7/21/2019 Tarea 2 Practica Integral muestre y control http://slidepdf.com/reader/full/tarea-2-practica-integral-muestre-y-control 1/25 ASIGNATURA: MUESTREO Y CONTROL DE CALIDAD APLICADO A LA AUDITORÍA TEMA 2 y 3 PRACTICA INTEGRAL PARA PRUEBAS DE ATRIBUTOS UTILZANDO SOFTWARE FORSAMPLING, IDEA Y MACROS DE EXCEL PROFESOR: SIMÓN CÓRDOVA Lc!" C!#$%& C'($%&!#%), C"I"*"++"2*- Lc!" D%./#0% D1!), C"I" "+4"42 Lc!" R/$!# G'&)5(%), C"I" "*-4"*2 Lc!" M%#c!#y G67/0##%), C"I" 4"83"++2 S%cc/9&: B C!#!c!., &'/%$;#% % 2+
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7/21/2019 Tarea 2 Practica Integral muestre y control
0oy en día para realizar un traba#o de auditoria existen diferentes soft1are
que vienen a a$ilizar el traba#o que en tiempos atrás se podía llevar varios meses
en e#ecutarlos. Con técnicas estadísticas y con un excelente soft1are nos permite
tomar muestras representativas de una $ran poblacin y los resultados que seobtienen cada serán más confiables para lle$ar a conclusiones verídicas en su
proyeccin con la poblacin en estudio.
Estas prácticas tienen como propsitos- comprobar si se están llevando a
cabo o no los sistemas de control interno. 2or tanto, lo primero que debemos
conocer es cuál es nuestra opinin sobre los mismos, para poder realizar la
consi$uiente prueba estadística que lo corrobore.
En la norma internacional de auditoría 345( 6&78, define de la si$uiente
manera el muestreo en la auditoría- 9'uestreo en la auditoría9 3muestreo8 implica
la aplicacin de procedimientos de auditoría a menos de :77; de las partidas que
inte$ran el saldo de una cuenta o clase de transacciones de tal manera que todas
las unidades del muestreo ten$an una oportunidad de seleccin. Esto permitirá al
auditor obtener y evaluar la evidencia de auditoría sobre al$una característica de
las partidas )eleccionadas para formar o ayudar en la formacin de una
conclusin Concerniente al universo de la que se extrae la muestra. El muestreo
en la auditoría puede usar un enfoque estadístico o no estadístico9.
<na parte esencial de esto es el ries$o muestral, es decir, el ries$o de que
la conclusin basada en la muestra no coincida con la conclusin a que se "abría
lle$ado en caso de "aber examinado todos los elementos de la poblacin.
=as inferencias estadísticas se basan en las distribuciones de muestreo.
<na distribucin de muestreo es una distribucin de frecuencias de los resultados
de todas las muestras posibles de un tamao específico que podrían ser obtenidas
de la poblacin con al$unos parámetros específicos. =a existencia de la
distribucin de muestreo permite que el auditor realice afirmaciones de
probabilidad acerca del $rado probable de representatividad de cualquier muestra
que sea miembro de esa distribucin.
El muestreo de atributos se basa en la distribucin binmica, la cual es la
distribucin de todas las muestras posibles donde cada elemento de la poblacin
tiene uno o dos estados posibles, por e#emplo- sí>no, ne$ro>blanco, o desviacin
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=a si$uiente investi$acin es de tipo cuantitativa, por cuanto permiti
conocer las características de un aspecto de la poblacin, el método de
investi$acin es descriptiva, ya que a partir de unos datos pudimos analizar una
muestra. 2ara el análisis se cre una base de datos a la cual se le realizaronsendas corridas computacionales utilizando los soft1are ?or)amplin$, 5/E( y los
'acros de Excel 31ampler8.
2oblacin- =a poblacin está compuesta por el número total de facturas
pa$adas a proveedores durante el último semestre, en total son :77: facturas,
cada una con su documentacin respectiva, representa la unidad de muestreo.
El b#etivo del estudio es realizar una auditoría para detectar cualquier
desviacin en las ero$aciones del pa$o a proveedores y verificar que los e$resos
se encuentran debidamente amparados por la documentacin autorizada y
re$istrados de acuerdo con las normas.
=os atributos o excepciones que se auditaran se definen a continuacin-
Copia de la factura de ventas acompaada por la orden de pedido.
/ocumentacin con la autorizacin de compra firmada por la persona
responsable.
Copia de la emisin del c"eque utilizado para cubrir el pa$o con las firmas
autorizadas.
• /ocumentacin completa que ampara la entrada de la mercancía
correspondiente.
• Concordancia entre el diario de compras y el re$istro del auxiliar.
2ara los dos primeros atributos- Copia de la factura de ventas acompaada
por la orden de pedido. /ocumentacin con la autorizacin de compra firmada por
la persona responsable, se fi# un :7; de ries$o de error. 2ara los tres restantesCopia de la emisin del c"eque utilizado para cubrir el pa$o con las firmas
autorizadas. /ocumentacin completa que ampara la entrada de la mercancía
correspondiente. Concordancia entre el diario de compras y el re$istro del auxiliar,
se fi# un ries$o de error del 6;.
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( cada ob#etivo de auditoría le corresponden unos atributos de control
interno específicos, cuyo cumplimiento se deben comprobar.
2rocedimiento- )e realizará la auditoria con el soft1are ?or)amplin$- se procedi
a in$resar los dos primeros atributos-
Copia de la factura
/ocumentacin de autorizacin
)e cate$orizaron como importantes.
