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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
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	513	33	49	100	96	66	235	42	1305	23	447	42	6335	12
	latifoglie	258	34	254	39	130	46	172	36	377	33	116	61	529	32	384	39	411	51	86	59	173	60	221	44	235	51	352	38	3696	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	924	30	135	53	270	52	456	31	1540	22	800	29	10031	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	4574	27	2818	31	2618	26	2035	31	356	48	4730	20	11244	15	4215	22	51984	7
	latifoglie	5282	20	3300	23	2902	29	3329	22	5402	15	1102	38	2253	27	1789	33	3560	24	1047	49	924	48	6289	17	3343	26	17773	13	58295	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	8729	17	10976	13	2769	32	6827	21	4607	25	6178	20	3082	29	1280	41	11018	14	14587	14	21988	11	110280	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	8824	20	7668	18	2864	28	44586	7
	latifoglie	4844	19	1487	31	996	36	2061	23	3050	20	1144	44	1861	41	1458	47	1334	36	1285	41	1238	39	1331	33	1377	43	12859	14	36324	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	3622	26	2327	36	2922	32	10155	18	9045	17	15723	13	80910	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	724	36	2090	22	2008	20	2561	33	2066	27	3825	19	2029	28	1377	44	768	37	3737	23	7530	15	3266	22	39828	6
	latifoglie	7564	12	3012	21	2127	29	1774	24	3045	17	719	37	1950	30	2758	20	1096	33	670	54	624	33	775	47	391	41	3845	21	30350	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	14248	11	4174	19	2851	26	3863	18	5052	16	3280	29	4016	23	6583	16	3125	25	2048	37	1393	29	4512	21	7921	15	7111	15	70178	5
fustaia matura	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	5785	12	606	32	1318	24	2899	17	3171	14	3707	23	7368	12	5445	14	2756	19	2205	27	1475	32	6618	15	8837	12	4341	15	56531	4
	latifoglie	5161	13	1548	21	2039	21	3741	15	5656	13	806	34	3867	17	3067	18	1352	26	1089	29	673	30	585	34	924	27	2972	21	33479	5
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0
	totale	10945	10	2155	21	3356	19	6640	13	8827	11	4513	21	11235	11	8512	12	4108	17	3294	24	2147	26	7202	15	9761	12	7313	13	90009	3
misto	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	10600	10	436	43	655	41	1805	27	964	26	3031	23	10858	12	2808	24	5668	16	2672	27	2301	28	13032	12	15601	11	9124	17	79556	4
	latifoglie	6928	12	1422	32	1015	34	1266	26	2604	21	1931	28	4399	17	2874	25	2257	27	891	39	1836	30	3311	22	1940	30	9128	14	41803	6
	non determinabile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	totale	17528	9	1858	30	1671	31	3072	23	3568	19	4962	21	15257	11	5681	20	7925	16	3563	27	4138	23	16343	11	17541	11	18252	12	121359	4
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	conifere	30156	5	4322	16	6327	16	16718	10	15526	9	13641	12	29896	8	16917	9	16023	10	9388	14	6681	16	37204	7	52668	6	24370	8	279837	2
	latifoglie	30173	6	11024	11	9224	13	12380	9	20157	7	5857	16	14858	10	12373	11	10017	13	5067	18	5627	16	12511	11	8210	15	46930	6	204406	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	60329	4	15346	10	15551	11	29098	7	35684	6	19498	11	44753	6	29290	8	26039	8	14455	13	12307	13	49715	6	60878	5	71300	4	484244	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. 1325168. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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