记录抽样教程

本教程向您介绍 Analytics 中的记录抽样的完整流程。

估计时间 20 分钟

概要 您将从一个凭证表中抽取一个记录样本，并且识别该样本中的控制偏差。基于样本结果，您将对整个表的偏差率进行统计估计。

然后，您使用该统计估计判断凭证控制流程是否有效。

主要任务 要正确地执行记录抽样，您需要完成四项主要任务：

本教程舍弃了记录抽样的可选方面，而专注于单一路径，因此您可以迅速获得对于 Analytics 中的记录抽样工作原理的基本了解。

记录抽样场景

1 计算有效的样本量

1. 在 ACL_Rockwood.acl 中，打开 Vouchers 表（位于 Acquisitions_Payment 文件夹中）。
2. 选择抽样 > 记录/货币单位抽样 > 计算样本量。
3. 选择记录。
4. 指定如下面的屏幕中所示的输入值，然后单击计算以计算样本量。

   在审查结果后，您可以单击确定以最终完成样本量计算，也可以尝试指定不同的值（请参见下面的内容）。

   

输入值的含义

置信度	您希望您要抽取的样本代表整个总体的置信度达到 95%。 换言之：如果您抽取该样本 100 次，则它 95 次具有代表性，只有 5 次不具有代表性。
总体	Vouchers 表中的记录总数。
错误上限 (%)	最多 2% 的凭证可以缺少适当的批准而您仍然认为该控制有效。
预期错误率 (%)	您预期 1% 的凭证缺少适当的批准。

结果的含义

样本大小	您应该抽取 593 份纸质凭证。
间隔	如果您使用样本选择的间隔方法之一，则所选的记录为以下两者之一： 所有第 9 个记录 从每个由 9 个记录组成的块中随机选择的记录 说明 8.93 被取整至 9。
可容忍错误数	说明 本记录抽样教程不使用此数字，它提供了一种评估控制偏差的替代方法。 该数字的含义： 当您检查样本中的纸质凭证时，如果 ６ 份以上的凭证违反了控制，您可以认为该控制无效。

2 抽取记录样本

1. 返回 Vouchers 表。
2. 选择抽样 > 记录/货币单位抽样 > 样本。
3. 选择记录。
4. 指定如下面的屏幕中所示的输入值，然后单击确定以抽取记录样本。

   

输入值的含义

单元	您正在使用单元选择方法来抽取记录样本。 使用单元选择方法，将从相同大小的记录单元或块中随机选择每个选定的记录。
间隔	每个单元的大小是 9 个记录。8.93 被取整至 9。
种子	种子值 456654 被用于在 Analytics 中初始化随机数生成器。您可以指定所需的任何种子值。 随机数生成器指定从每个单元中选择哪个记录编号。
算法	随机数生成器使用梅森旋转算法生成随机数。
到	从 Vouchers 表中抽取的记录样本被输出到一个名为 Vouchers_sample 的新表。 说明 因为 Analytics 将间隔向上取整为 9，所以，抽取的实际记录数略小于所计算的样本量 593。

3 对该样本执行分析

出于本教程的目的，假定您执行以下操作：

1. 抽取出现在 Vouchers_sample 表中的凭证号的纸质件。
2. 检查每个凭证并且记录任何缺少适当批准的凭证。

4 将分析结果推断至整个总体

1. 选择抽样 > 记录/货币单位抽样 > 评估。

   说明

   如果表未打开，则该菜单选项被禁用。

2. 选择记录。
3. 指定如下面的屏幕中所示的输入值，然后单击确定以推断结果。

   

输入值的含义

置信度	您在计算样本量时指定的相同置信度。
样本大小	您所抽取的样本中的实际记录数 – 即，Vouchers_sample 表中的记录数。
错误数	当您检查纸质件时，缺少适当批准的凭证数。

推断结果的含义

误差上限频率	使用 95% 置信度推断的整个凭证总体的最大偏差率。 换言之：Vouchers 表中缺少适当批准的凭证的数量有 95% 的可能性不超过 1.79%，即 95 个凭证。 因为 1.79% 小于您在计算样本量时为误差上限 (%) 指定的 2.00%，所以您可以得出凭证控制有效的结论。 有关详细解释，请参见“误差频率上限”透露了哪些信息。