MUESTREO DE AUDITORIA PARA PRUEBAS DE DETALLES DE SALDOS.

Tanto el muestreo estadístico como el no estadístico es aceptar conforme los estándares de auditoria comúnmente aceptados, pero el que se elija. Debe utilizarse de manera correcta.

El despacho de Bob Lake estimuló el uso del muestreo estadístico en su práctica y proporcionó un pro-grama de entrenamiento para la capacitación de un coordinador estadístico para cada departamento. La coordinadora en la orcina de Bob era Barbara Ennis. Bob creía que las operaciones de ventas y pruebas de conurbación de las cuentas por cobrar se debían realizar utilizando el muestreo estadístico y le pidió a Barbara que ayudara en el diseño y supervisión de los aspectos estadísticos de estas pruebas

Para los requisitos hacer cualquier oposición necesaria al decidir los factores que afectan el tamaño.

COMPARACIONES DEL MUESTREO DE AUDITORÍA PARA LAS PRUEBAS DE DETALLESDE SALDOS Y EL MUESTREO DE AUDITORÍA PARA PRUEBAS DE CONTROLESY PRUEBAS SUSTANTIVAS DE OPERACIONES.

La mayoría de los conceptos de muestreo que se analizaron en el capítulo 15,para las pruebas de con-troles y pruebas sustantivas de operaciones, se aplican por igual al muestreo de las pruebas de detalles de saldos. En ambos casos, el auditor hace inferencias acerca de toda la población con base en una muestra. Por lo tanto, los riesgos de muestreo y de no muestreo son importantes para las pruebas de controles, las pruebas sustantivas de operaciones y las pruebas de detalles de saldos. En el manejo del riesgo de muestreo, es aceptable utilizar ya sea el método estadístico como el no estadístico para los tres tipos de pruebas.

MUESTREO NO ESTADÍSTICO

 Pasos —muestreo de auditoría para pruebas de detalles de saldosPlaneación de la muestra 1. Indicar los objetivos de la prueba de auditoría.2.Decidir si aplica el muestreo de auditoría.3.Definir las condiciones de error.4 . Defin i r   l a pob l ac ión .5. Definir la unidad de muestreo.6. Especificar el error tolerable.7. Especificar el riesgo aceptable de aceptación incorrecta.

Pasos —muestreo de auditoría para las pruebas de controles y las pruebas sustantivas de operaciones Planeación de la muestra 1. Indicar los objetivos de la prueba de auditoría.2. Decidir si aplica el muestreo de auditoría.3. Definir los atributos y condiciones de excepción.4 . Defin i r   l a pob l ac ión .5. Definir la unidad de muestreo.6. Especificar la tasa de excepción tolerable.7. Especificar el riesgo aceptable de evaluar el riesgo de control

8. Estimar los errores en la población.9. Determinar el tamaño inicial de la muestra.Seleccionar la muestra y realizar los procedimientos de auditoría 10 . Se l ecc iona r l a mues t r a .11. Realizar los procedimientos de auditoría.Evaluar los resultados 12. Generalizar de la muestra a la población.13 . Ana l i z a r l o s e r ro r e s .14.Decidir la aceptabilidad de la población

demasiado bajo.8. Estimar la tasa de excepción de la pobla-ción.9.Determinar el tamaño inicial de la mues-tra.Seleccionar la muestra y realizar los procedimientos de auditoría 10 . Se l ecc iona r l a mues t r a . 11.Realizar los procedimientos de auditoría.Evaluar los resultados 12. Generalizar de la muestra a la población.13 .Ana l i z a r l o s e r ro r e s . 14.Decidir la aceptabilidad de la población.

Cuando los auditores toman muestras para las pruebas de detalles de saldos, el objetivo es determinar si el saldo que se está auditando se ha declarado de manera imparcial. La población de 40 cuentas por cobrar en la tabla 17-1 (página 522),que suman un total de $207,295,se utiliza como una ilustración de la aplicación del muestreo no estadístico. El objetivo de la prueba de auditoría será determinar si el total de $207,295 se ha declarado de manera errónea. De manera típica, los errores materiales se definen en términos de errores tolerables.

