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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.

IFN4
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 IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2009/17
		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	.	421	100	76	100	0	.	792	50	255	100	124	100	6606	16	12457	12	4383	17	25114	8
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	45	100	17	100	0	.	174	45	18	100	35	100	1208	18	2514	13	911	21	4924	9
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	56	100	0	.	61	62	0	.	0	.	553	22	675	18	440	24	1784	12
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	202	41	499	48	32	64	733	35
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	466	100	149	100	0	.	1027	47	273	100	159	100	8569	15	16146	11	5766	16	32555	8
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	.	835	55	3056	36	307	100	2673	24	418	46	975	48	7178	19	8734	13	4819	17	28995	8
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	179	54	413	35	0	.	632	27	262	50	140	58	1272	20	1727	18	895	26	5520	10
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	79	67	66	0	.	304	28	48	53	0	.	570	23	434	30	376	31	1823	13
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	42	85	22	100	0	0	0	0	0	0	89	53	81	46	39	61	272	28
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1039	54	3578	34	329	100	3608	22	728	45	1115	49	9108	17	10976	13	6130	17	36610	8
1401-1600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	800	34	0	.	459	55	0	.	0	.	2716	32	3913	19	1408	30	4677	20	1471	36	1114	36	6100	17	11336	14	8155	16	42148	7
	un danno visibile	115	40	0	.	131	60	0	.	0	.	714	29	909	24	304	39	961	21	441	36	150	42	1230	18	2082	17	1471	19	8509	8
	due o più danni visibili	48	61	0	.	0	.	0	.	0	.	204	55	247	31	36	61	698	24	141	54	40	69	648	27	692	23	324	29	3080	11
	albero morto o a terra	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	22	100	46	75	43	61	36	100	35	71	300	55	17	100	58	59	558	33
	totale	964	32	0	.	590	55	0	.	0	.	3634	30	5092	18	1793	30	6379	18	2090	34	1339	34	8278	16	14127	13	10009	15	54295	6
1201-1400 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	6259	15	0	.	443	61	0	.	0	.	4025	22	4239	20	3917	19	3617	23	2432	28	2458	30	6331	18	4758	19	5699	18	44178	6
	un danno visibile	778	19	0	.	25	76	0	.	0	.	933	21	872	26	821	23	644	28	576	49	728	32	1116	20	1184	22	1455	18	9133	8
	due o più danni visibili	167	29	0	.	0	.	0	.	0	.	599	35	260	30	239	35	217	31	217	41	188	49	597	28	237	37	712	23	3434	11
	albero morto o a terra	46	85	0	.	7	100	0	.	0	.	0	0	40	73	15	100	0	0	52	74	49	74	43	61	18	100	130	62	401	29
	totale	7250	14	0	.	475	60	0	.	0	.	5556	19	5411	18	4993	18	4478	22	3276	30	3424	27	8087	17	6197	19	7997	16	57146	6
1001-1200 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	14710	10	0	.	651	70	215	75	188	59	3982	24	7457	16	5948	18	2413	27	2390	29	2242	35	4503	19	3392	23	6756	18	54847	6
	un danno visibile	2106	13	0	.	79	72	0	.	60	61	543	25	1657	18	1009	19	664	32	914	31	566	30	760	24	979	25	1843	19	11180	7
	due o più danni visibili	781	18	0	.	15	100	0	.	7	100	179	55	835	22	269	34	265	31	230	31	203	37	303	32	561	32	523	28	4169	9
	albero morto o a terra	17	100	0	.	0	0	0	0	0	0	33	71	175	66	0	0	35	71	0	0	0	0	136	57	7	100	34	71	437	33
	totale	17614	9	0	.	745	70	215	75	254	59	4736	23	10123	14	7225	17	3378	24	3534	27	3011	32	5702	19	4939	21	9156	16	70633	5
801-1000 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	13102	11	1944	30	1908	37	2494	30	1469	39	2175	30	9487	14	8711	15	2190	30	1734	37	1343	31	2935	25	2691	25	6295	18	58477	5
	un danno visibile	2783	15	231	44	170	44	323	40	167	43	363	33	1257	18	1813	21	531	33	477	42	777	27	647	36	687	27	2220	19	12446	7
	due o più danni visibili	903	21	158	40	25	76	94	52	108	42	143	45	592	30	376	30	152	39	173	58	544	34	337	32	232	38	800	27	4638	10
	albero morto o a terra	34	71	0	0	0	0	0	0	17	100	18	100	36	72	15	100	55	74	18	100	39	71	69	61	53	74	133	43	488	22
	totale	16822	11	2333	30	2103	35	2911	29	1762	37	2699	29	11372	13	10914	15	2928	28	2401	33	2703	25	3987	24	3663	23	9450	17	76048	5
601-800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	11659	12	2790	23	5342	19	9859	13	9689	13	895	47	6335	16	4516	21	1641	30	566	54	1318	39	1180	44	2188	23	5546	19	63524	5
	un danno visibile	1960	15	601	30	814	22	1556	18	1185	14	103	57	1203	20	765	25	421	42	193	54	171	45	291	34	709	27	1992	22	11962	7
	due o più danni visibili	702	22	321	42	240	30	383	25	413	22	39	71	465	27	265	33	6	100	38	72	137	42	237	41	242	38	1315	23	4802	9
	albero morto o a terra	7	100	0	0	0	0	0	0	67	61	18	100	0	0	39	71	0	0	0	0	31	100	18	100	25	77	96	85	299	35
	totale	14328	11	3712	22	6396	18	11798	13	11353	12	1054	46	8003	15	5585	20	2068	29	796	51	1656	37	1725	37	3164	22	8949	17	80587	5
=600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	5833	15	8626	13	5401	17	11374	11	21999	8	0	.	1137	52	1557	32	923	56	938	52	169	70	1560	37	111	100	7594	16	67222	4
	un danno visibile	1222	25	1387	17	847	24	1521	14	2722	11	0	.	26	73	889	52	218	72	190	51	18	74	117	46	0	.	2714	19	11873	8
	due o più danni visibili	241	30	305	28	143	35	498	20	870	22	0	.	0	.	268	57	73	72	18	100	12	100	131	62	0	.	1473	22	4033	11
	albero morto o a terra	19	100	24	77	17	100	17	100	88	54	0	.	0	0	21	100	0	0	17	100	0	0	0	0	0	.	92	53	295	27
	totale	7315	15	10342	12	6408	17	13410	10	25680	8	0	.	1163	51	2735	34	1214	54	1164	48	200	71	1808	36	111	100	11873	15	83423	4
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	52363	4	13360	10	14205	11	23942	8	33345	6	15048	12	35699	7	26363	8	18926	10	10204	14	9744	14	36393	7	45666	6	49248	5	384504	2
	un danno visibile	8965	7	2219	13	2066	14	3400	11	4134	8	2880	12	6355	8	5601	12	4245	11	3071	16	2586	14	6640	8	9881	7	13503	6	75547	2
	due o più danni visibili	2842	10	784	22	423	21	976	15	1398	15	1188	23	2522	12	1453	16	1775	13	864	20	1125	20	3376	10	3074	11	5963	9	27763	3
	albero morto o a terra	124	43	24	77	24	77	17	100	171	38	68	50	314	41	158	36	134	41	123	48	154	39	856	25	701	35	615	24	3483	12
	totale	64293	4	16387	10	16718	11	28334	7	39049	6	19184	11	44891	6	33575	7	25080	9	14263	13	13608	13	47265	6	59321	5	69328	4	491296	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. 1198771. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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