Örnekleme büyüklüğü, denetçi tarafından kabul edilen örneğin riskine bağlıdır. Gerçek duruma göre uygun yöntemlerin seçimi, örnekleme riskini en aza indirmeye yardımcı olan bir çözümü temsil eder.
Bu yazıda MUS (Monetary Unit Sampling) istatistiksel örnekleme yöntemini tartışacağız. Bu yönteme olasılık orantılı örnekleme de denir. Bu yöntem uzun yıllardır kullanılmaktadır ve denetçiler arasında yaygın olarak kabul edilmektedir. Birçok denetçi, temel olarak PC ve yazılımın icadından önce kullanılanla aynı yöntemleri kullanarak MUS kullanır.
Parasal Birim Örneklemesi, hesap bakiyelerinin veya nakit eşdeğerlerinin toplu olarak herhangi bir yanlışlık içerip içermediğini belirlemek için kullanılan bir örnekleme yöntemidir. Her bir parasal eşdeğer, daha yüksek bir değere sahip bir dizideki artıkların orantılı olarak daha yüksek bir seçim olasılığına sahip olması için bir örnekleme birimi olarak kabul edilir.
Yöntemin avantajı, denetçinin çabalarının daha yüksek değerlere yönlendirilmesidir. Bu yöntemi kullanmadan önce belirlenmesi gereken sorular popülasyon büyüklüğü, güven aralığı, hata payı, doğruluk, tahmin edilen hatalar, hata olasılığıdır.
Güven aralığı, örneklem büyüklüğünü belirleyen katsayılar ve ayrıntılı testlerin dolaylı saçılımı ile belirlenir. Finansal göstergelerin önemli sapmalar içermediğine %95 makul güvence sağlamak için. Hata payı, önceki deneyime dayanacak ve örneklem büyüklüğünün belirlenmesine yol açacaktır. Ayrıca, numunenin ayrıntılı testi sonucunda dizide tahmin edilen maksimum olası hatayı da değerlendirmelisiniz.
Eğer tahmin edilen hatalar önemlilik eşiğini aşarsa, denetçiler önemli hataların olup olmadığını kontrol etmek için testi genişletmeli ve sonunda uygun bir sonuç çıkarmalıdır. Hata olasılığı numunedeki elemana göre sabittir.
MUS (Parasal Birim Örneklemesi) seçmenin avantajları:
- Tipik olarak, bir yöntem diğer yöntemlerden daha küçük örnekler üretir
- Bir sonuç çıkarmakta zorluk yaşanmaz
- Nakit eşdeğerini önceden onaylamaya gerek yoktur, çünkü bu otomatik olarak gerçekleşir
- Kullanmanın basit yöntemi
- Yüksek değerlere sahip hataların belirlenmesi sorunu, yüksek değerlere sahip değerlerin örneğe girme şansının yüksek olması nedeniyle çözülmüştür.
Fırsatları kullanın!
Caseware IDEA yazılımını kullanarak, katsayıları hesaplayabilir ve iki tıklamayla MUS oluşturabilirsiniz, daha sonra IDEA verilerin niteliğini daha ayrıntılı incelemek için bir sonuç raporu oluşturur. Caseware IDEA ile verileri keşfedin ve tahmin edin!
Yazılım çözümlerinin etkinliğini yaşamak için ÜCRETSİZ Deneme Sürümünü kullanın.