Como se indicó en el capítulo 15,“El muestreo de auditoría se aplica siempre que el auditor planea llegar a conclusiones sobre una población basado en una muestra”. Aunque es común tomar mues-tras de varias cuentas, existen situaciones en las que el muestreo no aplica. Para la población de la tabla 17-1, el auditor puede decidir auditar sólo elementos de más de $5,000 e ignorar todos los de más debido a que el total de los más pequeños no es material.

Muestreo estratificadoPara muchas poblaciones, los auditores subdividen la población en dos o más subpoblaciones antes de aplicar el muestreo de auditoría. La subdivisión de poblaciones se de-nomina

Muestreo estratificado, donde cada subpoblación es un estrato. El propósito de la estratificación es permitir que el auditor enfatice ciertos elementos de la población y reste énfasis a otros. En la mayoría de las situaciones del muestreo de auditoría, incluyendo la confirmación de las cuentas por cobrar, los auditores desean destacar los valores más cuantiosos de dólares registrados; por lo que, comúnmente la es traficación se lleva a cabo con base en esta dimensión.

Definir la unidad de muestreo

La unidad de muestreo para el muestreo no estadístico de auditoría en las pruebas de detalles de sal-dos casi siempre es el elemento que conforma el saldo de la cuenta. En el caso de las cuentas por cobrar, por lo general, es el saldo del cliente, el cual se representa mediante el nombre de cuenta del cliente o el número en la lista de cuentas por cobrar. La unidad de muestreo también puede ser una factura individual, que es parte de un saldo de cuenta.

Especificar el riego aceptable de aceptación incorrecta

En todas las aplicaciones de muestreo no estadístico y estadístico, existe un riesgo de que las conclusiones cuantitativas acerca de la población sean incorrectas .Esto siempre aplica a menos que se hagan pruebas al 100 % de la población. El riesgo aceptable de aceptación incorrecta (RAAI)es el riesgo que el auditor está dispuesto acorrer al aceptar un saldo como correcto cuando el error real en el saldo.El entendimiento de cómo el RAERC y el RAAI afectan la acumulación de evidencia puede ser difícil. Anteriormente se explicó que las pruebas de detalles de saldos para los errores monetarios se pueden reducir si se descubre que los controles internos son efectivos en la evaluación del riesgo de control y realización de las pruebas de controles .Los efectos del RAERC y RAAI son congruentes con esa conclusión. Si el auditor concluye que los controles internos pueden ser efectivos, el riesgo de control se podrá reducir. Un riesgo de control más bajo requiere un RAERC menor en las pruebas de controles, lo cual precisará un tamaño de muestra mayor.

Estimar errores en población.

Generalmente el auditor realiza su estimación basado en una experiencia anterior con el cliente y en la evaluación del riesgo inherente, al considerar los resultados de las pruebas de controles, las pruebas sustantivas de operaciones, y los procedimientos analíticos que ya se realizaron. El tamaño planeado de la muestra aumenta conforme la cantidad de errores esperados en la población se acerca al error tolerable.

Determinar el tamaño de la muestro inicial

Los auditores que utilizan el muestreo no estadístico determinan el tamaño inicial de la muestra basados en su propio criterio y considerando los factores analizados hasta el momento. La tabla 17-3resume los principales factores que influyen en el tamaño de la muestra para el muestreo no estadístico y cómo se ve afectado. Cuando el auditor utiliza el muestreo estratificado, el tamaño de la muestra se debe distribuir entre los estratos. Comúnmente los auditores distribuyen una porción más alta de los elementos dela muestra entre elementos más grandes de la población.

