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Muestreo De Auditoria

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Categoría: Temas Variados

Enviado por: Eric 08 junio 2011

Palabras: 14286 | Páginas: 58

...

los medios apropiados para seleccionar las partidas sujetas a prueba a fin de reunir evidencia en la auditoria que cumpla los objetivos de ésta.

Muestreo en Auditoria:

Implica la aplicación de procedimientos de auditoria a menos de 100% de las partidas que integran el saldo de una cuenta o clase de transacciones de tal manera que todas las unidades del muestreo tengan una oportunidad de selección. Esto permitirá al auditor obtener y evaluar la evidencia de auditoria sobre alguna característica de las partidas seleccionadas para formar o ayudar en la formación de una conclusión concerniente al universo de la que se extrae la muestra. El muestreo en la auditoria puede usar un enfoque estadístico o no estadístico.

Error

Significa tantas desviaciones de control, cuando se desempeñan pruebas de control, o información errónea, cuando se aplican procedimientos sustantivos. De modo similar, error total se usa para definir la tasa de desviación o una información errónea total.

Error Anómalo

Significa un error que surge de un suceso aislado que no es recurrente salvo en ocasiones identificables específicamente y, por tanto, no es representativo de errores en el universo.

Universo

Significa el conjunto total de datos de los que se selecciona una muestra y sobre los cuales el auditor desea extraer conclusiones. Por ejemplo, todas las partidas en el saldo de una cuenta o de una clase de transacciones constituyen un universo. Un universo puede dividirse en estratos, o sub-universos, siendo examinado cada estrato por separado. El término universo se usa para incluir el término estrato.

Riesgo en el Muestreo

Surge de la posibilidad de que la conclusión del auditor, basada en una muestra pueda ser diferente de la conclusión alcanzada si todo el universo se sometiera al mismo procedimiento de auditoria. Hay dos tipos de riesgo en el muestreo:

a. el riesgo de que el auditor concluya, en el caso de una prueba de control, que el riesgo de control es más bajo de lo que realmente es, o en el caso de una prueba sustantiva, que no existe un error de importancia relativa cuando en verdad sí exista. Este tipo de riesgo altera la efectividad de la auditoria y es más probable que lleve a una opinión de auditoria inapropiada; y

b. el riesgo de que el auditor concluya, en el caso de una prueba de control, que el riesgo de control es más alto de lo que realmente es, o en el caso de una prueba sustantiva, que existe un error de importancia relativa cuando de hecho no exista. Ese tipo de riesgo afecta la eficiencia de la auditoria ya que generalmente llevaría a realizar trabajo adicional para establecer que las conclusiones iníciales fueron incorrectas.

Los complementos matemáticos de estos riesgos son llamados niveles de confianza.

Riesgo No Proveniente de la Muestra

Surge de factores que causan que el auditor llegue a una conclusión errónea por cualquiera razón no relacionada al tamaño de la muestra. Por ejemplo, la mayor parte de la evidencia de auditoria es persuasiva más que conclusiva, el auditor podría usar procedimientos inapropiados, o el auditor podría mal interpretar la evidencia y dejar de reconocer un error.

Unidad De Muestreo

Significa las partidas individuales que constituyen un universo. Por ejemplo, cheques listados en talones de depósito, partidas de crédito en estados bancarios, facturas de ventas o saldos de deudores, o una unidad monetaria.

Muestreo Estadístico

Significa cualquier enfoque al muestreo que tenga las siguientes características:

a. selección al azar de una muestra; y

b. uso de teoría de la probabilidad para evaluar los resultados de la muestra, incluyendo medición de riesgos de muestreo.

Un enfoque de muestreo que no tenga las características (a) y (b) se considera un muestreo no estadístico.

MUESTREO EN BLOQUE

Una muestra en bloque usualmente incluye todas las partidas en un periodo determinado o todas las partidas en una sección de cuentas alfabética. Por ejemplo, al verificar los desembolsos, el Auditor podría decidir examinar todos los cheques emitidos en los meses de abril a diciembre, o en la verificación de cuentas por cobrar, podrían examinarse todas las cuentas de clientes que se encontrasen en la sección alfabética de “L” a “N”.

Los mismos meses (o secciones alfabéticas) no deberían seleccionarse para muestreo en sucesivas auditorias, y el Auditor deberá ser cuidadoso para no indicar por adelantado los bloques que se incluirán en la muestra.

MUESTREO AL AZAR

Cuando se utiliza una muestra al azar, todas las partidas, que integran el universo tienen la misma posibilidad de ser seleccionadas. Digamos por ejemplo que el Auditor desea seleccionar una muestra al azar de 100 cheques pagados en un universo de 2,000. Un método conveniente para seleccionar la muestra sería el de sacar un cheque cada veinte, de la serie completa. Instrucciones de Auditoria tales como “verifique las sumas de cada décima cuenta de mayor” o “compruebe el cálculo de pago de cada vigésimo empleado de la nómina” son ejemplos comunes del muestreo al azar.

Estratificación

Es el proceso de dividir un universo en sub-universos, cada uno de los cuales es un grupo de unidades de muestreo que tienen características similares (a menudo, valor monetario).

Error Tolerable

Significa el error máximo en un universo que el auditor está dispuesto a aceptar.

Evidencia de Auditoria

De acuerdo con la NIA 500 "Evidencia de Auditoria", ésta se obtiene de una mezcla apropiada de pruebas de control y de procedimientos sustantivos. El tipo de prueba a realizar es importante para una adecuada aplicación de procedimientos de auditoria al obtener evidencia de auditoria.

Pruebas de Control

De acuerdo con la NIA 400 "Evaluación del Riesgo y Control Interno" se llevan a cabo pruebas de control si el auditor planea evaluar el riesgo de control menos que alto por una aplicación particular.

Con base en el conocimiento del auditor de los sistemas de contabilidad y de control interno, el auditor identifica las características o atributos que indican la efectividad de un control, así como las posibilidades de desviación de un funcionamiento adecuado del mismo. La presencia o ausencia de atributos de los controles puede entonces ponerse a prueba por el auditor.

El muestreo en la auditoria para pruebas de control es generalmente utilizado cuando el control deja evidencia de su aplicación (por ejemplo, iníciales del gerente de crédito en una factura de venta indicando aprobación del crédito, o evidencia de autorización de incorporación de información a un sistema de procesamiento de datos basado en una microcomputadora).

Procedimientos Sustantivos

Los procedimientos sustantivos están relacionados con montos y son de dos tipos: procedimientos analíticos y pruebas de detalle sobre transacciones y saldos. El propósito de los procedimientos sustantivos es obtener evidencia de auditoria para detectar errores importantes en los estados financieros. Cuando se llevan a cabo pruebas sustantivas de detalle, el muestreo en la auditoria y para seleccionar partidas y reunir evidencia de auditoria puede usarse para verificar una o más características sobre una cifra de los estados financieros (por ejemplo, la existencia de cuentas por cobrar), o para hacer una estimación de alguna partida en particular (por ejemplo, el importe de inventarios obsoletos).

Consideraciones del Riesgo al Obtener Evidencia

Al obtener evidencia, el auditor deberá usar su juicio profesional para evaluar el riesgo de auditoria y diseñar procedimientos de auditoria para asegurar que este riesgo se reduzca a un nivel aceptablemente bajo.

