属性サンプリングとは
属性サンプリングは、特定の母集団の特性を分析することを目的とする監査手順で使用される統計プロセスです。 この慣行は、会社の内部統制が正しく守られているかどうかをテストするためによく使用されます。 統制に頼る能力がなければ、意味のある監査を実施することは非常に難しく、非常に費用がかかります。
重要なポイント
- 属性サンプリングは、手順を監査するために使用され、特定の母集団の特性を分析するのに役立ちます。この統計プロセスは、内部統制が守られているかどうかを判断するのに役立ちます。 このプロセスには、特定の金額の請求書の支払いなどの特定のアクティビティのサンプルの取得と、そのプロセスの分析が含まれます。
属性サンプリングの仕組み
監査人が、発注書で10ドルを超える購入を承認する必要があるという会社のルールの有効性をテストするとします。 10ドルを超えるすべてのベンダーの請求書を調べることは不可能な場合が多いため、監査人がサンプルを取ります。 サンプルのサイズは、$ 10を超える発注書全体の正確な画像を提供するのに十分な大きさでなければなりませんが、その精度は常に程度の問題であり、テストする必要があります。 サンプルを調べると、監査人は、10ドルを超えるベンダー請求書の5％が発注書によって承認されていないことを発見する場合があります。
一方、5％は許容範囲内と見なされる場合があります。 監査人はサンプルを取得し、ベンダー請求書の母集団全体を調べることができなかったため、サンプルを取得するたびに「サンプリングエラー」として知られる現象が発生するため、追加の分析を行う必要があります。
サンプルの値が、サンプルが取得された母集団全体の値と一致しない場合、サンプリングエラーが発生します。 したがって、追加の分析で誤差の許容範囲が2.5％であることが示された場合、信頼区間は5％、プラスまたはマイナス2.5％であり、許容3％率はその範囲内に収まるため、5％の非コンプライアンス率が許容されます。
この5％の非遵守率は、監査人が許容できる数値であると判断した率に応じて、許容される場合と許容されない場合があります。 監査人が3％の割合は許容範囲内であると考える場合、5％は結果的に高すぎるように見え、会社の内部統制が有効ではなかったことを示します。 このシナリオでは、監査人による追加調査が必要になります。 このデータは、将来的に追加の制御が必要であることを示唆する場合もあります。
選挙調査について考えてみましょう。サンプルデータは、調査対象の49％が候補者Aに投票する予定であると答え、調査対象者の51％が候補者Bに投票する予定だと答えていることを示しています。数値間の2％の差よりも大きいため、問題の投票結果の正確性が失われます。
属性サンプリングは、正しく設計され、効率的に実行される内部統制の監査に使用される場合にのみ意味があります。
属性サンプリングで尋ねられる質問の種類
属性サンプリングを使用して多くのアイテムを調査できます。 部分的なリストには次のものが含まれます。
- 商品の出荷は常に請求前に行われますか？商品は承認されたベンダーからのみ購入されますか？クレジット販売は承認されたクレジットで消費者に行われますか？
