Embed Size (px)
Citation preview
RESUMEN DE MUESTREO DE AUDITORIA
I. INTRODUCCION
Muestreo de auditoría significa aplicar procedimientos de auditoría a menos del 100% de las partidas.
El muestreo se utiliza cuando el volumen de partidas es muy grande o los sistemas de control son efectivos.
Aplicar procedimientos a todas las partidas de un tipo no es muestreo.
No probar detalles individuales, cuando cualquier error potencial sería poco importante o se descubriría con otros procedimientos de auditoría. Por ejemplo, revisar todas las adquisiciones de activos fijos individualmente importantes y no las de montos menores, porque cualquier registro inadecuado sería de poca importancia.
II. ELECCIÓN ENTRE MUESTREO ESTADÍSTICO Y NO ESTADISTICO
2.1. Muestreo estadístico
Es una herramienta que no sustituye ni limita el criterio del auditor, sino que se pone a su servicio. Siempre será necesario determinar primero la tarea de auditoría a ser realizada y luego establecer si es posible utilizar técnicas de muestreo estadístico.
Requiere que todas las partidas del universo tengan una probabilidad conocida de ser seleccionadas, aunque no todas tengan el mismo grado de probabilidad.
El método más común es el muestreo al azar ilimitado, cuya selección puede ser sencilla, sistemática o por bloque.
Las muestras seleccionadas serán representativas del universo y los resultados se podrán evaluar en forma estadística y no estadística.
Estos métodos no toman en cuenta los valores monetarios, por lo que la cobertura monetaria puede ser limitada, a menos que se utilice una selección aleatoria estratificada.
2.2. Muestreo no estadístico (a criterio)
La probabilidad de incluir una partida en la muestra, no es conocida o determinable. Los resultados de la muestra no deben ser evaluados estadísticamente.
Considerar si se puede esperar que la muestra sea representativa del universo.
Existen varios métodos no estadísticos para la selección de muestras. Entre ellos están los muestreos por selección casual y por selección sistemática casual.
2.3. Selección entre muestreo estadístico y no estadístico
Considerar los objetivos de auditoría, la naturaleza del universo y las ventajas y desventajas de cada uno.
Cuando se aplican apropiadamente, ambos brindan suficiente y adecuada evidencia de auditoría.
Los dos se apoyan significativamente en el juicio profesional del auditor.
Se diferencian por el grado de formalidad y estructura en la determinación del tamaño de la muestra, selección de la muestra y evaluación de los resultados. El muestreo estadístico vuelve explícitas algunas consideraciones que están implícitas en el muestreo no estadístico.
El muestreo estadístico permite medir la incertidumbre derivada del muestreo.
Conforme disminuye la proporción entre la muestra y el universo, los métodos estadísticos son más útiles.
El tamaño de la muestra no debe ser un factor primordial, porque en ambos deben tomarse tamaños de muestra sustancialmente iguales.
Utilizar el muestreo no estadístico cuando el costo del muestreo estadístico excede sus beneficios.
No es necesario ni económicamente justificable, ejecutar todas las pruebas de auditoría sobre una base estadística.
Cuando el universo tiene menos de 1.000 unidades de muestreo, por lo general debe tomarse una muestra no estadística.
III. CONCEPTOS BASICOS
3.1. Objetivos específicos de auditoría
Antes del diseño de la muestra, deben estar definidos los objetivos específicos de la auditoría y los procedimientos para lograrlos.
La selección de la muestra realizar de un universo adecuado para el objetivo de la prueba. Por ejemplo, si el objetivo de la prueba es comprobar la facturación de todas las entregas de bienes, no tiene sentido usar las facturas como unidades de muestreo, por el contrario,
2
la selección debe hacerse de registros o documentos de los bienes enviados (por ejemplo, notas de expedición); la prueba será comparar las notas de expedición con las facturas o cualquier otra evidencia de facturación.
3.2. Universo y error
El universo es el conjunto total de datos del que queremos tomar la muestra.
Se debe definir lo que constituye un error y el universo a usar.
En el subtítulo “análisis de los errores detectados”, se explica lo que es un error.
El universo predeterminado (escogido) debe ser igual al universo al que se aplicó el muestreo, por lo cual se recomienda seleccionar una fuente conciliada con una cuenta de control o controlada numéricamente. Por ejemplo, si se obtiene un listado de cuentas por cobrar, se debe comprobar que contenga todos los documentos o partidas del universo, conciliados con el saldo del mayor general.
Solo se necesita una aproximación razonable del tamaño del universo, excepto para universos muy pequeños.
