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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: n/ha
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
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	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	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	.	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	.	0	.	580	0	0	.	331	34	0	.	0	.	222	12	298	8	258	14	271	6
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	0	0	.	47	33	0	.	0	.	85	11	73	9	58	27	74	7
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	0	0	.	8	58	0	.	0	.	28	22	9	27	16	34	17	16
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	65	7	52	14	59	6	36
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	710	0	0	.	386	32	0	.	0	.	339	10	387	7	346	12	368	5
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	.	328	40	545	26	520	0	236	22	230	34	259	35	348	14	300	10	239	12	307	7
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	99	44	70	20	70	0	82	30	81	37	97	21	117	15	62	16	49	17	78	8
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30	76	6	73	20	0	60	44	37	48	16	60	26	23	22	29	13	24	24	16
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	97	100	0	0	.	0	.	0	.	6	70	2	61	2	69	3	37
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	457	42	625	24	710	0	378	18	347	19	372	26	496	13	386	9	303	11	413	6
1401-1600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	195	28	0	.	288	30	0	.	0	.	342	26	332	14	251	26	206	19	279	32	148	37	250	11	281	10	308	12	271	5
	un danno visibile	46	35	0	.	57	31	0	.	0	.	110	31	64	19	100	47	78	15	67	29	47	29	94	12	69	11	77	17	77	7
	due o più danni visibili	7	48	0	.	8	90	0	.	0	.	18	53	11	32	20	43	46	26	24	46	16	37	33	20	19	19	15	27	23	11
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	97	0	.	0	.	2	99	0	.	0	.	5	51	1	70	2	69	2	33
	totale	247	20	0	.	352	30	0	.	0	.	474	22	407	14	372	30	333	13	370	27	212	31	383	9	369	8	402	10	373	5
1201-1400 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	256	10	0	.	277	51	0	.	0	.	448	16	346	13	274	15	375	10	295	22	269	20	343	16	321	13	307	12	321	5
	un danno visibile	58	18	0	.	42	75	0	.	0	.	105	12	80	16	83	15	83	17	79	23	128	17	108	17	114	17	63	16	85	6
	due o più danni visibili	19	29	0	.	21	66	0	.	0	.	63	38	34	24	27	31	24	28	36	26	41	31	28	28	25	31	23	22	30	11
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	72	0	.	0	.	3	97	6	96	2	79	0	.	0	99	1	41
	totale	333	8	0	.	341	46	0	.	0	.	616	14	463	11	384	13	482	7	413	20	445	15	482	12	460	11	393	10	437	4
1001-1200 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	372	7	0	.	195	20	284	19	279	7	475	16	300	9	399	13	269	24	428	16	421	32	321	14	273	18	336	15	351	4
	un danno visibile	75	9	0	.	66	14	91	39	109	67	114	21	108	12	97	18	74	21	117	23	123	31	86	19	108	21	58	14	89	5
	due o più danni visibili	19	17	0	.	14	83	0	.	7	82	24	31	47	20	32	24	22	50	32	34	47	23	35	38	50	27	21	35	30	9
	albero morto o a terra	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	1	99	2	98	14	75	3	97	2	98	2	98	4	56	2	32
	totale	466	6	0	.	275	21	375	5	395	22	612	14	456	7	529	12	368	19	591	14	594	26	445	12	433	15	419	12	472	4
801-1000 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	365	7	348	17	424	17	322	18	354	19	478	18	389	8	484	12	303	21	542	15	259	22	399	15	267	18	395	12	384	4
	un danno visibile	100	9	102	29	89	22	70	20	144	25	111	21	112	13	99	20	79	23	195	22	130	23	135	26	72	18	115	17	105	5
	due o più danni visibili	40	19	46	30	10	56	20	36	26	44	31	33	40	21	18	25	16	33	68	42	107	25	38	28	42	31	48	22	38	8
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	3	98	0	.	3	97	2	98	10	57	5	72	2	35
	totale	505	6	496	17	523	15	411	14	525	16	619	14	543	7	602	11	400	17	805	11	498	15	574	13	392	14	563	9	529	3
601-800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	373	7	386	13	390	9	334	7	393	8	471	24	376	11	374	9	401	13	226	19	398	29	230	21	297	17	370	13	368	3
	un danno visibile	97	10	78	25	55	12	67	10	63	11	48	66	81	14	69	15	50	29	86	43	115	32	131	17	66	19	112	19	78	5
	due o più danni visibili	25	18	31	48	14	29	17	20	13	23	23	61	22	29	25	37	6	77	51	36	59	29	63	20	30	53	71	20	26	9
	albero morto o a terra	0	.	0	.	1	99	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	95	8	89	1	99	1	50
	totale	495	6	495	11	460	8	419	6	471	8	542	19	478	9	468	8	458	12	364	20	572	25	434	14	402	13	554	11	472	3
=600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	389	9	338	9	488	10	394	8	332	6	0	.	417	38	524	12	521	34	360	35	375	14	267	27	208	0	413	11	373	3
	un danno visibile	82	17	51	13	69	14	68	9	49	9	0	.	47	56	155	44	103	39	221	33	45	39	57	44	0	.	110	14	67	5
	due o più danni visibili	22	22	10	26	8	48	21	17	11	22	0	.	45	48	33	67	13	85	47	40	0	.	0	.	0	.	59	20	19	10
	albero morto o a terra	0	.	1	100	1	99	1	75	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	12	89	0	.	0	.	0	.	4	84	1	44
	totale	492	8	400	8	566	8	483	6	393	5	0	.	509	36	711	16	637	28	640	13	420	17	324	22	208	0	586	9	460	3
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	354	4	349	7	416	6	365	5	350	5	432	8	363	5	393	6	291	7	350	10	299	13	295	6	292	4	335	5	343	1
	un danno visibile	83	5	62	11	65	8	68	6	57	7	105	10	92	6	94	10	76	9	111	12	109	12	101	6	76	6	81	7	82	2
	due o più danni visibili	25	10	18	22	11	21	19	12	12	16	35	22	33	11	25	14	31	18	39	16	52	15	30	10	22	12	35	10	26	4
	albero morto o a terra	0	100	0	100	1	70	0	75	1	80	1	99	1	46	1	78	1	61	5	57	2	58	4	30	4	30	3	28	2	14
	totale	463	3	429	6	493	5	452	4	419	4	574	7	488	4	513	5	400	6	505	8	463	10	429	5	395	4	454	4	453	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. 1198818. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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