El riesgo de auditoria representa que el auditor emita una opinión inapropiada cuando los estados financieros contengan un error con importancia relativa. El riesgo de auditoria consiste en el riesgo inherente -la posibilidad de que exista un saldo de una cuenta o una información errónea de importancia relativa, asumiendo que no haya controles internos supletorios; riesgo de control es el riesgo de que no se prevenga o detecte información errónea de importancia relativa de manera oportuna por parte de los sistemas de contabilidad y de control interno; y el riesgo de detección -el riesgo de que información errónea de importancia relativa no sea detectada por los procedimientos sustantivos del auditor. Estos tres componentes del riesgo de auditoria se consideran durante el proceso de planeación en el diseño de procedimientos de auditoria para reducir el riesgo de auditoria a un nivel aceptablemente bajo.

El riesgo de muestreo y el riesgo no proveniente de muestreo pueden afectar los componentes del riesgo de auditoria. Por ejemplo, cuando se aplican pruebas de control, el auditor puede no encontrar errores en una muestra y concluir que el riesgo de control es bajo, o bien cuando la tasa de error en el universo es, inaceptablemente alta (riesgo del muestreo). También puede haber errores en la muestra, los cuales deja de reconocer el auditor (riesgo no proveniente de la muestra). Con respecto a procedimientos sustantivos, el auditor puede usar una variedad de métodos para reducir el riesgo de detección a un nivel aceptable. Dependiendo de su naturaleza, estos métodos estarán sujetos a riesgos de muestreo y/o riesgos no provenientes del muestreo. Por ejemplo, el auditor puede escoger un procedimiento analítico inapropiado (riesgo no atribuible al muestreo) o puede encontrar sólo errores menores en una prueba de detalle, cuando, en verdad, el error en el universo es mayor que la cantidad tolerable (riesgo del muestreo). Tanto para las pruebas de control como para las pruebas sustantivas, el riesgo de muestreo puede reducirse incrementando el tamaño de la muestra, mientras que el riesgo que no proviene del muestreo puede reducirse con la planeación, supervisión y revisión adecuadas del trabajo.

Procedimientos para Obtener Evidencia

Los procedimientos para obtener evidencia incluyen, procedimientos de inspección, observación, investigación, confirmación, cálculo y otros analíticos. La selección de procedimientos adecuados es un asunto de juicio profesional en las circunstancias. La aplicación de estos procedimientos a menudo implicará la selección de partidas de un universo para probarlas.

Selección de Partidas para Reunir Evidencia de Auditoria

Al diseñar procedimientos de auditoria, el auditor deberá determinar los medios apropiados de seleccionar partidas para prueba. Los medios disponibles al auditor son:

a. Seleccionar todas las partidas (examen del 100%);

b. Seleccionar partidas específicas, y

c. Muestreo en la auditoria.

La decisión sobre cuál enfoque usar dependerá de las circunstancias y la aplicación de cualquiera de los medios anteriores o una combinación puede ser apropiada en circunstancias particulares. Si bien la decisión sobre cuáles medios o combinaciones de medios a usar se hace con base en el riesgo de auditoria y en la eficiencia de la auditoria, el auditor necesita sentirse satisfecho de que los métodos usados son efectivos para proporcionar evidencia suficiente para cumplir con los objetivos de la prueba.

Selección de todas las partidas

El auditor puede decidir que lo más apropiado será examinar todas las partidas que constituyen el saldo de una cuenta o clase de transacciones (o un estrato del universo). Un examen del 100% es poco probable en el caso de pruebas de control; sin embargo, es más común para procedimientos sustantivos. Por ejemplo, un examen del 100% puede ser apropiado cuando el universo constituye un pequeño número de partidas de monto relevante, cuando tanto los riesgos inherentes como los de control son altos y otros medios no proporcionan evidencia suficiente, o cuando la naturaleza repetitiva de un cálculo u otro proceso desarrollado por un sistema de información computarizado hace que un examen del 100% sea efectivo en cuanto al costo.

Selección de Partidas Específicas

El auditor puede decidir seleccionar partidas específicas de un universo basado en factores tales como conocimiento del negocio del cliente, evaluaciones preliminares de los riesgos inherentes y de control, y las características del universo que se somete a prueba. La selección basada en partidas específicas está sujeta a riesgos no provenientes del muestreo. Las partidas específicas seleccionadas pueden incluir:

• Partidas clave o de monto relevante. El auditor puede decidir seleccionar partidas específicas dentro de un universo porque son de monto relevante, o porque muestren alguna otra característica, por ejemplo, partidas que son sospechosas, no comunes, particularmente propensas al riesgo o que tienen un historial de error.

• Todas las partidas cubren una cierta cantidad. El auditor puede decidir examinar partidas cuyos valores exceden una cierta cantidad con objeto de verificar una gran proporción de la cantidad total del saldo de una cuenta o clase de transacciones.

• Partidas para obtener información. El auditor puede examinar partidas para obtener información sobre asuntos tales como el negocio del cliente, la naturaleza de las transacciones, los sistemas de contabilidad y de control interno.

• Partidas para probar procedimientos. El auditor puede usar el juicio para seleccionar y examinar partidas específicas para determinar si se está o no realizando un procedimiento particular.

Si bien la aplicación de pruebas selectivas de partidas específicas del saldo de una cuenta o clase de transacciones normalmente es un medio eficiente de reunir evidencia de auditoria, no constituye muestreo de auditoria. Los resultados de procedimientos aplicados a partidas seleccionadas de esta forma no pueden ser proyectados a todo el universo. El auditor debe considerar la necesidad de obtener evidencia adicional respecto del resto del universo cuando las partidas sobre las cuales no se efectuaron pruebas son de importancia relativa.

Muestreo en la Auditoria

El auditor puede decidir aplicar muestreo en la auditoria al saldo de cuenta o clase de transacciones. El muestreo en la auditoria puede ser aplicado usando ya sea métodos de muestreo no estadísticos o estadísticos. El muestreo en la auditoria se discute con mayor detalle en los párrafos 31 a 56.

Enfoques de Muestreo Estadístico contra No Estadístico

La decisión sobre si usar o no un enfoque de muestreo estadístico o no estadístico es un asunto para juicio del auditor respecto de la manera más eficiente de obtener suficiente evidencia apropiada de auditoria en las circunstancias particulares. Por ejemplo, en el caso de pruebas de control, el análisis del auditor de la naturaleza y causa de errores a menudo será más importante que el análisis estadístico de simplemente la presencia o ausencia (o sea, el conteo) de errores. En tal situación, el muestreo no estadístico puede ser el más apropiado.

Cuando se aplica el muestreo estadístico, el tamaño de la muestra puede determinarse usando ya sea la teoría de la probabilidad o el juicio profesional. Más aún, el tamaño de la muestra no es un criterio válido para distinguir entre los enfoques estadístico y no estadístico. El tamaño de la muestra es una combinación de factores como los identificados en Apéndices 1 y 2. Cuando las circunstancias son similares, el efecto sobre el tamaño de la muestra de factores como los identificados en los Apéndices 1 y 2 será similar sin importar si se escoge un enfoque estadístico o no estadístico.