Por ejemplo, suponga que el auditor aplicó esta fórmula a la población en la tabla 17-1 y que el error tolerable es de $20,000.El auditor primero elimina los elementos de la población 8 y 30 de la población registrada porque exceden el error tolerable. Estas dos cuentas individualmente materiales se probarán por separado. La población restante que se va a examinar es de $135,480 ($207,295 –$44,110 – $27,705). Además, suponga que los riesgos evaluados de control e inherente combinados son moderados y que existe un riesgo moderado de que las pruebas sustantivas de operaciones y procedimientos analíticos no detecten un error material. El factor de aseguramiento requerido es de 1.6de acuerdo con la tabla. El tamaño calculado de la muestra es de 11 [($135,480/$20,000)×1.6 =10.8)

Peligros de ignorar los resultados de la muestra

Las cuentas comerciales por cobrar eran el activo más grande de Sahlen & Associates,Inc.,una compañía privada de servicios profesionales de protección e investigación con sede en Florida. Así que no fue poco usual que los auditores de la compañía in-tentaran confirmar una muestra de las cuentas por cobrar utilizando confirmaciones escritas. De las 145confirmaciones enviadas por correo, sólo 49 clientes respondieron .De los que respondieron,35 afirmaron que no podían confirmar los saldos de Sahlen o que sus registros indicaban que el saldo de Sahlen era erróneo .Algunos clientes incluso exigieron explicaciones “inmediatas” y alegaban que no adeudaban tales saldos. A pesar de la baja tasa de respuesta de la muestra y de las evidentes excepciones del cliente, los auditores aceptaron la explicación de la administración de que varias de las cuentas por cobrar re-presentaban cantidades que se le adeudaban por concepto de trabajo que Sahlen había realizado en sucursales de grandes clientes corporativos, y que simplemente las confirmaciones se estaban enviando a las oscinas equivocadas del cliente.

Generalizar a partir de la muestra a la población y decidir la aceptabilidad de la población.

El auditor debe generalizar de la muestra a la población al (1) proyectar los errores de los resultados de la muestra hacia la población y (2) al considerar el error de muestreo y riesgo de muestreo(RAAI).Por ejemplo, en el caso anterior ¿acaso el auditor concluye que las cuentas por cobrar están sobrevaluadas por $389? No, el auditor está interesado en los resultados de la población, n o e n l o s de la muestra. Por lo tanto, es necesario proyectar de la muestra a la población para estimar el error dela población. La estimación del punto del error en la población es de $6,589, lo que indica una sobrevaluación. Sin embargo, la estimación del punto, por sí misma, no es una medida adecuada del error de la población, debido al error de muestreo. En otras palabras, debido a que la estimación está basada en una muestra, estaría cerca del error real de la población, pero es poco probable que sea exactamente el mismo. El auditor debe considerar la posibilidad de que el error real de la población sea mayor que la cantidad de error tolerable en circunstancias en las que siempre la estimación del punto sea menor que la cantidad de error tolerable. Esto se debe hacer tanto para las muestras estadísticas como para las no estadísticas

Acción cuando una población es rechazada.

Cuando el auditor concluye que el error en una población puede ser mayor que el error tolerable después de considerar el error de muestreo, la población no se considera aceptable. Existen varios cursos posibles de acción.

No aplicar medidas hasta que las pruebas de otras áreas de la auditoría hayan analizadoEn última instancia, el auditor debe evaluar si los estados financieros tomados como una totalidad tienen errores materiales. Si se encuentran errores compensatorios en otras partes de la auditoría, como en el inventario, el auditor puede concluir que los errores estimados en las cuentas por cobrar son aceptables. Por supuesto, antes de que finalice la auditoría, el auditor debe evaluar si un error en una cuenta puede hacer que los estados financieros sean engañosos incluso si hay errores compensatorios.

