Comando CVSEVALUATE

Información de concepto

Evaluación de errores en un muestreo de variables clásicas

Para el muestreo de variables clásicas, ofrece cuatro métodos diferentes para proyectar los resultados del análisis de la muestra a toda la población.

Sintaxis

CVSEVALUATE BOOKED campo_valor_contable AUDITED campo_valor_auditoría ETYPE {MPU|DIFFERENCE|RATIO SEPARATE|RATIO COMBINED|ALL} STRATA valor_límite <,...n> POPULATION recuento_estrato;valor_contable_estrato <;...n> CONFIDENCE nivel_de_confianza CUTOFF valor;recuento_estrato_certeza;valor_contable_estrato_certeza ERRORLIMIT número PLIMIT {BOTH|UPPER|LOWER} <BCUTOFF valor;recuento_estrato_certeza;valor_contable_estrato_certeza> <TO {SCREEN|nombre_de_archivo}>

Parámetros

Nota

Si está utilizando los resultados de salida de los comandos CVSPREPARE y CVSSAMPLE como entrada para el comando CVSEVALUATE, una cantidad de valores de parámetros ya están especificados y almacenados en las variables. Si desea obtener más información, consulte Comando CVSPREPARE y Comando CVSSAMPLE.

No incluya los separadores de mil ni los signos de porcentaje al especificar los valores.

Nombre	Descripción
BOOKED campo_valor_contable	El campo numérico valor contable que se debe usar en la evaluación.
AUDITED campo_valor_auditoría	El campo numérico valor de auditoría que se debe usar en la evaluación.
ETYPE MPU \| DIFFERENCE \| RATIO SEPARATE \| RATIO COMBINED \| ALL	El tipo de estimación que se debe utilizar: MPU (Media por unidad) Diferencia Coeficiente separado Coeficiente combinado Todo Si desea obtener más información, consulte ¿Qué tipo de estimación debería utilizar?
STRATA valor_límite <;...n>	Los valores límite superiores que se deben usar para estratificar el campo_valor_contable.
POPULATION recuento_estratos; valor_estrato <;...n>	La cantidad de registros y el valor total para cada estrato del campo_valor_contable.
CONFIDENCE nivel_de_confianza	El nivel de confianza que se utilizó durante la etapa de preparación del muestreo de variables clásicas.
CUTOFF valor; recuento_estrato_certeza; valor_contable_estrato_certeza	valor el valor de corte del estrato de certeza superior que se utilizó durante la etapa de preparación y muestreo del muestreo de variables clásicas recuento_estrato_certeza la cantidad de registros del estrato de certeza superior valor_contable_estrato_certeza el valor contable total de los registros del estrato de certeza superior
ERROR número	El número mínimo de errores que espera en la muestra. Nota Si el número real de errores que encontró al analizar la muestra es inferior al número de ERRORLIMIT, el único método de evaluación disponible es media por unidad.
PLIMIT BOTH \| UPPER \| LOWER	El tipo de límite de precisión que se debe usar: Ambos (BOTH) Superior (UPPER) Inferior (LOWER) Si desea obtener más información, consulte Comando CVSPREPARE.
BCUTOFF valor; recuento_estrato_certeza; valor_contable_estrato_certeza opcional	valor el valor de corte del estrato de certeza inferior que se utilizó durante la etapa de preparación y muestreo del muestreo de variables clásicas recuento_estrato_certeza la cantidad de registros del estrato de certeza inferior valor_contable_estrato_certeza el valor contable total de los registros del estrato de certeza inferior
TO SCREEN \| nombre_archivo	El lugar al que se deben enviar los resultados del comando: PANTALLA muestra los resultados en el área de visualización de Analytics Consejo Puede hacer clic en cualquier valor de resultado enlazado en el área de visualización para ver con mayor detalle el o los registros asociados de la tabla de origen. nombre_de_archivo guarda los resultados en un archivo Especifique el nombre_de_archivo como una cadena entre comillas con la extensión de archivo adecuada. Por ejemplo: TO "Salida.TXT" Por valor predeterminado, el archivo se guarda en la carpeta que contiene el proyecto de Analytics. Utilice una ruta de archivo absoluta o relativa para guardar el archivo en otra carpeta existente: TO "C:\Salida.TXT" TO "Resultados\Salida.TXT"

Ejemplos

Proyectar errores detectados en los datos de muestra a toda la población

Finalizó las pruebas de los datos de muestra y registró las desviaciones de los controles que detectó. Ahora, puede proyectar los error errores que haya encontrado a la población completa.

El siguiente ejemplo utiliza el tipo de estimación Diferencia para proyectar los resultados del análisis de la muestra a la población completa:

CVSEVALUATE BOOKED importe_factura AUDITED AUDIT_VALUE ETYPE DIFFERENCE STRATA 4376,88;9248,74;16904,52;23864,32 POPULATION 1279;3382131,93;898;5693215,11;763;9987014,57;627;12657163,59;479;13346354,63 CONFIDENCE 95,00 CUTOFF 35000,00;36;1334318,88 ERRORLIMIT 6 PLIMIT BOTH TO SCREEN

Observaciones

Si desea obtener más información sobre la forma en la que funciona este comando, consulte Evaluación de errores en un muestreo de variables clásicas.

¿Qué tipo de estimación debería utilizar?

El tipo de estimación que debe usar depende de la naturaleza de los datos: los valores contables de la muestra, los valores de auditoría de la muestra y la relación entre ellos.

Pautas

Las siguientes pautas lo ayudarán a seleccionar el tipo de estimación.

Consejo

Si desea comparar los resultados obtenidos por diferentes tipos de estimaciones, puede especificar ETYPE ALL para incluir todos los tipos de estimaciones en la salida de la evaluación.

Tipo de estimación	Presencia de información errónea	Tamaño de la información errónea	Signo de los valores contables	Comparación de la razón de los estratos
Media por unidad	No hay información errónea o la información errónea es muy poca El único tipo de estimación válido si no hay información errónea, o si hay pocos errores de información, en la población de muestra auditada.	n/d	n/d	n/d
Diferencia	Se necesita información errónea Requiere una cantidad de información errónea en la población de muestra auditada. Por ejemplo, 5 % o más de las muestras contienen información errónea.	La información errónea no es proporcional Es más adecuada cuando la información errónea no es proporcional: el tamaño de la información errónea no se relaciona con el tamaño del valor contable asociado. En otras palabras, los valores contables pequeños y grandes pueden tener información errónea pequeña o considerable.	n/d	n/d
Coeficiente separado		La información errónea es proporcional Es más adecuada cuando la información errónea es proporcional: el tamaño de la información errónea se relaciona con el tamaño del valor contable asociado. En otras palabras, los valores contables pequeños contienen información errónea pequeña y los valores contables elevados contienen información errónea considerable.	Los valores contables tienen el mismo signo Todos los valores contables de muestra deben tener el mismo signo: todos positivos o todos negativos	El coeficiente es variable Más adecuada cuando la relación entre el valor de auditoría de la muestra promedio y el valor contable de la muestra promedio varía considerablemente entre los estratos.
Coeficiente combinado				Los coeficientes son homogéneos Más adecuada cuando la relación entre el valor de auditoría de la muestra promedio y el valor contable de la muestra promedio es similar entre los estratos.