¿Cómo funciona el muestreo de variables clásicas?

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Por Maire Loughran

Cuando se utiliza el muestreo de variables clásicas, los auditores tratan cada ítem individual de la población como una unidad de muestreo. Este método es más parecido a las clases de estadística que tenías que tomar en la escuela secundaria y en la universidad. Este método se utiliza para evaluar toda la población a partir de los datos de la muestra. Puede utilizar tres tipos comunes de estimadores de muestreo de variables clásicas: media por unidad, proporción y diferencia.

La media por unidad utiliza el conocido concepto estadístico de media. Por ejemplo, si sumas 10 + 30 + 50 para obtener 90, y luego divides 90 por 3 (el número de valores en este ejemplo), obtienes 30, que es la media. Como auditor, usted aplica este concepto estadístico para evaluar las características de su población total. Tomando el valor promedio (promedio) de los elementos de la muestra, se puede estimar el valor real de la población.

Por ejemplo, tiene una población total de 3.000 posiciones en la contabilidad de deudores y el tamaño de la muestra es 50. Sumando los valores individuales de los 50 artículos, se obtiene un total de 2.000 USD; por lo tanto, la media es de 40 USD (2.000/50 USD). Su estimación media del valor real de las cuentas por cobrar es de $120,000 ($40 x 3,000).

Considerando estos datos con su riesgo de muestreo, nivel de confianza y tasa de error, si su nivel de confianza es del 95 por ciento y su tasa de error es del 10 por ciento, puede decir que está seguro del 95 por ciento de que el valor total de las cuentas por cobrar es de $120,000, más o menos $12,000 ($120,000 veces su tasa de error del 10 por ciento).

El método de la media por unidad es muy bueno si no tiene los documentos subyacentes que soportan el saldo de la cuenta – si, por ejemplo, el balance de su cliente muestra un total de cuentas por cobrar, pero las facturas individuales que soportan el saldo no están disponibles.

Otro método de muestreo de variables clásicas es la estimación de la proporción, que aplica la proporción de la muestra a toda una población. Si su muestra para cualquiera de las cuentas de sus clientes muestra errores de $1,000 en una muestra total de $10,000, su proporción de errores es del 10 por ciento (1,000/10,000).

Entonces se aplicaría esta proporción a toda la población. Si la población total es de $50,000, el error proyectado, que es una estimación del error en toda la población, es de $5,000 ($50,000 x 10 por ciento).

Para el riesgo de muestreo, si el error proyectado no excede el error esperado, usted puede concluir razonablemente que el error real no excede su error tolerable.

Por último, la diferencia es otro método clásico de muestreo de variables. Es similar a la estimación del ratio, excepto que incorpora los ítems de la población. Por ejemplo, su población está formada por 5.000 elementos y su muestra por 1.000 elementos. Sus procedimientos de auditoría encuentran errores por un total de $500. El error proyectado es de $2,500 [($500/1000) x 5,000 artículos].

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