Realizar pruebas de auditoría ampliadas en áreas específicasSi un análisis de los errores indica que la mayoría de los errores son de un tipo específico, puede ser conveniente restringir el esfuerzo de auditoría adicional al área problemática. Por ejemplo, si un análisis de los errores en las confirmaciones indica que la mayoría de los errores son causados por no registrar las devoluciones de ventas, se puede realizar una investigación ampliada de los productos devueltos para asegurarse de que se han registrado. Sin embargo, se debe ser muy cuidadoso al evaluar la causa de todos los errores en la muestra antes de sacar conclusiones sobre el énfasis adecuado en las pruebas ampliadas. Puede haber más de un área problemática.

Aumentar el tamaño de la muestra

Cuando el auditor aumenta el tamaño de la muestra, el error de muestreo se reduce si en la muestra expandida la tasa de errores, la cantidad de dólares y su dirección son similares a las de la muestra original. Por lo tanto, aumentar el tamaño de la muestra puede satisfacer los requerimientos de error tolerable del auditor.Ajustar los saldosCuando el auditor concluye que un saldo tiene errores materiales, el cliente pue-de estar dispuesto a ajustar el valor del libro con base en los resultados de la muestra. En el ejemplo anterior, suponga que el cliente está dispuesto a reducir el valor del libro por la cantidad de la estimación del punto ($6,589) para ajustar la estimación del error. La estimación del auditor del error ahora es cero, pero aún es necesario considerar el error de muestreo. Una vez más, si el auditor supone un error tolerable de $12,000, ahora éste debe evaluar si el error de muestreo excede $12,000, y no los $5,411 que se consideraron en un principio.

Muestreo de unidades Monetarias.

El muestreo de unidades monetarias (MUM)Es una innovación en la metodología del muestreo estadístico que se desarrolló especialmente para el uso de los auditores. Ahora es el método estadístico de muestreo para las pruebas a detalles de saldos que se utiliza más comúnmente, ya que tiene la simplicidad estadística del muestreo de atributos y además proporciona un resultado estadístico expresado en dólares (u otra moneda adecuada).

La definición de la unidad de muestreo es un dólar individualUna característica esencial del MUMes la definición de la unidad de muestreo como un dólar individual en un saldo de cuenta. El nombre del método estadístico, muestreo de unidades monetarias, es resultado de esta característica distintiva. Por ejemplo, en la población de la tabla 17-1 en la página 522, la unidad de muestreo es1dólar y el tamaño de la población son de 207,295 dólares, no las 40 unidades físicas que se analizaron con anterioridad.

El tamaño de la población es la población de dólares registradosPor ejemplo, la población de las cuentas por cobrar en la tabla 17-1 consta de 207,295 dólares, y éste es el tamaño de la población, no las 40 unidades físicas. Esta definición de tamaño de población es congruente con el uso de unidades de dólar.

El criterio preliminar de materialidad se utiliza para cada cuenta en lugar del error tolerableOtro aspecto único del MUM es el uso del criterio preliminar de materialidad, analizado en el capítulo 9, para determinar de manera directa la cantidad de error tolerable para la auditoría de cada cuenta.El tamaño de la muestra se determina mediante una fórmula estadísticaLa información utilizada y el cálculo del tamaño planeado de la muestra se muestran más adelante.Para decidir la aceptabilidad de la población se utiliza una regla de decisión formalLa regla de de-cisión utilizada para el MUM es similar a la que se utiliza para el muestreo no estadístico, pero es lo bastante diferente para ameritar un análisis. La regla de decisión se ilustra después de que se explica el cálculo de los límites del error.La selección de la muestra se realiza mediante la PPTLas muestras de las unidades monetarias son muestras seleccionadas con unaProbabilidad proporcional al tamaño de la selección de la muestra(PPT).Tales muestras son muestras de dólares individuales en la población. Sin embargo, los auditores no pueden auditar dólares individuales. Por lo tanto, el auditor debe determinar la unidad física para realizar las pruebas de auditoría. Por ejemplo, en la tabla 17-4 el auditor tomará una muestra aleatoria de los elementos de la población entre 1 y 7,376 (dólares individuales)

