UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA COMISIÓN DE ESTUDIOS DE POSTGRADO FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES ESPECIALIZACIÓN EN AUDITORÍA MATERIA: MUESTREO Y CONTROL DE CALIDAD APLICADO A LA AUDITORÍA
MANUAL DE USO HERRAMIENTA DE MUESTREO DE AUDITORIA. SOFTWARWE IDEA Preparado por: Profesor Simón Córdova Urdaneta Febrero de 2013
El presente manual tiene por finalidad ser utilizado como guía metodológica y didáctica para la aplicación de los métodos de muestreo en auditoría a través del software IDEA.
IDEA : MENÚ MUESTREO IDEA cuenta con distintos métodos de muestreo junto con la posibilidad de calcular tamaños de muestras basándose en los parámetros ingresados, así como la posibilidad de evaluar los resultados de las muestras. El muestreo estadístico normalmente se usa para pruebas de validez de forma que permita la evaluación de la población. Los métodos más sofisticados como el Muestreo de Unidad Monetaria son de suma complejidad para implementar manualmente. En aquellas pruebas que necesitan referirse a una documentación física, más que a los registros del ordenador, debe usarse una técnica de muestreo estadístico apropiada. IDEA cuenta con los siguientes tipos de muestreo: Nota Para acceder a todas las opciones del menú Muestreo deberá tener abierta una base de datos en la Ventana de Base de Datos. Sistemático... Aleatorio... Muestra Aleatoria Estratificada... Unidad Monetaria Planificación... Extracción... Evaluación... Muestra única Múltiples muestras Informe Puntos Muestrales Clásico (no puede ser utilizado en bases de datos de IDEA ID EA Server) Preparación... Evaluación... Planificación y evaluación de Atributos (no puede ser utilizado en bases de datos de IDEA Server) Generar Números Aleatorios...
I. MUESTREO SISTEMÁTICO DE REGISTROS El Muestreo Sistemático de Registros, es un método de muestreo para extraer una cantidad de registros desde una base de datos en intervalos iguales a una base de datos por separado. Este método también es conocido como muestreo por intervalos. Hay dos formas de determinar la muestra: * Ingresar la Cantidad de registros en cuyo caso IDEA determinará el tamaño del intervalo o * Ingresar el Intervalo de Selección en cuyo caso IDEA determinará la cantidad de registros. Los parámetros anteriores se calculan en función de la cantidad de registros en la base de datos y, por defecto, es del primero al último. Sin embargo, la muestra puede extraerse desde un rango de registros requerido. PASO POR PASO 1. Seleccione 1. Seleccione Muestreo > Sistemático....
IDEA : MENÚ MUESTREO IDEA cuenta con distintos métodos de muestreo junto con la posibilidad de calcular tamaños de muestras basándose en los parámetros ingresados, así como la posibilidad de evaluar los resultados de las muestras. El muestreo estadístico normalmente se usa para pruebas de validez de forma que permita la evaluación de la población. Los métodos más sofisticados como el Muestreo de Unidad Monetaria son de suma complejidad para implementar manualmente. En aquellas pruebas que necesitan referirse a una documentación física, más que a los registros del ordenador, debe usarse una técnica de muestreo estadístico apropiada. IDEA cuenta con los siguientes tipos de muestreo: Nota Para acceder a todas las opciones del menú Muestreo deberá tener abierta una base de datos en la Ventana de Base de Datos. Sistemático... Aleatorio... Muestra Aleatoria Estratificada... Unidad Monetaria Planificación... Extracción... Evaluación... Muestra única Múltiples muestras Informe Puntos Muestrales Clásico (no puede ser utilizado en bases de datos de IDEA ID EA Server) Preparación... Evaluación... Planificación y evaluación de Atributos (no puede ser utilizado en bases de datos de IDEA Server) Generar Números Aleatorios...
I. MUESTREO SISTEMÁTICO DE REGISTROS El Muestreo Sistemático de Registros, es un método de muestreo para extraer una cantidad de registros desde una base de datos en intervalos iguales a una base de datos por separado. Este método también es conocido como muestreo por intervalos. Hay dos formas de determinar la muestra: * Ingresar la Cantidad de registros en cuyo caso IDEA determinará el tamaño del intervalo o * Ingresar el Intervalo de Selección en cuyo caso IDEA determinará la cantidad de registros. Los parámetros anteriores se calculan en función de la cantidad de registros en la base de datos y, por defecto, es del primero al último. Sin embargo, la muestra puede extraerse desde un rango de registros requerido. PASO POR PASO 1. Seleccione 1. Seleccione Muestreo > Sistemático....
2. Seleccione 2. Seleccione la solapa requerida. Seleccione una de las solapas e ingrese los parámetros requeridos: Cantidad de registros Especifique la cantidad de registros a seleccionar. Ingrese un número entre 1 y la cantidad total de registros en la base de datos. Intervalo de Selección Especifique el Intervalo de Selección. Ingrese un número entre 1 y la cantidad total de registros en el rango. Los registros serán seleccionados tomando este intervalo. 3. Especifique 3. Especifique los campos requeridos para la base de datos d atos de muestra. Por defecto, se extraerán todos los campos de la base de datos activa a la base de datos resultante (para los registros que satisfagan el criterio y el rango dado). La cantidad de campos seleccionada afectará al tamaño de la base de datos resultante. Seleccione sólo los campos requeridos para minimizar el tamaño de la base de datos de salida. Para seleccionar un bloque de campos: campos : 1. Haga 1. Haga click en Campos. Campos. Aparecerá el diálogo Campos. Campos. 2. Marque 2. Marque o desmarque los campos requeridos. Por defecto, son seleccionados todos los campos. 3. Haga 3. Haga click en Aceptar. Aceptar. 4. Especifique 4. Especifique el rango de registros para la extracción. Seleccione el rango de registros para los cuales se va a realizar la l a prueba. El rango por defecto será del primer al último registro de la base de datos. Esto puede cambiarse ingresando otro número. No empiece por el primer registro para la muestra, seleccione un punto de inicio entre 1 y el intervalo de muestreo. Si desea generar aleatoriamente un número de registro inicial, utilice la opción Generar Números Aleatorios. 5. Calcule 5. Calcule la cantidad de registros o el tamaño del intervalo. Haga click en Calcular para: Calcula el intervalo de selección, con un intervalo uniforme para el rango de registros, si la solapa Número de registros se encuentra activa. Calcula la cantidad de registros aplicando el intervalo en el rango, si la solapa Intervalo de Selección se encuentra activa. El botón Calcular aparecerá como desactivado. Si se modifica el intervalo de selección, la cantidad de registros o el rango, r ango, el botón Calcular estará disponible nuevamente.
IDEA calculará antes de extraer la muestra. Haga click en Aceptar en Aceptar.. La base de datos resultante tendrá un campo adicional llamado MUES_NUMREG. Esta campo indicará los números de registros correspondientes en la base de datos orig inal.
Consejo Utilice el Muestreo Sistemático de Registros cuando la muestra necesita cubrir uniformemente toda la población.
II. MUESTREO ALEATORIO DE REGISTROS Utilice el Muestreo Aleatorio de Registros para generar una base de datos con registros aleatorios tomados desde una base de datos fuente. El Muestreo Aleatorio de Registros es un sinónimo de la palabra muestreo. Con este método, se ingresa el tamaño de la muestra así como el rango de registros desde los cuales se extraerá la muestra a una base de datos por separado. Luego, utilizando un número como semilla aleatoria, IDEA generará una lista de números aleatorios y seleccionará los registros correspondientes a esos números generados. Paso por paso 1. Seleccione Muestreo > Aleatorio....
2. Ingrese la cantidad de registros a extraer. Es el número de registros aleatorios requeridos en la muestra. En el cuadro Cantidad de registros a seleccionar, ingrese un número entre 1 y la cantidad total de registros en el rango.
3. Acepte o cambie la semilla aleatoria. IDEA utiliza la semilla aleatoria en el algoritmo para calcular números aleatorios. Puede modificar la semilla de números aleatorios si, por ejemplo, necesita recrear una muestra idéntica a una obtenida previamente. Para hacer esto debería ingresar el mismo punto de inicio aleatorio que fue utilizado en la obtención de la primera muestra. Este valor podrá ser encontrado en el Historial de la primera muestra. Para modificar la semilla de números aleatorios, en el cuadro Semilla de números aleatorios, ingrese un número entre 1 y 2147483646.
4. Especifique el rango de registros para la extracción. Seleccione el rango de registros para los cuales se va a realizar la prueba.
El rango por defecto será del primer al último registro de la base de datos. Esto puede cambiarse ingresando otro número.
5. Opcionalmente permita registros duplicados. Marque la opción Permitir registros duplicados para permitir que IDEA extraiga el mismo registro más de una vez.
6. Especifique los campos requeridos para la base de datos de muestra. Por defecto, se extraerán todos los campos de la base de datos activa a la base de datos resultante (para los registros que satisfagan el criterio y el rango dado). La cantidad de campos seleccionada afectará al tamaño de la base de datos resultante. Seleccione sólo los campos requeridos para minimizar el tamaño de la base de datos de salida. Para seleccionar un bloque de campos: 1. Haga click en Campos. Aprecerá el diálogo Campos. 2. Marque o desmarque los campos requeridos. Por defecto, son seleccionados todos los campos. 3. Haga click en Aceptar. 7. Haga click en Aceptar. La base de datos resultante tendrá un campo adicional llamado MUES_NUMREG. Esta campo indicará los números de registros correspondientes en la base de datos origi nal. Si necesita agrandar una muestra, utilice la opción Volver a Ejecutar Tarea y especifique un tamaño de muestra mayor usando la misma semilla aleatoria que en la muestra original. Usando la misma semilla de números aleatorios, IDEA confeccionará la misma muestra con una mayor cantidad de elementos.
III. MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO Utilice el Muestreo Aleatorio Estratificado para extraer una muestra aleatoria con una cantidad específica de registros para cada una de las bandas. Esta opción requiere estratificar primero la base de datos en una serie de bandas Numéricas, Caracter o Fecha. IDEA le mostrará una tabla con la cantidad de registros dentro de cada banda. Deberá ingresar la cantidad de registros que IDEA extraerá aleatoriamente desde cada banda.
IDEA cuenta con un Asistente de Estratificación para guiarlo a través de los diferentes pasos de la estratificación y de generación de la muestra. Para asegurarse, en una muestra aleatoria, que se extraiga al menos una transacción de cada tipo utilice el Muestreo Aleatorio Estratificado. Estratifique la base de datos por el tipo de campo y seleccione un registro por cada banda. Consejo Indexe la base de datos de muestra resultante por ESTRATO para agrupar elementos por banda, y luego imprimir la base de datos insertando un corte de control por ESTRATO. Paso por paso 1. Seleccione Muestreo > Muestra Aleatoria Estratificada.
2. Seleccione el tipo de estratificación. El Asistente de Estratificación lo ayudará a configurar una estratificación de acuerdo al tipo de datos del campo que desea estratificar. Para seleccionar el tipo de estratificación: 1. Elija una de las siguientes opciones: 1.1 REALIZAR ESTRATIFICACIÓN NUMÉRICA ESTRATIFICACIÓN El proceso de estratificación incluye la creación de bandas o estratos basados en un rango de valores (normalmente entre el mínimo y el máximo valor de uno o más campos) y la acumulación de registros pertenecientes a la base de datos dentro de las banda o estratos apropiados. Viendo la cantidad de registros que hay por estrato y los valores de los mismos obtendrá un "perfil" de los datos pertenecientes a la base de datos. Podrá investigar cualquier desviación a las tendencias esperadas. Puede utilizar hasta 1.000 bandas de estratificación. La Estratificación es útil para determinar los valores de corte para las pruebas de excepción. Con la función Estratificación tiene la opción de crear tanto una base de datos como un resultado con la opción de incluir detalles de las bandas en las que cae cada registro. Podrá utilizar luego esta base de datos para mayores análisis. A crearse una estratificación numérica por cada valor único del campo seleccionando dicho campo en el desplegable Agrupar por. Por ejemplo, puede crear un perfil de ventas para cada vendedor. Esto puede crear potencialmente un resultado grande. De
todas formas la cantidad máxima de grupos a ser mostrados en el resultado es de 80. Si hay más de 80 grupos, sólo los primeros 80 serán mostrados en el resultado. En consecuencia, existe una opción adicional para especificar valores inferiores y superiores para restringir la salida. Sólo aquellas claves cuyo valor total de operaciones esté dentro del rango especificado serán tomadas en cuenta para la salida. Recuerde que IDEA es sensible al uso de mayúsculas y minúsculas. Por consiguiente tenga en cuenta esto al especificar las bandas de estratificación. Si los datos se han ingresado inconsistentemente (es decir, en mayúsculas y minúsculas) cree un campo Virtual con las funciones @Upper o @Lower para convertir todo el texto a mayúsculas o minúsculas respectivamente y luego estratifique el campo Virtual. Para incluir todos los elementos en el análisis de estratificación las bandas deben comenzar antes del valor mínimo y la mayor banda debe ser mayor que el valor máximo de todos los campos. Al estratificar un campo Numérico, antes de ingresar las bandas de estratificación, utilice las Estadísticas de Campo para conocer los valores mínimos y máximos de los campos a ser estratificados. Estos valores ayudarán a determinar el intervalo inicial y los valores finales, así como el incremento. La Estratificación de Fecha y Caracter es diferente a la Estratificación Numérica en el hecho de que diferentes campos son totalizados en base al utilizado para las bandas. Paso por paso 1. Seleccione Análisis > Estratificación....
2. Especifique el campo a agrupar en caso de ser necesario. En el desplegable Agrupar por seleccione el campo para el cual desea una estratificación por cada valor único en el campo. Si selecciona un campo en el desplegable Agrupar por, los valores del campo serán mostrados en el resultado como una lista desplegable desde la cual podrá seleccionar el valor requerido para la estratificación. El resultado de la Estratificación se encuentra limitado a 80 grupos de valores únicos. Si hay más de 80 grupos, sólo los primeros 80 serán mostrados en el resultado. Debido a esta limitación, al seleccionar un campo para agrupar pueden generarse resultados grandes. Por esto sugerimos investigar primero la cantidad de valores únicos (grupos) en el campo antes de aplicar esta opción. En caso de que la cantidad de valores únicos supere los 80 y desee crear un resultado, si el campo para estratificar es un campo Numérico, puede hacer click en el botón Corte para especificar los valores superior e inferior acotando los grupos a ser incluidos en el resultado de la estratificación.
3. Seleccione el campo para estratificar.
En Campo para Estratificar, seleccione el campo que desea utilizar para estratificar registros en bandas especificadas. Puede seleccionar sólo un campo. Nota: No puede seleccionar un campo Booleano o Multi-estado.
4. Seleccione los campos Numéricos para totalizar. En el desplegable Campos a totalizar, seleccione el o los campos Numéricos a totalizar para cada estrato. El total del campo para cada estrato será incluido en el resultado. En caso de seleccionar más de un campo, aparecerá un desplegable en la estratificación pudiendo seleccionar el total de campo que desea ver. Nota: No puede seleccionar un campo Booleano o Multi-estado.
5. Especifique el incremento (solamente para campos Numéricos y Fecha). En el cuadro Incremento, ingrese el incremento para las bandas. Para campos Numéricos, el incremento es un valor numérico mientras que para los campos Fecha el incremento es en días, semanas, meses o años.
