Dados de amostragem

Você quer descobrir a taxa de desvio de um controle especificada ou o valor total de uma afirmação incorreta monetária em uma conta ou classe de transações. No entanto, pode ser que você não tenha o tempo ou o orçamento para examinar todos os registros do conjunto de dados.

Em vez disso, você pode usar o Analytics para obter um subconjunto estatisticamente válido dos dados, denominado amostra, e analisar esse conjunto de dados muito menor.

Agora você pode projetar os resultados obtidos da análise do conjunto menor de dados para toda a população de dados. A projeção cria uma estimativa da taxa de desvio geral ou da quantidade total de afirmações incorretas.

A seleção da amostra e a projeção usam fórmulas estatísticas, o que garante um nível razoável e mensurável de confiabilidade de que a estimativa é próxima à que seria obtida se você realmente examinasse cada registro.

Nota

As informações sobre amostragem neste guia pretendem ajudar usuários já familiarizados com amostragem de auditoria a executar tarefas de amostragem no Analytics. As informações não pretendem explicar a teoria da amostragem de auditoria, que é um assunto complexo.

Para obter uma descrição detalhada da amostragem de auditoria, consulte um recurso como o Guia de auditoria: amostragem de auditoria do AICPA.

Tipos de amostragem

O Analytics tem três tipos de amostragem:

  • amostragem por registro (amostragem por atributos)
  • amostragem por unidades monetárias
  • amostragem clássica de variáveis

O tipo de amostragem que você escolher depende da natureza da análise que estiver realizando e dos dados.

A amostragem do Analytics é estatística

A amostragem do Analytics é estatística. Uma amostra obtida pelo Analytics é estatisticamente válida, ou representativa, porque é planejada, obtida e avaliada usando fórmulas estatísticas aceitas.

As fórmulas são baseadas em distribuições de probabilidade. A amostragem por registro e a amostragem por unidades monetárias são baseadas na distribuição de Poisson, e a amostragem clássica de variáveis é baseada na distribuição normal.

Qual tipo de amostragem devo usar?

A tabela abaixo fornece diretrizes para escolher o tipo de amostragem que será usada.

Nota

Se o que você precisa é uma seleção aleatória não representativa dos registros, consulte Gerar uma seleção aleatória de registros. A projeção de resultados com base em uma seleção não representativa não tem validade estatística.

Tipo de amostragem Use se:

Amostragem por registro (amostragem por atributos)

Você estiver testando controles.

A amostragem por registro é adequada se você estiver auditando a taxa de desvio de um controle especificado.

Se sua análise gerar um resultado Sim/Não ou Aprovado/Reprovado para cada registro analisado, use a amostragem por registro.

Amostragem por unidades monetárias

Você está analisando se uma conta ou classe de transações tem uma afirmação incorreta monetária e espera que os dados financeiros tenham as seguintes características:

  • nenhuma afirmação incorreta ou apenas um número pequeno de afirmações incorretas

    Por exemplo, menos de 5% dos itens com informações incorretas.

  • maior probabilidade de afirmações exageradas do que de afirmações insuficientes
  • nenhum item sem valor monetário

Amostragem clássica de variáveis

Você está analisando se uma conta ou classe de transações tem uma afirmação incorreta monetária e espera que os dados financeiros tenham as seguintes características:

  • um número de moderado a grande de afirmações incorretas

    Por exemplo, 5% ou mais de itens com informações incorretas.

  • é possível haver afirmações exageradas ou insuficientes
  • é possível haver itens sem valor monetário

A amostragem envolve capacidade de julgamento profissional

Os recursos de amostragem do Analytics automatizam muitos dos cálculos e processos envolvidos em uma amostragem de auditoria. No entanto, para obter uma amostragem confiável e eficaz, também é necessário que você aplique sua capacidade de julgamento profissional em diversas áreas.

Nota

Se você não estiver familiarizado com a capacidade de julgamento profissional necessária para executar amostragens de auditoria de forma confiável, recomendamos que você consulte os recursos ou um especialista de amostragem de auditoria antes de usar o Analytics para amostragem em um ambiente de produção.

Área Julgamento necessário
Confiabilidade avaliar o grau de confiabilidade necessário de que uma amostra é representativa

Materialidade

Precisão monetária

decidir o nível aceitável de afirmações incorretas em uma conta ou classe de transações
Taxa de desvio permitida decidir a taxa de desvio aceitável em relação a um controle especificado
Método de seleção escolher um método de seleção de amostra adequado
Método de avaliação para amostragem clássica de variáveis, escolher um método de avaliação adequado

Uma palavra sobre terminologia

Para ajudar os menos familiarizados com amostragem de auditoria, oferecemos a seguir uma definição muito simples dos termos que aparecem neste guia.

Termos do Analytics comparados a termos do setor

Vários rótulos das caixas de diálogo de amostragem no Analytics usam termos do Analytics. Esses termos poderão causar alguma confusão se você já conhecer a amostragem de auditoria e a terminologia associada. Para ver um mapeamento dos termos do Analytics com os termos do setor, consulte Terminologia de amostragem de auditoria.

Ajuda do Analytics 14.1