A menudo, si bien el enfoque adoptado no cumple con la definición de muestreo estadístico, se usan elementos de un enfoque estadístico, por ejemplo, el uso de selección al azar usando números al azar generados por computadora. Sin embargo, sólo cuando el enfoque adoptado tiene las características de muestreo estadístico son válidas las mediciones estadísticas del riesgo de muestreo.

Diseño de la Muestra

Cuando se diseña una muestra de auditoria, el auditor deberá considerar los objetivos de la prueba y los atributos del universo de la que se extraerá la muestra.

El auditor debe considerar primero los objetivos específicos a lograr y la combinación de procedimientos de auditoria que es probable que cumplan mejor dichos objetivos. La consideración de la naturaleza de la evidencia de auditoria buscada y las condiciones de error posible u otras características relacionadas con dicha evidencia, ayudarán al auditor a definir qué constituye un error y qué universo usar para el muestreo.

El auditor debe considerar qué condiciones constituyen un error por referencia a los objetivos de la prueba. Una comprensión clara de qué constituye un error es importante para asegurar que todas, y solamente, aquellas condiciones que son relevantes a los objetivos de la prueba se incluyan en la proyección de errores. Por ejemplo, en un procedimiento sustantivo relacionado a la existencia de cuentas por cobrar, como la confirmación, los pagos hechos por el cliente antes de la fecha de confirmación, pero recibidos poco después de dicha fecha por el cliente no se consideran un error. También un mal asiento entre cuentas del cliente no afecta al saldo total de cuentas por cobrar. Por lo tanto, no es apropiado considerar esto un error al evaluar los resultados de la muestra de este procedimiento particular, aun si pudiera tener un efecto importante en otras áreas de la auditoria, tales como la evaluación de la probabilidad de fraude o lo adecuado de la estimación para cuentas dudosas.

Cuando lleva a cabo pruebas de control, el auditor generalmente hace una evaluación preliminar de la tasa de error que espera encontrar en el universo que se somete a prueba y el nivel del riesgo de control. Esta evaluación se basa en el conocimiento previo del auditor o en el examen de un pequeño número de partidas del universo. De modo similar, para pruebas sustantivas, el auditor generalmente hace una evaluación preliminar del monto del error en el universo. Estas evaluaciones preliminares son útiles para diseñar una muestra de auditoria y determinar el tamaño de la muestra. Por ejemplo, si la tasa esperada de error es inaceptablemente alta, normalmente no se llevarán a cabo pruebas de control. Sin embargo, al llevar a cabo procedimientos sustantivos, si la cantidad esperada de error es alta, puede ser apropiado el examen de 100% o la revisión de una muestra bastante grande.

Universo

Es importante para el auditor asegurarse que el universo es:

a. Apropiado al objetivo del procedimiento de muestreo, lo que incluirá consideración de la dirección de la prueba. Por ejemplo, si el objetivo del auditor es poner a prueba la sobrestimación de cuentas por pagar, el universo podría definirse como el listado de cuentas por pagar. Por otro lado, cuando se pone a prueba la subestimación de cuentas por pagar, el universo no es el listado de cuentas por pagar sino más bien los pagos subsecuentes, facturas no pagadas, estados de cuenta de proveedores, reportes de recepción no identificados u otros universos que proporcionen evidencia de auditoria de subestimación de cuentas por pagar; y

b. Completa. Por ejemplo, si el auditor tiene la intención de seleccionar talones de pago de un archivo, no puede concluirse sobre todos los talones por el periodo, a menos que el auditor esté satisfecho de que todos lo talones han sido archivados en verdad. De modo similar, si el auditor tiene intención de usar la muestra para extraer conclusiones sobre la operación de un sistema de contabilidad y de control interno durante el periodo de información financiera, el universo necesita incluir todas las partidas relevantes de todo el periodo completo. Un enfoque diferente puede ser estratificar el universo y usar muestreo sólo para obtener conclusiones sobre el control durante, digamos, los primeros 10 meses de un año, y usar procedimientos alternativos o una muestra separada respecto de los dos meses restantes.

Estratificación

La eficiencia de la auditoria puede mejorarse si el auditor estratifica un universo dividiéndolo en sub-universos que tengan una característica de identificación. El objetivo de la estratificación es reducir la variabilidad de partidas dentro de cada estrato y por lo tanto permitir que se reduzca el tamaño de la muestra sin un incremento proporcional en el riesgo de muestreo. Los sub-universos necesitan ser cuidadosamente definidos de modo que cualquier unidad de muestreo pueda pertenecer solamente a un estrato.

Cuando se aplican procedimientos sustantivos, el saldo de una cuenta o clase de transacciones a menudo se estratifica por la importancia de su valor monetario. Esto permite que se dirija mayor esfuerzo de auditoria a las partidas de mayor valor que puedan contener el mayor potencial de error monetario. De modo similar, un universo puede ser estratificado de acuerdo a una característica particular que indique un riesgo más alto de error, por ejemplo, cuando se prueba la recuperación de cuentas por cobrar, los saldos pueden ser estratificados por antigüedad.

Los resultados de procedimientos aplicados a una muestra de partidas dentro de un estrato pueden sólo proyectarse a las partidas que constituyen ese estrato. Para llegar a una conclusión sobre el universo entero, el auditor necesitará considerar el riesgo y la importancia relativa en relación a cualquier otro estrato que constituyan el universo total. Por ejemplo, 20% de las partidas en un universo pueden constituir 90% del valor del saldo de cuenta. El auditor puede decidir examinar una muestra de dichas partidas. El auditor evalúa los resultados de esta muestra y llega a una conclusión sobre el 90% del valor independiente del restante 10% (sobre el cual se usará una muestra adicional u otros medios para reunir evidencia, o bien pueda considerarse de poca importancia relativa).

Selección ponderada de valor

A menudo será eficiente en pruebas sustantivas, particularmente cuando se desea probar sobrestimación, es identificar la unidad de muestreo como las unidades monetarias individuales (por ejemplo, dólares) que constituyen el saldo de cuenta o clase de transacciones. Habiendo seleccionado unidades monetarias específicas de dentro del universo, por ejemplo, el saldo de cuentas por cobrar, el auditor entonces examina las partidas particulares, por ejemplo, saldos individuales, que contengan dichas unidades monetarias. Este enfoque para definir la unidad del muestreo asegura que el esfuerzo de auditoria esté dirigido a las partidas de mayor valor porque tienen una mayor oportunidad de selección, y pueden dar como resultado tamaños más pequeños de muestra. Este enfoque normalmente se usa conjuntamente con el método sistemático de selección de muestras (descrito en el Apéndice 3) y es el más eficiente cuando se selecciona de una base de datos computarizada.

Tamaño de la Muestra

Al determinar el tamaño de la muestra, el auditor deberá considerar si el riesgo de muestreo se reduce a un nivel aceptablemente bajo. El tamaño de la muestra es afectado por el nivel del riesgo de muestreo que el auditor esté dispuesto a aceptar. Mientras más bajo el riesgo que esté dispuesto a aceptar el auditor, mayor necesitará ser el tamaño de la muestra.

El tamaño de la muestra puede determinarse por la aplicación de una fórmula basada estadísticamente o mediante el ejercicio de juicio profesional aplicado objetivamente a las circunstancias. Los Apéndices 1 y 2 indican las influencias que diversos factores tienen típicamente en la determinación del tamaño de la muestra, y de ahí el nivel del riesgo de muestreo.