6. Especifique las bandas de estratificación. 1. Acepte el límite inferior propuesto o ingrese uno diferente. Por defecto este límite será el valor más chico del campo seleccionado. Puede modificar este valor haciendo doble click sobre la celda e ingresando un valor diferente. 2. En el área de planilla de cálculos del diálogo, haga click en la primera fila de Límite superior para crear la primera banda. El valor será automáticamente determinado por el incremento que fue seleccionado. 3. Haga click en cada banda subsecuente para completar todas las bandas. Cada banda será completada con el valor apropiado basándose en el incremento seleccionado. Notas:
Si estratifica sobre un campo Caracter, al ingresar los límites de las bandas, los mismos deberán estar en el mismo formato que los datos del campo (mayúsculas/minúsculas). Si los datos del campo contienen texto en mayúsculas y en minúsculas, utilice las funciones @Upper o @Lower para convertir el texto. Al estratificar sobre un campo Fecha, podrá ingresar manualmente las fechas en >= Límite inferior y < Límite superior o podrá hacer click en el botón Calendario que aparece al lado de la celda activa. Las fechas son mostradas en el formato de fecha de IDEA AAAA/MM/DD.
Luego de la primera banda, sólo los valores del límite superior serán editables. Esto es debido a que los valores del límite inferior se encuentran basados en los valores del límite superior. Sólo el valor del primer límite inferior podrá ser editado. En caso de editar y modificar un límite inferior o superior, IDEA actualizará en forma automática todas las bandas.
7. De ser necesario, elimine o inserte las bandas de estratificación. Para eliminar una banda:
Seleccione la banda que desea eliminar.
Haga click en el botón Quitar.
Para insertar una banda: 1. Seleccione la banda donde desea insertar una nueva banda de estratificación. 2. Haga click en Insertar. Se insertará una nueva banda. 3. Ingrese un Límite superior para la nueva banda. Este valor pasará a ser el Límite inferior de la siguiente banda. 8. Opcionalmente, especifique un corte (sólo disponible si se seleccionó un campo en el desplegable Agrupar por) 9. Seleccionar el tipo de salida. Los resultados de la sumarización pueden extraerse a una base de datos y/o a una vista de Resultados seleccionando una o ambas opciones: 1. Crear Base de Datos 2. Crear Resultado Muchas funciones de IDEA crean una salida de resultados. Las mismas pueden ser accedidas como enlaces dentro del área Resultados de la Ventana de Propiedades. Pueden crearse ilimitadas salidas de Resultados para una base de datos permaneciendo dentro del documento compuesto de IDEA (.imd) desde donde podrán ser visualizadas o impresas. Cada Resultado debe tener un nombre único. Para ver el resultado: 1. Active la base de datos sobre la que se ejecutó la prueba.
2. Haga click en el nombre de resultado dentro del área Resultados de la Ventana de Propiedades. Todos los resultados, excepto la Tabla Pivot utilizan el formato de fecha corto de su Configuración Regional de Windows. Haga click en el enlace a los datos de la grilla o haga click en el gráfico para acceder al siguiente menú:
Extraer registros
Mostrar registros
Mostar estadísticas de campo (no disponible para Graficar Datos) Botones de la Barra de Herramientas de Resultados (no todos los botones se encuentran disponibles para todos los resultados)
Alterna entre ver el resultados como una tabla o como un gráfico (no disponible para Ley de Benford y Graficar Datos)
Exportar resultado a un archivo (no disponible para Tabla Pivot)
Crear una base de datos desde el resultado (disponible para Estratificación solamente)
Imprimir resultado
Enviar a Excel (predeterminado)
Vista Previa
Configurar(no disponible para Tabla Pivot)
Adicionalmente, los Resultados de la Ley de Benford incluyen botones para alternar entre un gráfico de líneas y un gráfico de barras, magnificar el resultado y mostrar el resultado para diversos análisis de dígito. Desde la ventana de Propiedades
Eliminar los resultados
Renombrar un resultado
10. Haga click en Aceptar. 1.2. REALIZAR ESTRATIFICACIÓN DE CARACTER
Paso por paso 1. Seleccione Análisis > Estratificación....
2. Especifique el campo a agrupar en caso de ser necesario. En el desplegable Agrupar por seleccione el campo para el cual desea una estratificación por cada valor único en el campo. Si selecciona un campo en el desplegable Agrupar por, los valores del campo serán mostrados en el resultado como una lista desplegable desde la cual podrá seleccionar el valor requerido para la estratificación. El resultado de la Estratificación se encuentra limitado a 80 grupos de valores únicos. Si hay más de 80 grupos, sólo los primeros 80 serán mostrados en el resultado. Debido a esta limitación, al seleccionar un campo para agrupar pueden generarse resultados grandes. Por esto sugerimos investigar primero la cantidad de valores únicos (grupos) en el campo antes de aplicar esta opción. En caso de que la cantidad de valores únicos supere los 80 y desee crear un resultado, si el campo para estratificar es un campo Numérico, puede hacer click en el botón Corte para especificar los valores superior e inferior acotando los grupos a ser incluidos en el resultado de la estratificación.
3. Seleccione el campo para estratificar. En Campo para Estratificar, seleccione el campo que desea utilizar para estratificar registros en bandas especificadas. Puede seleccionar sólo un campo. Nota: No puede seleccionar un campo Booleano o Multi-estado.
4. Seleccione los campos Numéricos para totalizar. En el desplegable Campos a totalizar, seleccione el o los campos Numéricos a totalizar para cada estrato. El total del campo para cada estrato será incluido en el resultado. En caso de seleccionar más de un campo, aparecerá un desplegable en la estratificación pudiendo seleccionar el total de campo que desea ver. Nota: No puede seleccionar un campo Booleano o Multi-estado.
5. Especifique el incremento (solamente para campos Numéricos y Fecha). En el cuadro Incremento, ingrese el incremento para las bandas. Para campos Numéricos, el incremento es un valor numérico mientras que para los campos Fecha el incremento es en días, semanas, meses o años.
6. Especifique las bandas de estratificación.
1. Acepte el límite inferior propuesto o ingrese uno diferente. Por defecto este límite será el valor más chico del campo seleccionado. Puede modificar este valor haciendo doble click sobre la celda e ingresando un valor diferente. 2. En el área de planilla de cálculos del diálogo, haga click en la primera fila de Límite superior para crear la primera banda. El valor será automáticamente determinado por el incremento que fue seleccionado. 3. Haga click en cada banda subsecuente para completar todas las bandas. Cada banda será completada con el valor apropiado basándose en el incremento seleccionado. Notas:
Si estratifica sobre un campo Caracter, al ingresar los límites de las bandas, los mismos deberán estar en el mismo formato que los datos del campo (mayúsculas/minúsculas). Si los datos del campo contienen texto en mayúsculas y en minúsculas, utilice las funciones @Upper o @Lower para convertir el texto. Al estratificar sobre un campo Fecha, podrá ingresar manualmente las fechas en >= Límite inferior y < Límite superior o podrá hacer click en el botón Calendario que aparece al lado de la celda activa. Las fechas son mostradas en el formato de fecha de IDEA AAAA/MM/DD. Luego de la primera banda, sólo los valores del límite superior serán editables. Esto es debido a que los valores del límite inferior se encuentran basados en los valores del límite superior. Sólo el valor del primer límite inferior podrá ser editado. En caso de editar y modificar un límite inferior o superior, IDEA actualizará en forma automática todas las bandas.
7. De ser necesario, elimine o inserte las bandas de estratificación. Para eliminar una banda:
Seleccione la banda que desea eliminar.
Haga click en el botón Quitar.
Para insertar una banda: 1. Seleccione la banda donde desea insertar una nueva banda de estratificación. 2. Haga click en Insertar. Se insertará una nueva banda. 3. Ingrese un Límite superior para la nueva banda. Este valor pasará a ser el Límite inferior de la siguiente banda.
8. Opcionalmente, especifique un corte (sólo disponible si se seleccionó un campo en el desplegable Agrupar por) Si al crear el resultado la cantidad de valores únicos del campo seleccionado para agrupar es mayor a 80, para acotar la cantidad de grupos a ser incluidos en el resultado utilice la opción Corte. 1. Haga click en Corte. 2. Marque la opción Aplicar corte en campo. 3. Ingrese un valor inferior para el total del campo estratificado. 4. Ingrese un valor superior para el total del campo estratifcado. Nota: Esto sólo será válido si el campo seleccionado en el cuadro Campo a estratificar es un campo Numérico.
9. Seleccionar el tipo de salida. Los resultados de la sumarización pueden extraerse a una base de datos y/o a una vista de Resultados seleccionando una o ambas opciones: 1. Crear Base de Datos 2. Crear Resultado 10. Haga click en Aceptar. 1.3. REALIZAR ESTRATIFICACIÓN DE FECHA 2. Haga click en Continuar.
3. Estratificar la base de datos en bandas. Aparecerá el diálogo Estratificación debiendo definir las bandas apropiadas para el campo seleccionado. 1. Siga las instrucciones paso por paso para especificar las bandas de estratificación. 2. Haga click en Aceptar.
La base de datos se estratificará, creando una base de datos estratificada, conteniendo un campo ESTRATO que indica la banda donde cae cada registro. Esta base de datos se usa para extraer la muestra.
4. Especifique el tamaño de la muestra. 1. Deberá ingresarse la siguiente información (o aceptar la información predeterminada) en el diálogo: Tamaño de la muestra, Semilla números aleatorios, Campos y Nombre de archivo. 5. Haga click en Aceptar.
IV. MUESTREO DE ATRIBUTOS El Muestreo de Atributos se refiere al examen de una parte de la población (una muestra), para determinar la frecuencia en la que ocurre, en toda la población, un hecho o atributo en particular. Un atributo puede tener dos valores posibles: verdadero o falso. En auditoría, un atr ibuto típico es cuando un hecho es erróneo o no, o cuando se ha ejercido o no un control en particular, o cuando la entidad cumple o no con una determinada ley. Planificación y Evaluación de Muestra de Atributos: Esta opción puede ser utilizada para planificar muestras de atributos y evaluar sus resultados. El diálogo Planificación se utiliza para determinar el tamaño mínimo de la muestra requerido para reunir objetivos específicos de auditoría, así como el mayor valor permitido, o la cantidad de desviaciones en la muestra. Las dos opciones de Planificación, Control Riesgo Beta y Control Riesgo Beta y Alfa, le permiten controlar el riesgo de uno o dos tipos de decisiones incorrectas. Algunos auditores no tienen en cuenta el riesgo de no confiar en los controles cuando los mismos son efectivos (Riesgo Alfa). Ellos sólo especifican el riesgo de confiar en los controles cuando éstos no son efectivos (Riesgo Beta). Por lo general especifican un porcentaje de desviaciones esperadas para controlar parcialmente el Riesgo Alfa. Para usar esta aproximación, seleccione la solapa Planificación (Control Riesgo Beta) del diálogo Muestreo de Atributos. En algunos casos, se pueden considerar los dos riesgos: el riesgo de confiar en los controles cuando no son efectivos (Riesgo Beta) y el riesgo de no confiar en los controles cuando son efectivos (Riesgo Alfa). Cada riesgo hace referencia a un porcentaje de desviación (errores). El Riesgo Beta hace referencia al porcentaje de desviación tolerable; mientras que el Riesgo Alfa hace referencia al porcentaje de desviación aceptable. Por ejemplo, si desea establecer el riesgo de confiar en los controles cuando éstos no son efectivos (Riesgo Beta) en 10%, con un porcentaje de desviación tolerable del 6%, y el riesgo de no confiar en los controles cuando éstos son efectivos (Riesgo Alfa) al 20% con un porcentaje de desviación aceptable del 1%. IDEA calculará un tamaño de muestra para el cual si encuentra el número indicado de desviaciones, exista un riesgo del 10% (o un 90% de nivel de confianza para controlar el Riesgo Beta) de que la población contenga un porcentaje de desviación superior al 6%. Si encuentra más desviaciones que el número aceptable de desviaciones, existirá un 20% de riesgo (o un 80% de nivel de confianza para controlar el riesgo Alfa) de que el porcentaje de desviación sea menor al 1%.
Si no está seguro sobre que opción de Planificación es la más apropiada para su situación, es recomendable consultar con expertos estadísticos. Después de la planificación, se obtiene la muestra y se determina la cantidad de desviaciones en la muestra. Si la cantidad de desviaciones encontrada es menor o igual al número crítico de desviaciones determinadas cuando se planificó la muestra, entonces la prueba es satisfactoria, de acuerdo con el criterio utilizado en la planificación. Los resultados de la muestra obtenidos se pueden analizar con mayor precisión utilizando el opción Evaluación. Para más información acerca de la Planificación y la Evaluación, haga click en la opción requerida al final de esta pantalla. La evaluación de las muestras nos permite hacer una inferencia, para algún nivel específico de confianza, sobre si la tasa real de desviaciones en la población excede algún importe tolerable. Para obtener más detalles de descripciones de confidencia haga click abajo en la opción requerida del Muestreo de Atributos. La función Muestreo de Atributos de IDEA es utilizada para planificar y evaluar las muestras obtenidas por el Muestreo Aleatorio de Registros. Si la muestra fue obtenida por el Muestreo Aleatorio Estratificado, no utilice esta opción de evaluación; obtenga en su lugar asesoramiento de un estadístico. La función Muestreo de Atributos utiliza cálculos exactos de probabilidad basados en la asunción de que la muestra es diseñada sin el reemplazo de un población finita. La distribución de probabilidad apropiada para esta situación es la distribución hypergeométrica. Algunas metodologías estadísticas de muestreo utilizan aproximaciones binomiales o de Poisson, para probabilidades exactas. El uso de los resultados exactos de una distribución hypergeométrica para tamaños de muestras más pequeños requeridos en la etapa de planificación, o de intervalos de precisión más pequeños en la etapa de evaluación, será en el caso de que se utilicen aproximaciones. Esta ventaja es más evidente cuando la muestra no es una fracción significativa de la población. Nota La función Muestreo de Atributos no puede ser ejecutada en archivos de IDEA Server. Copie o mueva los archivos requeridos a la Carpeta de Trabajo (archivos IDEA). Paso por paso 1. Seleccione Muestreo > Planificación y Evaluación de Atributos.... 2. Una vez seleccionada la opción, aparecerá el diálogo con tres solapas:
PLANIFICACIÓN (CONTROL RIESGO BETA) Ayuda General para la Planificación de la Muestra (Control de Riesgo Beta) Utilice el Muestreo de Atributos para determinar el tamaño mínimo de la muestra y el máximo número de desviaciones de la muestra para obtener un Nivel de Confianza especificado para controlar el Riesgo Beta. El Riesgo Beta es el riesgo de decidir que la tasa
de desviación de la población no exceda a la Tasa de Desviación Tolerable, cuando de hecho sí la excede. El Control del Riesgo Beta es el más comúnmente requerido en los muestreos estadísticos con propósitos de auditoría. Un segundo tipo de riesgo, es el Riesgo Alfa, que también puede ser utilizado. Para obtener información sobre la planificación de una muestra para controlar tanto el riesgo Alfa como el Beta, vea la ayuda para Planificación de la Muestra (Control del Riesgo Alfa y Beta) El Riesgo Beta también se lo conoce como el Riesgo más bajo de control de Aceptación, o el Riesgo de Aceptación Incorrecta. El Nivel de Confianza para controlar el Riesgo Beta es el complemento del Riesgo Beta, que es del 100% - Riesgo Beta. El Nivel de confianza es conocido también nivel de aceptación. Para más información acerca del nivel de confianza y el Riesgo Beta, vea las instrucciones paso por paso. Paso por paso
1. Ingrese el tamaño de la población. Es la cantidad de unidades muestrales en la población desde las que se obtiene la muestra. Si no está seguro, ingrese un número grande como para ser conservador. El número debe estar entre 1 y 2147483646.
