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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 biogeografica
unità: 1000 n
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 2018/26
		regione biogeografica
		Giura		Altopiano		Versante nord delle Alpi		Alpi centrali occidentali		Alpi centrali orientali		Versante 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	.	0	.	1615	42	5848	16	11489	12	4137	17	23089	8
	un danno visibile	0	.	0	.	312	41	1840	16	4081	13	1658	24	7891	9
	due o più danni visibili	0	.	0	.	200	43	1352	20	1424	17	837	23	3813	11
	albero morto o a terra	0	.	0	.	0	0	140	56	452	39	93	49	684	29
	totale	0	.	0	.	2127	37	9180	14	17446	11	6725	16	35477	8
1601-1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	0	.	7917	18	6210	18	8940	14	5232	17	28298	8
	un danno visibile	0	.	0	.	2241	16	1928	20	2446	15	1425	19	8040	9
	due o più danni visibili	0	.	0	.	1406	22	943	19	1208	18	792	23	4349	10
	albero morto o a terra	0	.	0	.	158	55	50	54	53	74	34	71	294	34
	totale	0	.	0	.	11722	16	9131	17	12647	13	7482	15	40982	7
1401-1600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	1065	29	0	.	14984	11	5329	18	9290	14	8166	16	38834	7
	un danno visibile	285	31	0	.	4397	11	1702	29	2313	15	2052	18	10749	8
	due o più danni visibili	97	51	0	.	2630	14	872	22	1366	18	865	19	5830	9
	albero morto o a terra	0	0	0	.	234	43	181	65	70	61	119	47	605	28
	totale	1448	28	0	.	22245	10	8083	17	13039	13	11202	15	56017	6
1201-1400 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	5841	16	18	100	17408	9	5468	20	4426	19	5148	18	38309	6
	un danno visibile	1173	18	9	100	5052	10	1016	22	1661	19	1830	16	10740	7
	due o più danni visibili	402	25	0	.	3067	13	936	36	906	27	921	21	6232	10
	albero morto o a terra	0	0	0	.	255	54	78	47	35	100	125	39	493	31
	totale	7416	15	26	100	25781	8	7499	18	7028	17	8024	15	55774	6
1001-1200 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	12946	9	1091	34	20177	9	3439	21	3199	25	6668	16	47520	6
	un danno visibile	2412	11	216	35	5733	10	871	24	1111	30	2061	16	12403	6
	due o più danni visibili	1071	17	47	71	3100	13	497	35	813	29	1128	20	6655	8
	albero morto o a terra	0	0	0	0	201	47	139	66	18	100	169	60	527	32
	totale	16429	9	1354	32	29210	8	4946	20	5141	22	10026	15	67105	5
801-1000 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	13889	10	7721	17	19587	9	2766	26	2266	25	6670	22	52901	6
	un danno visibile	3114	14	989	20	5107	11	726	31	876	24	2253	21	13064	7
	due o più danni visibili	1686	16	472	26	2706	13	447	42	476	27	1113	23	6901	8
	albero morto o a terra	0	0	0	0	141	41	18	100	18	100	204	58	382	35
	totale	18689	10	9182	16	27541	8	3958	24	3637	23	10241	20	73248	5
601-800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	13732	11	25520	8	9854	13	1150	47	2315	24	4541	19	57111	5
	un danno visibile	2620	12	4805	10	3128	15	255	39	737	27	2513	22	14059	7
	due o più danni visibili	1236	18	2122	11	1296	19	136	53	257	38	1719	21	6767	8
	albero morto o a terra	35	100	71	50	83	47	36	71	7	100	98	44	330	25
	totale	17624	10	32517	7	14361	12	1578	39	3316	22	8872	17	78268	5
=600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	8340	13	38331	5	3780	22	696	52	113	76	6550	18	57810	5
	un danno visibile	1863	16	6843	7	977	27	72	59	0	.	2227	16	11982	6
	due o più danni visibili	882	18	3410	9	535	39	65	51	0	.	2061	19	6954	8
	albero morto o a terra	79	46	184	30	41	61	0	0	0	.	323	41	627	24
	totale	11164	12	48767	5	5333	22	833	48	113	76	11162	15	77373	4
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	55814	4	72679	4	95322	4	30906	7	42038	6	47113	5	343872	2
	un danno visibile	11467	5	12861	5	26947	4	8409	9	13225	6	16019	6	88928	2
	due o più danni visibili	5375	7	6051	7	14939	6	5249	11	6450	8	9436	7	47500	3
	albero morto o a terra	114	44	254	26	1113	20	643	27	653	29	1166	19	3943	11
	totale	72770	3	91846	3	138321	3	45207	7	62366	5	73733	4	484244	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. 1198814. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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