3.3. Unidades de muestreo
Son las partidas individuales que componen el universo. Puede dividirse de diferentes maneras.
La unidad de muestreo se define según los objetivos de auditoría, para obtener una muestra eficiente y efectiva. Por ejemplo, para probar la validez de las cuentas por cobrar, la unidad de muestreo podría ser cada saldo o cada comprobante o factura.
3.4. Muestra representativa
Es la cantidad de partidas que permita inferir que el comportamiento de la muestra es equivalente al comportamiento del universo.
3.5. Tamaño de la muestra
Involucra definir el universo, la unidad de muestreo, el riesgo de muestreo (sobreconfiabilidad o aceptación incorrecta), el error tolerable y el error esperado. Una vez que se han adoptado estas decisiones, se puede calcular el tamaño de la muestra en forma manual (tablas estadísticas) o mediante un programa de computación.
Como ejemplo se adjuntan las tablas estadísticas Nos. 1 al 4, tomadas del libro Auditoría: Un Nuevo Enfoque Empresarial. Cada una corresponde a un diferente riesgo de muestreo.
3
Para universos de 10.000 unidades de muestreo en adelante, el tamaño de la muestra es igual. Para universos entre 1.000 y 10.000 unidades de muestreo, hay una variación muy pequeña en el tamaño de la muestra. Por este motivo, se pueden utilizar tablas estándares para seleccionar muestras a partir de universos con 1.000 unidades de muestreo.
El cuadro siguiente muestra el efecto del tamaño del universo sobre el tamaño de la muestra, bajo los siguientes supuestos:
Riesgo de sobreconfiabilidad 5%Error tolerable 8%Error esperado 1%
Tamaño del universo Tamaño de la muestra
500 55 1.000 57 10.000 58 100.000 581.000.000 58
La NIA 19 en sus apéndices 1 y 2 y el SAS 39 en su apéndice, dicen que el número de partidas en el universo virtualmente no tiene ningún efecto sobre el tamaño de la muestra, a menos que el universo sea pequeño.
3.6. Riesgo de muestreo
Los términos técnicos empleados en estadística son confianza y precisión. El empleo de la palabra riesgo en vez de confianza (riesgo es el complemento de confianza) y los conceptos de error tolerable y riesgo de muestreo en lugar de precisión, se hace porque estos conceptos se aplican a muestreo estadístico y no estadístico y porque las palabras confianza y precisión son utilizadas en auditoría para significar cosas diferentes.
El riesgo de muestreo es parte del riesgo de detección. Se mide en porcentaje.
El porcentaje de certidumbre o nivel de confianza (por ejemplo 95%) es el complemento del factor de riesgo que en este supuesto será del 5%.
Surge de la posibilidad que la conclusión basada en una muestra, pueda ser diferente de la que se alcanzaría si se examinara todo el universo.
Está presente tanto en muestreo estadístico como no estadístico.
Existe en pruebas de cumplimiento y en pruebas sustantivas, así:
4
3.6.1. En pruebas de cumplimiento
Riesgo de baja confiabilidad: Posibilidad de que, aún cuando el resultado de la muestra no apoye la evaluación del riesgo de control, la proporción real en el universo sí apoyaría dicha evaluación.
Riesgo de sobreconfiabilidad: Posibilidad de que, aún cuando el resultado de la muestra apoye la evaluación del riesgo de control, la proporción real en el universo no apoyaría dicha evaluación (probabilidad de que la cantidad real de errores en el universo exceda el error tolerable calculado a base de la muestra).
Un riesgo de sobreconfiabilidad del 10% significa que hay un 10% de riesgo estadístico de que la cantidad real de errores en el universo, exceda el error tolerable. Complementariamente, hay una probabilidad estadística del 90% (nivel de confianza) de que la cantidad real de errores en el universo no sea mayor que el error tolerable.
Cuando el muestreo es la principal fuente de evidencia, se requiere un porcentaje alto de confiabilidad (riesgo bajo de sobreconfiabilidad).
Cuando se obtiene esta evidencia mediante otros procedimientos, se requiere un menor grado de confiabilidad en la muestra.
Para definir el riesgo de sobreconfiabilidad utilizar el juicio profesional
Su efecto sobre el tamaño de la muestra se ilustra en el siguiente ejemplo:
Tamaño del universo mayor a 10.000 unidades de muestreoError tolerable 8%Error esperado 1%
Riesgo de sobreconfiabilidad Tamaño de la muestra
20% 3710% 48 5% 58 1% 81
A medida que aumenta su porcentaje, disminuye el tamaño de la muestra.
El uso del riesgo de sobreconfiabilidad del 1% es raro, porque siempre se efectúan otras pruebas. Normalmente el 5% es el más bajo utilizado para propósitos de auditoría.