2. Ingrese el % de desviación tolerable. Esta es la máxima tasa de desviaciones o errores aceptables en la población, expresada como un porcentaje (tiene que ser mayor que el umbral más bajo de la Tasa de Desviación e inferior al 100%). Si la evaluación de la muestra nos lleva a inferir (para el Nivel de Confianza especificado para el control del Riesgo Beta) que la tasa de desviación no es mayor que la Tasa de Desviación Tolerable, la población es "aceptada." En otro caso, la población es "rechazada."
3. Ingresar el % de desviación esperada. Esta es la tasa más baja de desviaciones o errores aceptada que puede presentar una población (tiene que ser inferior a la Tasa de Desviación Tolerable). Al incrementar el porcentaje de desviación esperada aumentará el tamaño de muestra requerido. Es recomendable que el porcentaje de desviación esperada sea conservador (mayor al porcentaje real esperado de desviaciones en la población), para evitar el riesgo de que la muestra sea rechazada.
4. Ingresar el Nivel de Confianza deseado (para controlar el Riesgo Beta). Este es el nivel de confianza, expresado como un porcentaje, para el cual puede detectar que la tasa de desviación de una población es superior a la tasa de desviación tolerable. El
nivel de confianza (para controlar el Riesgo Beta) es 100% - Riesgo Beta, donde el Riesgo Beta es el riesgo de que falle al detectar un porcentaje de desviación en la población superior al porcentaje de desviación tolerable. El Riesgo Beta también se denomina como el Riesgo más bajo de control de aceptación (en pruebas de cumplimiento), o como Riesgo de error aceptado (en pruebas sustantivas). o
Haga click aquí para mayor información en relación con el Riesbo Beta y su
complementario Nivel de Confianza. 5. Presione Calcular. Después de completarse el cálculo estarán disponibles los siguientes resultados:
Tamaño muestral La cantidad de elementos que pueden ser seleccionados para su estudio utilizando el Muestreo Aleatorio de Registros.
Número crítico de desviaciones Si el número de desviaciones encontradas en la muestra no excede el número crítico de desviaciones, se podrá inferir que el grado de confianza (por ejemplo, el nivel de confianza para controlar el Riesgo Beta) de la tasa de desviación de la población no excede la Tasa de Desviación Tolerable, y la población puede ser "aceptada". Si el número de desviaciones de la muestra excede el Número Crítico de Desviaciones, entonces la muestra no cumple con el requerido nivel de confianza, la tasa de desviación de la población es inferior o igual a la Tasa de Desviación Tolerable, y la población, tiene que ser "rechazada." En la Planificación (Confianza Beta), el número crítico de desviaciones siempre será el menor entero superior al porcentaje de desviación esperado para el tamaño de la muestra.
La tabla muestra los niveles de Confianza que deberían lograrse para protegerse contra el Riesgo Alfa y Beta en varios números de desviaciones muestrales observadas cerca del Número Crítico de Desviaciones. Los resultados son interpretados en la Conclusión, desplegada al final de la pantalla. Para imprimir los resultados del ejercicio de planificación haga click en Imprimir. Nota Muestreo Aleatorio de Registros es el método de selección utilizado con una prueba de muestreo de atributos. No está permitida la selección duplicada de un registro. El muestreo Estratificado no debería ser utilizado con las opciones del Muestreo de Atributos. La mayoría de las aplicaciones de Auditoría, proporcionan protección suficiente contra el Riesgo Beta. Proporcionar protección contra el Riesgo Alfa supone un aumento del tamaño de la muestra. Otra técnica es, cuanto más grande es el Nivel de Confianza, mayor tiene que ser el tamaño de la muestra. El tamaño de la muestra también aumenta la Tasa de
Desviación Esperada o el umbral más bajo de Desviación se aproxima a la Tasa de Desviación Tolerable.
PLANIFICACIÓN (CONTROL RIESGO ALFA Y BETA) Planificación del Muestreo por Atributos (Control del Riesgo Alfa y Beta) Utilice la opción Muestreo de Atributos para determinar el tamaño máximo y mínimo de la muestra, o el número crítico de desviaciones de la muestra para alcanzar el Nivel de Confianza, para controlar tanto el Riesgo Alfa como el Beta. El Riesgo Beta es el riesgo por el cual podemos inferir que la tasa de desviación de la población no excede a la Tasa de Desviación Tolerable especificada. El Riesgo Beta es el primero que debe estudiar el auditor. Un segundo tipo de muestreo de riesgo y posible fuente de decisión de error es el Riesgo Alfa. El Riesgo Alfa es el riesgo por el que podemos inferir que la tasa de desviación de la población excede la Tasa de Desviación Tolerable, cuando de hecho, ésta es tan baja como el umbral más bajo de la tasa especificada (que es más baja que la Tasa de Desviación Tolerable). En concreto, el Riesgo Alfa generalmente aumenta el tamaño de la muestra con respecto a la requerida cuando únicamente está controlado el Riesg o Beta. El Riesgo Beta se conoce también como el Riesgo de Control Calculado más bajo o el Riesgo de Aceptación Incorrecta.El Riesgo Alfa se lo conoce también como el Riesgo de Control Calculado más Elevado, o el Riesgo de Rechazo Incorrecto. El Nivel de Confianza para controlar el Riesgo Beta es el complemento del Riesgo Beta, que es del 100% - Riesgo Beta. El Nivel de Confianza para controlar el Riesgo Alfa es el complemento del Riesgo Alfa, esto es, 100% - Riesgo Alfa. El Nivel de confianza es conocido también nivel de aceptación. Para descripciones más detalladas sobre el Riesgo Alfa y Beta y su relación con el Nivel de Confianza, haga click en la opción paso por paso. Paso por paso Ingrese el tamaño de la población. Es la cantidad de unidades muestrales en la población desde las que se obtiene la muestra. Si no está seguro, ingrese un número grande como para ser conservador. El número debe estar entre 1 y 2147483646.
2. Ingrese el % de desviación tolerable. Es la máxima tasa aceptable de desviaciones críticas o de errores en la población, expresado como un porcentaje (tiene que ser mayor que la Tasa de Desviación Esperada y menor que el 100%). Si la evaluación de la muestra nos lleva a inferir (para el Nivel de Confianza especificado para el control del Riesgo Beta) que la tasa de desviación no es mayor que la Tasa de Desviación Tolerable, la población es "aceptada." En otro caso, la población es "rechazada."
3. Ingrese el % desviación esperada. Es la menor tasa de desviación de errores que pueden ser razonablemente esperados que ocurran en la población, (tiene que ser inferior a la Tasa de Desviación Tolerable). Es utilizado para el Control del Riesgo Alfa, esto es para proporcionar un nivel de confianza especificado para que la muestra no sea erróneamente rechazada.
4. Ingrese el nivel de confianza deseado para controlar el Riesgo Beta. El nivel de confianza para controlar el Riesgo Beta es 100%, para el cual el Riesgo Beta ea aquel por el que se detecta una tasa de desviación poblacional superior a la Tasa de Desviación Tolerable. El Nivel de confianza es conocido también nivel de aceptación. El Riesgo Beta también se denomina como el Riesgo más bajo de control de aceptación (en pruebas de cumplimiento), o como Riesgo de error aceptado (en pr uebas sustantivas). o
Este es el nivel de confianza o certeza, expresado como porcentaje, por el que se puede detectar que la tasa de desviación de la población es mayor que la tasa de desviación tolerable. Haga click aquí para mayor información en relación con el Riesgo Beta y su complementario Nivel de Confianza. El Riesgo Beta es la probabilidad, expresada como porcentaje, de que la tasa de desviación de la población sea mayor a la Tasa de Desviación Tolerable. De esta manera es suficiente con observar sólo el Número Crítico de Desviaciones en la muestra. Por lo tanto, el Riesgo Beta es el riesgo de "aceptar" una muestra cuya tasa de desviación de la población exceda a la Tasa de Desviación Tolerable. En consecuencia, el control del Riesgo Beta es la probabilidad, expresada en porcentaje, de que la tasa de desviación de la población sea superior a la Tasa de Desviación Tolerable, por lo que se debe observar un número mayor que el número crítico de desviaciones de la muestra. De este modo, controlar el Riesgo Beta es la probabilidad de "rechazar" una población en la que la tasa de desviación excede a la Tasa de Desviación Tolerable.
5. Ingrese el Nivel de Confianza deseado para controlar el Riesgo Alfa. Este es el nivel de confianza, expresado como un porcentaje, por el que no se puede inferir que la tasa de desviación de la población es superior a la Tasa de Desviación Tolerable, cuando de hecho es menor a la Tasa de Desviación Tolerable. El Nivel de Confianza para controla el Riesgo Alfa es 100% - Riesgo Alfa, donde el Riesgo Alfa es el riesgo de que se infiera una tasa de desviación de una población más alta que la Tasa de Desviación Tolerable. El Nivel de confianza es conocido también nivel de aceptación. El Riesgo Alfa también se conoce como el riesto más alto de Control de Aceptación (en pruebas de cumplimiento), o como Riesgo de Rechazo de error, (en pruebas sustantivas). Algunas veces es denominado Riesgo de Sobreauditoría ya que,
como consecuencia de un alto Riesgo Alfa, con frecuencia, el trabajo de auditoría se incrementa o es necesario cambiar de estrategia. o
Haga click aquí para mayor información en relación con el Riesgo Alfa y su complementario Nivel de Confianza. El Riesgo Alfa es la probabilidad, expresada como un porcentaje, de que si la tasa de la desviación de la población no es tan alta como el umbral más bajo, entonces tendremos que observar un número superior que el número crítico de desviaciones en la muestra. Por lo que, el Risgo Alfa es el riesgo de "rechazar" una muestra de una población con una tasa de desviación inferior al umbral más bajo. El nivel de confianza (para controlar el Riesgo Alfa), es la probabilidad, expresada como un porcentaje, de que la tasa de desviación de la población no sea superior al umbral más bajo, por lo que se podrá observar un número no superior al número crítico de desviaciones en la muestra. De este modo el Nivel de Confianza (para controlar el Riesgo Alfa) es la probabilidad de "aceptar" una población cuya tasa de desviación es tan baja como el umbral más bajo.
6. Presione Calcular. Cuando los cálculos se completen estarán disponibles los siguientes resultados:
Tamaño muestral La cantidad de elementos que pueden ser seleccionados para su estudio utilizando el Muestreo Aleatorio de Registros.
Número crítico de desviaciones Si el número de desviaciones encontrado en la muestra no excede el número crítico de desviaciones, para el nivel de confianza ingresado, que la tasa de desviación de la población no exceda a la Tasa de Desviación Tolerable, y la población se puede "aceptar." Si el número de desviaciones de la muestra excede el número crítico de desviaciones, entonces la muestra no proporcionará el nivel requerido de confianza ya que la tasa de desviación de la población es inferior o igual a la Tasa de Desviación Tolerable, y entonces la población será "rechazada."
También se desplegará la tabla que muestra el Nivel de Confianza (para controlar el Riesgo Beta) que será obtenida para varias desviaciones de muestras observadas en el Número Crítico de Desviaciones. Los resultados son interpretados en la Conclusión, desplegada al final de la pantalla. Para imprimir los resultados del ejercicio de planificación haga click en Imprimir. Nota Muestreo Aleatorio de Registros es el método de selección utilizado con una prueba de muestreo
de atributos. No está permitida la selección duplicada de un registro. El muestreo Estratificado no debería ser utilizado con las opciones del Muestreo de Atributos. La mayoría de las aplicaciones de Auditoría, proporcionan protección suficiente contra el Riesgo Beta. Proporcionar protección contra el Riesgo Alfa supone un aumento del tamaño de la muestra. Otra técnica es, cuanto más grande es el Nivel de Confianza, mayor tiene que ser el tamaño de la muestra. El tamaño de la muestra también aumenta la Tasa de Desviación Esperada o el umbral más bajo de Desviación se aproxima a la Tasa de Desviación Tolerable.
EVALUACIÓN DE LA MUESTRA
EVALUACIÓN MUESTREO DE ATRIBUTOS Utilice la opción Evaluación para hacer inferencias sobre la certeza de las tasas de errores y desviaciones en una población, de la cual se ha extraído y analizado una muestra. Dado el tamaño de la muestra, la cantidad de desviaciones observadas en la muestra, y el y tamaño de la población, IDEA encontrará el límite superior del intervalo de confianza (Lado 1) y los límites superior e inferior del intervalo de confianza (Lado 2) para la tasa de desviación de la población. Estos límites también son conocidos como Límites de Precisión (Lado 1 y 2). Haga click en la flecha para leer acerca de la relación entre la Planificación (Control Riesgo Beta) y la Evaluación. Paso por paso 1. Seleccione Muestreo> Planificación y Evaluación de Atributos.... 2. Haga click en la solapa Evaluación de la Muestra.
3. Ingrese el tamaño de la población. Esta es la cantidad de unidades muestrales de la población con los que se ha obtenido la muestra. Ingrese un número entre 1 y 2147483646.
4. Especifique el tamaño de la muestra. Ingrese la cantidad de elementos que fueron seleccionados para estudiar usando el Muestreo Aleatorio de Registros.
5. Ingrese la cantidad de desviaciones en la muestra.
Ingrese la cantidad de desviaciones (o elementos que se desean para las estimaciones o frecuencias en toda la población) encontrados en la muestra
6. Ingrese el nivel de confianza. Este es la confianza para que la tasa de desviación de la población sea inferior al Límite Superior (Lado 1), o se encuentre entre el Límite Superior (Lado 2) e Inferior (Lado 2). Normalmente es la confianza utilizada para el control del Riesgo Beta, en la planificación de la muestra. 7. Presione Calcular. Después de completarse el cálculo estarán disponibles los siguientes resultados:
1-Lado Límite Superio: El límite superior para el intervalo de confianza (lado 1). Es igual al riesgo de que la tasa de desviación poblacional sea superior al límite superior calculado [(100% - Confianza) 2-Lado Límite Superior: El límite superior del nivel de confianza (lado 2). Es igual al riesgo de que la tasa de desviación de la población sea superior al límite superior calculado [(100% - Confianza) ÷ 2 . 2-Lado Límite Inferior: El límite inferior para el intervalo de confianza (lado 2). Es igual al riesgo de que la tasa de desviación de la población sea inferior al límite inferior calculado [(100% - Confianza) ÷ 2 . Tasa de Desviación de la Muestra: Esto es la cantidad de desviaciones muestrales ÷ Tamaño Muestral x 100%.
Los resultados son interpretados en la Conclusión, desplegada al final de la pantalla. Para imprimir los resultados de la Evaluación, haga click en Imprimir. Nota Muestreo Aleatorio de Registros es el método de selección utilizado con una prueba de muestreo de atributos. No está permitida la selección duplicada de un registro. Para un tamaño muestral dado, el Límite Superior hacia uno u otro lado del intervalo de confianza aumenta a medida que la tasa de error muestral aumenta en un nivel de confianza específico. Otros factores como igual nivel de confianza o tamaños muestrales grandes, reducen el Límite Superior y aumentan el Límite Inferior (para rangos amplios). En la mayoría de las aplicaciones de auditoría, por un lado el intervalo muestral es el más importante, ya que este indica el grado de confianza (Nivel de Confianza) de que la tasa de desviación de la población sea inferior al Límite Superior (1 Lado). Por otro lado, el intervalo (2 Lado) proporciona la aceptación de que la tasa de desviación de la población se encuentre entre el Límite Superior e Inferior calculado, gracias a un mayor límite superior que para el 1 Lado.
