4.1.4 Muestra en la Auditoría guía 6030

Clasificación Atributos y Variables

Muestreo de atributos

El muestreo de atributos es aquel cuyo objetivo es estimar la frecuencia (en porcentaje) con que ciertos atributos se presentan en el universo, teniendo como base los resultados obtenidos de la muestra examinada. El resultado de la aplicación de este tipo de muestreo se expresa generalmente en porcentaje y para su aplicación se utilizan tablas estadísticas elaboradas específicamente para ello. En la aplicación de este tipo de muestreo se pueden probar, al mismo tiempo, varios atributos o aplicar varios procedimientos de auditaría. Por sus características, este tipo de muestreo se usa fundamentalmente en pruebas de cumplimiento para probar la efectividad del control interno.

Muestreo de variables

El muestreo estadístico aplicable a universos expresados en importes monetarios es conocido como muestreo de variables y, en términos generales, consiste en determinar en qué grado una muestra seleccionada, o bien el universo de partidas, es distinto o se aleja del importe considerado como real o razonable. La aplicación de este muestreo no necesariamente se limita a importes monetarios, sino que existe la posibilidad de aplicarlo a universos expresados también en unidades; por ejemplo, unidades de producción, unidades de existencia en inventarios, etc. Su aplicación dentro de la auditaría de estados financieros es frecuente en la práctica de pruebas sustantivas. El muestreo de variables más usual es el conocido como muestreo de unidad monetaria, el cual está diseñado para estimar, en forma estadística, el importe máximo de error en relación con el valor real, utilizando muestras con un tamaño relativamente pequeño, ya que se enfoca en partidas del universo con valores altos. Los resultados expresan la cantidad máxima de los errores de presentación excesiva en el universo. Este tipo de muestreo permite evaluar, en forma más simple, las posibles valuaciones en exceso o defecto de los renglones de los estados financieros.

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