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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
stadio di sviluppo · conifere e latifoglie
suddivisione regionale: regione economica
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		regione economica
		Giura Ovest		Giura Est		Altopiano Ovest		Altopiano Centro		Altopiano Est		Prealpi Ovest		Prealpi Centro		Prealpi Est		Alpi Nord-Ovest		Alpi Centro		Alpi Nord-Est		Alpi Sud-Ovest		Alpi Sud-Est		Sud delle Alpi		Svizzera
stadio di sviluppo	conifere e latifoglie	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	.
	conifere	41	85	0	.	7	100	7	100	110	94	27	100	22	75	21	100	150	51	7	100	0	0	29	50	483	39	113	59	1017	24
	latifoglie	136	88	0	.	16	72	38	84	23	76	39	100	0	.	43	100	7	100	0	.	157	80	0	.	0	.	0	0	459	41
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	177	87	0	.	23	58	45	86	134	79	65	100	22	75	64	74	157	50	7	100	157	80	29	50	483	39	113	59	1477	22
novelleto/spessina	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	793	58	87	45	160	60	649	39	184	39	464	46	857	29	497	36	480	35	49	100	96	66	173	48	1253	24	433	43	6174	12
	latifoglie	258	34	254	39	130	46	172	36	377	33	116	61	529	32	384	39	411	51	68	70	95	73	148	58	235	51	300	44	3475	12
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	1050	48	340	35	289	41	820	34	561	28	580	41	1385	25	880	32	891	31	118	58	191	61	321	38	1488	23	734	31	9649	10
perticaia	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	3208	25	1222	39	2325	34	5400	22	5574	19	1666	44	4539	27	2818	31	2449	28	1911	33	311	52	4260	21	11226	15	4080	22	50988	7
	latifoglie	5282	20	3300	23	2902	29	3204	23	5298	15	1102	38	2012	28	1789	33	3259	25	1047	49	702	55	6231	18	3343	26	17417	13	56888	6
	non determinabile	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	totale	8490	16	4522	22	5226	23	8605	17	10872	14	2769	32	6551	22	4607	25	5708	21	2958	30	1014	45	10490	15	14569	14	21496	11	107877	5
fustaia giovane	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	3045	23	809	40	1139	33	3869	23	3515	21	2185	36	4150	30	1504	36	2288	33	1042	39	1685	35	8228	20	6954	19	2864	28	43276	7
	latifoglie	4844	19	1487	31	996	36	2061	23	3050	20	1144	44	1861	41	1458	47	1291	37	1285	41	1238	39	1331	33	1377	43	12859	14	36281	7
	non determinabile	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	totale	7889	17	2296	28	2134	29	5929	19	6565	17	3329	30	6011	25	2962	32	3580	27	2327	36	2922	32	9559	18	8331	18	15723	13	79558	6
fustaia adulta	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	6684	14	1162	27	642	39	2027	23	2008	20	2561	33	2066	27	3753	19	2029	28	1370	44	550	33	3737	23	7179	15	3242	22	39010	6
	latifoglie	7564	12	3012	21	2056	29	1635	24	3045	17	719	37	1950	30	2644	20	1026	34	534	62	624	33	775	47	360	43	3829	21	29773	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	14248	11	4174	19	2698	27	3661	19	5052	16	3280	29	4016	23	6397	17	3055	26	1904	39	1174	28	4512	21	7539	15	7071	15	68783	5
fustaia matura	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	5766	12	606	32	1318	24	2887	17	3171	14	3707	23	7362	12	5428	14	2756	19	2146	28	1445	33	6618	15	8837	12	4341	15	56387	4
	latifoglie	5084	13	1548	21	2039	21	3680	16	5656	13	806	34	3815	17	3067	18	1352	26	1005	31	673	30	585	34	924	27	2972	21	33206	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0
	totale	10850	10	2155	21	3356	19	6567	13	8827	11	4513	21	11177	12	8494	12	4108	17	3151	24	2118	27	7202	15	9761	12	7313	13	89593	3
misto	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	10521	10	436	43	655	41	1699	28	964	26	2839	25	10812	12	2808	24	5551	17	2635	28	2301	28	12708	12	15124	12	8987	17	78042	5
	latifoglie	6928	12	1422	32	1015	34	1240	27	2604	21	1796	29	4399	17	2874	25	2214	27	891	39	1810	31	3147	23	1940	30	8928	14	41208	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	totale	17449	9	1858	30	1671	31	2939	23	3568	19	4635	22	15210	11	5681	20	7764	16	3527	27	4112	23	15855	11	17064	11	17916	12	119249	4
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	30057	5	4322	16	6245	16	16537	10	15526	9	13450	13	29807	8	16828	9	15703	10	9161	14	6389	16	35752	7	51056	6	24061	8	274895	2
	latifoglie	30096	6	11024	11	9153	13	12029	9	20053	7	5721	16	14566	10	12258	11	9561	13	4830	19	5300	17	12216	11	8180	15	46305	6	201292	2
	non determinabile	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0
	totale	60153	4	15346	10	15398	11	28567	8	35579	6	19171	11	44373	6	29086	8	25264	9	13991	13	11689	13	47968	6	59235	5	70366	4	476187	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. 1325163. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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