Para un tamaño muestral dado, el Límite Superior hacia uno u otro lado del intervalo de confianza aumenta a medida que la tasa de error muestral aumenta en un nivel de confianza específico. Otros factores como igual nivel de confianza o tamaños muestrales grandes, reducen el Límite Superior y aumentan el Límite Inferior (para rangos amplios).
V. GENERAR NÚMEROS ALEATORIOS Utilice la opción Generar Números Aleatorios para obtener como Resultado números generados en forma aleatoria. Los números aleatorios son útiles en auditoría y otras áreas. Pueden utilizarse para seleccionar elementos para registrar, sitios para visitar o para seguir elementos que estén libres de influencia. IDEA utiliza un generador de números aleatorios, comenzado por una semilla, para calcular dichos números. Paso por paso 1. Seleccione Muestreo > Generar Números Aleatorios....
2. Especifique la cantidad de números aleatorios requeridos. En el cuadro Cantidad de números aleatorios a generar, especifique la cantidad de números aleatorios a ser generados. Debe ingresar un número mayor a 0 y menor a 1.000.000.
3. Especifique los límites para los números aleatorios. 1. En el cuadro Números aleatorios desde, especifique un número mayor o igual a 0. 2. En el cuadro Hasta pero no incluido, especifique el límite superior.
4. Acepte o cambie la semilla aleatoria. IDEA utiliza la semilla aleatoria en el algoritmo para calcular números aleatorios. Sólo modifique la semilla de números aleatorios si necesita recrear una muestra idéntica a una previamente extraída ingresando la misma semilla que fue utilizada en aquella oportunidad. Este valor podrá ser encontrado en el Historial de la primera muestra. La semilla aleatoria debe ser un número entre 1 y 2147483646.
5. Opcionalmente, incluya los detalles de los cálculos.
Marque la opción Incluir cálculos detallados para incluir el cálculo de los números aleatorios en el resultado. IDEA usa un algoritmo estadístico aceptado para su cálculo.
6. Opcionalmente permita duplicados. Marque la opción Permitir números duplicados para permitir que haya números iguales en caso que el algoritmo genere el mismo número dos veces. 7. Haga click en Aceptar. Se generará un Resultado
VI. MUESTREO DE UNIDAD MONETARIA El Muestreo de Unidad Monetaria es una técnica basada en la selección de aquellos elementos con valor elevado teniendo la posibilidad de predecir errores en resultados financieros. Los detalles de las fórmulas usadas son proporcionados en la Sección de Soporte del sitio Web de CaseWare IDEA . BREVE DESCRIPCIÓN DEL MUESTREO DE UNIDAD MONETARIA. Un campo Numérico de montos es la base de la muestra siendo la unidad monetaria el objeto de la muestra. Habiendo escogido los dólares, libras o cualquier otra unidad monetaria, para contrastar sobre un intervalo (o un elemento aleatorio dentro de cada intervalo), se identificarán los elementos que contengan esos dólares, libras o unidades seleccionadas. Para hacer esto, es necesario calcular el valor acumulado del campo para cada elemento seleccionado. Registro 1 2 3
Ref A123 A124 A125
Monto 50 75 40
ACUMULADO 50 125 165
Con un intervalo de 100 comenzando en un punto aleatorio inicial de 35, la primera selección sería 35, y la segunda sería 135. El campo acumulado es el que se utiliza para la selección. Obviamente, cualquier elemento mayor al intervalo muestral es forzosamente seleccionado. No obstante estos elementos 'claves' o de 'valor elevado' deberían extraerse de la población y ser sometidos a una prueba por separado, dejando sólo aquellos elementos que están por debajo del nivel de un monto de valor elevado específico (que puede ser, si se quiere, un límite diferente al del intervalo) para ser evaluados estadísticamente. Usando o no la opción de Planificación, las muestras pueden seleccionarse a través de las técnicas de Muestreo de Unidad Monetaria. El archivo de salida tendrá un campo "editable" llamado MONTO_AUDIT. Si lo desea, este campo podrá actualizarse con los resultados de la prueba de auditoría utilizando la opción Manejo de
campos y luego podrá realizarse una evaluación detallada de los resultados contra los valores contables.
MANEJO DE CAMPOS Utilice la función Manejo de Campos para ver las definiciones de campos, agregar o eliminar campos, modificar propiedades de los campos como su nombre o tipo, o para agregar etiquetas para Smart Analyzer. Notas
Al efectuar cambios a la base de datos a través del diálogo Manejo de Campos podría ocasionar que alguna salida basada en ese campo (resultados, accesos en detalle, índices, vista de base de datos, etc) aparezca en forma incorrecta. Los resultados pueden corregirse nuevamente regresando a la configuración original al momento de crearse los resultados. Para evitar esto, en lugar de modificar la definición de campo, agregue un nuevo campo a la base de datos con la definición requerida. Por ejemplo, en lugar de modificar el tipo de un campo de Caracter a Numérico, cree un nuevo campo Numérico Virtual usando la función @Val.
Paso por paso Seleccione Datos > Manejo de Campos.... Desde el diálogo Manejo de Campos, podrá:
Agregar un campo 1. Haga click en Agregar. 2. Ingrese la definición de campo:
Nombre de campo: ingrese un nombre de campo único de hasta 40 caracteres que no contenga espacios ni caracteres especiales. Tipo: Haga click en el cuadro Tipo para acceder a una lista de tipos de campos, y luego seleccione el tipo requerido. Longitud: la longitud del campo en bytes ("caracteres"). IDEA determinará automáticamente la longitud de los campos Numéricos Editables. Decimales: de ser aplicable, la cantidad de decimales. Si los decimales son implícitos ingrese 0. La cantidad máxima de decimales permitidos es seis. Parámetro: haga click en el campo Parámetro para invocar al Editor de Ecuaciones. Vea Tipos de campo y Parámetros.
Nombre etiqueta: Si posee Smart Analyzer instalado, haga click en el enlace
para agregar una etiqueta. Descripción (opcional) : una breve descripción del campo. La longitud máxima para la descripción es de 256 caracteres. 3. Haga click en Aceptar.
Eliminar un campo 1. Haga click en la fila correspondiente al campo a ser eliminado. 2. Haga click en Eliminar. 3. Haga click en Sí para confirmar la eliminación. Nota: Como medida de seguridad, por defecto, los campos originales no pueden ser eliminados.
Modificar un tipo de campo Tipo: Haga click en el cuadro Tipo para acceder a una lista de tipos de campos, y luego seleccione el tipo requerido. Notas: 1. Los campos Virtuales sólo pueden ser modificados a otros tipos de campos Virtuales. Por ejemplo, un campo Caracter Virtual puede ser modificado a un campo Fecha Virtual. 2. Los Tipos de campos no pueden ser modificados en caso de tratarse de campos editables, booleanos o multi-estado, sin embargo, los datos dentro de estos campos si pueden ser modificados. Vea también Modificar Tipos de Campos.
Modificar un nombre de campo Haga click en la celda correspondiente al Nombre de Campo que desea modificar e ingrese el nuevo nombre.
Imprimir las definiciones de campo
Para imprimir la grilla de definición de campo haga click en Imprimir. La grilla será impresa tal como se muestra e incluirá el nombre de la base de datos para la cual fue generada.
Copiar las definiciones de campo al Portapapeles de Windows Haga click en Copiar para copiar los contenidos del diálogo Manejo de Campos en el Portapapeles de Windows.
Ordenar campos Haga doble click en el encabezado de columna Nombre de Campo. Los nombres de campos son ordenados alfabéticamente apareciendo una flecha en el encabezado de columna Nombre de Campo indicando la dirección del orden. Haga doble click sobre el encabezado de la columna Nombre de campo una vez para ordenar la columna en sentido ascendente. Haga doble click sobre el encabezado nuevamente para ordenar la columna en sentido descendente. Haga doble click en el encabezado de columna nuevamente para ordenar la columna en su orden natural (el orden original).
Haga click en las opciones del sub-menú Unidad Monetaria para obtener más información.
UNIDAD MONETARIA: PLANIFICACIÓN Use el Muestreo de Unidad Monetaria para calcular el intervalo muestral y el tamaño de la muestra utilizando un enfoque de Muestreo de Unidad Monetaria. El Muestreo de Unidad Monetaria es generalmente apropiado para poblaciones con porcentaje de error bajo. Si prevee un porcentaje de error alto, considere la utilización de los métodos clásicos de muestreo. Si planifica una muestra con un porcentaje de error bajo, pero luego descubre un porcentaje de error alto en la población, IDEA le brinda un método de evaluación alternativo para muestras con porcentaje de error alto basado en los métodos de muestreo clásicos, y congruente con las técnicas de selección del Muestreo de Unidad Monetaria. Paso por paso
1. Opción Usar valores del campo. IDEA le permite enlazar la planificación de la muestra con la selección de los elementos. La ventaja de utilizar este método de selección reside en la posibilidad de poder contar con un detalle para la auditoría de todas las decisiones tomadas en cuanto a la planificación de la muestra, y en la verificación de los pasos del Muestreo de Unidad Monetaria. Para hacer la planificación de la muestra usando un archivo de datos reciente, marque Usar valores del campo. Deberá seleccionar el campo apropiado en la casilla contígua. El campo seleccionado debería ser aquel que contenga los valores a ser auditados, comúnmente conocido como el campo de "Valor contable". Deberá ser un campo Numérico, y debería contener normalmente valores monetarios. IDEA completará automáticamente el valor de la población basándose en el campo seleccionado y en el signo seleccionado en el paso 2. En el caso de que desee calcular los intervalos muestrales pero no relacionar a los mismos con los datos reales, deje esta opción en blanco. Debería utilizar esta opción si no posee la población completa disponible al momento de planificar su muestra. Esto ocurre a menudo cuando posee, por ejemplo, una base de datos con los datos de los primeros seis meses del año pero la población hace referencia a los datos del año completo. Si deja esta opción en blanco, deberá ingresar en forma manual el valor de la población para la muestra. Puede llevar a cabo planificaciones de muestras sin conocer el valor de la población. Para hacer esto, ingrese cero como valor de población. De esta manera, IDEA calculará el intervalo muestral pero no indicará el tamaño de la muestra. Al no contar con el valor de la población, IDEA utilizará una distribución de probabilidad diferente para calcular el
intervalo muestral, el cual resultará finalmente en un tamaño de muestra un tanto elevado. 2. Indique si desea una muestra sobre: Valores positivos, Valores negativos, o Valores absolutos. Los montos negativos en una población contable poseen, a menudo, diferentes riesgos inherentes. Por ejemplo, un monto negativo en una valuación de inventarios no resultaría lógico. Por lo tanto puede ser conveniente extraer estos elementos en forma separada. Sin embargo, puede llevar a cabo una muestra para ambos valores (positivos y negativos) al mismo tiempo, seleccionando la opción Valores absolutos. Una vez seleccionada la opción, el valor correspondiente a la población utilizada para la muestra aparecerá en el cuadro situado debajo. Este valor puede ser utilizado para confirmar tanto la selección del campo para la muestra como el signo deseado, y será útil para verificar la razonabilidad del tamaño muestral.
3. Seleccione el Nivel de confianza. El nivel de confianza es el grado de seguridad de que no se aceptará una población que posea montos incorrectos superiores al límite superior calculado al llevar a cabo la evaluación de la muestra. Confianza equivalente a 100% - riesgo de aceptación incorrecta. Si el valor absoluto de montos incorrectos en la población es mayor al límite de error superior, entonces la probabilidad de observar en la muestra contaminaciones superiores al total calculado de contaminaciones tolerables es igual al nivel de confianza. El nivel de confianza debe ser superior a cero y menor a 99,5%. IDEA, por defecto, utiliza un nivel de confianza del 90%. La utilización de niveles de confianza elevados traerá como consecuencia elevados tamaños de muestras. 4. Indique si ingresará el error tolerable y el error esperado como un valor o como un porcentaje de la población de la muestra. El error tolerable y el error esperado de este diálogo son guardados en el Historial como un valor incluso si han sido ingresados como porcentajes. 5. Ingrese el error tolerable (Materialidad) como un valor o como un porcentaje en base a lo seleccionado en el paso cuatro. Esto es el mayor monto de error monetario que es aceptable para la prueba actual. En auditorías financieras, este monto es frecuentemente referido como el monto de materialidad.
Si esta usando Planificación del Muestreo de Unidad Monetaria para una prueba de independencia, este es el mayor monto de error monetario. En auditorías financieras, este monto es frecuentemente referido como el monto de materialidad. Si esta usando la Planificación del Muestreo de Unidad Monetaria para pruebas de cumplimiento, ingrese el valor de error tolerable de cumplimiento, el cual quizás resulte diferente que el monto de error monetario tolerable (ver también Pruebas de cumplimiento). 6. Ingrese el error esperado como un valor o como un porcentaje en base a lo seleccionado en el paso cuatro. Este es el valor total de error esperado de elementos encontrados en la población excluyendo los valores claves o valores elevados. Si se vuelve muy bajo, entonces hay un riesgo de que la muestra lleve a resultados inconclusos. Si se vuelve muy alto podría ser porque el tamaño de la muestra es excesivo. Para que el Muestreo de Unidad Monetaria sea efficiente, el error esperado debería ser menor que la mitad del error tolerable. De otra manera, el Muestreo de Unidad Monetaria puede no ser el mejor método de muestreo, y quizás quiera elegir alguno de los métodos clásicos. Cuando ingresa un error esperado que es mayor que la mitad del error tolerable, IDEA le dará un mensaje para alertarlo de la situación. Como siempre, deberá proceder con el Muestreo de Unidad Monetaria por lo que deseará hacerlo.
7. Modifique el Valor de Precisión Básica del 100%. Un supuesto en el Muestreo de Unidad Monetaria es que un error no puede exceder el valor guardado del elemento. En términos de MUM, esto es lo mismo que decir que Valor de Precisión Básica (BPP) es del 100%. Habrá algunos casos, como siempre, en las cuales los supuestos no se cumplan. IDEA le dará una opción de cambiar BPP. Utilice esta opción con mucho cuidado, dado que cambiar el BPP puede tener un impacto dramático en el tamaño de la muestra.
8. Calcule y acepte el intervalo propuesto. Una vez que todos los parámetros fueron ingresados haga click en Estimar para generar un tamaño de muestra aproximado. Obtendrá los siguientes resultados: Debería aceptar la población a un nivel de confianza del x % no siendo observadas más de x % contaminaciones totales en una muestra de tamaño x .
