 En esta presentación, echaremos un vistazo al muestreo de atributos aplicado a una prueba de controles. Al realizar una muestra estadística para una prueba de controles, las normas de auditoría requieren que el auditor planifique, realice y evalúe adecuadamente la aplicación de muestreo, y que documente adecuadamente cada fase de la aplicación de muestreo. Esas fases, incluyendo la planificación, el rendimiento, la evaluación y el documento, vamos a pasar por cada una de estas fases, por supuesto, empezando por la primera, que es de la fase de planificación. Dentro de la planificación, vamos a establecer los objetivos de la prueba. El objetivo del muestreo de atributos, cuando se utiliza para pruebas de controles es evaluar la efectividad operativa de los controles internos, definiremos las características de las poblaciones, incluidas las que incluyen definir la población de muestreo, para encontrar la unidad de muestreo para encontrar las condiciones de desviación del control. Discuta estos temas con más profundidad en breve. A continuación, estableceremos el tamaño de la muestra utilizando el nivel de confianza deseado o el riesgo de aceptación incorrecta, la tasa de desviación tolerable, la tasa de desviación esperada de la población. Nuevamente, profundizaremos en estos elementos en breve. Ahora vamos a entrar en las definiciones aquí arriba en la definición de las características de la población, comenzando con la definición de la población de muestreo. Entonces, ¿qué significa definir la población de muestreo, que va a ser todos o un subconjunto de los elementos que constituyen la clase de transacciones que componen la población de muestreo? Por lo tanto, la población de muestreo es toda la población. Entonces, por ejemplo, si quisiéramos probar algo, digamos que estamos probando un control interno relacionado con el proceso de compra, algún tipo de verificación dentro del proceso de compra. Tenemos la documentación de compra en trámite, queremos comprobar si hay algún tipo de verificación de acuerdo con el conjunto de controles que puede estar indicado, por ejemplo, por iniciales relacionadas con esa documentación. Entonces, el tamaño de la población, entonces serían todos los documentos y que estarían involucrados en estos documentos de compra que deberían tener esta indicación, que no se han verificado adecuadamente de acuerdo con el control interno, que va a ser toda la población, la población completa o la población de muestreo, para encontrar la unidad de muestreo, la unidad de muestreo. Entonces, cada unidad de muestreo constituye un elemento de la población. Entonces, en este caso, sería uno de los documentos de orden de compra que estamos buscando que tenga esta indicación de que tiene la verificación. Esta unidad de muestreo se definirá en relación con el control que se está probando. Así que esa va a ser nuestra unidad que vamos a probar. Vamos a probar estas unidades y luego vamos a estar probando para ver si se aplican o cumplen con lo que estamos buscando. En este caso, vamos a decir algún tipo de inicial que indicaría la verificación de definir la condición de desviación del control. Una desviación es una diferencia con respecto al desempeño adecuado del control interno. Entonces, si tuviéramos, por ejemplo, mirando este documento, esperando alguna inicial que indicara la verificación y no encontráramos eso, entonces esa sería la desviación. Tenemos que decir, bien, va a haber un elemento que hemos encontrado que es una desviación. No significa que toda la población esté equivocada, porque podríamos esperar, dependiendo del tipo de controles, que tengan alguna desviación, pero estamos probando la cantidad de desviación dentro de ese tamaño de muestra básico que luego vamos a aplicar a toda la población. Entonces, si vamos a establecer el tamaño de la muestra en tamaño utilizando el nivel de confianza deseado o el riesgo de aceptación incorrecta, por lo que estamos pensando en el ajuste del tamaño de la muestra, mirando específicamente el nivel de confianza deseado o riesgo de aceptación incorrecta. El nivel de confianza es el nivel deseado de seguridad de que los resultados de la muestra respaldarán la conclusión de que el control está funcionando eficazmente. Por lo general, cuando el auditor ha decidido confiar en los controles, el nivel de confianza se establece en el 90% o 95%. Así que fíjate, estamos siendo muy específicos en nuestras pruebas aquí usando el muestreo estadístico, en realidad usando las unidades del 90 al 95%. Esto significa que el auditor está dispuesto a aceptar un riesgo del 10% o 5% de aceptar el control como efectivo cuando no lo es. Eso significa que dentro de nuestro muestreo estadístico, estamos reconociendo que estamos en un