3.6.2. En pruebas sustantivas
Riesgo de rechazo incorrecto: Posibilidad de que, aún cuando el resultado de la muestra apoye la conclusión de que el saldo de una cuenta o clase de transacciones está
5
representado de manera errónea en forma importante, el examen del universo demostraría lo contrario.
Riesgo de aceptación incorrecta: Posibilidad de que, aún cuando el resultado de la muestra apoye la conclusión de que el saldo de una cuenta o clase de transacciones no está representado erróneamente de forma importante, el examen del universo evidenciaría lo contrario.
3.6.3. Implicaciones del riesgo de muestreo
Los riesgos de baja confiabilidad y de rechazo incorrecto causarán que se ejecute más trabajo del necesario, lo que permitirá corregir las conclusiones erróneas iniciales.
Los riesgos de sobreconfiabilidad y de aceptación incorrecta es más probable que lleven a una opinión incorrecta que los otros riesgos mencionados.
Considerar el riesgo de muestreo en el diseño de cada plan de muestreo.
El riesgo aceptable de muestreo depende de la importancia que tenga la prueba de la muestra para la conclusión global.
3.7. Error tolerable
Es el error máximo en el universo que el auditor estaría dispuesto a aceptar y aún así concluir que el resultado de la muestra ha logrado el objetivo de la auditoría.
Se le conoce también como límite superior de precisión.
Es considerado en la etapa de planificación de la auditoría, para pruebas de cumplimiento y procedimientos sustantivos.
En procedimientos sustantivos se relaciona con la importancia relativa y es el error monetario máximo de un saldo o clase de transacciones que se está dispuesto a aceptar, de modo que con los resultados de todos los procedimientos de auditoría ejecutados se pueda concluir, con certeza razonable, que no existen representaciones erróneas de importancia.
En pruebas de cumplimiento está vinculado al riesgo de los controles clave y es el porcentaje máximo de desviación de un control clave que se está dispuesto a aceptar, basado en la evaluación preliminar del riesgo de control y, en contrapartida, de excederse modificaría el riesgo de control.
A continuación se ilustra esta vinculación con el riesgo de los controles clave.
6
Riesgo de control Error tolerable
Bajo 2% a 7%Moderado 5% a 10%Alto 8% a 15%Absoluto (total) No se efectúan pruebas de cumplimiento
Incide sobre el tamaño de la muestra, como se demuestra en el siguiente cuadro.
Tamaño del universo mayor a 10.000 unidades de muestreoRiesgo de sobreconfiabilidad 5%Error esperado 1%
Error tolerable Tamaño de la muestra
4% 156 5% 93 6% 78 8% 5810% 4615% 30
A menor porcentaje de error tolerable, le corresponde un mayor tamaño de la muestra.
3.8. Error esperado
Son los errores que el auditor espera tenga el universo, para concluir que no es mayor que el error tolerable. Se determina en porcentaje.
No puede exceder al error tolerable. Si es superior al error tolerable, en caso de muestreo de atributos, no se realizarán pruebas de cumplimiento y no se confiará en ese control.
En la medida que se acerque al error tolerable, se obtendrá información más precisa de la muestra y su tamaño aumentará.
Si se espera errores, se necesita una muestra más grande que cuando no se espera error.
Al determinar el error esperado, deben considerarse asuntos tales como los niveles de errores identificados en auditorías previas, cambios en los procedimientos de la entidad y evidencia disponible de otros procedimientos.
Su efecto sobre el tamaño de la muestra es el siguiente:
Tamaño del universo mayor a 10.000 unidades de muestreoRiesgo de sobreconfiabilidad 5%Error tolerable 8%
7
Error esperado Tamaño de la muestra
0% 361% 582% 773% 95
A medida que aumenta su porcentaje, se incrementa el tamaño de la muestra.
IV. PLAN DE MUESTREO
Preparar un plan de muestreo para cada tipo de muestra a tomar.
El objetivo es minimizar el tamaño de la muestra, a la vez que lograr los objetivos de auditoría
El plan de muestreo estadístico cuantifica el riesgo de muestreo, el error tolerable y el error esperado, a la vez que define el universo, la unidad de muestreo, los objetivos de auditoría a lograr y las pruebas a realizar.
El plan de muestreo no estadístico, no necesita cuantificar los factores de riesgo y error, pero debería considerarlos en forma conceptual.
