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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
provvigione (legno del fusto)
grado di mescolanza · proprietà (2 classi)
suddivisione regionale: regione economica
unità: 1000 m³
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
grado di mescolanza	proprietà (2 classi)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pubblica	114	86	0	.	85	72	87	85	13	78	170	100	13	77	0	.	53	98	11	100	19	90	54	55	522	41	113	58	1255	25
	privata	0	.	0	.	16	100	0	.	131	89	0	.	0	.	104	74	193	84	0	.	0	.	0	.	68	100	0	0	511	44
	totale	114	86	0	.	101	63	87	85	143	81	170	100	13	77	104	74	246	69	11	100	19	90	54	55	590	38	113	58	1766	22
bosco puro di conifere	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pubblica	10418	14	1177	36	2571	28	2159	30	3124	23	5188	19	10265	14	8352	17	4274	25	4295	21	3532	24	19857	9	32931	6	16715	11	124858	3
	privata	4394	19	102	100	637	54	7611	17	3837	25	6933	18	11206	13	3503	27	9008	15	2242	40	494	60	6908	18	7400	17	986	42	65261	5
	totale	14812	11	1279	34	3208	25	9770	15	6961	17	12122	13	21471	9	11854	14	13282	12	6537	19	4025	22	26766	8	40330	6	17701	10	190119	3
bosco misto di conifere	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pubblica	14266	10	2558	30	2668	26	4492	19	5637	17	1143	39	2686	27	5771	18	1649	34	2025	35	2271	30	2352	25	2327	27	2787	25	52631	6
	privata	4436	20	132	89	1310	47	4329	23	6927	16	1383	37	7627	16	7727	19	1654	32	538	66	692	58	228	100	698	49	34	100	37716	7
	totale	18702	9	2690	29	3978	23	8821	15	12564	11	2526	26	10313	14	13497	13	3303	23	2563	31	2963	27	2580	25	3025	23	2821	25	90347	4
bosco misto di latifoglie	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pubblica	9284	12	2995	21	1340	38	2201	26	4483	17	566	44	1870	27	1997	32	1553	33	356	48	1327	39	722	36	516	41	2525	22	31735	6
	privata	4397	20	1519	34	1447	38	1426	32	4378	20	990	53	3082	25	3321	26	1344	31	1230	45	728	46	665	40	741	53	452	53	25720	8
	totale	13681	10	4514	18	2787	27	3627	20	8861	13	1556	37	4952	18	5318	20	2896	23	1586	37	2055	30	1386	27	1257	35	2977	20	57455	5
bosco puro di latifoglie	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pubblica	5019	15	3621	17	1515	30	3648	18	5052	15	804	41	1505	35	2256	30	796	45	360	60	1222	35	1193	29	1087	25	9757	10	37835	5
	privata	1709	31	1652	34	3800	23	2585	29	4397	21	724	44	2956	29	2308	31	1380	34	730	52	648	47	944	33	892	40	7801	12	32528	7
	totale	6728	13	5273	16	5315	18	6233	16	9449	12	1528	30	4461	22	4564	21	2177	27	1090	40	1870	28	2137	21	1979	23	17559	7	70363	4
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pubblica	39101	5	10350	11	8179	15	12586	10	18308	8	7871	15	16339	10	18376	10	8325	16	7047	17	8370	15	24179	8	37383	6	31898	6	248314	2
	privata	14935	10	3405	23	7211	17	15952	11	19671	9	10031	15	24870	8	16962	12	13580	11	4740	24	2562	26	8745	15	9799	14	9273	11	161736	3
	totale	54037	4	13755	10	15390	11	28538	7	37979	5	17902	10	41210	6	35338	7	21905	9	11788	14	10932	13	32923	7	47182	5	41172	4	410050	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. 1231023. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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