muestreo estadístico del 90 al 95%, lo que significa que estamos dispuestos a aceptar que la muestra es incorrecta o que los resultados son incorrectos al 5% o al 10%. En este ejemplo, tasa de desviación tolerable, la tasa máxima de desviación de un control prescrito que el auditor está dispuesto a aceptar sin dejar de considerar que el control es efectivo. Por ejemplo, si un control es muy importante, la desviación tolerable puede establecerse en 5%. Pero si él hizo lo moderadamente importante, podemos establecerlo en 10%. Así que, una vez más, la desviación tolerable es lo que va a ser tolerable dentro de la desviación, la tasa de desviación máxima, por lo que la tasa de desviación. Ahora bien, esa va a ser la tasa máxima de desviación de un control prescrito que el auditor está dispuesto a aceptar sin dejar de considerar que el control es efectivo. Así que vamos a decir que aceptamos estas desviaciones. Y todavía vamos a llegar básicamente a la conclusión de que el control se ve afectado. Desviación poblacional esperada. Esta es la tasa de desviación esperada de la población. Es la tasa que el auditor espera que realmente exista en la población, cuanto mayor sea la desviación esperada de la población. Por lo que la desviación que básicamente se desvíe de lo que estamos probando, mayor debe ser el tamaño de la muestra. Entonces, si estamos considerando que si lo miramos, consideramos que va a haber una desviación mayor, entonces querríamos aumentar el tamaño de la muestra, porque va a haber más riesgo, sin considerar ningún otro factor, atribuir el tamaño de la población de la muestra, aunque parecería que el tamaño de la población no es un factor importante para determinar el tamaño de la muestra para el muestreo de atributos. Así que leámoslo de nuevo. Porque esto es un poco contradictorio. Si no somos estadísticos, el tamaño de la población no es un factor importante para determinar el tamaño de la muestra. Y si no eres un estadístico, probablemente pensarías que probablemente dirías, bueno, ¿cómo sabemos cuál sería el tamaño de la muestra? Bueno, no necesitaríamos primero saber qué tan grande es la población, en otras palabras, si básicamente estás tratando de atraer a todo el país y determinar cuál es su opinión sobre por quién van a votar, o algo así, pensarías que tendrías un grupo más grande. Basándonos en lo grande que es el país, en esencia, el tamaño de la población es lo que va a determinar cuál sería el tamaño de la muestra, se necesitaría una muestra más grande, se podría pensar que para representar a una población más grande. Pero ese no es el caso. Generalmente, cuando se trata de una gran cantidad de tipos de artículos. Ahora, si estás hablando de poblaciones pequeñas, ese puede ser el caso, el tamaño de la población tiene poco o ningún efecto sobre el tamaño de la muestra, excepto cuando la población es relativamente pequeña, digamos menos, entonces, si estás hablando de, básicamente quieres tomar una muestra de algo que es menos de mil. Y si pensamos en lo grande que debería ser el tamaño de la muestra, bueno, entonces podríamos ajustarlo en función de lo grande que sea la muestra, la población, si es algo por debajo de mil, podríamos ajustar la muestra para que coincida con una población que era de 500, 600, hasta mil. Pero si estás hablando de grandes poblaciones, entonces ese ya no es necesariamente el caso, tenemos estas relaciones a continuación. Así que vamos a tener estos factores de relación en esta tabla, la tasa de desviación de la población esperada. Entonces, si queremos que la tasa de desviación de la población esperada sea menor, ahora esta es la tasa de desviación de la población esperada, entonces el efecto sobre el tamaño de la muestra sería disminuir. Entonces, si queremos que aumente la tasa de desviación de la población esperada, entonces vamos a aumentar el tamaño de la muestra. Así que estos son los factores que estamos teniendo en cuenta, luego tenemos la tasa de desviación tolerable, la tasa de desviación tolerable, Si queremos que baje, en realidad vamos a aumentar el tamaño de la muestra. Si queremos que la tasa de desviación tolerable sea mayor, vamos a disminuir el tamaño de la muestra. En otras palabras, la tasa de desviación tolerable tiene esa relación inversa, y entonces tenemos el nivel de confianza deseado, y eso va a ser una relación directa de nuevo, si el nivel de confianza deseado queremos que sea más bajo, entonces el efecto sobre el tamaño de la muestra es disminuir el nivel de componente deseado. Si queremos que sea más alto, el efecto sobre el tamaño de la muestra es aumentar y luego nuevamente el tamaño de la población. Disminución del tamaño solo cuando la población es pequeña, digamos menos de algo así como 1000.