V. PROCESO DE MUESTREO
Sea que se utilicen métodos de muestreo estadísticos o no estadísticos, se debe:
Diseñar y seleccionar una muestraDesempeñar procedimientosEvaluar los resultados
5.1. Diseño y selección de la muestra
Para el diseño de la muestra de auditoría, considerar los objetivos específicos de auditoría, el universo y el tamaño de la muestra.
El resultado del diseño de la muestra es el plan de muestreo.
Los factores definidos en el plan de muestreo se aplicarán para determinar el tamaño de la muestra, mediante tablas estadísticas o programas computarizados.
Finalmente, debe definirse el método de selección de la muestra. Más adelante se presentan varios métodos para seleccionar la muestra.
8
El método escogido debe asegurar que se obtendrá una muestra representativa del universo.
5.2. Desempeño de procedimientos de auditoría
En esta etapa, el auditor obtiene las partidas de la muestra mediante el método escogido; examina la evidencia, aplicando las pruebas del programa de auditoría; y, determina la cantidad y tipo de errores encontrados.
Las unidades seleccionadas pero no examinadas, tales como las transacciones o documentos no usados, son reemplazadas con nuevas unidades de la muestra.
Las unidades seleccionadas pero no examinadas, tales como las transacciones o documentos no usados, reemplazar con nuevas unidades de la muestra. Las transacciones canceladas o los documentos sin usar, no se consideran desviaciones si se ha cumplido apropiadamente el procedimiento contable establecido para estas eventualidades.
Cuando no pueda obtener la evidencia esperada de una partida de la muestra, puede aplicar procedimientos alternativos.
La partida será tratada como un error, si no es posible aplicar los procedimientos alternativos, si no se ejecutan satisfactoriamente o no proveen evidencia apropiada.
5.3. Evaluación del resultado de la muestra
Una vez ejecutados los procedimientos en cada partida de la muestra, el auditor debe:
Analizar los errores detectados en la muestraProyectar los errores al universoLlegar a una conclusión global
El cálculo estadístico basado en la muestra, sustituye al examen del universo. Por tanto, al evaluar los resultados, se debe considerar lo que se haría si fueran el producto de un examen de todo el universo.
5.3.1. Análisis de los errores detectados
Primero determinar que la partida cuestionada sea de hecho un error. Por ejemplo, en un procedimiento sustantivo, un error de traspaso a las cuentas auxiliares no afecta el total de la cuenta. Por consiguiente puede ser impropio considerar esto un error.
Si el número de errores encontrados en la muestra es menor o igual que lo planeado, la prueba es satisfactoria.
Considerar también los aspectos cualitativos de los errores, como la naturaleza y causa del error o su efecto sobre otras fases de la auditoría.
9
Clasificar en errores y en desviaciones intencionales. Determinar si la desviación es causada por falta de comprensión de instrucciones o por descuido. El descubrimiento de una irregularidad exige mayor atención del auditor que el descubrimiento de un error.
Este análisis realizar aún cuando los resultados parezcan aceptables. Si sugiere que las presunciones asumidas en la planificación de la auditoría no fueron adecuadas, reconsiderar el enfoque inicial de la auditoría.
Si todos los errores tienen un rasgo común, por ejemplo, tipo de transacción, locación, línea de producto o período de tiempo, se puede conformar un subuniverso con estas partidas y extender los procedimientos de auditoría solo para ellas. En tal caso, analizar por separado los errores de cada subuniverso.
5.3.2. Proyección de errores al universo
El método de proyección al universo de los errores detectados en la muestra, será consistente con la definición de la unidad de muestreo.
Al proyectar tener en mente los aspectos cualitativos del error encontrado.
Cuando el universo ha sido dividido en subuniversos (estratificado), realizar la proyección de errores por separado y combinar sus resultados.
La proyección al universo de los resultados de la muestra se puede realizar mediante varios métodos.
Al valor o porcentaje obtenido con esta proyección al universo también se le llama límite de precisión más alto.
En todos los casos el punto de partida es el porcentaje o cantidad de errores encontrados en la muestra.
Una forma es agregar al porcentaje de errores encontrado en la muestra, un margen (porcentaje) por el riesgo de muestreo y proyectar al universo con este porcentaje de errores.
Otra modalidad es calcular el monto promedio de las diferencias en las partidas seleccionadas como muestra y multiplicar ese promedio por el total de partidas del universo.
Igualmente se puede realizar este cálculo basándose en la proporción de las partidas de la muestra que tienen diferencias y proyectar este porcentaje al universo.
Otro método es estimar el error en el universo en base a tablas estadísticas que combinan el riesgo de muestreo asumido, el número de errores encontrados en la muestra y el
10
tamaño de la muestra. Como ilustración se acompañan las tablas estadísticas 5 al 8, tomadas del libro Auditoría: Un Nuevo Enfoque Empresarial. Las tablas básicamente son iguales, debiendo escogerse entre ellas según el riesgo de muestreo asumido en el plan de muestreo.