Suponga que el auditor pretende seleccionar una muestra de una PPT de cuatro cuentas de la población en la tabla 17-4.Debido a que la unidad de muestreo se define como un dólar individual, el tamaño de la población es de 7,376, y se necesitan cuatro números aleatorios de un programa de computadora. Suponga que el programa de computadora genera los siguientes números aleatorios: 6, 586, 1, 756, 850, y 6,499.Los elementos de la unidad física de la población que contienen estos dólares, aleatorios son determinados mediante referencia a la columna del total acumulativo. Son los elementos 11 (que contienen de 6,577 hasta 6,980 dólares),4 (de 1,699 hasta 2,271 dólares),2 (de 358hasta 1,638 dólares) y 10 (de 5,751 hasta 6,576 dólares).Éstos se auditarán, y el resultado para cada unidad física será aplicado al dólar aleatorio que contenga.

El auditor generaliza de la muestra a la población mediante las técnicas del MUMA pesar del método de muestreo seleccionado, el auditor debe generalizar de la muestra a la población mediante1) la proyección de los errores de los resultados de la muestra a la población y 2) la determinación del error de muestreo relacionado. Existen cuatro aspectos importantes en la generalización con el uso del MUM:1. Las tablas de muestreo de los atributos se utilizan para calcular los resultados. Las tablas como la que se encuentra en la página 470 se pueden utilizar, si se reemplaza el RAERC con el RAAI.2. Los resultados de los atributos se deben convertir a dólares. El MUM estima el error de dólares en la población, no el porcentaje de elementos en la población que tienen errores El MUM logra esto al definir cada elemento de la población como un dólar individual. Por lo tanto, la estimación de la tasa de dólares de población que contiene un error es una forma de estimar el error de dólares total.3. El auditor debe hacer una suposición sobre el porcentaje de error para cada elemento de la población que contiene errores. Esta suposición le permite al auditor utilizar las tablas de muestreo de atributos para estimar los errores de dólares.4. Los resultados estadísticos cuando se utiliza el MUM se les denomina límites de error. E s tos límites de error son estimaciones de la sobrevaluación máxima probable (límite de error superior) y la subvaluación máxima probable (límite de error inferior) a un RAAI de-terminado. Se calcula tanto el límite de error superior como el límite de error inferior.

Generalizado cuando se encuentra en errores.

.Las cantidades de la sobrevaluación y subvaluación se manejan de manera separada y después se combinan .Primero, se calculan los límites superior e inferior de error por separado para las cantidades de sobrevaluación y subvaluación. Después, se calcula una estimación del punto para las sobrevaluaciones y subvaluaciones. La estimación del punto de la subvaluación se utiliza para reducir el límite superior inicial de error y la estimación del punto de la sobrevaluación se utiliza para reducir el límite inferior inicial de error. El método y razón fundamental para estos cálculos se ilustrará al utilizar las cuatro cantidades de la sobrevaluación y una cantidad de subvaluación en la tabla 17-5.2.Se hace una suposición diferente de errores para cada error, incluyendo los errores cero .Cuando no había errores en la muestra, se requirió una suposición en lo que respecta al porcentaje promedio de error para los elementos de la población con errores. Los límites de error se calcularon al mostrar varias suposiciones diferentes.

a mayoría de los usuarios del MUM cree que el método que se acaba de analizar es abiertamente conservador cuando existen cantidades compensatorias. Si se encuentra una cantidad sobre valuada, razonable que el límite para las cantidades sobrevaluadas deba ser más bajo de lo que sería si no se hubieran encontrado las cantidades subvaluadas, y viceversa. El ajuste de los límites para las cantidades compensatorias se hace como sigue:1) se lleva a cabo una estimación del punto de los errores para las cantidades de sobrevaluación y subvaluación y 2) cada límite se reduce mediante la estimación del punto opuesto. La estimación del punto para las sobrevaluaciones se calcula multiplicando la cantidad de sobre valuación en las unidades de dólares auditadas por el valor registrado. El mismo método se utiliza para calcular la estimación del punto para las subvaluaciones. En el ejemplo, existe una cantidades subvaluación de 3 centavos por unidad de dólar en una muestra de 100.La estimación del punto de subvaluación es por tanto de $360 (.03/100 $1,200,000).Asimismo, la estimación del punto de sobrevaluación es de $9,086 [(.671.07.016.0002)/100$1,200,000]

Decidir la aceptabilidad de la población por medio del MUM.

