	333	25	43	73	290	39	2300	13	140	43	731	22	17	100	354	33	2208	13	523	22	844	23	205	37	96	43	374	31	707	17	87	53	382	28	520	26	127	69	1359	14	500	32	1234	17	2208	14	78	53	557	38	16219	5
legno in decomposizione o putrefatto e inconsistente	nessuna indicazione	125	45	0	.	114	56	1442	17	94	49	570	29	0	.	118	52	1427	14	275	35	525	26	124	43	30	66	155	38	275	28	17	100	176	33	201	41	0	.	774	18	163	36	563	21	973	16	38	71	208	36	8388	6
	0	8	100	0	.	0	.	43	60	17	100	69	100	0	.	37	71	0	.	24	77	0	.	0	.	0	.	0	.	51	85	7	100	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	71	299	32
	1	7	100	0	.	15	100	131	35	0	.	73	45	0	.	22	75	112	39	24	77	70	59	0	.	30	66	26	78	90	43	7	100	0	.	15	100	0	.	134	37	45	60	148	40	123	47	42	72	69	79	1184	13
	2 o più	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	46	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	93	43
	totale	139	41	0	.	129	51	1622	16	111	44	712	28	0	.	177	40	1539	14	324	31	641	25	124	43	60	51	181	35	416	25	31	64	202	31	216	41	0	.	933	18	207	36	710	20	1097	16	80	59	310	31	9964	6
totale	nessuna indicazione	791	21	299	42	626	30	6683	10	748	26	2122	18	95	52	993	33	9115	9	1756	20	2554	19	782	21	328	39	1175	30	2312	16	363	33	1019	20	1556	26	543	34	8409	10	1132	23	3770	12	7539	10	149	39	1341	22	56198	3
	0	61	52	0	.	53	66	445	25	66	73	121	100	0	.	148	64	18	100	161	65	0	.	24	77	0	.	116	50	236	56	59	89	68	75	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	77	81	22	100	74	46	1765	16
	1	250	30	0	.	40	61	1125	15	149	43	364	27	0	.	189	51	1336	16	194	29	543	22	164	35	93	52	26	78	432	24	31	71	305	33	161	35	36	61	840	16	172	39	763	19	901	18	123	48	253	51	8492	6
	2 o più	24	77	0	.	18	100	156	37	35	70	14	71	0	.	0	.	22	58	0	.	73	46	24	77	0	.	0	.	13	71	14	70	17	100	10	100	0	.	108	42	0	.	36	71	60	52	0	.	71	55	694	16
	totale	1126	18	299	42	736	28	8409	9	998	23	2620	17	95	52	1330	29	10492	9	2110	19	3169	17	994	19	421	34	1317	27	2993	14	467	30	1408	20	1727	25	579	32	9357	9	1304	23	4587	11	8577	10	293	35	1739	23	67148	3

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. 1410691. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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