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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
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	5873	16	11624	12	3932	17	23089	8
	un danno visibile	0	.	258	45	143	73	1840	16	4069	13	1582	25	7891	9
	due o più danni visibili	0	.	192	45	18	100	1360	20	1421	17	822	23	3813	11
	albero morto o a terra	0	.	0	0	0	0	140	56	452	39	93	49	684	29
	totale	0	.	1785	41	485	73	9212	14	17566	11	6428	16	35477	8
1601-1800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	0	.	6341	21	1607	39	6720	18	8683	14	4947	17	28298	8
	un danno visibile	0	.	1654	19	513	32	2151	19	2515	15	1207	20	8040	9
	due o più danni visibili	0	.	1070	24	322	51	1051	18	1294	18	612	24	4349	10
	albero morto o a terra	0	.	136	61	22	100	68	48	53	74	16	100	294	34
	totale	0	.	9201	18	2464	31	9990	16	12545	13	6783	16	40982	7
1401-1600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	1065	29	10248	14	4467	19	6067	17	9563	14	7423	17	38834	7
	un danno visibile	285	31	3055	13	1154	22	2018	25	2332	15	1905	19	10749	8
	due o più danni visibili	97	51	1937	17	556	26	1048	21	1451	18	740	19	5830	9
	albero morto o a terra	0	0	55	58	162	58	198	60	88	53	102	52	605	28
	totale	1448	28	15295	12	6339	19	9331	16	13434	13	10169	15	56017	6
1201-1400 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	5881	16	11017	12	6589	14	5803	19	3871	21	5148	18	38309	6
	un danno visibile	1282	19	2894	13	2255	17	1089	21	1441	20	1778	16	10740	7
	due o più danni visibili	455	25	1785	17	1351	20	973	35	747	29	921	21	6232	10
	albero morto o a terra	0	0	36	71	254	55	78	47	0	0	125	39	493	31
	totale	7618	15	15732	11	10449	13	7944	18	6059	19	7972	15	55774	6
1001-1200 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	13216	9	13177	11	7635	15	4041	19	2940	24	6511	17	47520	6
	un danno visibile	2475	11	3142	13	2736	15	941	22	1154	29	1956	16	12403	6
	due o più danni visibili	1084	17	1714	18	1407	19	509	32	813	29	1128	20	6655	8
	albero morto o a terra	0	0	70	63	131	64	139	66	18	100	169	60	527	32
	totale	16775	9	18103	11	11909	13	5630	19	4926	21	9763	15	67105	5
801-1000 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	18823	9	12985	12	9478	13	2952	25	2055	27	6609	23	52901	6
	un danno visibile	4003	12	2715	14	2600	14	756	30	749	26	2241	21	13064	7
	due o più danni visibili	2053	14	1116	19	1663	18	498	38	472	27	1097	24	6901	8
	albero morto o a terra	0	0	102	51	40	62	18	100	18	100	204	58	382	35
	totale	24879	9	16917	11	13781	12	4225	23	3295	24	10151	20	73248	5
601-800 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	35659	7	8321	13	5262	19	1196	46	2132	25	4541	19	57111	5
	un danno visibile	6885	8	2212	18	1507	20	286	37	655	28	2513	22	14059	7
	due o più danni visibili	3023	10	924	23	659	21	210	49	232	41	1719	21	6767	8
	albero morto o a terra	85	53	36	71	75	49	36	71	0	0	98	44	330	25
	totale	45652	6	11494	13	7503	18	1729	37	3019	23	8872	17	78268	5
=600 m	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	46519	5	1347	42	2070	28	1289	36	35	100	6550	18	57810	5
	un danno visibile	8704	6	283	47	625	35	144	45	0	.	2227	16	11982	6
	due o più danni visibili	4164	8	120	49	406	49	203	48	0	.	2061	19	6954	8
	albero morto o a terra	249	26	15	100	21	74	18	100	0	.	323	41	627	24
	totale	59636	4	1765	40	3121	29	1655	33	35	100	11162	15	77373	4
totale	nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nessun danno visibile	121163	2	64772	5	37433	6	33941	7	40903	6	45661	5	343872	2
	un danno visibile	23635	4	16212	5	11532	7	9225	8	12915	7	15409	6	88928	2
	due o più danni visibili	10876	5	8858	7	6382	9	5853	10	6432	8	9099	7	47500	3
	albero morto o a terra	334	24	448	26	705	28	696	26	629	30	1132	20	3943	11
	totale	156008	2	90291	4	56052	6	49715	6	60878	5	71300	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. 1198813. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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