Tenga en cuenta que una contaminación es un error medido como un porcentage del monto auditado, y "contaminación total" hace referencia a la suma de estos porcentajes. Por ejemplo, una muestr con dos contaminaciones del 50% y una muestra con una contaminación del 100% ambas tienen una contaminación total del 100%. IDEA intenta planifica una muestra de tal manera que el límite del error superior calculado cuando la muestra es evaluada no exceda el error tolerable, siempre que el número de errores observados en la muestra no exceda el número de errores que seránn esperados en una muestra de este tamaño dado el error esperado en la población La Planificación es un proceso de aproximación, en el que el límite de error superior obtenido mediante la evaluación de la muestra auditada será generalmente diferente del error tolerable ingresado durante la etapa de planificación. Esto se debe a que a) la contaminación total observada generalmente difiere de la contaminación esperada, y b) el límite de error superior es afectado por la forma en que la contaminación total es distribuida en la muestra. Si está satisfecho con los parámetros de la muestra presione Aceptar. IDEA entonces abrirá la pantalla de extracción de la muestra, para que pueda proceder a seleccionarla. Al hacer click en el botón Aceptar o Imprimir serán guardadas en el Historial de la Base de Datos de población, todas las configuraciones ingresadas en el diálogo de Planificación. El error tolerable y el error esperado de este diálogo son guardados en el Historial como un valor incluso si han sido ingresados como porcentajes.
PLANIFICACIÓN - CONSEJOS Y SUGERENCIAS CARACTERÍSTICAS DE LA POBLACIÓN Estudie su población para calcular el intervalo muestral. Considere la siguiente población:
Elementos negativos: como en el caso de los créditos en saldos de cuentas a cobrar, los valores negativos pueden tener altos riesgos inherentes. Podría ser prudente auditarlos en muestras separadas. Los valores elevados y los elementos clave son usualmente importantes para el auditor, y quizás necesiten ser totalmente auditados. IDEA toma en cuenta este razonamiento de auditoría extrayendo todos los valores elevados a un archivo separado. El error para elementos de valor elevado es adjuntado al error más probable calculado en el momento de evaluación de la muestra.
Dado que los valores elevados en la población no son conocidos al momento de la planificación, el tamaño calculado de la muestra (valor poblacional dividido por el intervalo muestral) es referido como el tamaño aproximado de la muestra. Probabilidad de subvaluaciones. El Muestreo de Unidad Monetaria puede no ser efectivo en casos donde existan altos riesgos de subvaluación. Por ejemplo, el muestreo por unidad monetaria de
cuentas por pagar puede no ser efectivo en la detección de obligaciones no registradas. En situaciones donde exista un alto riesgo de subvaluación significativa, considere lo siguiente:
Lleve a cabo una muestra de una población complementaria. Por ejemplo, obtenga una muestra sobre los pagos realizados luego del cierre del ejercicio y detecte las obligaciones no registradas anteriormente. Obtenga una muestra sobre un estrato de valores inferiores. Por ejemplo, lleve a cabo u na muestra aleatoria adicional de cuentas por pagar cuyos valores contables registrados sean bajos.
EFICIENCIAS DEL MUESTREO Valor de precisión básica. El supuesto general es que un error en un elemento no puede exceder el valor guardado. Esto corresponde al 100% de la contaminación. Sin embargo, en algunas situaciones puede comprobarse que el máximo de contaminación posible en cada elemento es inferior a su valor contable registrado. Por ejemplo, si efectuamos una muestra para verificar el cálculo de intereses en saldos de préstamos por cobrar, el máximo error posible estaría limitado por la tasa de interés. El tamaño de la muestra es directamente proporcional al Valor de Precisión Básica. Por lo tanto, esta opción debe ser utilizada con cautela, debido a los efectos de relevancia que acarrea el Valor de Precisión Básica sobre el tamaño muestral. En pruebas de cumplimiento, el Valor de Precisión Básica es siempre del 100% (ver Pruebas de cumplimiento). Condiciones en las cuales el Muestreo de Unidad Monetaria no es el más apropiado:
Cuando el tamaño de la muestra es mayor a la mitad del total de registros. Los resultados de la evaluación de una muestra de este tipo podrían ser sumamente conservadores. Considere pruebas de auditoría alternativas, o verifique el 100% de l a población. El error esperado representa una porción significativa del monto de error tolerable. En estos casos, el tamaño de muestra resultante será demasiado grande. Cuando el error esperado excede al 50% del error tolerable, IDEA proporciona un mensaje de advertencia que indica que el Muestreo de Unidad Monetaria podría resultar ineficiente y que sería más adecuado la utilización de otros métodos clásicos de muestreo. Igualmente el usuario tiene la opción de continuar.
Dependiendo de la combinación de parámetros ingresados para la muestra, la planificación puede resultar muy lenta en su cálculo. Para evitar esto,IDEA no permite calcular tamaños muestrales cuando el error esperado es mayor al 90% del error tolerable. Por otra parte, aún ingresando parámetros dentro de los rangos permitidos, IDEA, antes de calcular el tamaño de la muestra,
busca eliminar combinaciones engorrosas asegurándose de que la siguiente desigualdad sea verdadera:
(Error tolerable / Valor de la población) * raíz cuadrada (Error tolerable - Error esperado) * (100 - Nivel de confianza) >= .0007 Si no está seguro acerca de si sus objetivos de auditoría pueden cumplirse habiendo efectuado los cambios sugeridos, debería obtener ayuda de un experto en muestreo.
MUESTREO CUANDO EL VALOR DE LA POBLACIÓN ES DESCONOCIDO En la etapa de planificación es difícil contar con todos los datos para la muestra. Por ejemplo, quizás quiera una muestra de las transacciones mensuales usando el mismo intervalo muestral en cada mes. En este caso, quizás no quiera esperar hasta el final del año para llevar a cabo el muestreo. IDEA le permite calcular tamaños de muestras sin saber en forma exacta el valor de la población. Cuando el valor de la población no es conocido, se calcula un intervalo muestral. Este intervalo muestral es calculado utilizando la distribución de probabilidad de Poisson, la cual no requiere del valor de la población. La distribución de Poisson es una aproximación a la distribución de probabilidad Hypergeométrica, la cual es más precisa y es utilizada en todos los casos donde se cuenta con el valor de la población. Los tamaños de muestras calculados utilizando la distribución de Poisson tienden a ser más grandes si se los compara con los tamaños de muestras calculados a través de la distribución Hypergeométrica. PRUEBA DE CUMPLIMIENTO El Muestreo de Unidad Monetaria puede ser utilizado para pruebas de cumplimiento o pruebas de controles. Esencialmente, se aplican las mismas consideraciones para las pruebas de controles como para cualquier otro plan de Muestreo de Unidad Monetaria, y, en consecuencia la opción planificación del Muestreo de Unidad Monetaria para pruebas de cumplimiento es combinada con pruebas sustantivas. Debería notar sin embargo algunas diferencias:
Coeficiente multiplicador: En Pruebas de Cumplimiento, el auditor busca fallas en los controles claves o desviaciones de cumplimiento críticas. Una desviación de cumplimiento crítica puede estar acompañada o no, de un error monetario. Por ejemplo, una factura puede ser correcta y no ser aprobada para su pago. Por lo tanto, el monto total de los elementos con desviaciones de cumplimiento críticas será mayor al monto total de las transacciones con errores monetarios. El coeficiente multiplicador representa la proporción entre el total de los valores de los elementos que contienen desviaciones de cumplimiento críticas y el total de errores monetarios dentro de la misma población. Puede utilizar la planificación del Muestreo de Unidad Monetaria para pruebas de cumplimiento incorporando al coeficiente multiplicador como parámetro de planificación de la muestra. En lugar de ingresar el monto de error tolerable, debería ingresar el valor tolerable de transacciones con desviaciones de cumplimiento críticas (el error tolerable regula al coeficiente multiplicador).
El valor tolerable de transacciones con desviaciones de cumplimiento críticas debería ser mayor al monto de materialidad, pero menor al valor total de la población. La elección de un coeficiente multiplicador tiene consecuencias de relevancia en el tamaño muestral por lo que debe ser elegido cuidadosamente. Una proporción de 3 ha sido sugerida en la última versión de IDEA. La opción esta arriba a la izquierda del auditor.
Valor de Precisión Básica: En pruebas de cumplimiento, puede hallarse presente un control crítico o no. Si el control se encuentra presente no existe error. Pero si el control no está presente, el monto total de la transacción va a ser el monto junto con la desviación de control. En términos deI Muestreo de Unidad Monetaria esto corresponde al 100% de error. Puesto que todas las desviaciones de control significan errores del 100%, el Valor de Precisión Básica debería ser siempre del 100% en pruebas de cumplimiento.
Errores en la muestra: Todos los errores representan el 100%. Para estimar en forma apropiada el monto de transacciones con desviaciones de cumplimiento críticas, ingrese 0 como valor auditado de cada elemento de la muestra que posea una desviación de control. La consecuencia de ingresar 0 como valor de la auditoría es generar un error del 100% para ese elemento. Evaluación de la muestra: La evaluación de la muestra es la misma que la de las muestras regulares. Observe, sin embargo, que el error más probable y el límite de error superior miden el monto de desviaciones de cumplimiento críticas en la población. Estos montos deberían ser comparados con el error tolerable (la materialidad regula al coeficiente multiplicador).
MUESTREO CON ELEMENTOS AGREGADOS Habrá casos en los cuales los elementos de valor elevado simplemente representen totales o sumas de valores más pequeños, en lugar de valores claves que deberían ser auditados en un 100%. Podría llegar a necesitar seleccionar más de una muestra para estos elementos de valor elevado, debido a que sería imposible verificar el monto total representado por un elemento de valor elevado en particular. IDEA le brinda la opción de seleccionar múltiples dólares (o la unidad monetaria utilizada) individuales de los elementos de valor elevado. Para ello, marque la opción Valores elevados como agregados a la muestra en el diálogo Muestreo Unidad Monetaria Extracción. Cuando un dólar (o la unidad monetaria utilizada) que forme parte de un elemento de total es seleccionado para la muestra, usted auditará el componente individual que contenga ese dólar (o la unidad monetaria utilizada). Si se encuentra un error en este elemento, IDEA necesitará conocer el valor contabilizado para este componente individual, así como también el monto correcto determinado a través de la auditoría. Por esta razón, al marcar la opción Valores elevados como agregados a la muestra, IDEA incluye un campo editable llamado !Nuevo valor contable". El
campo Nuevo valor contable es creado para igualar al campo Valor contable especificado en el diálogo de Extracción. Debería modificar cualquier monto agregado donde se hayan encontrado errores, de acuerdo a los valores contables de los componentes seleccionados. Luego, al evaluar la muestra con IDEA, utilice el campo “ Nuevo valor contable" como el campo de valor contable.
UNUDAD MONETARIA: EXTRACCIÓN Extracción Muestreo Unidad Monetaria Habiendo aceptado los parámetros de planificación, se encuentra en condiciones de seleccionar la muestra. IDEA incluye en forma automática los parámetros de la muestra desde el diálogo de planificación si utilizó un archivo en esta etapa. De todas formas, IDEA le permite extraer muestras desde un archivo que no haya sido utilizado en la etapa de planificación en cuyo caso los parámetros deberán ser ingresados manualmente. Puede, por otra parte, modificar estos parámetros o mantener los mismos parámetros en la selección de muestra. Las opciones son Intervalo Fijo y Selección de Celda. Estos métodos son por lo general equivalentes aunque existen circunstancias en las cuales es preferible la utilización de un método en particular. INTERVALO FIJO
Intervalo fijo selecciona elementos primero utilizando un punto inicial aleatorio y luego seleccionando cada nº valores monetarios a lo largo de la población. Por ejemplo, si el intervalo muestral es $10,000, y el punto inicial aleatorio es $909, serán seleccionados los elementos correspondientes a los siguientes valores monetarios: Valor 1 - $ 909 Valor 2 - $10,909 Valor 3 - $20,909 Paso por paso
1. Seleccione el tipo de Extracción. Las opciones son Intervalo Fijo y Selección de Celda. Estos métodos son por lo general equivalentes aunque existen circunstancias en las cuales es preferible la utilización de un método en particular.
2. Seleccione el manejo apropiado para los valores elevados.
Marque la opción En un archivo por separado si desea extraer a un archivo todos los elemento con valores contables superiores a un monto de valor elevado. IDEA le pedirá indicar un nombre de archivo para esos elementos de valor elevado. El monto de valor elevado recomendado es el intervalo muestral; sin embargo, debería ingresar otras cantidades si lo desea. Es generalmente aceptado que el monto de valor elevado aceptado no debe ser más grande que el intervalo muestral. Los elementos en el archivo de valores elevados no son incluidos en lo estadísticamente proyectado por encima del límite superior del error para la muestra. Los mismos deberían ser totalmente auditados. Los resultados de las pruebas de valores elevados pueden ser automáticamente incorporados en los resultados netos para la población luego de que las proyecciones son computadas. Esto es realizado indicando el nombre del archivo de valores elevados en el diálogo de Evaluación del Muestreo de Unidad Monetaria. Seleccione la opción Valores elevados como agregados a la muestra si desea un sub-muestra de los elementos de valor elevado. Seleccione la opción “Valores elevados como totales” si desea obtener sub -muestras dentro de los elementos de valor elevado. Por ejemplo, si desea examinar los pagos de un archivo de datos que contiene montos totalizados para cada pago, será necesario ver en detalle estos montos que seguramente serán de valor elevado. Para ello IDEA le proporciona puntos muestrales dentro de cada elemento de valor elevado. Vea también Planificación.
3. Seleccione el campo para la muestra. Seleccione el campo de la base de datos sobre el cual desea ejecutar la muestra.
4. Intervalo muestral. Si usó previamente IDEA para planificar la muestra y aceptó los resultados, IDEA completará el monto por usted. Deberá cambiarlo, si hace falta. Si no ha utilizado el módulo de planificación antes de la extracción de los datos, deberá ingresar en forma manual el monto del intervalo muestral.
5. Monto valor elevado. IDEA mostrará esta casilla con el monto del intervalo muestral. Deberá cambiar este valor si hace falta. Por lo general, el monto de valor elevado no debería ser mayor al intervalo muestral, dado que de esta forma estaría incluyendo un elemento más de una vez en el archivo de muestra. La proyección estadística de errores encontrados en estos elementos no es recomendable. IDEA le dará un mensaje de alerta si su monto de valor elevado es mayor que el intervalo de muestro. Puede proceder, como siempre, si así lo desea.
6. Punto de inicio aleatorio/semilla.
Acepte el punto de inicio aleatorio o semilla sugerido por IDEA, o modifíquelo si lo considera conveniente. Si elige como método de extracción Selección de Celda, este valor es una semilla aleatoria que determina el estado inicial del generador de números aleatorios utilizado para la búsqueda de puntos muestrales. En caso de seleccionar Extracción Fija, el Punto de inicio aleatorio debe ser mayor a 0 y menor o igual al intervalo muestral. El Punto de inicio aleatorio está actualmente basado sobre los valores en el intervalo muestral. Es generado en base a diferentes configuraciones como la hora y la fecha. Cada vez que vuelva a ejecutar el diálogo Extracción, el Punto de inicio aleatorio será diferente. Para recrear una muestra que sea idéntica a la muestra previamente extraída, debe ingresar el mismo Punto de inicio aleatorio que fue utilizado para la extracción en la primera muestra (este valor puede ser encontrado en el Historial de dicha muestra). Cuando la Extracción es ejecutada sobre el archivo donde la Planifiación no fue realizada primero, el Intervalo muestral y el Punto de inicio aleatorio son 0 por defecto.
7. Valores positivos, negativos o absolutos.
Indique si desea una muestra sobre valores positivos, valores negativos o ambos (valores absolutos). IDEA le indicará la cantidad de registros y los totales de campo en cada opción para que pueda optar por la mejor estrategia de muestreo.
