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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
quota (classi di 200 m) · numero di danni
suddivisione regionale: regione dei boschi di protezione
unità: n/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		regione dei boschi di protezione
		Giura/Altopiano		Alpi nordoccidentali		Alpi nordorientali		Alpi sudoccidentali		Alpi sudorientali		Sud delle Alpi		Svizzera
quota (classi di 200 m)	numero di danni	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
>1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	316	37	301	57	198	12	260	8	216	11	236	6
	un danno visibile	0	.	61	35	132	45	62	12	91	10	87	21	81	7
	due o più danni visibili	0	.	46	35	16	82	46	17	32	15	45	19	39	10
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	5	55	10	38	5	47	7	28
	totale	0	.	422	29	449	45	310	9	393	7	353	10	362	5
1601-1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	295	16	222	32	277	13	275	9	240	12	269	6
	un danno visibile	0	.	77	14	71	22	89	14	80	11	59	16	76	7
	due o più danni visibili	0	.	50	21	45	46	43	14	41	15	30	20	41	9
	albero morto o a terra	0	.	6	60	3	96	3	46	2	73	1	99	3	34
	totale	0	.	428	13	341	22	412	12	397	7	329	11	390	5
1401-1600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	174	17	262	10	258	13	284	11	295	10	342	12	281	5
	un danno visibile	46	20	78	9	67	16	94	22	72	11	88	15	78	6
	due o più danni visibili	16	45	49	15	32	22	49	17	45	15	34	15	42	7
	albero morto o a terra	0	.	1	58	9	56	9	58	3	52	5	51	4	28
	totale	236	15	390	7	366	12	437	9	414	8	468	9	405	4
1201-1400 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	270	11	295	9	241	9	364	12	272	14	247	14	279	5
	un danno visibile	59	15	78	9	83	13	68	15	101	13	85	10	78	5
	due o più danni visibili	21	21	48	15	49	17	61	32	53	24	44	17	45	9
	albero morto o a terra	0	.	1	70	9	54	5	44	0	.	6	37	4	31
	totale	350	9	421	7	382	8	498	10	426	10	382	10	406	4
1001-1200 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	309	6	321	7	270	10	304	11	236	18	289	12	296	4
	un danno visibile	58	8	77	9	97	11	71	15	93	24	87	12	77	5
	due o più danni visibili	25	15	42	15	50	16	38	28	65	24	50	16	41	7
	albero morto o a terra	0	.	2	62	5	63	10	64	1	99	7	59	3	31
	totale	392	5	441	7	420	8	424	10	395	13	433	9	418	3
801-1000 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	337	5	331	8	296	9	338	15	210	19	383	18	325	4
	un danno visibile	72	10	69	11	81	10	86	22	76	18	130	16	80	6
	due o più danni visibili	37	12	28	17	52	15	57	33	48	20	64	19	42	7
	albero morto o a terra	0	.	3	50	1	61	2	98	2	98	12	57	2	35
	totale	446	5	432	6	430	7	483	12	336	15	588	15	450	3
601-800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	300	5	326	7	291	13	242	37	263	15	285	14	298	4
	un danno visibile	58	7	87	14	83	15	58	26	81	20	158	17	73	6
	due o più danni visibili	25	9	36	20	36	17	43	42	29	36	108	16	35	7
	albero morto o a terra	1	53	1	70	4	48	7	65	0	.	6	42	2	24
	totale	384	4	450	7	414	11	350	26	372	11	558	10	409	3
=600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	258	4	417	25	269	19	256	25	100	0	303	14	265	3
	un danno visibile	48	5	88	34	81	27	29	37	0	.	103	11	55	5
	due o più danni visibili	23	8	37	36	53	44	40	40	0	.	95	16	32	8
	albero morto o a terra	1	26	5	96	3	71	4	97	0	.	15	39	3	24
	totale	331	3	547	22	406	20	329	20	100	0	516	9	355	3
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	285	2	307	4	269	5	275	5	266	4	288	5	284	2
	un danno visibile	56	3	77	4	83	5	75	7	84	5	97	5	73	2
	due o più danni visibili	26	5	42	7	46	8	47	9	42	7	57	7	39	3
	albero morto o a terra	1	24	2	26	5	27	6	25	4	29	7	20	3	10
	totale	367	2	428	3	403	4	403	4	396	4	449	4	400	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. 1374668. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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