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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
provvigione (legno del fusto)
tipo di bosco (17 classi)
suddivisione regionale: cantone
unità: 1000 m³
insieme analizzato: bosco accessibile esclusi gli arbusteti IFN1-IFN5
reticolo: reticolo 1,4 km, sottoreticoli 1 a 5
stato 1993/95
	cantone
	AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Svizzera
tipo di bosco (17 classi)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
nessuna indicazione	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
bosco non accessibile	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
arbusteto	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
superficie forestale perennemente non boscata	563	54	37	100	0	.	1453	48	203	83	1073	52	0	.	319	81	311	55	108	100	1020	68	94	100	0	.	151	98	124	72	329	73	72	100	183	100	540	71	0	.	0	.	854	48	919	52	0	.	270	81	8624	17
superficie forestale temporaneamente non boscata	0	.	0	.	0	.	81	62	0	.	0	.	0	.	0	.	135	60	0	.	124	71	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	14	100	0	.	95	60	0	.	0	.	13	100	0	.	0	.	463	31
striscia aperta nel soprassuolo e scarpata	56	71	0	.	0	.	224	81	0	.	0	.	0	.	0	.	80	74	1	100	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	92	100	0	.	0	.	0	.	0	100	50	100	143	72	0	.	0	.	656	37
soprassuolo perennemente aperto	0	.	0	.	57	100	1320	31	17	100	269	51	0	.	200	75	3415	17	188	64	98	95	494	66	48	100	42	69	408	51	0	.	0	.	441	52	61	100	857	34	174	71	1005	28	1120	30	0	.	0	.	10212	10
selva, arboricoltura	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	100	0	.	0	.	27	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	110	100	1054	41	0	.	120	98	0	.	0	.	0	.	1322	35
ceduo	0	.	49	100	0	.	340	60	0	.	0	.	131	100	0	.	129	87	0	.	15	100	0	.	0	.	33	100	0	.	125	100	56	100	0	.	0	.	2851	17	0	.	283	60	287	48	0	.	0	.	4300	14
ceduo composto	184	67	0	.	0	.	136	100	0	.	32	100	462	58	0	.	515	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	207	71	2294	20	0	.	234	66	0	.	0	.	629	44	4693	15
fustaia a struttura disetanea	0	.	0	.	0	.	3239	21	0	.	465	59	0	.	154	76	1593	25	297	74	407	58	652	42	111	100	0	.	932	42	0	.	0	.	141	74	0	.	1052	32	107	72	1012	36	2066	22	143	100	0	.	12371	10
fustaia irregolare	419	76	286	100	754	61	7538	16	189	72	2094	33	0	.	345	51	3549	21	735	44	1762	36	886	37	346	61	576	43	1501	35	0	.	417	52	595	52	327	72	2698	22	208	74	1222	34	3099	22	64	100	931	40	30540	7
novelleto/spessina	67	79	0	.	57	98	629	41	124	97	146	63	0	.	128	80	1054	30	0	.	520	51	22	106	0	.	131	63	202	53	28	100	54	62	122	59	73	86	69	60	132	56	400	48	203	46	21	71	117	71	4299	14
perticaia	1442	27	0	.	65	100	4788	17	503	43	1710	27	116	100	147	70	2521	17	1779	30	1736	27	650	40	318	49	745	43	2300	23	647	44	561	35	912	39	1621	30	2704	17	773	35	2186	23	2601	18	373	52	1819	23	33015	6
fustaia giovane	2702	23	801	46	1417	45	11222	13	1170	37	5115	22	0	.	1296	52	7863	14	3271	25	2206	28	915	36	643	53	1945	31	3258	27	1081	39	3573	21	1375	31	287	60	1404	31	1527	41	5537	16	3560	19	466	58	2899	23	65535	5
fustaia adulta	5553	20	827	53	1790	36	22963	10	2425	29	5817	21	0	.	1113	49	11631	12	4668	20	6177	19	3701	21	650	61	2240	40	6482	20	1597	34	3567	24	3805	25	3502	23	2238	24	1202	42	10348	14	4842	18	217	100	8624	16	115978	4
fustaia matura	6164	19	636	59	789	60	18833	11	1544	37	1873	39	0	.	1907	34	11088	13	1735	34	7510	19	2818	26	0	.	917	55	6195	22	827	47	2929	28	2188	32	2802	28	2117	26	1201	40	5113	21	4467	19	184	100	5141	20	88977	5
totale	17149	10	2635	28	4929	22	72768	5	6174	17	18604	11	709	45	5610	20	43910	5	12783	11	21576	10	10231	12	2115	28	6789	18	21401	10	4633	18	11320	12	9776	14	9530	14	19433	6	5323	19	28366	8	23321	7	1468	31	20430	9	380985	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. 1232768. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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