Selección de la Muestra

El auditor deberá seleccionar partidas para la muestra con la expectativa de que todas las unidades de muestreo en el universo tengan una oportunidad de selección. El muestreo estadístico requiere que las partidas de la muestra sean seleccionadas al azar de modo que cada unidad de muestreo tenga oportunidad de ser seleccionada. Las unidades de muestreo podrían ser partidas físicas (tales como facturas) o unidades monetarias. Con el muestreo no estadístico, un auditor usa juicio profesional para seleccionar las partidas para una muestra. Dado que el propósito del muestreo es obtener conclusiones sobre el universo total, el auditor seleccionará una muestra representativa escogiendo partidas de la muestra que tengan características típicas del universo, y la muestra necesitará ser seleccionada de modo que se evite la parcialidad.

Los métodos principales de selección de muestras son el uso de tablas de números al azar o programas de computación, selección sistemática y selección al tanteo. Cada uno de estos métodos se discuten en el Apéndice 3.

Aplicación de Procedimientos de Auditoria

El auditor deberá aplicar los procedimientos de auditoria apropiados al objetivo de la prueba particular sobre cada partida seleccionada.

Si una partida seleccionada no es apropiada para la aplicación del procedimiento, el procedimiento se aplicará normalmente a otra partida. Por ejemplo, puede seleccionarse un cheque cancelado cuando se desea probar la evidencia de autorización de pago. Si el auditor está satisfecho de que el cheque seleccionado ha sido cancelado en forma apropiada de modo que no constituye un error, se examinará otro escogido en forma apropiada.

A veces, sin embargo, el auditor no puede aplicar los procedimientos de auditoria planeados a una partida seleccionada porque, por ejemplo, la documentación relativa a dicha partida se ha perdido. Si no pueden realizarse procedimientos alternativos adecuados sobre dicha partida, el auditor deberá considerar que existe un error. Un ejemplo de un procedimiento alternativo adecuado podría ser el examen de cobros subsecuentes cuando no ha recibido respuesta a una petición de confirmación positiva.

Naturaleza y Causa de Errores

El auditor deberá considerar los resultados de la muestra, la naturaleza y causa de cualquier error identificado, y su posible efecto en el objetivo de la prueba particular y en otras áreas de la auditoria.

Al realizar pruebas de control, el auditor está primordialmente interesado en el diseño y operación de los controles mismos y la evaluación del riesgo de control. Sin embargo, cuando se identifican errores, el auditor también necesita considerar asuntos como:

a. el efecto directo de los errores identificados sobre los estados financieros; y

b. la efectividad de los sistemas de contabilidad y de control interno y su efecto en el enfoque de auditoria cuando, por ejemplo, los errores son resultado de violaciones al control interno por parte de la administración.

Al analizar los errores descubiertos, el auditor puede observar que muchos tienen un rasgo común, por ejemplo, tipo de transacción, ubicación, línea de producto o periodo de tiempo. En tales circunstancias, el auditor puede decidir identificar todas las partidas en el universo que posean el rasgo común, y extender los procedimientos de auditoria en ese estrato. Además, estos errores pueden ser intencionales, y pueden indicar la posibilidad de fraude.

A veces, el auditor puede establecer que un error surge de un suceso aislado que no es recurrente y que es identificable específicamente y, por lo tanto, no es representativo de errores similares en el universo (un error anómalo). Para ser considerado un error anómalo, el auditor tiene que tener un alto grado de certeza de que dicho error no es representativo del universo. El auditor obtiene esta certeza realizando trabajo adicional. El trabajo adicional depende de la situación, pero debe ser adecuado para obtener evidencia suficiente de que el error no afecta a la parte restante del universo. Un ejemplo es un error causado por una descompostura de computadora que se sabe ocurrió sólo en un día durante el periodo. En tal caso, el auditor evalúa el efecto del desperfecto, por ejemplo, examinando transacciones específicas procesadas ese día, y considera el efecto de la causa del desperfecto en los procedimientos de auditoria. Otro ejemplo es un error que fue causado por uso de una fórmula incorrecta al calcular todos los valores de inventario en una sucursal particular. Para establecer que éste es un error anómalo, el auditor necesita asegurarse que la fórmula correcta ha sido usada en otras sucursales.

Proyección de Errores

Para procedimientos sustantivos, el auditor deberá proyectar los errores monetarios encontrados en la muestra al universo, y deberá considerar el efecto del error proyectado en el objetivo de la prueba particular y en otras áreas de la auditoria. El auditor proyecta el error total al universo para obtener una visión amplia de la escala de los errores, y para comparar éste con el error tolerable. Para procedimientos sustantivos, error tolerable será un monto menor que, o igual, al estimado preliminar del auditor de la importancia relativa usado para los saldos de cuenta individuales que están siendo auditados.

Cuando un error ha sido establecido como un error anómalo, puede excluirse cuando se proyecten errores de la muestra al universo. El efecto de cualquier error, si no se corrige, necesita aún ser considerado además de la proyección de los errores no anómalos. Si el saldo de cuenta o clase de transacciones ha sido dividido en estratos, el error se proyecta para cada estrato por separado. Los errores proyectados más los errores anómalos para cada estrato se combinan entonces cuando se considere el posible efecto de los errores en el saldo total de la cuenta o clase de transacciones.

Para pruebas de control, no es necesaria ninguna proyección explícita ya que la tasa de error en la muestra es también la tasa proyectada de error para la población como un todo.

Evaluación de los Resultados de la Muestra

El auditor deberá evaluar los resultados de la muestra para determinar si la evaluación preliminar de la característica relevante del universo se confirma o necesita ser revisada. En el caso de una prueba de controles, una tasa de error inesperadamente alta en la muestra puede llevar a un incremento en el nivel evaluado de riesgo de control, a menos que se obtenga evidencia adicional que soporte la evaluación inicial. En el caso de un procedimiento sustantivo, una cantidad inesperadamente alta de error en una muestra puede causar que el auditor estime que el saldo de cuenta o clase de transacciones contiene errores de importancia relativa.

Si el monto total del error proyectado más el error anómalo es menos que, pero cercano, al que el auditor considera tolerable, el auditor puede considerar apropiado obtener evidencia adicional de auditoria. El total del error proyectado más el error anómalo es el mejor estimado del auditor de error en el universo. Sin embargo, los resultados de muestreo son afectados por el riesgo de muestreo. Así, cuando el mejor estimado de error es cercano al error tolerable, el auditor reconoce el riesgo de que una muestra diferente daría un resultado diferente que podría exceder el error tolerable. Considerar los resultados de otros procedimientos de auditoria ayuda al auditor a evaluar este riesgo, mientras que el riesgo se reduce si se obtiene adicional evidencia de auditoria.

Si la evaluación de los resultados de la muestra indica que la evaluación preliminar de la característica relevante del universo necesita revisarse, el auditor puede:

a. pedir a la administración que investigue los errores identificados y el potencial de errores adicionales, y que registre los ajustes necesarios; y/o

b. modificar los procedimientos de auditoria planeados. Por ejemplo, en el caso de una prueba de control, el auditor podría ampliar el tamaño de la muestra, probar un control alternativo o modificar los procedimientos sustantivos relacionados; y/o

c. considerar el efecto en la operación

La NIA es efectiva para auditorias de estados financieros para periodos que terminen en o después de julio 1 de 1999. Se permite la aplicación antes de dicha fecha.