En la si$uiente fase se import la base de datos creada con las facturas
pa$adas, con sus respectivos montos en bolívares, esto nos define la poblacin, lacual es de :.77:, fi#amos la tasa de errores 3Tie8 la cual es de %;. El si$uiente
paso realizado es establecer el ries$o de error! el cual es :7; por consi$uiente la
confianza es de 7;, dándonos una tasa de precisin del 6; con un tipo de
distribucin Dinomial. ies$o del sistema ba#o.
Tamao de la muestra propuesto- :&% deseado :&% esto representa el
:&,:; del tamao total de la muestra.
'étodo de seleccin- (=E(T5
2ara el análisis de las muestras tomaremos en consideracin las si$uientes
tablas-
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2ara este atributo nos da :,6; de desviacin, obteniendo una confianza
de G,%6;.
MODELO <IPERGEOMTRICO y BINOMIAL"
El modelo 0iper$eométrico es una variable aleatoria que se define como el
número de ob#etos del tipo ( en un muestreo sin reposicin de tamao n en una
poblacin de 4 ob#etos donde I de ellos son del tipo (.
(l realizar n repeticiones independientes de una 2rueba de Dernoulli conparámetro p se $enera un tipo de experimento conocido como experimento
Dinomial. En este experimento el interés está en el número de veces que ocurre el
evento (. Ese valor define la variable aleatoria Dinomial.
/efinicin El modelo Dinomial es una variable aleatoria que se define como
el número de veces que ocurre el evento ( en n repeticiones independientes de
una 2rueba de Dernoulli. =a variable aleatoria tomará cualquier valor entre un
mínimo de cero y un máximo de n.
DIFERENCIA ENTRE MODELO <IPERGEOMETRICO Y BINOMIAL"
=a diferencia entre el modelo "iper$eometrico y binomial es que en la
"iper$eometrica, los datos de la muestra se extraen sin reemplazo 3el dato
obtenido ya no pertenece a la poblacin y por lo tanto no puede salir en la
extraccin del si$uiente dato de la muestra8 y en el modelo binomial con
reemplazo 3El dato obtenido si$ue perteneciendo a la poblacin y puede salir en la
extraccin del si$uiente dato de la muestra
P';(!c/9&: 2ara realizar esta auditoria de prueba de atributos con los'acros de Excel se tomo una poblacin de :77: facturas, de las cuales elpro$rama selecciona una muestra de :F7.
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2ara realizar la evaluacin de los resultados se requiere particionar el límite
superior excepcin total de ,6; en capas. =a primera capa utiliza el límite
superior de :,%; que se aplicaría si no se "an encontrado excepciones. (un
cuando no se "an encontrado excepciones en un tamao de muestra de :F7,
existe un ries$o del :7; que más de :,%; de las facturas en la poblacin contiene
excepciones. =a primera capa representa una asi$nacin básica para el ries$o de
muestreo que aumentara a medida que aumenta el tamao muestral
El límite superior asociado con la se$unda capa es el valor para una
excepcin 3&,%;8 menos el valor de sin excepciones 3:,%;8. /ebido a que se
encontr esta primera excepcin, se estima a"ora que un adicional de %; de las
facturas en la poblacin contiene excepciones. El límite superior para las capas
adicionales se calcula de una manera similar y se "ace pro$resivamente más
$rande con cada capa adicional.
=a se$unda prueba de atributos se realizaran con el modelo "iper$eometrico, con
una poblacin de :77:, una tolerancia de %;, , Copia de la factura 7.%6; , ries$o
de Evaluacin de Control :7;
2rueba 4J %.
Instructions: Enter required inputs in cells B9, B10, B11, and B12 and clickthe 'Calculate Sample Size' utton! Click the '"enerate #andom Sample'utton to $enerate a random sample! %or more in&ormation on usin$ this
orksheet, click on the '(dditional )elp' utton!
*orksheet &or +est o& Controls
ased on h-per$eometric distriution.
Sample Size /etermination I+Sopulation Size 1.001
E3pected opulation E3ception #ate EE#. 0,25%
+olerale E3ception #ate +E#. 2,00%
#isk o& (ssessin$ Control #isk +oo 4o #(C#+4. 10,00%
#equired Sample Size 150
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2ara realizar la evaluacin de los resultados se requiere particionar el límite
superior excepcin total de ,6; en capas. =a primera capa utiliza el límite
superior de :,%; que se aplicaría si no se "an encontrado excepciones. (un
cuando no se "an encontrado excepciones en un tamao de muestra de :F7,
existe un ries$o del :7; que más de :,%; de las facturas en la poblacin contiene
excepciones. =a primera capa representa una asi$nacin básica para el ries$o de
muestreo que aumentara a medida que aumenta el tamao muestral
El límite superior asociado con la se$unda capa es el valor para una
excepcin 3&,%;8 menos el valor de sin excepciones 3:,%;8. /ebido a que se
encontr esta primera excepcin, el auditor estima a"ora que un adicional de %;
de las facturas en la poblacin contiene excepciones. El límite superior para las
capas adicionales se calcula de una manera similar y se "ace pro$resivamente
más $rande con cada capa adicional.
=a tercera prueba de atributos se realizaran con el modelo "iper$eometrico, con
una poblacin de :77:, una tolerancia de %;, , Copia de la factura 7.%6; , ries$o
de Evaluacin de Control 6;
2rueba 4J &
Instructions: Enter required inputs in cells B9, B10, B11, and B12 and clickthe 'Calculate Sample Size' utton! Click the '"enerate #andom Sample'utton to $enerate a random sample! %or more in&ormation on usin$ this
orksheet, click on the '(dditional )elp' utton!
*orksheet &or +est o& Controls
ased on h-per$eometric distriution.
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