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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
quota (classi di 200 m) · numero di danni
suddivisione regionale: regione economica
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 x 1,4 km
stato 1993/95
		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
quota (classi di 200 m)	numero di danni	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	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
>1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	105	73	389	57	0	.	576	42	112	71	47	100	5485	13	9745	9	1953	18	18412	7
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	50	83	58	56	0	.	98	41	9	100	10	100	1772	13	2469	10	459	21	4926	7
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	49	71	0	.	42	51	23	100	0	.	519	18	368	20	158	25	1162	12
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	11	100	0	.	45	57	268	47	57	62	382	35
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	160	76	495	54	0	.	716	39	155	75	58	100	7821	11	12850	9	2627	17	24881	6
1601-1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	769	39	1966	29	240	71	1994	22	383	53	767	34	5933	14	8739	10	3480	15	24270	6
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	222	39	366	27	29	71	547	27	84	55	263	37	2125	15	1975	12	782	17	6392	7
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	62	45	57	14	76	300	42	36	66	42	47	566	18	649	19	214	24	1927	11
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	14	100	21	100	0	0	0	0	0	0	64	68	46	47	29	58	173	33
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1052	39	2391	27	304	71	2841	21	503	46	1072	33	8687	13	11409	10	4504	14	32763	6
1401-1600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	693	28	0	.	347	45	0	.	0	.	2828	22	4136	18	1209	28	3456	18	815	33	820	33	4666	13	7411	13	5195	13	31576	6
	un danno visibile	197	32	0	.	76	43	0	.	0	.	844	25	809	19	369	40	1100	17	263	30	231	30	1480	14	1625	13	1167	15	8161	6
	due o più danni visibili	47	51	0	.	18	72	0	.	0	.	139	37	162	31	68	43	501	24	98	38	82	32	549	18	446	18	303	23	2411	9
	albero morto o a terra	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	15	100	40	90	0	0	31	75	0	0	0	0	122	35	31	58	66	46	305	24
	totale	937	26	0	.	441	43	0	.	0	.	3826	21	5147	17	1645	29	5088	16	1176	30	1132	30	6817	12	9513	12	6730	12	42452	5
1201-1400 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	5532	11	0	.	253	54	80	100	0	.	4988	17	4552	14	3335	15	3727	17	1937	25	1886	24	5050	15	4627	14	6111	13	42076	5
	un danno visibile	1316	15	0	.	18	100	33	100	0	.	1390	22	1306	17	1107	18	884	19	572	26	571	25	1445	16	1386	17	1344	16	11371	6
	due o più danni visibili	362	21	0	.	12	75	0	.	0	.	514	35	596	22	388	28	405	40	222	34	221	48	452	25	393	22	360	20	3925	9
	albero morto o a terra	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	28	73	41	62	0	0	40	62	35	71	61	46	0	0	4	100	209	27
	totale	7209	10	0	.	283	53	113	100	0	.	6892	16	6481	13	4870	15	5016	16	2770	24	2713	22	7007	14	6407	13	7819	12	57582	4
1001-1200 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	14373	7	38	100	280	43	113	73	299	45	4392	17	6808	11	6230	13	2582	20	1796	24	2107	30	3500	17	3461	16	7518	12	53498	4
	un danno visibile	3007	9	10	100	111	43	46	66	84	71	962	20	2174	13	1557	16	738	22	577	27	587	29	1191	21	1150	23	1475	13	13669	5
	due o più danni visibili	740	14	10	100	15	78	0	.	14	77	298	25	860	18	422	21	257	32	154	31	255	29	400	28	442	26	585	19	4451	7
	albero morto o a terra	25	61	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	30	76	9	100	28	58	40	79	10	100	20	71	31	58	97	44	291	23
	totale	18145	7	57	100	405	41	159	67	397	46	5652	16	9872	11	8217	13	3605	18	2567	23	2959	27	5112	16	5084	16	9675	11	71908	4
801-1000 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	11666	9	1547	25	2639	21	1683	27	1310	27	3149	21	8916	10	8872	12	2062	28	1835	27	2338	24	3402	18	2523	19	5796	14	57737	4
	un danno visibile	3380	9	320	33	436	25	356	27	429	30	628	23	2608	14	1902	16	588	25	665	30	793	23	998	23	705	20	1494	17	15302	5
	due o più danni visibili	1456	15	165	34	48	45	113	34	80	39	159	31	987	18	526	21	153	36	175	42	649	25	391	24	265	32	651	19	5819	7
	albero morto o a terra	19	71	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	43	51	4	100	9	100	0	0	10	100	10	100	63	54	34	73	192	27
	totale	16520	8	2032	25	3123	20	2152	25	1819	26	3936	20	12554	10	11304	12	2812	25	2675	25	3790	21	4801	17	3556	17	7975	13	79050	4
601-800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	12119	8	3577	16	7454	12	8619	10	11343	10	1086	34	6033	13	5629	14	1916	27	379	39	1150	35	1525	23	1827	23	5418	14	68075	4
	un danno visibile	3037	10	819	22	1499	14	1564	12	1694	11	96	56	1451	16	859	16	341	47	264	43	372	34	543	26	389	24	1692	17	14620	5
	due o più danni visibili	891	15	235	36	364	21	350	20	395	19	43	56	528	21	257	32	34	64	134	42	161	36	235	29	135	56	1274	18	5037	7
	albero morto o a terra	0	0	0	0	20	71	10	100	40	50	0	0	0	0	12	100	0	0	0	0	9	100	36	63	41	91	10	100	178	30
	totale	16048	8	4630	15	9336	11	10542	10	13473	9	1225	33	8012	12	6756	14	2292	26	777	36	1693	32	2339	21	2392	21	8394	13	87910	3
=600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	7070	12	9875	10	7360	13	15339	9	26134	6	0	.	1474	33	2491	25	648	47	683	41	154	66	1142	32	298	54	7383	12	80054	3
	un danno visibile	1589	15	1559	12	1057	19	2502	10	3576	8	0	.	156	38	592	39	108	51	303	41	21	68	405	44	19	82	2096	14	13981	5
	due o più danni visibili	563	23	309	26	158	46	846	17	871	14	0	.	70	48	100	65	20	70	60	48	0	.	56	52	0	.	1187	17	4240	8
	albero morto o a terra	9	100	22	61	83	79	14	76	31	100	0	.	0	0	0	0	0	0	10	100	0	.	0	0	0	0	39	84	209	40
	totale	9232	11	11766	9	8658	12	18701	8	30612	5	0	.	1700	32	3183	25	776	45	1056	36	175	66	1603	31	317	54	10705	11	98484	3
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	51454	3	15037	7	18333	7	25835	6	39087	4	17316	8	34274	5	28004	6	16963	8	7940	12	9270	12	30703	5	38632	5	42853	4	375699	1
	un danno visibile	12525	4	2707	10	3195	10	4501	7	5783	6	4194	11	8928	6	6414	8	4402	9	2737	13	2848	12	9960	6	9718	5	10508	5	88421	2
	due o più danni visibili	4059	7	719	18	615	17	1309	12	1360	11	1218	17	3296	9	1775	11	1712	15	902	15	1410	15	3167	8	2698	9	4733	7	28973	3
	albero morto o a terra	53	42	22	61	103	65	24	61	71	52	15	100	155	35	87	42	68	43	101	42	65	47	357	22	480	29	336	23	1938	11
	totale	68091	3	18485	7	22246	7	31668	6	46301	4	22743	8	46653	5	36280	6	23145	7	11680	11	13593	11	44187	5	51528	4	58430	3	495030	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. 1198720. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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