Para ilustrar el uso de estas tablas, asumamos que el auditor ha establecido el riesgo de muestreo del 5% (un nivel muy bajo), la tasa tolerable del 10% y el error esperado en el universo del 4%.
En la tabla para el 5% (tabla 2) de riesgo admisible de aceptación incorrecta (riesgo de muestreo), en la intersección entre el porcentaje máximo aceptable de desvíos (error tolerable) del 10% y el porcentaje conservador de desvío esperado (error esperado) del 4%, se encuentra el tamaño de la muestra a tomar de 89 partidas y entre paréntesis el número de errores admisible en la muestra, en este caso 4 errores.
Si el auditor examina las 89 unidades de la muestra, seleccionadas con cualquiera de los métodos y descubre 2 errores, se debe remitir a la tabla 6 de evaluación de resultados de la muestra para el 5% de riesgo admisible de aceptación incorrecta (riesgo de muestreo), a fin de buscar la intersección entre el número real de desvíos encontrados (2) y el tamaño de la muestra (90, por ser el más cercano a 89), donde consta el 6.9% como porcentaje máximo estimado de desviación del universo. Esta tasa también se llama límite de precisión más alto y constituye la proyección al universo de los errores encontrados en la muestra.
Sólo para una mayor comprensión, puede verse este mismo dato, asumiendo que se han detectado 4 errores. El porcentaje máximo estimado de desvío en el universo en tal supuesto es del 9.9%, es decir igual al error tolerable, comprobándose así que la cantidad de errores especificada entre paréntesis en la tabla 2 constituye una guía para conocer directamente si estamos dentro de los límites del error tolerable o si lo hemos rebasado, antes de proyectar los errores al universo.
Ejercicios:
1. En una muestra de 80 partidas ha encontrado 2 errores. El universo tiene 2.000 partidas.
Se le pide calcular la proporción de estos errores en la muestra y proyectar la misma al universo.
2. En una muestra de 90 partidas ha encontrado errores por Bs2.000. El universo tiene 2.000 partidas.
Se le pide calcular el monto promedio de los errores en las partidas de la muestra y proyectar el mismo al universo.
11
5.3.3. Conclusión global
Para llegar a una conclusión considerar los errores evidenciados mediante muestreo junto con los provenientes de otros procedimientos de auditoría.
Comparar el error proyectado al universo, con el error tolerable.
El error proyectado, usado para esta comparación, en el caso de procedimientos sustantivos es neto de ajustes hechos por la entidad. Por ejemplo, si se proyectó al universo un error de Bs50.000 y la entidad realizó ajustes por Bs2.000, localizados en la muestra por el auditor, el error proyectado a utilizar para esta comparación será de Bs48.000.
Finalmente llegar a conclusiones globales de auditoría sobre el riesgo de control o la razonabilidad de los saldos o clases de transacciones.
Si el error proyectado al universo es menor o igual que el error tolerable, concluir que los resultados son aceptables.
Cuando el error proyectado al universo exceda el error tolerable, determinar si los errores son significativos que obligan a revaluar el riesgo de muestreo y modificar el plan de auditoría, mediante la extensión del alcance de las pruebas sustantivas (ampliar la muestra), el desempeño de procedimientos alternativos o la consideración de la forma en que los resultados de las pruebas de control afectan la naturaleza, extensión y oportunidad de las pruebas sustantivas posteriores
Prescindiendo de la conclusión respecto de la necesidad de modificar el plan de auditoría, informar de los errores a los funcionarios de la entidad para que tomen las medidas necesarias.
En la ilustración expuesta en el subtítulo precedente, el auditor llegará a la conclusión de que puede tener un 95% de certidumbre de que la tasa máxima de desviación del universo es 6.9%. Como la tasa máxima de desviación del 6.9% es menor que el error tolerable del 10%, establecido inicialmente por el auditor, no cambiará el nivel del riesgo de control. Sin embargo, cuando la tasa máxima de desviación del universo sea mayor que el error tolerable establecido por el auditor, no se justificará el nivel de riesgo de control estimado inicialmente, y por consiguiente deberá cambiarse el mismo. VI. TIPOS DE MUESTREO EN AUDITORIA
En muchas aplicaciones de muestreo se obtiene a la vez evidencia sobre cumplimiento de los procedimientos de control y sobre la razonabilidad de las transacciones y saldos, aún cuando estén orientadas a uno solo de estos aspectos. Esta particularidad tener presente, cuando se evalúen los resultados de los muestreos de atributos y de variables que se exponen a continuación.
