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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 di produzione
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 di produzione
		Giura		Altopiano		Prealpi		Alpi		Sud delle Alpi		Svizzera
quota (classi di 200 m)	numero di danni	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
>1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	580	0	270	7	258	14	271	6
	un danno visibile	0	.	0	.	20	0	77	7	58	27	74	7
	due o più danni visibili	0	.	0	.	110	0	16	18	16	34	17	16
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	5	43	14	59	6	36
	totale	0	.	0	.	710	0	369	6	346	12	368	5
1601-1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	474	22	303	8	239	12	307	7
	un danno visibile	0	.	0	.	79	21	87	10	49	17	78	8
	due o più danni visibili	0	.	0	.	14	55	29	18	13	24	24	16
	albero morto o a terra	0	.	0	.	9	70	3	52	2	69	3	37
	totale	0	.	0	.	577	20	421	7	303	11	413	6
1401-1600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	195	28	288	30	318	12	249	7	308	12	271	5
	un danno visibile	46	35	57	31	86	18	76	7	77	17	77	7
	due o più danni visibili	7	48	8	90	15	26	28	13	15	27	23	11
	albero morto o a terra	0	.	0	.	1	99	2	39	2	69	2	33
	totale	247	20	352	30	420	12	356	6	402	10	373	5
1201-1400 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	256	10	277	51	352	9	331	7	307	12	321	5
	un danno visibile	58	18	42	75	88	8	103	9	63	16	85	6
	due o più danni visibili	19	29	21	66	40	21	29	14	23	22	30	11
	albero morto o a terra	0	.	0	.	1	73	2	53	0	99	1	41
	totale	333	8	341	46	482	8	464	6	393	10	437	4
1001-1200 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	372	7	242	11	366	7	330	9	336	15	351	4
	un danno visibile	75	9	85	31	105	9	99	11	58	14	89	5
	due o più danni visibili	19	17	8	70	38	14	37	16	21	35	30	9
	albero morto o a terra	1	100	0	.	1	70	4	46	4	56	2	32
	totale	466	6	336	13	510	6	469	8	419	12	472	4
801-1000 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	363	7	369	11	437	7	329	9	395	12	384	4
	un danno visibile	100	9	93	14	107	10	111	11	115	17	105	5
	due o più danni visibili	41	17	17	26	31	16	51	16	48	22	38	8
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	100	5	43	5	72	2	35
	totale	504	6	479	9	575	6	495	7	563	9	529	3
601-800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	376	6	370	5	382	7	320	10	370	13	368	3
	un danno visibile	93	10	63	6	74	11	83	12	112	19	78	5
	due o più danni visibili	26	18	15	14	23	22	37	21	71	20	26	9
	albero morto o a terra	0	.	0	71	0	.	5	68	1	99	1	50
	totale	495	5	449	4	479	6	445	8	554	11	472	3
=600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	359	6	369	4	494	13	332	17	413	11	373	3
	un danno visibile	64	11	57	6	124	41	89	27	110	14	67	5
	due o più danni visibili	15	17	14	13	36	47	10	52	59	20	19	10
	albero morto o a terra	0	100	1	62	0	.	2	98	4	84	1	44
	totale	438	6	441	4	654	15	434	14	586	9	460	3
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	353	3	367	3	386	3	298	3	335	5	343	1
	un danno visibile	79	5	62	4	95	5	89	3	81	7	82	2
	due o più danni visibili	24	9	14	9	31	8	30	6	35	10	26	4
	albero morto o a terra	0	71	1	50	1	37	3	18	3	28	2	14
	totale	455	3	444	3	513	3	420	2	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. 1198821. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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