CASO PRACTICO:

CASO PRÁCTICO SOBRE EL MUESTREO EN AUDITORIA

El grupo de auditores “EL DOS” desea aplicar una auditoria a uno de sus clientes más apreciados, la empresa “El Caracol”. Aplicando un muestreo de atributos para pruebas de control, relacionado con los egresos por concepto de pagos a proveedores realizado por la empresa el último semestre.

La evidencia obtenida deberá utilizarse para evaluar la correcta erogación de los desembolsos realizados y la aplicación de los procedimientos contables respaldados por la documentación correspondiente.

Objetivo de la auditoria. El objetivo de la auditoria es detectar cualquier desviación en las erogaciones al pago de proveedores. Verificar que los egresos se encuentran debidamente amparados por la documentación autorizada y registrados de acuerdo con las normas.

Universo y unidades de observación. El universo está compuesto por número total de facturas pagadas a proveedores durante el periodo 2008, los números de factura comprendidos entre la número 5,000 y 10,500. Cada factura con su documentación respectiva representa la unidad de la muestra.

Atributos y materialidad. La materialidad se fija para una tolerancia de error del 2%, es decir se acepta que los resultados pueden tener una variación máxima del 2% y aún así concluir que no hay desviaciones fuera de control. Cualquier desviación del universo que sobrepase este porcentaje se encuentra fuera de control.

Los atributos o excepciones se definen como:

• Copia de la factura de ventas acompañada por la orden de pedido.

• Documentación con la autorización de compra firmada por la persona responsable.

• Copia de la emisión del cheque utilizado para cubrir el pago con las firmas autorizadas.

• Documentación completa que ampara la entrada de la mercancía correspondiente.

• Concordancia entre el diario de compras y el registro del auxiliar.

Estos tres últimos atributos se consideran los mas importantes y por tanto se fija un riesgo de error del 5%, para el resto se fija 10%. El método empleado para la recolección de observaciones es el sistemático.

Cálculo del tamaño de muestra. Para el cálculo del tamaño de muestra se fija una tolerancia de error del 2%. La tasa se desviaciones estimadas del universo para cada atributo se obtuvo de experiencias de auditorias semejantes practicadas por la empresa con anterioridad. Se fijaron de acuerdo a los siguientes números.

. • Copia de factura 0.5%

. • Documentación de autorización 0.5%%

. • Copia de emisión 0.25%

. • Documentación de entrada 0.25%

. • Concordancia contable 0. 0%

El cálculo de la muestra para cada elemento de control se muestra a continuación.

Resultados del cálculo del tamaño de muestra

ATRIBUTO RIESGO DE ERROR TOLERANCIA DE ERROR DESVIACION ESPERADA DEL UNIVERSO TAMAÑO DE MUESTRA

Copia de factura 10% 2% 0.5% 194

Doc. autorizada 10% 2% 0.5% 194

Copia de emisión 5% 2% 0.25% 236

Doc. de entrada 5% 2% 0.25% 236

Concord. contable 5% 2% 0.0% 149

Este tamaño de muestra es definitivo ya que la población es infinita, considerando un universo de 5,500 unidades de observación.

Selección de las observaciones. Para definir las facturas que deberán ser seleccionadas se aplica un muestreo sistemático para el atributo copia de la factura. Se genera un numero aleatorio entre 5000 y 10,500, por ejemplo el número 3567, a continuación se calcula la longitud de intervalo dividiendo el tamaño del universo entre el de la muestra.

5500

= 28

194

194 Las facturas que se seleccionan se obtienen agregando está longitud a cada uno de los números anteriores, a partir del primero que se obtuvo de manera aleatoria.

Facturas seleccionadas: 3,567 -3,595 – 3623 – 3651 – 3679 ------------3415 ¬3443 - 3471. Como se observa las ultimas observaciones se encuentran muy cerca del número de factura inicial, es decir el método recorre toda la imagen de observaciones hasta termina cerca del número de factura 3567 para números menores que él. Cuando se sobrepasa el límite superior que comprende el intervalo en donde se encuentra el universo, ya aun es necesario extraer más observaciones, se continúa desde el principio, sin interrumpir la secuencia.

Recolección de la evidencia. El número de desviaciones que se encontraron para cada atributo, después de aplicar el trabajo de auditoria, se muestra en la siguiente tabla.

ATRIBUTO DESVIACIONES

Copia de factura 3

Doc. autorizada 4

Copia de emisión 0

Doc. de entrada 7

Concord. contable 2

Evaluación de resultados y dictamen. La tasa de desviaciones para la muestra se obtiene dividiendo el numero de desviaciones entre el tamaño de muestra. Para los cinco atributos fue: 1.5%, 2%, 0%, 3%, y 1.3%

Estos resultados deben proyectarse al universo a través de un proceso de inferencia. La tabla No 2 muestra los limites de confiabilidad para intervalos del universo en donde se encuentra el valor real de las desviaciones, Se encuentran dados dos tipos de riesgo de error, 5% y 10%, para diferentes tamaños de muestra y para el número de desviaciones encontrado en la muestra. Por ejemplo para el primer atributo el tamaño de muestra adyacente al valor real, está entre un tamaño de muestra de 200 y 160. La formula de interpolación lineal muestra el siguiente resultado.

(194 − 160 ) × ( 3.3 − * 1 .4 )

LSC =+ 1.4 = 42.3

200 − 160

El límite superior real de desviaciones estimado para la población empleando una confiabilidad del 90%, está dado por el valor de 3.42%. Este valor se compara con la tolerancia de error, como se expresa gráficamente a continuación.

Resultados del cálculo del porcentaje de desviaciones

ATRIBUT TAMAÑO TOLERANC NÚMERO DE LIMITE ACEPTACIÓ

O DE LA IA DESVIACIONE SUPERIOR N

MUESTR DE S DE LA DE

A ERROR MUESTRA DESVIACI ÓN

(1) 194 2% 3 3.42% NO

(2) 194 2% 4 4.6% NO

(3) 236 2% 0 1.5% SÍ

(4) 236 2% 7 6.5% NO

(5) 236 2% 2 3.1% NO

LIC 3.42%

2.0%

Puesto que el número de desviaciones del universo supera la materialidad fijada para el control, se acepta que el elemento se encuentra fuera de control. Los atributos restantes se analizan de la misma manera, resultando la siguiente tabla de resultados.

Conclusión. El riesgo de control planeado no es respaldado para los atributos 1,2 4, y 5, excepto para la copia de emisión del cheque utilizado para cubrir el pago. Las desviaciones encontradas representan una condición reportable que debe comunicarse a la administración y al comité de auditoria.

Apéndice 1: Ejemplos de Factores que Influyen al Tamaño de la Muestra para Pruebas de Control

Los siguientes son factores que el auditor considera cuando determina el tamaño de la muestra para una prueba de control. Estos factores necesitan considerarse juntos.