12
6.1. Muestreo de atributos
Se utiliza en pruebas de cumplimiento para probar controles o funciones de procesamiento. Responde a la pregunta ¿Con qué frecuencia?
Un atributo es conocer si una partida está o no errada, o si se ha ejecutado o no un control en particular. La no ejecución de un control se conoce como una desviación de cumplimiento. Los atributos son siempre sí o no (verdadero o falso). Generalmente los resultados no se vinculan con ninguna cantidad monetaria.
6.2. Muestreo de variables
Se utiliza en pruebas sustantivas, para comprobar la razonabilidad de una cantidad monetaria, como los saldos de cuentas por cobrar o de inventarios.
Este tipo de muestreo contesta a la interrogante ¿Cuánto?
VII. METODOS DE SELECCIÓN DE LAS MUESTRAS
Se aplican para muestreo de atributos o de variables.
Los métodos de selección usuales se exponen a continuación. Los cuatro primeros son utilizados en muestreo estadístico y los dos últimos en muestreo no estadístico.
7.1. Selección sencilla
Es el nombre común para la extracción de muestras al azar.
Utilizarlo donde se requiere proyección estadística, sin desviación.
Primero determinar el universo y el tamaño de la muestra.
Luego, tomar un punto de partida al azar y seleccionar las partidas con una tabla de números aleatorios, hasta completar el tamaño de la muestra predeterminado.
WINIDEA calcula los números aleatorios, si se le da un punto de partida.
La muestra puede extraer de un libro elaborado manualmente o según el número de transacción de un archivo magnético.
Para ampliar la muestra, continuar el proceso con la tabla de números aleatorios hasta alcanzar el tamaño de la nueva muestra.
Utilizar para escoger libre de prejuicios, las partidas de inventarios a recontar, los sitios a visitar, los elementos a rastrear, pruebas en compras y pagos, las cuentas por cobrar y
13
cobros a confirmar, partidas a verificar físicamente o adiciones a chequear en activos fijos, pruebas de ventas e ingresos.
7.2. Selección sistemática
Se usa donde las muestras requieren cubrir uniformemente el universo completo.
Extrae un número de partidas de un universo, a intervalos uniformes. Es a menudo conocido como muestreo a intervalos.
Implica seleccionar un intervalo uniforme, así como un punto de partida al azar dentro del primer intervalo.
Si es un punto de partida, el intervalo se calcula dividiendo el universo entre el tamaño de la muestra previamente determinado.
Si son múltiples puntos de partida, el intervalo se calcula dividiendo el universo entre el tamaño de la muestra y este primer resultado se multiplica por el número de puntos de partida.
El intervalo puede basarse en el número de partidas o en los valores monetarios acumulativos.
No requiere de tabla de números al azar, salvo para seleccionar el punto de partida.
Utilizarlo solo cuando las unidades de muestreo estén distribuidas al azar y no cuando estén estructuradas según un patrón particular que afecte al intervalo de muestreo.
El uso de múltiples puntos de partida, escogidos al azar, puede reducir la posibilidad de que un patrón del universo genere una muestra no representativa, a la vez que disminuye el número de intervalos. Por ejemplo, si se quiere seleccionar una muestra de 100 partidas dentro de un universo de 20.000 unidades de muestreo y se decide usar 5 puntos de partida, para cada punto de partida el intervalo será de 1.000 unidades de muestreo (200 x 5) y se seleccionarán como puntos de partida 5 números al azar entre 1 y 1.000 inclusive. La muestra se seleccionará cada 1.000 unidades de muestreo, desde cada uno de los puntos de partida.
Los pasos son:
Definir el universo, sea como rango de partidas o total monetario, según la opción escogida.
Determinar el tamaño de la muestra a seleccionar, en número de partidas.
Calcular el intervalo en número de partidas o en unidades monetarias, según corresponda.
14
Determinar el punto de partida dentro del primer intervalo, mediante tabla de números aleatorios u otro método objetivo, como el número de un billete de dinero.
Como punto de partida no escoger la primera unidad de muestreo, sino un punto al azar dentro del primer intervalo.
Para ampliar la muestra tomar el mismo punto de partida y un mayor tamaño de muestra (más partidas a menor intervalo).
Tener cuidado de no duplicar las partidas.
Un ejemplo es un universo de 100 lotes, de aproximadamente 80 facturas por lote (un total de alrededor de 8.000 facturas), de donde se requiere escoger una muestra de 25 partidas.