Después de que se calculan los límites de error, el auditor debe decidir si la población es aceptable. Para hacerlo, es necesaria una regla de decisión .La regla de decisión para el MUM consiste en lo sigu i en t e : S i ambos, el límite inferior de error (LIE) y el límite de error superior (LES) caen entre las cantidades de error tolerable de sobrevaluación y subvaluación, aceptar la conclusión de que el valor del libro no tiene errores por una cantidad material.

Determinar del tamaño de la muestra mediana del MUM.a determinación del tamaño de la muestra se analizó con anterioridad al igual que uno de los pasos en el MUS, pero el estudio del método del cálculo se postergó hasta que usted lograra comprender las suposiciones de error promedio.MaterialidadEl criterio preliminar relativo a la materialidad, por lo general, es la base para la cantidad utilizada de error tolerable. Si se espera que haya errores en las pruebas que no son de MUM, el error tolerable será mucho menor para esas cantidades. El error tolerable puede ser diferente para las sobrevaluaciones que para las subvaluaciones. En este ejemplo, el error tolerable para la sobrevaluación y subvaluación es de $100,000.Suposición del porcentaje promedio de error para las partidas de la población que contienen un errorDe nuevo, puede haber una suposición separada para los límites superiores o inferiores. Esto también es un criterio del auditor. Se debe basar en el conocimiento del auditor sobre el cliente y su experiencia pasada, y si se utiliza menos de 100%, la suposición debe ser claramente defendible. Para este ejemplo, se utiliza el 50% para las sobrevaluaciones y el 100% para las subvaluaciones.Riesgo aceptable de aceptación incorrecta

El RAAI es un criterio del auditor y con frecuencia se llega a éste con ayuda del modelo de riesgo de auditoría. Es el 5% en este ejemplo.Valor de la población registradoEl valor del dólar de la población se toma de los registros del cliente. En este ejemplo es de $5 millones.Estimación de la tasa de excepción de la poblaciónNormalmente, la estimación de la tasa de excepción de la población para el MUM es cero, ya que es más adecuado utilizar el MUM cuando no se esperan errores o sólo se esperan unos cuantos.

Relación entre el modelo de riesgo de auditoría con el tamaño de muestra para el MUMEl modelo de riesgo de auditoría para la planeación se mostró en el capítulo 9 y los capítulos posteriores comoRPD =RI R /AAx RC

Usos en auditoria del muestreo de la unidad monetaria.El MUM es atractivo para los auditores por al menos cuatro razones. Primero, aumenta de manera automática la probabilidad de selección de elementos de dólares elevados de la población que se está auditando. Los auditores hacen una práctica de concentración en estos elementos porque, por lo general, representan el riesgo más grande de errores materiales. El muestreo estratificado también se puede utilizar para este propósito, pero el MUM con frecuencia es más fácil de aplicar.

MUESTREO DE VARIABLES.El muestreo de variables, como el muestreo de unidades monetarias, es un método estadístico que utilizan los auditores. El muestreo de variables y muestreo no estadístico para las pruebas de detalles de saldos tienen el mismo objetivo: medir la cantidad real de errores en un saldo. Como con el mues-treo no estadístico, cuando se determina que la cantidad de errores excede la cantidad tolerable, se rechaza la población y se toman acciones adicionales por parte del auditor. Existen varias técnicas de muestreo que constituyen la clase general de métodos llamada mues-treo de variables. Las que se estudian en esta sección son la estimación de diferencia, estimación de razones y estimación de la media por unidad. Esto se analiza más adelante.