FACTOR

1. Un incremento en el apoyo planeado del auditor en los sistemas de contabilidad y control interno

2. Un incremento en la tasa de desviación respecto del procedimiento de control prescrito que el auditor está dispuesto a aceptar

3. Un incremento en la tasa de desviación respecto del procedimiento de control prescrito que el auditor espera encontrar en el universo

4. Un incremento en el nivel de confianza requerido por el auditor (o inversamente, un decremento en el riesgo de que el auditor concluirá que el riesgo de control es más bajo que el riesgo de control real en el universo)

5. Un incremento en el número de unidades de muestreo en el universo EFECTO EN TAMAÑO DE LA MUESTRA

Incremento

Decremento

Incremento

Incremento

Efecto Prescindible

1. El apoyo planeado por el auditor en los sistemas de contabilidad y de control interno: Mientras más seguridad el auditor planee obtener de los sistemas de contabilidad y de control interno, menor será la evaluación del auditor del riesgo de control, y mayor necesitará ser el tamaño de la muestra. Por ejemplo, una evaluación preliminar del riesgo de control como bajo indica que el auditor planea depositar considerable confianza en la operación efectiva de los controles internos particulares. el auditor, por tanto, necesita juntar más evidencia de auditoria para apoyar esta evaluación de lo que sería el caso, si el riesgo de control fuera evaluado a un nivel más alto (o sea, si fuera planeado menos apoyo).

2. La tasa de desviación respecto del procedimiento de control prescrito que el auditor está dispuesto a aceptar (error tolerable). Mientras más baja sea la tasa de desviación que el auditor está dispuesto a aceptar, mayor necesita ser el tamaño de la muestra.

3. La tasa de desviación respecto del procedimiento de control prescrito que el auditor espera encontrar en la población (error esperado). Mientras más alta sea la tasa de desviación que el auditor espera, mayor necesita ser el tamaño de la muestra de modo que esté en una posición de hacer un estimado razonable de la tasa real de desviación. Los factores relevantes a la consideración del auditor de la tasa de error esperado incluyen la comprensión del negocio por el auditor (en particular, los procedimientos realizados para obtener una comprensión de los sistemas de contabilidad y de control interno), cambios en personal o en los sistemas de contabilidad y de control interno, los resultados de procedimientos de auditoria aplicados en periodos anteriores y los resultados de otros procedimientos de auditoria. Las tasas altas de error esperado normalmente justifican poca reducción del riesgo de control y por tanto, en tales circunstancias generalmente se omitirían las pruebas de control.

4. El nivel de confianza requerido del auditor. Mientras mayor el grado de confianza que requiera el auditor de que los resultados de la muestra sean en verdad indicativos de la incidencia real de error en el universo, mayor necesita ser el tamaño de la muestra.

5. El número de unidades de muestreo en el universo. Para universos grandes, el tamaño real del universo tiene poco efecto en el tamaño de la muestra. Para universos pequeños, sin embargo, el muestreo de auditoria a menudo no es tan eficiente como medios alternativos de obtener suficiente evidencia apropiada de auditoria.

Apéndice 2: Ejemplos de Factores que Influyen al Tamaño de la Muestra para Procedimientos Sustantivos

Los siguientes son factores que el auditor considera cuando determina el tamaño de la muestra para un procedimiento sustantivo. Estos factores necesitan considerarse juntos.

FACTOR

1. Un incremento en la evaluación del riesgo inherente por el auditor

2. Un incremento en la evaluación del riesgo de control por el auditor

3. Un incremento en uso de otros procedimientos sustantivos dirigidos a la misma partida de los estados financieros

4. Un incremento en el nivel de confianza requerido por el auditor (o, inversamente, un decremento en el riesgo de que el auditor concluirá que no existe un error de importancia relativa, cuando en verdad sí existe)

6. Un incremento en el error total que el auditor está dispuesto a aceptar (error tolerable)

7. Un incremento en la cantidad de error que el auditor espera encontrar en el universo

8. Estratificación del universo cuando sea apropiado

9. El número de unidades de muestreo en el universo

EFECTO EN TAMAÑO DE LA MUESTRA

Incremento

Incremento

Decremento

Incremento

Decremento

Incremento

Decremento

Efecto Prescindible

1. La evaluación del auditor del riesgo inherente. Mientras más alta sea la evaluación del riesgo inherente por el auditor, mayor necesita ser el tamaño de la muestra. Un riesgo inherente más alto implica que se necesita un riesgo más bajo de detección para reducir el riesgo de auditoria a un nivel bajo aceptable, y un nivel más bajo de detección puede obtenerse incrementando el tamaño de la muestra.

2. La evaluación del auditor del riesgo de control. Mientras más alta sea la evaluación del auditor del riesgo de control, mayor necesita ser el tamaño de la muestra. Por ejemplo, una evaluación tan alta del riesgo de control indica que el auditor no puede depositar mucha confianza en la operación efectiva de controles internos con respecto a la partida particular de los estados financieros. Por lo tanto, para reducir el riesgo de auditoria a un nivel aceptablemente bajo, el auditor necesita un bajo riesgo de detección y se apoyará más en las pruebas sustantivas. Mientras más apoyo se tenga en las pruebas sustantivas (o sea, mientras más bajo el riesgo de detección), mayor necesitará ser el tamaño de la muestra.

3. El uso de otros procedimientos sustantivos dirigidos a la misma partida de los estados financieros. Mientras más se esté apoyando el auditor en otros procedimientos sustantivos (pruebas de detalle o procedimientos analíticos) para reducir a un nivel aceptable el riesgo de detección respecto de un saldo particular de cuenta o clase de transacciones, menos seguridad tendrá el auditor del muestreo y, por lo tanto, puede ser más pequeño el tamaño de la muestra.

4. El nivel de confianza requerido por el auditor. Mientras mayor sea el grado de confianza que requiera el auditor de que los resultados de la muestra son en verdad indicativos del monto real de error en el universo, mayor necesita ser el tamaño de la muestra.

5. El error total que el auditor está dispuesto a aceptar (error tolerable). Mientras más bajo sea el error total que el auditor está dispuesto a aceptar, mayor necesita ser el tamaño de la muestra.

6. La cantidad de error que el auditor espera encontrar en el universo (error esperado). Mientras mayor sea la cantidad de error que el auditor espere encontrar en el universo, mayor necesita ser el tamaño de la muestra para hacer un estimado razonable de la cantidad real de error en el mismo. Factores relevantes a la consideración del auditor de la cantidad de error esperado incluyen el grado al cual los valores de las partidas se determinan subjetivamente, los resultados de pruebas de control, los resultados de procedimientos de auditoria aplicados en periodos anteriores, y los resultados de otros procedimientos sustantivos.

7. Estratificación. Cuando hay un amplio rango (variabilidad) en el valor monetario de las partidas en el universo, puede ser útil agrupar las partidas de tamaño similar en sub-universos separados o estratos. Esto se conoce como estratificación. Cuando el universo puede ser estratificado en forma apropiada, el nivel de los tamaños de la muestra de los estratos generalmente será menos que el tamaño de la muestra que se habría requerido para lograr un nivel dado de riesgo de muestreo, si se hubiera extraído una muestra del universo total.

8. El número de unidades de muestreo en el universo. Para universos grandes, el tamaño real del mismo tiene poco efecto en el tamaño de la muestra. Así, para universos pequeños, el muestreo en la auditoria a menudo no es tan eficiente como los medios alternativos de obtener suficiente evidencia apropiada de auditoria. (Sin embargo, cuando se usa muestreo de unidades monetarias, un incremento en el valor monetario del universo incrementa el tamaño de la muestra, a menos que esto se compense con un incremento proporcional en la importancia relativa).

