Zusammenfassung der Ressource
Amostragem
Estátistica
para auditoria
- Parâmetros para o
tamanho da
Amostra
- Controle: Quanto mais eficiente o controle interno, mais amostras
devem ser colhidas e quanto menos eficiente, menos amostras. Quanto
maior o grau de certeza, tanto maior será o tamanho da amostra.
- Materialidade: Mantendo-se os outros fatores constantes,
quanto maior a materialidade, maior o tamanho da amostra,
quanto mais material for examinado, mais evidência se exige.
- Risco relativo: avaliação do risco de avaliação
também interfere no tamanho da amostra.
- Amostragem
por aceitação
- Esse plano é estruturado de modo que o auditor possa aceitar ou rejeitar
uma população, com base no número de erros revelados pela amostra.
- É usada para controle de qualidade em testes de observancia, mas, por
não apresentar um valor monetário médio ou total tem pouca utilidade
quando se necessita estabelecer um limite aceitável de erros através de
taxa de erros. Não se pode portanto usar a materialidade para especificar
uma taxa de erro aceitável, sendo portanto pouco utilizada, uma vez que
a materialidade é base em processos de auditoria.
- Amostragem
por Descoberta
- É estruturado de modo que se a taxa de erro na população exceder o
limite permitido, estabelecido pelo auditor, este terá certeza de achar
pelo menos uma amostra com erro. Caso não encontre erro algum
significa que a taxa de erro está dentro dos limites aceitáveis.
- Possui a mesma limitação do método anterior, não sendo muito usado em auditoria.
- Amostragem
por Estimativa
- Esse método dá ao auditor a capacidade de estimar
quantitativamente as caracteristicas desejadas na
população, através das amostras dos dados.
- Baseia-se na teoria da amostragem de distribuição normal.
- Amostragem por estimativa para determinação de
atributos: utiliza testes de observância para testar
a eficiência dos controles internos da empresa.
- Estratificação: se processa separando a população em
categorias de escalas de valores ou estratos. Com essa técnica
consegue-se melhores niveis de confiança, no qual cada
estrato é considerada uma população, trabalhando assim com
amostras menores e reduzindo o tempo de trabalho.
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