Distribuciones de muestreoA pesar de que los auditores pueden evaluar la naturaleza general de las poblaciones con el propósito de seleccionar el método de muestreo más adecuado, ignoran el valor medio (promedio) o la distribución de las cantidades de error o los valores auditados de las poblaciones que se están probando en los compromisos de auditoría.

Indiferencia estadística.De forma natural, cuando se toman muestras de una población en una situación real de auditoría, el auditor desconoce las características de la población y, por lo general, existe sólo una muestra que se tomó de la población. Sin embargo, el conocimiento de las distribuciones de muestreo permite a los auditores diseñar conclusiones estadísticas, o inferencias estadísticas, sobre la población.

Métodos de variables.

El proceso estadístico de inferencia que se acaba de analizar se utiliza para todos los métodos de muestreo de variables. La diferencia principal entre los diversos métodos estriba en el elemento característico y, por lo tanto, en la población que se está midiendo. Los tres métodos de variables se analizan ahora de manera individual.Estimación de la diferenciaLa estimación de la diferencia se utiliza para medir la cantidad total estimada de errores en una población cuando existe un valor registrado y un valor auditado para cada elemento en la muestra.La estimación de razonesEs similar a la estimación de la diferencia, excepto que la estimación del punto del error de la población se determina al multiplicar la porción de los dólares de la muestra con errores por el valor del libro de la población total registrada. El cálculo delos límites de confianza del error total se puede realizar para la estimación de razones con un cálculo similar al que se muestra para una estimación diferente.Estimación de la media por unidadEl auditor está interesado en el valor auditado y no en la cantidad de errores de cada elemento en la muestra. Salvo por la definición de lo que se está midiendo, la estimación de la media por unidad se calcula exactamente de la misma forma que la estimación de la diferencia. La estimación del punto del valor auditado es el valor promedio auditado de los elementos en la muestra, multiplicado por el tamaño de la población.Métodos estadísticos estratificados. Como se analizó anteriormente, el muestreo estratificado es un método de muestreo en el cual todos los elementos en la población total se dividen en dos o más subpoblaciones. Después, cada subpoblación se prueba de manera independiente. Cuando los auditores utilizan el muestreo estadístico estratificado, los resultados se miden de forma estadística y se realizan cálculos para cada estrato. Se combinan en una estimación general de la población en términos de un intervalo de confianza. La estratificación se aplica a la estimación de la diferencia, de razones y de media por unidad, pero, por lo general, se utiliza con mayor frecuencia en la estimación de la media por unidad.

ILUSTRACIÓN QUE UTILIZA LA ESTIMACIÓN DE LA DIFERENCIAS

Como se analizó anteriormente, se pueden aplicar a la auditoría muchos tipos diferentes de técnicas de muestreo de variables en diversas circunstancias. Una de éstos, la estimación de la diferencia por medio de pruebas hipotéticas, se ha seleccionado como un medio para ilustrar los conceptos y metodología del muestreo de variables. La razón para utilizar la estimación de la diferencia es su relativa simplicidad. Cuando un método es considerado confiable en un conjunto determinado de circunstancias, es preferido por la mayoría de los auditores sobre otros métodos de muestreo de variables.

Planear la muestra y calcular el tamaño de la muestra mediante la estimación de la diferencia.

Indicar los objetivos de la prueba de auditoríaEl objetivo de la prueba de auditoría en el ejemplo dela Hart Lumber Company es determinar si las cuentas por cobrar antes de la consideración de la estimación para cuentas incobrables se declararon de forma materialmente errónea.Decidir si aplica el muestreo de auditoría

