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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
numero di fusti
quota (classi di 200 m) · numero di danni
suddivisione regionale: regione dei boschi di protezione
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN4/IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		regione dei boschi di protezione
		Giura/Altopiano		Alpi nordoccidentali		Alpi nordorientali		Alpi sudoccidentali		Alpi sudorientali		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	±%
nessuna indicazione	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	un danno visibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	due o più danni visibili	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	totale	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
>1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	1335	47	325	81	5408	16	11334	12	3932	17	22334	8
	un danno visibile	0	.	258	45	143	73	1777	16	3855	13	1582	25	7614	9
	due o più danni visibili	0	.	192	45	18	100	1257	21	1414	17	822	23	3703	11
	albero morto o a terra	0	.	0	0	0	0	122	62	452	39	93	49	667	29
	totale	0	.	1785	41	485	73	8564	15	17055	12	6428	16	34318	8
1601-1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	6069	21	1599	40	6666	18	8101	14	4793	18	27228	8
	un danno visibile	0	.	1592	20	411	33	2133	19	2501	15	1207	20	7844	9
	due o più danni visibili	0	.	1019	25	184	54	1051	18	1262	19	580	25	4096	10
	albero morto o a terra	0	.	114	71	22	100	68	48	18	100	16	100	238	39
	totale	0	.	8794	19	2216	33	9917	17	11882	13	6596	17	39406	8
1401-1600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	1065	29	10127	14	4224	20	5872	17	9563	14	7386	17	38238	7
	un danno visibile	285	31	3048	13	1094	22	1574	18	2332	15	1869	19	10202	7
	due o più danni visibili	97	51	1846	17	556	26	938	22	1451	18	723	20	5612	9
	albero morto o a terra	0	0	55	58	162	58	198	60	88	53	84	59	586	29
	totale	1448	28	15075	12	6036	19	8582	16	13434	13	10063	15	54639	6
1201-1400 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	5841	16	10532	13	6562	14	5766	19	3595	21	5141	18	37437	7
	un danno visibile	1173	18	2824	13	2255	17	1089	21	1395	21	1778	16	10514	7
	due o più danni visibili	402	25	1761	17	1342	20	973	35	733	30	914	21	6126	10
	albero morto o a terra	0	0	36	71	254	55	78	47	0	0	108	43	475	32
	totale	7416	15	15152	11	10414	14	7907	18	5722	19	7940	15	54552	6
1001-1200 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	13216	9	13114	11	7635	15	4041	19	2910	25	6343	17	47260	6
	un danno visibile	2438	11	3088	13	2736	15	941	22	1154	29	1920	17	12277	7
	due o più danni visibili	1084	17	1667	18	1407	19	509	32	813	29	1110	20	6590	9
	albero morto o a terra	0	0	70	63	131	64	139	66	18	100	134	71	492	33
	totale	16738	9	17939	11	11909	13	5630	19	4896	21	9507	15	66618	5
801-1000 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	18653	9	12985	12	9126	13	2793	26	1987	27	6370	23	51914	6
	un danno visibile	4003	12	2715	14	2426	14	715	31	732	26	2148	22	12739	7
	due o più danni visibili	2020	14	1116	19	1567	19	457	41	455	28	1076	24	6692	8
	albero morto o a terra	0	0	102	51	40	62	18	100	18	100	204	58	382	35
	totale	24676	9	16917	11	13159	12	3984	24	3193	25	9799	21	71727	6
601-800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	35535	7	8255	13	5262	19	1196	46	2132	25	4541	19	56920	5
	un danno visibile	6885	8	2175	18	1507	20	286	37	655	28	2513	22	14022	7
	due o più danni visibili	3023	10	916	23	659	21	210	49	232	41	1719	21	6759	8
	albero morto o a terra	85	53	36	71	75	49	36	71	0	0	98	44	330	25
	totale	45527	6	11381	13	7503	18	1729	37	3019	23	8872	17	78031	5
=600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	46268	5	1347	42	1991	29	1289	36	35	100	6550	18	57481	5
	un danno visibile	8603	6	283	47	625	35	144	45	0	.	2227	16	11881	6
	due o più danni visibili	4118	8	120	49	406	49	203	48	0	.	2061	19	6907	8
	albero morto o a terra	249	26	15	100	21	74	18	100	0	.	323	41	627	24
	totale	59238	4	1765	40	3043	30	1655	33	35	100	11162	15	76896	4
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	120578	2	63763	5	36724	6	33032	7	39657	6	45057	5	338812	2
	un danno visibile	23387	4	15982	5	11198	7	8660	8	12623	7	15244	6	87093	2
	due o più danni visibili	10744	5	8637	7	6139	9	5598	10	6361	8	9005	7	46483	3
	albero morto o a terra	334	24	427	27	705	28	678	26	594	31	1060	21	3798	11
	totale	155043	2	88808	4	54766	6	47968	6	59235	5	70366	4	476187	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. 1198805. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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