8. Seleccione los campos a incluir en la muestra. Indique qué campos desea incluir en la extracción de la muestra haciendo click en el Botón Campos situado en el extremo superior derecho del diálogo. Por defecto se seleccionan todos los campos. 9. Haga click en Aceptar. Explore el archivo de muestra resultante. Cada registro corresponde a un elemento seleccionado para la muestra. IDEA agrega al archivo de muestra los siguientes campos adicionales que facilitan la documentación de la muestra y la subsecuente evaluación:
MONTO_AUDIT Este es un campo Numérico editable que contiene los mismos datos del campo utilizado para la muestra. El valor por defecto es el valor contable original. Puede utilizar este campo para registrar los montos auditados para cada elemento de la muestra donde encuentra un error.
NUEVO_VALOR_CONTABLE Este es un campo Numérico editable creado para contener los valores contables originales. Este campo es de suma importancia al seleccionar la opción valores elevados como totales en su archivo de muestra. De cada uno de estos elementos de valor elevado será necesario obtener sub-muestras. Para llevar a cabo una evaluación de errores apropiada, será necesario reemplazar el monto de valor elevado por el valor contable real de los elementos que ha seleccionado dentro del elemento de valor elevado. Por otro lado será necesario también ingresar el valor auditado del elemento real verificado en el campo MONTO_AUDIT.
MUM_NUMREG Este campo contiene el numero de registro del elemento de la muestra en el archivo original, proporcionándole una referencia para el seguimiento del monto original. Este campo contiene el total acumulado de los montos de la población original, incluyendo el monto seleccionado.
MUM_TOTAL
Sirve para documentar la selección de la muestra. Este campo indica el valor contable acumulado en el archivo de muestra, hasta e incluyendo la unidad monetaria seleccionada (o "punto muestral") en el monto seleccionado.
MUM_PUNT Sirve para documentar la selección de la muestra. Esta campo indica la unidad monetaria o punto muestral, dentro del monto seleccionado, esto es, la diferencia entre la primera unidad monetaria en el registro y el punto muestral.
MUM_REG_PUNT Puede ser utilizado para sub-muestras dentro de cada elemento si es necesario. Esta campo representa la diferencia entre el elemento de la muestra y el punto muestral.
MUM_EXCESO Puede ser útil para localizar el monto deseado.
REFERENCIA Este campo es un campo de texto editable que la permite ingresar información de referencia sobre un campo en particular.
Consulte el tópico Consejos y Sugerencias para más información acerca de Intervalo Fijo. Fijo. SELECCIÓN SELECCIÓN DE CELDAS Selección de celda selecciona celda selecciona elementos usando el siguiente procedimiento:
La población es dividida en n celdas y cada una de ellas contiene un número de unidades monetarias equivalente al intervalo muestral.
Se selecciona de cada celda una unidad monetaria aleatoria.
El elemento de la muestra que contenga la unidad monetaria m onetaria aleatoria es seleccionado.
Consulte las instrucciones paso por paso (igual a Intervalo Fijo) y el tópico Consejos y Sugerencias para más información acerca de Selección de celda. celda .
UNIDAD MONETARIA: EVALUACIÓN DE RESULTADOS Para evaluar los resultados de una muestra, asegúrese de que el archivo que está siendo probado esté seleccionado como la base de datos activa. Si evalúa múltiples archivos para combinar evaluaciones, debe abrir uno de los archivos que desea combinar. IDEA guarda la información correspondiente a la evaluación en el Historial de Historial de la base de datos activa. El archivo no debería contener solamente el campo Numérico que ha sido auditado sino también un campo que contenga el valor auditado de la prueba. Este normalmente sería el archivo de la muestra con el campo MONTO_AUDIT editado para errores. Existen dos métodos para evaluar las muestras creadas con el Módulo de Muestreo de Unidad Monetaria: Monetaria:
Única: utilizado Única: utilizado cuando todos los errores son guardados en una sola base de datos. EVALUACIÓN MUESTRA ÚNICA Evaluación muestra única le única le proporciona dos alternativas:
Si el porcentaje de error es bajo, menos de 20 errores en la muestra, IDEA utiliza el método de Evaluación de celda de Unidades Monetarias Monetarias usando la distribución de probabilidad Hiper-Geométrica. La evaluación crea distintos límites de error tanto para los defectos como para los excesos. Si el porcentaje de error es alto,, alto, , al menos 20 errores en la muestra, IDEA utiliza las Proporciones Proporciones clásicas para evaluar la muestra. Los errores son evaluados utilizando los métodos clásicos recomendados por Don Roberts en 1978. La proyección de error le proporciona una estimación del error más probable y ya sea un límite superior o un límite superior y uno inferior sobre el error. El método puede ser utilizado sólo si todos los montos registrados poseen el mismo signo. Diríjase a la sección Consejos y Sugerencias para conocer más acerca de la conveniencia de cada método. Paso por paso
1. Elija el método - indique si su muestra tiene la característica de un "porcentaje de error bajo", o un "porcentaje de error alto". 2. Elija los campos - indique cual es el campo Numérico que contiene el valor auditado, y cual es el campo que contiene el valor contable. Opcionalmente, para documentación, también puede indicar un campo que contenga la información de referencia. 3. Elija la configuración para la muestra Si usó IDEA para extraer el archivo de muestra que está usando para evaluar, IDEA le brindará la información relevante debajo. Si no usó IDEA para extraer el archivo de muestra, necesitará ingresar la siguiente información: Si seleccionó el porcentaje de error bajo, se le pedirá que complete la siguiente información:
Nivel de confianza mayor a 0 por ciento y menor a 99,99 por ciento
Valor de la población
Tamaño muestral
También tiene la opción de modificar el valor de precisión básica (100%). Esto no será necesario a menos que los resultados de la muestra indiquen lo contrario. Si selecciona porcentaje de error alto, deberá ingresar la misma información excepto el BPP.
Manejo Valores Elevados
Indica que si hay un archivo con un valor particularmente elevado tiene que ser considerado en el archivo. Si es así, IDEA lo incitará a seleccionar ese archivo, e identificará el valor auditado, el valor contable, y el campo de referencia, como usted hizo para el archivo de muestra (en el paso 2 arriba). Los valores elevados no serán usados para proyectar errores estadísticos en la muestra. IDEA le permite seleccionar los resultados con valores elevados para adjuntarlos a los resultados proyectados. De esta manera, el total más probable bruto y el límite superior para la población son la suma de las cantidades proyectadas desde los errores muestrales, y el error actual observado en los elementos de valor elevado.
Límites de Precisión Si selecciona Porcentaje de error alto, IDEA le pedirá que seleccione una evaluación que le brinde un límite superior sobre el error, o una evaluación que le brinde un doble límite (límites superior e inferior). Si no usó IDEA para crear la muestra, puede crear su propio archivo de error en Excel o en otro software e importarlo a IDEA. Deberá ingresar manualmente los ajustes y seleccionar los valores de los campos contables y de auditoría apropiados. Para crear un campo editable en una muestra no obtenida a través de las funciones del Muestreo de Unidad Monetaria de IDEA, cree un campo editable.
Múltiple: utilizado para evaluar muestras de múltiples archivos con diferentes intervalos a un único nivel de confianza. EVALUACIÓN MÚLTIPLES MUESTRAS Existen diversas situaciones que nos llevan a realizar múltiples muestras. Puede ser requerida una conclusión por cada muestra en forma individual así como también una conclusión global para todas las muestras combinadas. Por ejemplo, en una auditoría sobre operaciones financieras gubernamentales, se extraen muestras en forma separada para cada departamento. En este caso el auditor podría querer tener una conclusión departamento por departamento, como así también una conclusión global acerca de las operaciones financieras del gobierno. La combinación de los resultados de más de una muestra es una tarea compleja. IDEA proporciona un método de combinación de resultados de muestras. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que.este método podría no ser aplicable a todas las situaciones, y debería ser utilizado con precaución. Consulte el tópico Consejos y Sugrenencias para más información acerca de Evaluación múltiples muestras. Vea también Interpretación de resultados.
Paso por paso 1. Para iniciar esta opción es necesario contar previamente con archivos de muestras ya creados que posean errores. Seleccione uno de estos archivos de muestra que desee incluir en una evaluación combinada y ábralo. Este será el archivo de muestra primario que contendrá los resultados de la evaluación. 2. Seleccione Muestreo > Unidad monetaria > Evaluación > Múltiples muestras. Aparecerá una pantalla que describe los parámetros relacionados al archivo que ha seleccionado. Verifique que la información sea correcta. 3. Luego deberá indicarle a IDEA qué otros archivos de muestras desea incluir en la evaluación combinada. En el Explorador de Archivos localice otro archivo y haga doble click sobre el mismo. El archivo será agregado a la lista de muestras a ser evaluadas en la ventana situada a la derecha de la pantalla. Observe que IDEA le mostrará ahora los parámetros relacionados al nuevo archivo seleccionado. Verifique que la información sea correcta. 4. Podrá ver y modificar los parámetros de cualquiera de los archivos de muestra seleccionados marcando el archivo requerido en la ventana Nombre de Archivo. 5. Deberá agregar varios archivos. Deberá también quitar los archivos usando el botón de la derecha quitar. No podrá ser removido el archivo primario. Utilice el botón Quitar Todo para eliminar todos los archivos excepto el archivo primari o. 6. Haga click en Aceptar. EVALUACIONES COMBINADAS. Puede darse el caso de necesitar llevar a cabo una evaluación general de los resultados obtenidos al tomar muestras de diferentes poblaciones. Esta evaluación puede ser efectuada en IDEA a un único nivel de confianza utilizando el comando agregar, uniendo de esta manera diferentes archivos de muestras en una única muestra combinada siempre y cuando el intervalo muestral promedio sea el mismo en todos los archivos de muestras. Si esto no es así, deberá utilizar la evaluación para múltiples muestras. Evaluación de celda Muestreo de Unidad Monetaria es válida para muestras extraídas usando Selección de celda o Intervalo Fijo. Evaluación Unidad Monetaria no válida para muestras extraídas utilizando el Muestreo Aleatorio de IDEA. Una vez seleccionado uno de los métodos anteriormente mencionados, aparecerá el diálogo de Evaluación de Unidad Monetaria.
UNIDAD MONETARIA: INFORME PUNTOS MUESTRALES El Informe de Puntos Muestrales de Unidad Monetaria produce una lista de unidades monetarias para seleccionar manualmente o con otros paquetes. Paso por paso 1. Seleccione Muestreo > Unidad Monetaria > Informe Puntos Muestrales...
2. Ingrese el intervalo muestral. Este valor es usado para dividir la población en celdas desde las cuales las unidades monetarias son seleccionadas.
3. Ingrese el valor de la población. Ingrese el valor total de la población.
4. Acepte o ingrese la semilla aleatoria.
IDEA le dará uno por defecto. Los números aleatorios son utilizados para seleccionar las unidades entre cada celda (intervalo). Para recrear una muestra que sea idéntica a la muestra previamente extraída, debe ingresar el mismo punto de inicio aleatorio que fue utilizado para la extracción en la primera muestra (este valor puede ser encontrado en Historial de dicha muestra).
5. Ingrese la primera línea del encabezado. Ingrese la primera línea de un encabezado para el reporte. IDEA le dará uno por defecto. 6. Opcionalmente ingrese una segunda línea para el encabezado Una vez que haya ingresado todas las opciones, haga click en Vista previa para visualizar los resultados. Consulte el tópico Consejos y Sugerencias para más información acerca del Informe de Puntos Muestrales.
VII. MUESTREO DE VARIABLES CLÁSICAS Puede usar el Muestreo de Variables Clásicas para predecir el error total en una base de datos (población), basado en el error encontrado en una muestra de la base de datos. Usadas de esta manera, las técnicas del Muestreo de Variables Clásicas son apropiadas cuando son esperados diversos errores en la muestra de la base de datos. Para cuentas en las cuales hay muy pocos errores y el riesgo principal es la sobrestimación, el Muestreo de Unidad Monetaria puede ser el más apropiado. Puede usar también las técnicas del Muestreo de Variables Clásicas para estimar un saldo de cuenta desde una muestra auditada. Los detalles de las fórmulas usadas son proporcionados en la Sección Soporte del sitio web de CaseWare IDEA. BREVE DESCRIPCIÓN DEL MUESTREO DE VARIABLES CLÁSICAS El Muestreo de Variables Clásicas es usado para proporcionar estimaciones de cantidades que no están grabadas en la base de datos principal (también conocida como la población), proyectando los resultados obtenidos de una muestra a partir de dicha población. Una forma común de usar el Muestreo de Variables Clásicas es estimar el monto total de error y el total corregido, o auditado, en una población, usando una muestra auditada de la población. El Muestreo de Variables Clásicas es útil para hacer estimaciones contables. Por ejemplo, uno puede estimar cuantos dólares de inventario están representados por un inventario anticuado, basado en una muestra para la cual la porción de cada entrada que es obsoleta ha sido determinada por registros manuales. La unidad de muestreo usada en el Muestreo de Variables Clásicas es un único registro.
La base de datos de muestra contiene el campo clave de la base de datos de la población, esto es, el campo Numérico cuyas entradas están siendo comprobadas por la auditoría, así como un campo editable en el que los montos corregidos, determinados a través de la auditoría, pueden ser registrados. Todos los otros campos de la base de datos de la población están incluidos en la muestra en forma predeterminada; de cualquier modo esto puede ser opcionalmente omitido. Las técnicas del Muestreo de Variables Clásicas para la proyección de errores son más útiles para una muestra de auditoría de cuentas en la cual se esperan varios errores. Si desea determinar los límites del error en la población, pero sin o con muy pocos errores en la población siendo el principal riesgo el exceso o la sobrestimación, debería considerar utilizar el Muestreo de Unidad Monetaria de IDEA en lugar del Muestreo de Variables Clásicas. Si no desea proyectar los errores entre el valor total contable y los montos auditados, pero requiere sólo límites del monto total auditado basado en una muestra, el estimador medio proporcionado por el Muestreo de Variables Clásicas puede ser una buena opción. El estimador medio puede ser calculado para muestras sin o con muy pocos errores. El Muestreo de Variables Clásicas es realizado en tres pasos: preparación de la muestra, muestra de la auditoría, y evaluación de la muestra. En la preparación de la muestra, la base de datos de la población es estratificada, el tamaño de muestra requerido es determinado basándose en los objetivos de su auditoría, y la muestra es extraída. En la muestra de auditoría, debe actualizar los campos que contienen valores auditados con los valores correctos determinados a través del procedimiento de auditoría. Finalmente, la muestra auditada es evaluada para obtener proyecciones del monto total auditado más común y el error en la población, y los límites de precisión en esta cantidad. IDEA automatiza la preparación y la evaluación de la muestra, fases del proceso del Muestreo de Variables Clásicas. El Muestreo de Variables Clásicas puede usar estimadores estratificados, en tal caso las bases poblacionales y muestrales deben estar estratificadas, o puede usar estimadores no estratificados, en tal caso no es necesaria la estratificación de las bases. Generalmente, la estratificación reducirá el tamaño muestral requerido para alcanzar un resultado deseado, pero requiere un número de error más grande en la muestra. En la teoría del Muestreo de Variables Clásicas existen varias técnicas de estimación. Generalmente, cada técnica es más eficiente dependiendo sobre todo de las características de la base de datos de la población. IDEA cuenta con seis técnicas de estimación del Muestreo de Variables Clásicas:
Promedio
Diferencia
Tasa combinada
Tasa separada
Regresión combinada
Regresión separada
La Estimación de la media es la menos eficiente de estas y generalmente no es usada excepto con propósitos de comparación, o para estimar cantidades para las cuales no existen valores registrados anteriores a la auditoría. Para explicaciones de las diferentes técnicas vea [1]. Para una descripción detallada de su implementación en IDEA, vea [3]. Para acceder al Muestreo de Variables Clásicas:
Seleccione Muestreo > Clásico > Preparación... o Evaluación...
