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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.

IFN2
numero di fusti
diametro a petto d'uomo (10 classi) · conifere e latifoglie
suddivisione regionale: regione biogeografica
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 1993/95
		regione biogeografica
		Giura		Altopiano		Versante nord delle Alpi		Alpi centrali occidentali		Alpi centrali orientali		Versante sud delle Alpi		Svizzera
diametro a petto d'uomo (10 classi)	conifere e latifoglie	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	.
	conifere	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	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	.
12-20 cm	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	16008	8	25452	8	32829	6	13243	11	14934	9	5570	13	108036	3
	latifoglie	17762	7	21601	6	23487	7	4936	15	4457	16	25902	8	98145	3
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	33770	5	47053	5	56316	5	18179	9	19391	8	31472	6	206181	2
21-30 cm	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	9497	8	12667	7	22898	6	7931	10	10982	8	4232	11	68207	3
	latifoglie	11925	7	13975	6	13202	7	1147	22	1816	21	9651	8	51716	3
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	21422	5	26643	5	36100	5	9078	9	12797	7	13883	6	119923	2
31-40 cm	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	7239	7	10905	6	15292	5	4734	10	7287	8	2948	11	48405	3
	latifoglie	7616	6	8076	6	5837	8	400	34	712	23	2630	11	25270	3
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	14855	5	18981	4	21129	4	5134	10	7999	8	5578	7	73676	2
41-50 cm	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	4705	6	8396	5	10700	5	2609	10	4755	7	1915	10	33081	2
	latifoglie	3006	7	4497	7	2650	10	87	42	345	23	994	13	11579	4
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	7711	5	12893	4	13350	4	2697	10	5099	7	2908	8	44659	2
51-60 cm	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	2333	8	4313	6	5543	6	1241	12	2340	8	1043	11	16814	3
	latifoglie	942	11	1795	9	1135	12	22	75	106	36	350	19	4350	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	3276	6	6108	5	6679	5	1264	12	2446	8	1392	9	21165	2
61-70 cm	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	625	13	1265	9	1965	8	436	17	704	12	445	16	5441	5
	latifoglie	157	23	509	15	191	21	0	.	31	60	156	23	1044	10
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	782	11	1774	8	2156	8	436	17	735	12	601	13	6485	4
71-80 cm	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	202	20	343	16	543	13	199	24	327	16	207	22	1821	7
	latifoglie	41	41	238	21	37	45	8	100	10	100	107	29	442	15
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	243	19	581	13	580	12	207	24	337	16	315	18	2263	6
81-90 cm	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	36	45	100	27	161	22	51	43	55	35	39	45	443	13
	latifoglie	0	.	106	33	23	58	7	100	6	100	73	50	215	25
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	36	45	206	21	184	21	59	39	61	33	112	36	658	12
91-100 cm	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	14	71	23	58	66	33	21	58	7	100	26	59	158	22
	latifoglie	0	.	29	50	0	.	0	.	0	.	31	50	60	35
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	14	71	52	38	66	33	21	58	7	100	56	38	217	19
>100 cm	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	0	.	0	.	13	71	7	100	24	59	32	51	77	32
	latifoglie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	46	61	46
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	13	71	7	100	24	59	94	34	138	27
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	40659	5	63466	5	90012	4	30473	8	41415	6	16456	8	282482	2
	latifoglie	41450	5	50826	4	46561	6	6608	15	7482	15	39955	6	192883	2
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	82109	3	114292	3	136574	3	37082	8	48897	6	56412	5	475365	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. 1264363. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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