 En esta presentación echaremos un vistazo al muestreo no estadístico para pruebas de controles. Recordando que en presentaciones anteriores señalamos, podemos utilizar métodos de muestreo estadísticos o no estadísticos. Y luego revisamos algunos de los métodos para el muestreo estadístico, un método más formalizado que usaremos la estadística para la prueba de los controles, el muestreo no estadístico, no el uso de algunos de esos métodos estadísticos. Tener pros y contras. Sin embargo, incluyendo la posibilidad de pasar por algunos formatos establecidos, en lugar de las muestras estadísticas matemáticas para cada elemento, lo que podría ser un poco más fácil de hacer. Algunas de las desventajas podrían ser que terminamos con tamaños de muestra básicamente más grandes, posiblemente, dado que estas convenciones podrían estar errando en el tamaño más grande de las cosas que podríamos terminar haciendo más pruebas, pero dedicando menos tiempo a algunos de los rigores de las estadísticas para el muestreo estadístico. Aquí, en el muestreo no estadístico, decidir el tamaño de la muestra, eso es lo primero que vamos a hacer para decidir el tamaño de la muestra cuando apliquemos el muestreo no estadístico. El mismo tipo de teoría que tenemos aquí, tenemos una muestra, nuestro ejemplo es que tenemos algunos documentos de compra, estamos tratando de ver si cumplen con el control de un proceso de verificación. Que vamos a ver si hay iniciales en la documentación que se relacionen con ese control en particular. Entonces, si ese es el caso, vamos a decidir cuál va a ser el tamaño de la muestra, toda la población sería todos esos documentos de compra. Queremos decidir entonces cuál será el tamaño de la muestra B, cuántos de ellos necesitamos para probar la firma de auditoría puede tener una política de muestreo no estadístico, dando pautas generales en cuanto al tamaño de la muestra. Así que podríamos tener esto y, básicamente, una lista de verificación o algún tipo de política no estadística que podamos tener, que en realidad pueda ser más fácil de usar para nosotros. De modo que, por ejemplo, si la confianza en el control es baja, la empresa puede elegir 15. Esa podría ser básicamente la política si, si es moderada, el tamaño de la muestra podría ser de 25 y si es mayor, el tamaño de la muestra podría ser 50. Así que podríamos tener básicamente un conjunto de reglas que básicamente vamos a tener y aplicar para considerar lo que significaría el tamaño total de la muestra. Podríamos tener básicamente una cuadrícula que nos mostraría el tamaño de la muestra. La población total y luego nos da básicamente el tamaño de la muestra para que tomaríamos de eso en nuestro método de muestreo de tipo no estadístico. Un beneficio de este tipo de muestreo no estadístico es que promueve la consistencia y las aplicaciones de muestreo. Así que esto en realidad tiene un beneficio. Y que aunque no es estadístico, no estamos haciendo un cálculo estadístico. Y al ser tan preciso en cuanto al cálculo estadístico, será más consistente. En eso, básicamente vamos a tomar esta regla convencional, mirar el gráfico y básicamente aplicar los tamaños de muestra de acuerdo con eso CES, el conjunto de reglas que no se han configurado para la selección de elementos de muestra. Ahora que tenemos el tamaño de la muestra, ¿cómo seleccionamos esos elementos? En nuestro caso, los documentos de compra, ¿cómo entramos y elegimos cuáles vamos a utilizar en nuestras pruebas? El muestreo no estadístico permite el uso de la selección aleatoria o sistemática. Por lo tanto, podemos aplicarlo en lo que más pensaríamos sobre la selección aleatoria básica. Sin embargo, también permite el uso de otros métodos como el muestreo aleatorio, cuando se usa la selección de muestreo aleatorio. Las unidades de muestreo se seleccionan sin ningún sesgo. ¿En otras palabras? Sin una razón especial para incluir o omitir elementos de la muestra, cálculo de la tasa de desviación superior con una muestra no estadística, el auditor puede calcular la tasa de desviación de la muestra. Sin embargo, no puede cuantificar matemáticamente la tasa de desviación superior calculada y el riesgo de muestreo asociado con las pruebas.