Con estos datos calculamos el intervalo dividiendo las 8.000 facturas entre las 25 partidas a tomar como muestra. Como resultado determinamos un intervalo de 320 facturas, es decir obtendremos una partida de cada 4 lotes (4 lotes de 80 facturas cada uno, constituyen el intervalo de 320).
El punto de partida se determinará al azar, entre las primeras 320 facturas. Para esta ilustración se decidió tomar los primeros números de un billete de Bs20 que tenía el número 10352793. El punto de partida, por tanto, corresponde a la factura que ocupe el sitio 103 dentro del primer intervalo, es decir la 23 del segundo bloque de facturas. Esta factura será la primera escogida como muestra y a partir de ella se escogerá una adicional cada 320 facturas (423, 743, 1.063 y así sucesivamente), conformándose de esta manera la muestra de 25 facturas.
Ejercicio:
1. En un universo de Bs100.000.000, extraer una muestra de 80 partidas, considerando dos puntos de partida (tomar dos partidas de cada intervalo, como muestra).
Se le pide calcular el intervalo en Bs y definir dos puntos de partida en el primer intervalo.
7.3. Selección por bloques
Selecciona al azar varios grupos de unidades de muestreo contiguas.
Es similar a la selección sistemática, diferenciándose en que a más de la partida seleccionada en cada intervalo, toma varias que le siguen o le preceden, según se decida. Reduce así la cantidad de intervalos.
15
Ejemplo, tomar una muestra de 100 partidas, seleccionando al azar 20 partidas y las 4 unidades siguientes a cada una (5 en total en cada intervalo).
7.4. Selección aleatoria estratificada
Dividir el universo en subuniversos. Luego escoger de cada estrato (subuniverso), un número específico de partidas al azar.
Utilizarlo donde el universo consista de diferentes grupos (las partidas tienen diferentes riesgos o valores) que necesiten ser evaluados separadamente.
Cada unidad de muestreo pertenecerá a un solo estrato.
Permite reducir el tamaño de la muestra. Asegura la inclusión de las partidas de mayor valor monetario y la extracción de al menos una transacción de cada grupo.
Capacita para dirigir los esfuerzos hacia las partidas de valor más alto, a fin de detectar representaciones erróneas de importancia relativa.
La estratificación ayuda en el diseño eficiente y efectivo de la muestra. Aplicar principalmente para pruebas sustantivas, cuando una selección al azar ofrece una cobertura monetaria limitada o insuficiente.
En el muestreo de atributos su aplicación no es frecuente.
A cada estrato se pueden aplicar diferentes procedimientos de auditoría. Por ejemplo, confirmar todos los saldos de cuentas por cobrar importantes y solo una muestra de los restantes. En tal situación, utilizar muestreo solo para las cuentas menores.
Puede aplicarse WINIDEA para revisar los mayores generales, cuando hay diferentes tipos de partidas. El archivo de transacciones puede ser separado en diferentes tipos (por ejemplo: ventas, compras) usando múltiples extracciones, así cada tipo puede ser probado y analizado apropiadamente.
7.5. Selección casual (a criterio)
Es una alternativa aceptable a la selección sencilla. Extrae la muestra del universo, sin la intención de incluir o excluir partidas específicas.
La selección de esta muestra se realiza totalmente según el criterio del auditor y se espera que sea representativa del universo.
Para seleccionar una muestra representativa, incluir los distintos tipos de partidas que conforman el universo y tener cuidado de que la selección sea imparcial. No influenciarse
16
u orientar por la facilidad o dificultad de comprobar algunas partidas o por otras consideraciones que podrían hacer que la muestra no sea representativa del universo.
Por ejemplo, para efectuar pruebas del recuento físico de las existencias, incluir partidas con saldos grandes, medianos y pequeños, partidas de distinto tipo, partidas de diferentes ubicaciones físicas y partidas verificadas por distintos equipos de recuento.
7.6. Selección sistemática casual (a criterio)
Es similar al método de selección sistemática ya mencionado, excepto que no es imprescindible, aunque sí conveniente, la determinación al azar del punto de partida.
Otro método de este tipo es la selección sistemática que no se basa en un intervalo fijo. Utilizarlo cuando el intervalo entre las unidades de muestreo es grande y se necesitan contar los registros para localizar la partida de la muestra. Por ejemplo, si se llevan registros de 10.000 partidas de inventarios, ordenadas según su número de identificación y cada página contiene de 12 a 16 partidas, dependiendo de la información de cada una, el auditor puede realizar una selección sistemática basada en tomar la partida número X de cada tantas páginas, en lugar de contar las partidas.