El muestreo de auditoría aplica en la confirmación de las cuentas por cobrar debido al gran número de cuentas por cobrar.Definir las condiciones de errorLa condición de error es un error del cliente determinado en la confirmación de cada cuenta o procedimiento alternativo.Definir la poblaciónEl tamaño de la población se determina por conteo, como se hizo para el mues-treo de atributos.Definir la unidad de muestreoLa unidad de muestreo es una cuenta en la lista de cuentas por cobrar.Especificar el error tolerableLa cantidad de error que el auditor está dispuesto a aceptar es una cuestión de materialidad. El auditor decide aceptar un error tolerable de $21,000 en la auditoría de las cuentas por cobrar de Hart Lumber.Especificar el riesgo aceptableEl auditor especifica dos riesgos:

1. Riesgo aceptable de aceptación incorrecta (RAAI).Es el riesgo de aceptar cuentas por cobrar como correctas cuando en realidad tienen errores por más de $21,000.El RAAI se ve afectado por el riesgo aceptable de auditoría, los resultados de las pruebas de controles y las pruebas sustantivas de operaciones, los procedimientos analíticos y la relativa importancia de las cuenteas por cobrar en los estados financieros. En Hart Lumber, se utiliza un RAAI de 10%.

2. Riesgo aceptable de rechazo incorrecto (RARI).Es el riesgo de rechazar cuentas por cobrar como incorrectas cuando en realidad no tienen errores por una cantidad material. El RARI se ve afectado por el costo adicional de la repetición del muestreo. Debido a que es bastante costoso confirmar las cuentas por cobrar una segunda vez, se utiliza un RARI de 25%.Para pruebas de auditoría en las cuales no es costoso incrementar el tamaño de la muestra, es común un RARI mucho más alto.

Seleccionar la muestra y realizar los procedimientos.

Seleccionar la muestraDebido a que se requiere una muestra aleatoria (diferente a la PPT) ,el auditor debe utilizar uno de los métodos de selección de muestra probabilística analizados en el capítulo15 para seleccionar los 100 elementos de muestra para confirmación.Realizar los procedimientos de auditoríaEl auditor debe tener cuidado al confirmar las cuentas por cobrar y realizar los procedimientos alternativos mediante los métodos analizados en el capítulo 16.Para las confirmaciones, un error es ladiferencia entre la respuesta de la confirmación y el saldo del cliente después de la conciliación de todas las diferencias de tiempo propicio y errores del cliente. Porejemplo, si un cliente regresa una confirmación e indica que el saldo correcto es $887.12,y el saldo en los registros del cliente es de $997.12,la diferencia de $110 es una cantidad de sobrevaluación si el auditor concluye que los registros del cliente son incorrectos.

Analizar los errores

No existen diferencias al analizar los errores para los métodos no estadísticos y estadísticos. El auditor debe evaluar los errores a fin de determinar la causa de cada error y decidir si se necesita la modificación del modelo de riesgo de auditoría.Decidir la aceptabilidad de la poblaciónCuando se utiliza un método estadístico, se necesita una regla de decisión para decidir si la población es aceptable.

Acción cuando se rechaza una hipótesis.

Cuando uno o ambos límites de confianza yacen fuera de la variedad de errores tolerables, la población no se considera como aceptable. Los cursos de acción son los mismos que los discutidos para el mues-treo no estadístico, excepto que una mejor estimación de error de la población sea práctica.

Por ejemplo, en el caso de Hart Lumber, si el nivel de confianza hubiera sido $9,040 +$15,800 y el cliente hubiera estado dispuesto a reducir el valor del libro por $9,040,los resultados serían 0 +$15,800.El nuevo límite inferior de confianza calculado sería una subvaluación de $15,800,y el límite superior de confianza una sobrevaluación de $15,800,los cuales son aceptables dado el error tolerable de $21,000.El ajuste mínimo que el auditor puede hacer y seguir manteniendo la población como aceptable es $3,840 [($9,040 + $15,800)

−$21,000].Sin embargo, el cliente puede no estar dispuesto a ajustar el saldo con base en una muestra. A demás, si el intervalo de precisión calculado excede el error tolerable, no se puede hacer un ajuste a los libros que satisfaga al auditor. Éste sería el caso en el ejemplo anterior si el error tolerable fuera de sólo $15,000.