Apéndice 3: Métodos de Selección de Muestras

Los métodos principales para seleccionar muestras son:

a. Uso de un proceso computarizado de números al azar o tablas de números al azar.

b. Selección sistemática, en la que el número de unidades de muestreo en el universo se divide entre el tamaño de la muestra para dar intervalo de muestreo, por ejemplo 50, y habiendo determinado un punto de partida dentro de los primeros 50, y de allí en adelante se selecciona cada 50 unidades de muestreo. Aunque el punto de partida puede determinarse al tanteo, la muestra es más probable que sea realmente al azar si se determina por el uso de un proceso computarizado de números al azar o tablas de números al azar. Cuando se usa selección sistemática, el auditor necesitaría determinar que las unidades de muestreo dentro del universo no estén estructuradas en forma tal que el intervalo de muestreo corresponda a un patrón particular en el universo.

c. Selección al tanteo, en la que el auditor selecciona la muestra sin seguir una técnica estructurada. Aunque no se use una técnica estructurada, el auditor, no obstante, evitará cualquier parcialidad o previsibilidad consciente (por ejemplo, evitando partidas difíciles de localizar, o siempre seleccionando o evitando los primero o últimos asientos en una página) y así intentar asegurar que todas las partidas del universo tienen una oportunidad de selección. La selección al tanteo no es apropiada cuando se usa muestreo estadístico.

La selección en bloque implica seleccionar un(os) bloque(s) de partidas contiguas dentro del universo. La selección en bloque no puede ordinariamente usarse en muestreo de auditoria porque la mayoría de los universos están estructurados de modo que las partidas en una secuencia puedan esperarse que tengan características similares entre sí, pero características diferentes de partidas en otra parte del universo. Aunque en algunas circunstancias puede ser un procedimiento apropiado de auditoria examinar un bloque de partidas, rara vez sería una técnica apropiada de selección de muestras cuando el auditor tenga la intención de extraer conclusiones válidas sobre el universo total con base en la muestra.

El muestreo de auditoria, tanto estadístico como no estadístico, es un proceso que consiste en seleccionar un grupo de elementos (llamado muestra) de un grupo más grande (llamado población o campo) y en utilizar las características de la muestra para extraer inferencias sobre las características de la población entera. Se supone que la muestra permitirá a los auditores hacer inferencias exactas relativas a la población. Una parte esencial de esto es el riesgo muestral, es decir, el riesgo de que la conclusión basada en la muestra no coincida con la conclusión a que se habría llegado en caso de haber examinado todos los elementos de la población.

El riesgo se aminora aumentando el tamaño de la muestra. En el extremo no se corre ningún riesgo cuando se examina toda la población. Pero costaría mucho auditar grandes muestras o la población entera. Un elemento clave de un muestreo eficiente es equilibrar los riesgos muéstrales con el costo de nuestras más grandes.

Los auditores pueden extraer conclusiones erróneas a causa de errores no muéstrales, es decir, los que se deben a factores que no provienen directamente del muestreo. Por ejemplo quizá no apliquen los procedimientos adecuados que no reconozcan los errores en los documentos o transacciones que examinan. El riesgo no muestral, se refiere al que surge de errores de otra clase.

Los procedimientos que se exponen a lo largo del libro servirán para controlarlo. En el resto del capítulo nos ocupare nos del riesgo muestral.

La muestra es no estadística (o evaluativa) cuando los auditores estiman el riesgo muestral recurriendo, al juicio profesional y no a técnicas estadísticas. Ello no significa que se trate de muestras seleccionadas sin la debida diligencia. En efecto, tanto las muestras estadísticas como las no estadísticas han de escogerse de modo que permitan al auditor extraer inferencias validas acerca de la población (llamado error proyectado). En cambio en el muestreo estadístico no hay manera de cuantificar el riesgo muestral.

El muestreo estadístico no elimina el juicio profesional en el proceso del muestreo. Pero si permite a los auditores medir y controlar este tipo de riesgo, como las técnicas del muestreo estadístico se fundan en las leyes de probabilidad, estarán en condiciones de controlar el nivel del riesgo muestral al utilizar los resultados muestrales. Así pues, el muestreo estadístico les ayuda a 1) Diseñar muestras eficientes, 2) medir la suficiente de la evidencia obtenida y 3) evaluar objetivamente los resultados.

¿COMO SELECCIONAR UNA MUESTRA ALEATORIA?

EL MUESTREO ALEATORIO

Es un método que consiste en escoger elementos para incluirlos en una muestra; puede emplearse junto con el muestreo estadístico o no estadístico. Para subrayar esta distinción, usaremos la designación selección aleatoria y no ¨muestreo aleatorio¨ para indicar el procedimiento de elegir elementos e incluirlos en una muestra.

He aquí el principio en que se basa la selección aleatoria sin restricciones; todos los elementos de la población tiene igual posibilidad de ser escogidos para incluirlos en la muestra. La selección aleatoria no es necesariamente una muestra representativa. Aunque produce una muestra no sesgada. Los auditores escogen una muestra de una representación física de la población. Por ejemplo, elegirán una muestra de las cuentas por pagar de un listado de computación (la representación física) de las registradas. Las conclusiones que se basen en ella se relacionan solo con la población del listado.

Uno de los métodos más fáciles para escoger objetos aleatoriamente consiste en utilizar una de estas tablas. Una parte de ellas se muestra en la figura 9.1. Los números aleatorios que aparecen allí están dispuestos en columnas de cinco dígitos. Las columnas son totalmente arbitrarias y por lo demás carecen de significado, salvo que es un arreglo que permite al lector elegir fácilmente los números.

Para dar un ejemplo de cose se usa la tabla, supongamos que las cuentas por cobrar de un cliente están numeradas de 1 a 5 000 y que los auditores quieren seleccionar una muestra aleatoria de 110 cuentas para confirmar. Deciden comenzar en la parte superior de la columna 2 de la figura 9.1 y avanzar de arriba hacia abajo, Si leen solo los primeros cuatro dígitos de la columna muestra. Omitirán el siguiente número 8692, porque ninguna cuenta lo tiene. Los siguientes números que figuran en la muestra serán 1148, 592, 2186 y así sucesivamente.

Generadores de números aleatorios

Aun cuando a los elementos se les asignen números consecutivos, la selección de una muestra grande en una tabla puede ser un proceso extremadamente lento. Los generadores de números aleatorios son programas de computación con los que se obtiene una lista larga de números aplicables a una población determinada. Pueden programarse para seleccionar números con características específicas, de modo que la li8sta que se entregue a los auditores incluya solo números presentes en la población. Son un programa estándar que viene en todos los paquetes de auditoria y en los de hojas de cálculo (por ejemplo, Excel y Lotus).

FIGURA 9.1

TALBA DE NUMEROS ALEATORIOS

Renglón (1 ) (2) (3) (4) (5)

1 04734 39426 91035 54839 76873

2 10417 19688 83404 42038 48226

3 07514 48374 35658 38971 53779

4 52305 86925 16223 25946 90222

5 96357 11486 30102 82679 57983

6 92870 05921 65698 27993 86406

7 00500 75924 38803 05386 10072

8 34862 93784 52709 15370 96727

9 25809 21860 36790 76883 20435

10 77487 38419 20631 48694 12638

SELECCIÓN SISTEMATICA

La selección sistemática es un método menos lento que escoge un número aleatorio para cada elemento que figurara en la muestra. Consiste en elegir todos los elementos enésimo de la población siguiente uno o más puntos iníciales aleatorios.