Haga click en los siguientes temas para obtener más información 1. PREPARACIÓN : MUESTREO DE VARIABLES CLÁSICAS - PREPARACIÓN El Asistente para la preparación de la muestra lo guiará a través de todos los pasos necesarios para preparar una muestra y usarla en una Evaluación del Muestreo de Variables Clásicas. El resultado final de este proceso es la base de datos de muestra que fue extraída de la base de datos activa, y que fue ajustada a medida para alcanzar los objetivos de la auditoría. La base de datos de la muestra incluye una solapa de Resultados, que puede ser usada para generar un reporte documentando la preparación de la muestra. Seleccione la opción a través del menú
Seleccionar Muestreo > Clásico > Preparación... o Evaluación...
Antes de comenzar, asegúrese que la base de datos actualmente activada es aquella que desea comenzar a auditar. Los pasos concernientes en la preparación de la m uestra son: ESTRATIFICACIÓN: PREPARACIÓN - ESTRATIFICACIÓN El primer diálogo para esta tarea es Variables Clásicas: Preparación - Estratificación. La Estratificación de VC realiza una estratificación numérica en la base de datos de la población basada en los valores del campo contable especificado. Esto significa que cada registro en la base de datos de la población es asignado a un estrato basado en su valor contable. Un registro es incluido en un estrato si su valor contable es mayor o igual que el límite inferior del estrato, y menor que el límite superior del estrato. Dado el número deseado de estratos, la Estratificación calcula automáticamente los límites del estrato usando métodos basados en frecuencias, ver [1], y determina la cantidad de registros en cada estrato como también otras estadísticas por estrato. Lo hace primero pre-estratificando la población en un gran número de pequeños estratos llamados celdas (ver Configuraciones avanzadas). Los estratos finales son entonces formados mezclado celdas de tal manera que aproximadamente se minimice las desviaciones estándar de los valores contables entre los estratos. Alternativamente, puede ingresar manualmente los límites de los estratos que determinó. La estratificación realizada durante la Preparación de la muestra del Muestreo de Variables Clásicas no crea Resultados en la base de datos de la población, ni crea una base de datos
saliente. Los resultados de la estratificación son guardados internamente y usados en los pasos siguientes de la Preparación de la muestra. Son además sumarizados en la pantalla Muestreo aleatorio de registros clásico que está incluida en la base de datos de la muestra. El paso de estratificación es obligatorio. Cuando sale de esta ventana seleccionando Siguiente, IDEA verifica automáticamente los datos ingresados y realiza una estratificación, antes de proceder con el diálogo Muestreo de Variables Clásicas - Planificación. La estratificación puede tomar algún tiempo , dependiendo de la base de datos de la población. Si desea hacer una estimación sin estratificar, ingrese 1 como el número de estratos. Complete el diálogo llenando lo siguiente:
Cantidad de estratos Ingrese el número de estratos deseado. En general se recomienda que el número de estratos no exceda los 5 por uso de la auditoría. ngrese 1 para ejecutar una estimación no estratificada. El número máximo de estratos permitidos está determinado por ciertas Configuraciones avanzadas. Más detalles: el número de estratos debe ser menor que la mitad del número de celdas. Como también, si una técnica de estimación distinta de la estimación de la media será usada para evaluar la muestra, el número de estratos debe ser menor que la cantidad mínima de errores requeridos en la muestra y el cantidad de registros en la población dividido por el la cantidad de errores requeridos por estrato. (El número de celdas, cantidad mínima de errores requeridos en la muestra, y la cantidad de errores requeridos por estrato son presentados en cantidades que pueden ser vistas o modificadas mediante la opción de configuraciones avanzadas). En algunos casos puede ser necesario incrementar la cantidad de celdas para poder contar con la determinación automática de límites de estratos. Para más información al respecto, vea Consejos y sugerencias: Determinación automática de límites de estratos. Vea también Consejos y Sugerencias: Elegir el número de estratos para más ayuda. Predeterminado: 2
Campo valor contable Ingrese el nombre del campo en la base de datos de la población cuyos valores están siendo verificados a través de la auditoría Debe ser un campo Numérico. Si planea utilizar la estimación de la media para estimar una cantidad para la cual no existan valores registrados anteriores a la auditoría, debería seleccionar algún campo Numérico. Los valores contables son también conocidos y registrados como montos.
Predeterminado: el primer campo Numérico en la base de datos.
Muestreo automático de elementos de valor elevado Esta opción es la opción predeterminada. Cuando esta opción es seleccionada, deberá proporcionar un monto de valor elevado positivo, que se convierta en el límite superior para el segundo estrato más grande. Todos los elementos en el estrato de valores elevados (esto es, aquellos valores contables mayores o iguales al monto de valor elevado) son incluidos en la muestra (recomendados). Determinada información puede requerir de la asistencia de auditores para examinar todos los elementos en la relación al umbral de la materialidad. Si desea una muestra aleatoria de toda la población, haga click en esta opción para seleccionarla. Tenga en cuenta que los montos de valor negativo no son soportados por IDEA. Si desea seleccionar todos los montos inferiores a un cierto valor negativo, debería remover esos elementos de la población antes de preparar la muestra. Esto debe ser hecho usando la función de IDEA Extracción Directa. Vea Consejos y sugerencias: Manejo de elementos de valor elevado para más ayuda. Predeterminado: seleccionado.
Monto de valor elevado Si es seleccionado el muestreo automático de elementos de valor elevado, complete este campo con el monto de valor elevado. Cualquier registro cuyo valor contable es mayor o igual que este monto es seleccionado para su examinación. Las montos de valor elevado deben ser números positivos mayores al menor valor contable de la base de datos y no mayores al máximo valor contable de la base de datos. Si ingresa un monto de valor elevado mayor a este máximo, IDEA le sugerirá que desmarque la opción Muestreo automático elementos de valor elevado, o que ingrese un valor menor. Vea Consejos y sugerencias: Manejo de elementos de valor elevado para más ayuda. Predeterminado: Ninguno
Especificación manual de los límites de estratos Seleccione esta opción si desea especificar los límites de los estratos. Luego podrá ingresar límites superiores para todos los estratos excepto para el primer estrato en la tabla adyacente. El límite superior del primer estrato es el monto de valor elevado si la opción Muestreo automático elementos de valor elevado se encuentra seleccionada o, de lo contrario, es uno más de los mayores valores contables. El límite inferior del primer estrato es el menor
valor contable en la base de datos; el límite inferior para cada estrato subsecuente es el límite superior del estrato después de este. Cuando la opción no es seleccionada, los límites del estrato son calculados automáticamente. Predeterminado: No Si desea ver o modificar alguna configuración avanzada, presione el botón Configuración avanzada. Las configuraciones activas al salir del diálogo de Estratificación (haciendo click en Siguiente) son guardadas y aplicadas a lo largo de la Preparación de la muestra del Muestreo de Variables Clásicas. Estas mismas configuraciones son usadas cuando la muestra resultante es evaluada usando la Evaluación del Muestreo de Variables Clásicas. Una vez completado el diálogo haga click en Siguiente para proceder con Variables Clásicas Preparación de la muestra: Resultado de la estratificación. Esta pantalla enseña una tabla que sumariza los resultados de la estratificación Si los límites de los estratos son automáticamente calculados por IDEA, la pantalla también muestra un histograma (o gráfico de frecuencia) de la cantidad de registros en cada celda. Haga click en Siguiente nuevamente para proceder con el diálogo Variables Clásicas - Planificación. 2. PLANIFICACIÓN: PREPARACIÓN - PLANIFICACIÓN Dada una base de datos estratificada, la Planificación del Muestreo de Variables Clásicas determina el tamaño de la muestra requerido en cada estrato, para alcanzar la precisión deseada en estimaciones del monto total auditado y el total de error en la población, a un determinado nivel de confianza. Muestreo de Variables Clásicas - Planificación evalúa también un número de condiciones en la base de datos poblacional, para determinar cual de las estimaciones disponibles pueden ser viables. Cualquier problema potencial será reportado en una lista de mensajes. El paso de planificación es opcional; puede salir del diálogo Variables Clásicas - Planificación y proceder con el diálogo Variables Clásicas - Extracción sin calcular el tamaño de la muestra y establecer los estratos. En ese caso, tendrá que ingresar manualmente el tamaño de la muestra por estrato en el diálogo Variables Clásicas: Preparación - Extracción. Para salir del paso de Planificación sin completar el diálogo o calcular el tamaño de la muestra haga click en Siguiente. Es este caso, se le pedirá que ingrese el número deseado de elementos en la muestra por estrato en el diálogo Variables Clásicas: Preparación - Extracción. Para calcular automáticamente un tamaño de muestra que fue hecho a medida para alcanzar sus objetivos de auditoría, complete el diálogo llenando lo siguiente:
Nivel de confianza
Este es el grado de certeza deseado para que el error verdadero total y los montos auditados de la población se apoyan dentro del intervalo de precisión calculado para esos montos. El rango de intervalos de confianza permitidos depende sobre si se está calculando un intervalo de precisión a un sólo lado o a ambos lados (ver Límites de precisión en Configuraciones avanzadas). Si esta calculando un límite superior o un límite inferior pero no ambos (es decir, un intervalo a un solo lado), el nivel de confianza debe ser mayor que el 55% y como máximo 99,5%. Si esta calculando ambos límites de precisión (un intervalo en ambos lados), el nivel de confianza debe ser al menos del 10% y como máximo del 99,5%. Predeterminado: Ninguno
Precisión deseada Este es la diferencia absoluta entre el error más probable total (proyectado) ó el monto auditado más probable, y los límites superior o inferior de los intervalos de precisión para esos montos. Por ejemplo, el límite de precisión superior en el error total en la población es igual al error más probable total proyectado, más la precisión. Predeterminado: Ninguno
Proporción esperada de errores en la población Esta es la frecuencia esperada de errores , ingresada como un porcentaje. Si un error poblacional esperado es estimado, puede ser expresado como una proporción de elementos que estarán parcial o totalmente en el error. Algunos errores en la población son requeridos para que la mayoría de las estimaciones producidas por la estimación del Muestreo de Variables Clásicas sean válidas (la estimación de la media por unidad no requiere de errores). Si no está seguro de la proporción esperada de errores, ingrese un valor bajo (por ej. 4%) para ser prudente. Si desea determinar límites del error en la población, pero sin o con muy pocos errores en la población y si el principal riesgo es el exceso, debería considerar utilizar el Muestreo de Unidad Monetaria en lugar del Muestreo de Variables Clásicas.
Estimar desviación estándar de regresión esperada Marque esta opción si desea calcular el tamaño de la muestra basándose en la desviación estándar del monto de diferencia simulada. Esta opción sólo estará disponible si fue seleccionada la opción Usar la rutina diferencia simulada para estimar el tamaño de la muestra.
Desviación estándar del regresor esperada Esta cantidad es ingresada para cada estrato sin valores altos. Esta es la desviación estándar estimada de los montos auditados acerca de un regresor que es específico de la técnica de estimación que planea usar para evaluar la muestra. El tamaño muestral debe ser mayor que cero. Los valores predeterminados son las desviaciones estándar de los estratos de los valores contables en la base de datos poblacional. Estos valores por defecto son generalmente prudentes. Debería intentar un tamaño de muestra planeado menor si tiene acceso a estimadores más precisos de las proyecciones estadísticas. Vea Consejos y Sugerencias: Uso de resultados de evaluaciones previas para mejorar la eficiencia de la planificación, para más información al respecto. La fórmula usada para estimar la desviación estándar para cada estimador de el estrato depende del número de errores observados en cada estrato. Éstos son dados en [1], [3]. Predeterminados: Desvíos estándar de valores contables en cada estrato.
Cuando haya completado los campos detallados arriba, presione Calcular. Los resultados de la operación planificada son mostrados. Un cuadro de texto desplegable muestra mensajes indicando el criterio usado para determinar el tamaño de la muestra, y advertirle sobre cualquier problema potencial que haya sido detectado durante la fase de planificación. Dependiendo de estos mensajes, quizás quiera ajustar lo que ingresó o calcular la muestra otra vez. Vea también Preparación - Planificación - Mensajes. Cuando esté satisfecho con los resultados, haga click en Siguiente para salir de la pantalla actual y proceder al diálogo Variables Clásicas: Preparación - Extracción. 3.EXTRACCIÓN: PREPARACIÓN - EXTRACCIÓN La opción Extracción del Muestreo de Variables Clásicas crea una muestra aleatoria estratificada de la base de datos de la población. La cantidad de registros por estrato puede ser determinada por Planificación, o puede ser ingresada manualmente. Los límites superior e inferior para la muestra son coincidentes con los de la población, los cuales fueron calculados ó ingresados en la etapa de Estratificación. La base de datos de muestra contiene el campo clave de la base de datos de la población, esto es, el campo Numérico cuyos datos están siendo comprobados por la auditoría, así como un campo editable en el que los montos corregidos, determinados a través de la auditoría, pueden ser registrados. Este campo Monto auditado es inicializado para igualar el campo Valor contable, por lo que los únicos registros en el cual el error fue encontrado necesita ser editado. Todos los otros campos de la base de datos de la población están incluidos en la muestra en forma predeterminada; de cualquier modo esto puede ser opcionalmente omitido. Los Resultados del Muestreo aleatorio Clásico de registros pueden ser accedidos mediante un enlace desde el área Resultados de la ventana Propiedades.
Complete el diálogo llenando lo siguiente:
Nombre archivo
Nombre del archivo para la base de datos de la muestra.
Predeterminado: Extracción de variables clásica
Campo para montos auditados
Nombre a darle al campo editable que contiene los montos auditados.
Predeterminado: MONTO_AUD.
Tamaño muestral Esta es la última columna es la tabla de estadísticas de los estratos. Especifica la cantidad de registros en cada estrato de la muestra. Los valores calculados en la Planificación son mostrados si están disponibles; estos pueden ser editados o dejados sin cambio alguno. Si el tamaño de muestra planeado es editado, IDEA nota este hecho reporte de preparación de la muestra. Si salteó el proceso de Planificación (no hizo click en Calcular dentro del diálogo Planificación) el tamaño de la muestra para cada estrato es inicializado en cero; en ese caso debe especificar tamaños de estratos válidos antes de continuar. La cantidad de registros en cada estrato de la muestra debe ser al menos dos, y no más que la cantidad de registros en el correspondiente estrato de la población. Si bien los tamaños de estratos conforman el tamaño de muestra total, el cual es no menor al tamaño de muestra mínimo (ver Configuraciones avanzadas), o igual a la cantidad de registros de la base de datos de población excluyendo los elementos de valor elevado, si el tamaño de la población es menor al tamaño de muestra mínimo, la población debe ser muestreada al 100 por ciento. Predeterminado: tamaños de estratos calculados en la Planificación, si los hay.
