Amostragem Estátistica para auditoria

Alynne Saraiva
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Auditoria Governamental Mind Map on Amostragem Estátistica para auditoria, created by Alynne Saraiva on 03/29/2014.

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Amostragem Estátistica para auditoria
1 Parâmetros para o tamanho da Amostra
1.1 Controle: Quanto mais eficiente o controle interno, mais amostras devem ser colhidas e quanto menos eficiente, menos amostras. Quanto maior o grau de certeza, tanto maior será o tamanho da amostra.
1.2 Materialidade: Mantendo-se os outros fatores constantes, quanto maior a materialidade, maior o tamanho da amostra, quanto mais material for examinado, mais evidência se exige.
1.3 Risco relativo: avaliação do risco de avaliação também interfere no tamanho da amostra.
2 Amostragem por aceitação
2.1 Esse plano é estruturado de modo que o auditor possa aceitar ou rejeitar uma população, com base no número de erros revelados pela amostra.
2.2 É usada para controle de qualidade em testes de observancia, mas, por não apresentar um valor monetário médio ou total tem pouca utilidade quando se necessita estabelecer um limite aceitável de erros através de taxa de erros. Não se pode portanto usar a materialidade para especificar uma taxa de erro aceitável, sendo portanto pouco utilizada, uma vez que a materialidade é base em processos de auditoria.
3 Amostragem por Descoberta
3.1 É estruturado de modo que se a taxa de erro na população exceder o limite permitido, estabelecido pelo auditor, este terá certeza de achar pelo menos uma amostra com erro. Caso não encontre erro algum significa que a taxa de erro está dentro dos limites aceitáveis.
3.2 Possui a mesma limitação do método anterior, não sendo muito usado em auditoria.
4 Amostragem por Estimativa
4.1 Esse método dá ao auditor a capacidade de estimar quantitativamente as caracteristicas desejadas na população, através das amostras dos dados.
4.2 Baseia-se na teoria da amostragem de distribuição normal.
4.3 Amostragem por estimativa para determinação de atributos: utiliza testes de observância para testar a eficiência dos controles internos da empresa.
4.4 Estratificação: se processa separando a população em categorias de escalas de valores ou estratos. Com essa técnica consegue-se melhores niveis de confiança, no qual cada estrato é considerada uma população, trabalhando assim com amostras menores e reduzindo o tempo de trabalho.
4.5 Introduzir texto aqui

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