Aplicación De Muestreo Estadístico En Auditoría.

Tema: Aplicación de Muestreo Estadístico en Auditoría.

Introducción.

El muestreo es la técnica conforme a la cual se extraen ciertos elementos de una población o universo para, mediante su análisis, inferir características de la población de la cual han sido extraídos. Se trata de un método que permite hacer economía de recursos a cambio de ciertos riesgos de naturaleza controlable.

Cada vez más, las auditorías recurren a técnicas de muestreo para arribar a conclusiones fundadas. Con el crecimiento en el volumen de las actividades, se hace prácticamente imposible y absolutamente costosa, la formidable tarea de revisar todos y cada uno de los comprobantes, procedimientos, documentos, opiniones, o aquello que comprenda el objeto de análisis.

Se reconoce habitualmente que las muestras implican cierto grado de error.

Elegido un tamaño de muestra compatible con el riesgo que se acepta asumir, el riesgo estrictamente atribuible al muestreo consiste en que la muestra extraída no sea representativa de la población de origen, y que por ello se arribe a conclusiones erradas sobre la población. Pero, ¿qué pasa si no realizáramos una muestra fundada en cálculos y eligiéramos discrecionalmente una cierta cantidad de unidades para analizar? Pueden pasar dos cosas: i) pueden extraerse y analizarse una cantidad mayor de unidades que las estrictamente suficientes para arribar a una opinión confiable, en cuyo caso se estaría incurriendo en un mayor volumen de trabajo que el necesario; o ii) puede extraerse y analizarse una cantidad menor de unidades que aquellas que resulten suficientes para arribar a una opinión confiable, en cuyo caso se estaría poniendo en riesgo el sustento mismo de las opiniones.

Nociones básicas relativas al muestreo.

Población: Una población es un conjunto de elementos de interés para un estudio.

Muestra: Una muestra es un subconjunto de elementos de una población.

Muestreo probabilístico y no probabilístico: El muestreo se puede dividir en “probabilístico” y “no probabilístico”, también denominados “estadístico” y “no estadístico”, o “al azar” y “no al azar”, respectivamente.

Consideraciones para el armado de un programa de muestreo.

Variables para analizar.

Todo muestreo procura realizar inferencias sobre la población, para lo cual recurre al cálculo de lo que se denomina “estimadores”. Los estimadores son los valores de ciertos atributos de las unidades de muestreo. Pueden corresponder a variables nominales, ordinales o numéricas.

Precisión y error de muestreo.

En la medida en que una muestra es representativa, habrá similitud entre el valor del estimador (de la muestra) y el valor del parámetro (de la población). Es el grado de similitud entre un estimador y un parámetro, siendo el parámetro el valor asociado a un determinado atributo de la población, y el estimador el valor asociado al mismo atributo, pero de una muestra. El tamaño de la muestra incide sobre la precisión de los estimadores. Si se desea mayor precisión en los estimadores, más grande deberá ser la muestra.

El concepto inverso al de precisión es el “error de muestreo”. Se denomina error de muestreo a cualquier diferencia que exista entre el estimador y el parámetro, debido al azar. El tamaño de la muestra incide sobre el error de muestreo de modo inverso que como sucedía con la precisión. Si se desea menor error de muestreo, más grande deberá ser la muestra. El riesgo de una muestra pequeña es que no sea representativa de la población por el hecho de extraer unidades de muestreo particularmente extremas en valor.

Confianza.

El nivel de confianza es una medida de la probabilidad de que el valor del estimador no difiera del valor del parámetro más allá del margen de error. La confianza reside sobre qué tan representativa es una muestra de la población. En términos coloquiales, podría decirse que es una manera de estipular qué tan parecidas son las muestras que podrían extraerse, una y otra vez, de la misma población.

Normalmente se trabaja con niveles de confianza comprendidos entre el 95% y el 90%. Un nivel de confianza del 95% significa, por ejemplo, que se tiene un 95% de confianza en que el valor del estimador está dentro del intervalo de confianza definido.

Distribución de probabilidades.

Además del conocimiento que el auditor tenga sobre determinada población, que facilita la estratificación, una técnica habitualmente utilizada consiste en graficar la frecuencia de una población frente a la variable bajo análisis (histograma).

Este método permite observar a simple vista la presencia de sub poblaciones o estratos. De extraerse una variable aleatoriamente, la probabilidad de que se encuentre comprendido en los valores del histograma seguirá la distribución de frecuencias relativas graficada.

Factores que influyen sobre el tamaño de la muestra.

Las limitaciones presupuestarias o temporales hacen que en ciertas oportunidades resulte necesario revisar el alcance del trabajo, o iterar con los niveles de confianza y error de muestreo hasta adecuar el tamaño de la muestra a las posibilidades reales. Existen

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