Luego de completar el diálogo, haga click en Finalizar para extraer la muestra. Una vez completada la extracción, termina el Asistente para la Preparación de la muestra y la nueva base de datos de muestra es abierta en la ventana de Base de Datos. Cuando selecciona Preparación de la muestra, IDEA lo guiará a través de los pasos automáticamente. Los pasos de Estratificación y Extracción son obligatorios, mientras que el paso de Planificación puede ser saltado. Si sale del proceso de P reparación de la muestra haciendo click en Cancelar en cualquiera de las pantallas, la información ingresada desde que utilizó el Asistente de preparación de la muestra hasta que hizo click en Cancelar se perderá.
2. EVALUACIÓN MUESTREO DE VARIABLES CLÁSICAS - EVALUACIÓN La Evaluación del Muestreo de Variables Clásicas permite obtener proyecciones del monto total audiado más probable y el error en una base de datos de una población principal, basándose en una muestra auditada de la población. Como también, límites de precisión superiores y/o inferiores para que esas cantidades sean obtenidas. Estas estimaciones son calculadas usando cada una de las seis técnicas de estimación:
Promedio
Diferencia
Tasa combinada
Tasa separada
Regresión combinada
Regresión separada
Para explicaciones de las diferentes técnicas vea [1]. Para una descripción detallada de como usar el Muestreo de Variables Clásicas, vea [3]. Seleccione la opción a través del menú
Seleccionar Muestreo > Clásico > Preparación... o Evaluación...
Antes de comenzar, asegúrese que la base de datos actualmente activada es la muestra que usted desea evaluar. El campo que contiene los montos auditados tiene que haber sido editado para reflejar el resultado de la auditoría. Los pasos concernientes en la evaluación de la muestra son: 1. PREPARANDO UNA MUESTRA PARA EVALUACIÓN: EVALUACIÓN - PREPARACIÓN - MANUAL Este diálogo le permite ingresar cierta información acerca de la muestra y la población a partir de la cual fue extraída. El paso Evaluación - Preparación - Manual es requerido en caso de evaluar una problación que no es producto de una ejecución de la tarea Muestro Variables Clásicas -Preparación. Por ejemplo, si está preparando una base de datos de la muestra usando la Preparación del Muestreo de Variables Clásicas, obteniendo luego la actual base de datos realizando una extracción de la
muestra original o adjuntando otra base a esta, tendrá que completar este diálogo antes de evaluar la base de datos actual. Luego de ingresar toda la información, presione Calcular para determinar la cantidad de elementos a muestrear por estrato. Si está satisfecho con el resultados, presione Evaluar para proceder a la pantalla de evaluación. En este momento, los valores que ingresó son guardados junto con la base de datos de la muestra en la salida Resultados . Si salió del procesoMuestro Variables Clásicas - Preparación haciendo click en Cancelar, la información que ingresó en el diálogo no será guardada. Complete los siguientes campos:
Nombre base de datos población Ingrese el nombre del archivo para la nueva base de datos Este campo es opcional, puede dejarlo en blanco. Si lo completa, el nombre de la base de datos de poblacion será registrado en el Explorador de Archivos. Predeterminado: Ninguno
Campo valor contable El nombre del campo cuyos valores están siendo verificados a través de la auditoría. Los valores contables son también conocidos y registrados como montos. Debe ser un campo Numérico. Predeterminado: Ninguno
Campo monto auditado Seleccione el nombre del campo que contiene los montos auditados de la lista desplegable. Predeterminado: Ninguno
Muestreo automático de elementos de valor elevado Esta opción debe ser seleccionada cuando el 100% de los artículos en la población cuyos valores contables son superiores a un cierto "monto de valor elevado" han sido incluidos en la muestra (es lo recomendado). Cuando se seleccionan, el monto de valor elevado e automáticamente colocado en el límite más alto para el segundo estrato más alto (ver abajo). Los montos auditados y los errores en artículos de valor elevado no son
considerados en proyecciones estadísticas derivadas del monto total auditado y de los errores en la población, pero son sumados separadamente y adheridos a esas proyecciones. Si el 100% de los artículos de valor elevado no han sido seleccionados (esto es, si la población entera ha sido muestreada aleatoriamente), desmarque esta opción. Predeterminado: seleccionado. Luego, complete la lista. Cada fila en esta lista corresponde a un estrato. Inicialmente, la tabla tiene una o dos columnas. La primer fila corresponde al estrato 1. La segunda fila corresponde a los elementos de valor elevado; sólo estará presente si es seleccionada la opción Muestreo automatico de elementos de valor elevado. Las filas son agregadas y eliminadas usando los botones Agregar, Insertar, o Eliminar que aparecen debajo de la tabla. Agregue o inserte filas para hacer que el número de filas sea igual al número de estratos en la base de datos (las bases de la población y de la muestra deben tener el mismo número de estratos y límites de estratos). Para cada fila, completar la siguiente información:
Tamaño de la Población Cantidad de registros en este estrato de la base de datos de población (no incluye los estratos de VE si se presentan).
Promedio La media aritmética (promedio) de los valores contables en este estrato de la base de datos de población.
Desviación estándar del valor contable La desviación estándar de los valores contables en este estrato de la base de datos de población (no incluye los estratos de VE si se presentan).
Límite Límite más alto de este estrato. Nota, este límite debe incrementar con número de estrato. El límite no es una entrada al estrato superior; este es automáticamente colocado en los valores contables más altos en el muestreo de la base de datos + 1. El límite más alto de cada estrato es el límite más bajo del siguiente. Por lo tanto si seleccionó Muestreo automático elementos de valor elevado, el límite más alto del segundo estrato (desde lo último) es el monto de valor elevado.
Cambio de signo en la población: Desmarque esta opción si todos los valores contables en la población poseen el mismo signo, de lo contrario haga click para seleccionar esta opción. Cuando haya ingresado la información de arriba, haga click en Calcular. IDEA determina la cantidad de registros en cada estrato de la muestra, y llena en la columna de la tabla Tamaño Muestral. A este punto, usted puede modificar valores (por ejemplo, deseará unir o dividir estratos existentes) Haga click en Calcular nuevamente. Si se encuentra satisfecho con la información mostrada, haga click en Evaluar para crear el resultado de Muestro Variables Clásicas - Preparación y continuar con el diálogo de evaluación.
Presione Calcular. Esto calculará el tamaño de la muestra y lo mostrará en la columna Tamaño de la muestra. Si está satisfecho con el resultados, presione Evaluar para proceder a la pantalla de Evaluación. 2. EVALUACIÓN: EVALUACIÓN - EVALUAR El paso de Evaluación calcula los puntos estimados del error total y el monto total auditado en la población, como también los límites mayor y/o menor sobre estos montos, usando alguna de los seis técnicas soportadas de estimación (media, diferencia, tasa combinada, tasa separada, regresión combinada, y regresión separada). La Evaluación evalúa también un número de condiciones en la base de datos poblacional, para determinar cual de las estimaciones disponibles pueden ser calculadas, y cuales puede ser tratadas estadísticamente. Cualquier problema potencial será reportado en una lista de mensajes. Luego de completar el diálogo, presione Aceptar para completar la evaluación. Esto crea un nuevo enlace con los resultados de la Evaluación de Variables Clásicas en el área Resultados de la ventana Propiedades, la cual contiene estimaciones, mensajes de advertencia, y un registro de los parámetros ingresados para la evaluación. El diálogo Muestreo de Variables Clásicas - Evaluación de la muestra deja ver una tabla donde se sumarizan las características de los estratos para la población y las bases de datos de las muestras, como también alguna otra información importante brindada por IDEA. Solo debe completar los siguientes dos elementos:
1. Nivel de confianza Este es el grado de certeza deseado para que el error verdadero total y los montos auditados de la población se apoyan dentro del intervalo de precisión calculado para esos montos.
El rango de intervalos de confianza permitidos depende si se está calculando un intervalo de precisión a un sólo lado o a ambos lados (vea Límites de precisión, en Configuraciones avanzadas). Si esta calculando un límite superior o un límite inferior pero no ambos (es decir, un intervalo a un solo lado), el nivel de confianza debe ser mayor que el 55% y como máximo 99,5%. Si esta calculando ambos límites de precisión (un intervalo en ambos lados), el nivel de confianza debe ser al menos del 10% y como máximo del 99,5%. Predeterminado: Nivel de confianza especificado en la Planificación.
2. ¿Los errores son representativos? (por estrato) Indica si usted cree que los errores encontrados en cada estrato de la muestra son representativos de los errores error que ocurren en los correspondientes estratos de la población. Si cree que cualquier estrato contiene errores no representativos, ingrese No en el campo Errores representativos para ese estrato Esto causa que el estrato sea manejado de una manera conservadora cuando realiza la evaluación [1], [2]. Al encontrarse errores no representativos es aconsejable buscar la ayuda de un experto en estadística antes de proceder con la evaluación. Predeterminado: Sí Luego de llenar los campos requeridos complete la evaluación presionando Aceptar. Los Resultados podrán ser accedidos a través de un enlace en el área Resultados de la ventana Propiedades. Los Resultados pueden aparecer como un resumen para todos los estimadores o como un detalle para un único estimador. La vista sumario sube inicialmente. Enseña un gráfico mostrando el error total esperado en la población y los límites de precisión superior e inferior, para las técnicas de estimación aplicables. Cuales límites son mostrados depende del valor de la opción límite de precisión especificado en Configuraciones avanzadas. Para ir a la vista de resultados detallados para un estimador específico, haga click en el nombre del estimador al final del gráfico. La vista de resultados detallados muestra valores esperados y límites de precisión para ambos montos auditados y error total. Esta pantalla también provee un gráfico que sumariza los errores encontrados en cada estrato, y una declaración de conclusiones para la evaluación. Finalmente, cualquier advertencia o mensaje de información aplicable a la técnica de estimación mostrada es mostrado en un cuadro desplegable al final de la pantalla. Vea también Evaluación - Mensajes. Usted puede crear reportes impresos desde cualquiera de los Resultados disponibles. Puede ver preliminarmente esos reportes en la pantalla, y exportarlos a varios formatos de archivos. Vea también Imprimir 2. i la base de datos activa es una muestra que fue creada usando la opción Preparación del Muestreo de Variables Clásicas, el paso 1 no es necesario y es automáticamente salteado. Para
cualquier otra base de datos, se le pedirá que complete el paso 1 antes de proceder al 2. Haga click en el paso 1 o en el paso 2 para obtener más información. Los Resultados podrán ser accedidos a través de un enlace en el área Resultados de la ventana Propiedades. Desde Resultados, probablmente tenga acceso a los resultados totales para todas las técnicas de estimación, o resultados detallados para una técnica en particular. Quizás también genere reportes impresos para asistir con la documentación de la auditoría.
VIII. ESTRATIFICACIÓN El proceso de estratificación incluye la creación de bandas o estratos basados en un rango de valores (normalmente entre el mínimo y el máximo valor de uno o más campos) y la acumulación de registros pertenecientes a la base de datos dentro de las banda o estratos apropiados. Viendo la cantidad de registros que hay por estrato y los valores de los mismos obtendrá un "perfil" de los datos pertenecientes a la base de datos. Podrá investigar cualquier desviación a las tendencias esperadas. Puede utilizar hasta 1.000 bandas de estratificación. La Estratificación es útil para determinar los valores de corte para las pruebas de excepción. Con la función Estratificación tiene la opción de crear tanto una base de datos como un resultado con la opción de incluir detalles de las bandas en las que cae cada registro. Podrá utilizar luego esta base de datos para mayores análisis. A crearse una estratificación numérica por cada valor único del campo seleccionando dicho campo en el desplegable Agrupar por. Por ejemplo, puede crear un perfil de ventas para cada vendedor. Esto puede crear potencialmente un resultado grande. De todas formas la cantidad máxima de grupos a ser mostrados en el resultado es de 80. Si hay más de 80 grupos, sólo los primeros 80 serán mostrados en el resultado. En consecuencia, existe una opción adicional para especificar valores inferiores y superiores para restringir la salida. Sólo aquellas claves cuyo valor total de operaciones esté dentro del rango especificado serán tomadas en cuenta para la salida. Recuerde que IDEA es sensible al uso de mayúsculas y minúsculas. Por consiguiente tenga en cuenta esto al especificar las bandas de estratificación. Si los datos se han ingresado inconsistentemente (es decir, en mayúsculas y minúsculas) cree un campo Virtual con las funciones @Upper o @Lower para convertir todo el texto a mayúsculas o minúsculas respectivamente y luego estratifique el campo Virtual. Para incluir todos los elementos en el análisis de estratificación las bandas deben comenzar antes del valor mínimo y la mayor banda debe ser mayor que el valor máximo de todos los campos. Al estratificar un campo Numérico, antes de ingresar las bandas de estratificación, utilice las Estadísticas de Campo para conocer los valores mínimos y máximos de los campos a ser estratificados. Estos valores ayudarán a determinar el intervalo inicial y los valores finales, así como el incremento. La Estratificación de Fecha y Caracter es diferente a la Estratificación Numérica en el hecho de que diferentes campos son totalizados en base al utilizado para las bandas.
Paso por paso 1. Seleccione Análisis > Estratificación.... 2. Especifique el campo a agrupar en caso de ser necesario. En el desplegable Agrupar por seleccione el campo para el cual desea una estratificación por cada valor único en el campo. Si selecciona un campo en el desplegable Agrupar por, los valores del campo serán mostrados en el resultado como una lista desplegable desde la cual podrá seleccionar el valor requerido para la estratificación. El resultado de la Estratificación se encuentra limitado a 80 grupos de valores únicos. Si hay más de 80 grupos, sólo los primeros 80 serán mostrados en el resultado. Debido a esta limitación, al seleccionar un campo para agrupar pueden generarse resultados grandes. Por esto sugerimos investigar primero la cantidad de valores únicos (grupos) en el campo antes de aplicar esta opción. En caso de que la cantidad de valores únicos supere los 80 y desee crear un resultado, si el campo para estratificar es un campo Numérico, puede hacer click en el botón Corte para especificar los valores superior e inferior acotando los grupos a ser incluidos en el resultado de la estratificación. 3. Seleccione el campo para estratificar. En Campo para Estratificar, seleccione el campo que desea utilizar para estratificar registros en bandas especificadas. Puede seleccionar sólo un campo. Nota: No puede seleccionar un campo Booleano o Multi-estado. 4. Seleccione los campos Numéricos para totalizar. En el desplegable Campos a totalizar, seleccione el o los campos Numéricos a totalizar para cada estrato. El total del campo para cada estrato será incluido en el resultado. En caso de seleccionar más de un campo, aparecerá un desplegable en la estratificación pudiendo seleccionar el total de campo que desea ver. Nota: No puede seleccionar un campo Booleano o Multi-estado. 5. Especifique el incremento (solamente para campos Numéricos y Fecha). En el cuadro Incremento, ingrese el incremento para las bandas. Para campos Numéricos, el incremento es un valor numérico mientras que para los campos Fecha el incremento es en días, semanas, meses o años. 6. Especifique las bandas de estratificación. 1. Acepte el límite inferior propuesto o ingrese uno diferente. Por defecto este límite será el valor más chico del campo seleccionado. Puede modificar este valor haciendo doble click sobre la celda e ingresando un valor diferente. 2. En el área de planilla de cálculos del diálogo, haga click en la primera fila de Límite superior para crear la primera banda. El valor será automáticamente determinado por el incremento que fue seleccionado. 3. Haga click en cada banda subsecuente para completar todas las bandas. Cada banda será completada con el valor apropiado basándose en el incremento seleccionado. Notas: Si estratifica sobre un campo Caracter, al ingresar los límites de las bandas, los mismos deberán estar en el mismo formato que los datos del campo