VIII. CASO PRACTICO
8.1. Datos del problema
La entidad pública encargada de construir la infraestructura vial, cuenta con personal jerárquico capacitado y funciona en forma eficiente. Los controles sobre las compras son satisfactorios.
Las facturas de los proveedores son numeradas en forma consecutiva, al ser recibidas por el Departamento de Contabilidad. Para su pago se emite una “Solicitud de Pago” que se numera correlativamente al emitir el cheque. Este comprobante es la carátula del legajo de pago que incluye la factura y toda la documentación respaldatoria. Luego del pago, el legajo se archiva correlativamente.
Los números de los comprobantes consisten en dos primeros dígitos que indican el mes, seguidos de tres dígitos que corresponden a la secuencia numérica dentro de cada mes. Se procesan aproximadamente 800 solicitudes de pago por mes.
Como parte de la auditoría se ha decidido probar el funcionamiento de los controles durante el período enero a septiembre, en cuanto a los siguientes atributos:
1. Si el monto de la factura coincide con la orden de compra.2. Si la cantidad facturada concuerda con el informe de recepción (en los casos
de un servicio, existe la aprobación del gerente de departamento).3. Si la imputación de la factura es razonable.
17
4. Si la factura está correctamente contabilizada en el registro de cuentas por pagar.
5. Si la factura y la solicitud de pago están correctamente aprobadas para el pago.6. Si la solicitud de pago, la factura y toda la documentación respaldatoria están
canceladas mediante un sello apropiado.
Según la experiencia anterior, el sistema de control interno relacionado con esta área funciona en forma efectiva. De los muestreos realizados anteriormente nunca surgieron errores o desvíos superiores al 0.5% de los comprobantes revisados.
A efectos de determinar el tamaño de la muestra se considera razonable esperar un riesgo de sobreconfiabilidad del 5% porque se quiere correr el menor riesgo, y un error tolerable en el universo del 6% porque el riesgo de control es bajo, conforme lo expuesto en el párrafo anterior.
8.2. Se pide:
1. Definir el universo.2. Definir la unidad de muestreo.3. Detallar los comprobantes sujetos a revisión.4. Determinar el tamaño de la muestra.5. Para el tamaño de la muestra fijado y a partir de los resultados obtenidos que
se informan a continuación, concluir para cada atributo por separado.
Atributo No. de errores
1 12 –3 14 –5 –6 6
18
8.3. Solución sugerida:
1. Universo
El universo está constituido por la totalidad de los pagos efectuados a proveedores durante el período enero a septiembre.
El universo se estima en 7.200 pagos (800 pagos por mes, multiplicados por 9 meses), respaldado cada uno con la correspondiente “Solicitud de Pago”.
2. Unidad de muestreo
Se define como unidad de muestreo a la “Solicitud de Pago”.
3. Comprobantes sujetos a revisión:
Solicitud de pago Orden de compraFactura del proveedorInforme de recepciónRegistros contables
4. Determinación del tamaño de la muestra.
Riesgo de sobreconfiabilidad 5%Error esperado 0.5%Error tolerable 6%Universo 7.200 comprobantes Tamaño de la muestra 78 comprobantes (ver en tabla 2)Errores o desvíos admitidos 1 (ver en tabla 2, la cifra entre paréntesis)
5. Evaluación de atributos
Atributo No. errores % error muestra(1) % error universo (2)
1 1 1.3 5.82 - - 3.73 1 1.3 5.84 - - 3.75 - - 3.76 6 7.7 14.3
(1) Este dato es calculado dividiendo el número de errores entre 78 que es la muestra examinada y multiplicando por 100. En esta metodología, no es dato útil para la proyección de errores al universo.
19
(2) Ver tabla 6 elaborada para el 5% de riesgo de muestreo. Buscar el punto de intersección entre la fila de tamaño de la muestra (80 que es lo más cercano a 78) y la columna de número real de errores encontrados.
6. Conclusión
Como resultado de la revisión de los atributos del 1 al 5, se puede concluir con un 95% de confianza que el error en el universo no sobrepasa en ninguno de ellos el 6% de error tolerable planificado, es decir, se encuentra dentro de los parámetros estimados. En el caso del atributo 6 (cancelación de la documentación de respaldo), el porcentaje de error proyectado al universo asciende al 14.3% que es superior al porcentaje de error tolerable planificado, por lo que se debe evaluar la posibilidad de aplicar otros procedimientos de auditoría.
BIBLIOGRAFÍA
NIA 19Declaración sobre Normas de Auditoría, SAS N° 39.Programa IDEA para Windows (WINIDEA)Auditoría: Un Nuevo Enfoque Empresarial, de Carlos A. Slosse y otros
20