He aquí un ejemplo:

Suponga que los auditores quieren examinar 200 cheques pagados en una población de 10 0000 cheques. Si se utilizara un solo punto, seleccionarían los cheques numero 50(10 000 / 200) de la población. Como punto de partida escogería al azar uno de los primeros 50 cheques. Si ese punto es el cheque numero 37, los cheques numero 37, 87 (37 + 50) y 137 (87 + 50) figurarían en la muestra, lo mismo que todos los cheques numero 50 después de 137.

Si los auditores han optado por usar cinco puntos iníciales aleatorios, habrán de seleccionar 40 cheques (200 / 5 ) en cada inicio. Por tanto, escogerán cada cheque numero 250 (10 000 / 40) tras cada uno de los cinco puntos iníciales entre 1 y 250.

OTROS METODOS PARA SELECCIONAR LA MUESTRA

Hay otros dos métodos que utilizan los auditores; la selección al azar y la selección por bloques, En ninguno de los dos se aplican métodos probabilísticos para escoger los elementos de la muestra. Por esa razón no deberían utilizarse junto con los planes de muestreo estadístico.

 SELECCIÓN AL AZAR

Cuando se utiliza, los auditores eligen los elementos de la población en forma arbitraria, sin ninguna tendencia consciente, Por ejemplo, para obtener una muestra al azar de los comprobantes contenidos en un archivo bastaría sacarlos de la gaveta, sin fijarse en su tamaño, forma ni en su ubicación. Cuando se utilice este tipo de muestra, no debe incluir elementos escogidos sin cuidado, se supone que es representativa de la población.

 SELECCIÓN POR BLOQUES

Esta muestra contiene todos los elementos en determinado periodo, en una secuencia numérica o alfabética, por ejemplo, al probar el control interno sobre los desembolsos de efectivo, el auditor podría decidir confirmar todos los desembolsos hechos durante los meses de abril y diciembre. En este caso, la unidad muestral no son las transacciones individuales sino los meses. Así, la muestra se compone de dos bloques seleccionados de una población de 12. Se requiere un número relativamente grande de bloques para llegar a una conclusión razonable en la auditoria: por eso el muestro por bloques rara vez sirve para obtener una nuestra respectiva.

 ESTRATIFICACION

Con frecuencia los auditores estratifican una población antes de calcular el tamaño de la muestra y de seleccionarla. La estratificación es una técnica que consiste en dividir una población en subgrupos relativamente homogéneos denominados estratos. Pueden muestrearse por separado: Los resultados se evalúan también por separado o en combinación para conseguir una estimación de las características de la población total. Los estratos Los estratos se vuelven homogéneos, siempre que se obtiene de este modo valores extremadamente altos o bajos u otras características inusuales. El efecto consiste en requerir un numero más pequeño de elementos muéstrales para evaluar por separado los estratos en vez de la población total sin usar la estratificación.

Estrato Composición del estrato Numero de Cuentas

(método de selección)

1 Cuentas de $ 10 000 en adelante Todas las cuentas

2 Cuentas de $ 5 000 a $ 9 999.99 50 cuentas (generador de números aleatorios)

3 Cuentas de menos de $ 5 000 30 cuentas (generador de numero aleatorios)

TIPOS DE PLANES PARA EL MUESTREO ESTADISTICO

1. Muestreo de atributos. Este plan permite a los auditores estimar la tasa de ocurrencia de ciertas características en la población (por ejemplo, desviación del desempeño de un control prescrito). El muestreo de atributos se utiliza frecuentemente al realizar pruebas de controles. Un auditor podría estimar con él el porcentaje desembolsos de efectivo que se procesaron durante el año y que no se aprobaron.

2. Muestreo por descubrimiento. Es una forma del muestreo de atributos cuyo fin es localizar al menos una desviación (excepción en la población. El muestreo por descubrimiento se emplea comúnmente en situaciones donde los auditores esperan una muy baja tasa de ocurrencia de alguna desviación muy importante. Por ejemplo, podría servirse de el para intentar localizar un desembolso fraudulento de efectivo.

3. Muestreo clásico de variables. Estas aplicaciones proporcionan al auditor una estimación de una cantidad numérica, como el saldo monetario de una cuenta. Como cabe suponer, los auditores las utilizan principalmente para efectuar pruebas sustantivas. Por ejemplo, el muestreo de variables podría servir para planear, obtener y evaluar una muestra de las cuentas por cobrar seleccionadas para confirmación. Entre los planes más comunes figuran las siguientes: Estimación de media por unidad, estimación de razones y estimación de diferencias.

4. Muestreo de probabilidad proporcional al tamaño. Esta técnica, conocida también como muestreo de unidades monetarias, aplica la teoría del muestreo de atributos para obtener una estimación del total monetario de un error en la población. El muestreo de probabilidad proporcional al tamaño es una alternativa a los métodos del muestreo clásico de variables que permite realizar pruebas sustantivas de las transacciones o de los saldos. A diferencia de ellos que definen la unidad muestral como cada transacción o saldo de una cuenta en la población, la define como cada dólar individual marcado en el valor en libros de la población.

A veces un plan de muestreo cumple dos propósitos: 1) Sirve para probar un control y 2) verificar la cantidad monetaria del saldo de una cuenta. Por ejemplo, podría recurrirse a una prueba de propósito dual para evaluar la eficacia de un control sobre el registro de las transacciones de ventas y para estimar las sobrestimación o subestimación de la cuneta de ventas.

Provisión para el riesgo del muestreo (precisión)

Los resultados maestrales pueden dar origen a inferencias erróneas sobre la población, sin importar si el objetivo es estimar atributos o variables. Siempre existe algún grado de error de muestreo, la diferencia entre la tasa o cantidad real de la población y la que se indica en la muestra. Cuando utilizan técnica de muestreo estadístico, los auditores para medir el riesgo de este tipo de error escogen los niveles idóneos de riesgo y la provisión respectiva.

La provisión para el riesgo del muestreo es la cantidad con que se crea un intervalo, establecido por los limites + o – de los resultados, dentro del cual se ubicara el valor verdadero de las características de la población. Suponga que se toma una muestra para determinar la tasa de ocurrencia de cierto tipo de desviación respecto a la eficacia de un control. La muestra indica una tasa de 2.1%. No estamos seguros de que sea exactamente ese porcentaje, pero sabemos que el resultado de la muestra probablemente se aproxime a la tasa real. En consecuencia, aplicamos dentro del muestreo estadístico y fijamos un intervalo alrededor del resultado de la muestra, dentro del cual esperamos que se encuentre la tasa de desviación. Una provisión de +/- 1% para el riesgo del muestreo indicara que según nuestras previsiones, la tasa verdadera de la desviación oscilara entre 1.1 y 3.1%.

Cuanto más amplio sea el intervalo permitido, más confianza habrá de que la característica verdadera de la población esté dentro de él. En el ejemplo anterior una provisión de +/-2% para el riesgo del muestreo significara que se espera una desviación entre 0.1 y 4.1% por una parte, conviene estar más seguros de que la característica cae dentro de un intervalo por la otra, la conclusión s