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變量抽樣 |
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變量抽樣法（Variables Sampling Method） 又稱“變量抽查法”，是指對稽查對象總體的貨幣金額進行實質性測試所採用的抽查方法。在實質性測試中運用的稽查抽查技術，主要是變量抽樣法。變量抽樣法可用於確定賬戶金額是多是少、是否存在重大誤差等。變量抽樣稽查方法通常用於：檢查應收賬款的金額；檢查存貨的數量與金額；檢查工資費用；檢查交易活動，以確定未經適當批准的交易金額。 簡介 變量抽樣法又稱“變量抽查法”，是指對稽查對象總體的貨幣金額進行實質性測試所採用的抽查方法。在實質性測試中運用的稽查抽查技術，主要是變量抽樣法。 變量抽樣法可用於確定賬戶金額是多是少、是否存在重大誤差等。變量抽樣稽查方法通常用於：檢查應收賬款的金額；檢查存貨的數量與金額；檢查工資費用；檢查交易活動，以確定未經適當批准的交易金額。主要形式 變量抽樣法的主要形式有均值估計抽樣法、差異估計抽樣法、分層抽樣法、貨幣單位抽樣法。 均值估計抽樣法 變量抽樣中通過抽查確定樣本的平均值來推斷總體的平均值及總值的統計抽樣技術，稱為均值估計抽樣法。 均值估計抽樣法可以用來驗證賬戶餘額或發生額的正確性。當查賬人員無法獲得被查總體數值或對被查單位提供的數字根本不可信賴時，此種方法仍可使用但是，應用這種方法時，計算標準差的工作量比較大。因為均值估計法中，標準差的計算需要考慮初始樣本或總體中的每一個項目的數值。 差異估計抽樣法 差異估計抽樣法是利用審查樣本所得到的樣本平均差錯額，來推斷總體差錯額或正確額的一種統計抽樣方法。 分層抽樣法 分層抽樣法是將總體按照一定標誌分成若干層，分別從各層中抽檢一定數量的樣本，最後匯總推算所需的總體估計量的一種統計抽樣技術。在變量抽樣審計中合理地運用分層抽樣法，可以提高抽樣的精確度，減少需要抽查的樣本。在運用分層抽樣法時，需要對總體進行重新組織整理，計算工作複雜。因此，只有當被查總體中大部分項目（的金額）分佈均勻，少數項目屬於高金額或低金額之類的異常項目時，運用分層抽樣法才有意義。 貨幣單位抽樣法 貨幣單位抽樣法是一種雙重目標抽樣方法，它既可以用於符合性測試，又可以用於實質性測試。它以貨幣單位作為組成總體的項目，以測定總體所包含錯誤是否超過預定的重要性指標或錯誤率上限為基本目標的一種統計抽樣方法。 貨幣單位抽樣法使用方便，適用範圍廣。由於以貨幣單位作為樣本單位，在抽樣的計劃和抽樣結果評價方面形成了某些獨特的內容。 步驟 變量抽樣稽查的基本工作步驟如下： 1、決定測試目標 實質性測試目標的確定較為簡單，主要是測定被審查經濟業務或報表、資料的真實、正確和有效性。具體形式有兩種： 1）確定所檢查數額（量）的正確性，稱為假設測試。抽查的目的主要是驗證。 2）獨立地對某類經濟業務的數額（量）進行估計，稱為金額估計。抽查的主要目的是提供信息。 決定測試目標的一個相關問題，是對錯誤範圍的定義。從一般意義講，凡是影響到被審查經濟業務記錄金額真實、正確性的錯誤都應包括在內。但是，每個審查項目的目標不同，因此對於錯誤定義也會相應發生變化。例如，審查項目的總體目標是確定某企業一定時期實現利潤數字的正確性，在審核檢查中如果發現記錄財產或費用賬戶的錯誤（如將應記入材料賬戶的業務記入了在產品等） ，可以不看做是錯誤。因為雖然它們會影響到有關賬戶本身的正確性，但卻對整個企業的利潤數字不發生影響。因此，決定測試目標時，應結合審查項目的整體目標，對錯誤給出一個明確的概念上的規定。 2、定義總體範圍 它有兩層含義：第一層含義是規定檢查哪段時間內的哪類業務；第二層含義是確定準備抽查的業務資料。第一層含義的內容規定較為簡單，關鍵是第二層，在確定檢查的具體總體時，應考慮可能發生的錯誤是高列還是低列業務金額，或者是二者兼而有之，然後根據有關的核算程序作出規定。 變量抽樣法中對總體的同質性要求較高。所謂同質性，是指總體中只包括同類性質的業務。如果定義的總體中包括不同性質的業務，如應收款中包括應收款和預付款兩類業務，由於各類業務會計記錄“借”、“貸”方向不一致，規定的總體數額很容易被歪曲，最後的總體推算工作也過於復雜。故若不同類業務所佔比重較大時，應把它們作為不同的總體予以規定，分別進行抽樣檢查。 在實質性測試中，稽查人員對高金額的業務項目往往特別重視，並作為工作重點，要求對這些項目進行10%的檢查；同時，稽查人員根據自己的職業判斷，很可能不要對那些關鍵性的業務項目進行百分之百的詳查。事實上，相對於抽樣而定義的總體，往往是剔除了高額項目和關鍵項目餘下的部分，才是稽查人員準備依靠取具有代表性的樣本來形成稽查結論的部分。 3、決定抽樣組織方式 由於變量抽樣審查的確定目標主要與金額有關，因而以貨幣額為標誌的分層選樣法和貨幣單位選樣法在實踐中應用較為廣泛。決定抽樣組織方式時，必須統籌考慮審查目標、總體範圍、被稽查單位核算和管理制度以及審查資源等各方面因素。 4、計算樣本規模 |
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