Выборочная выборка

Статистическая совокупность

Статистическая совокупность — множество единиц, обладающих массовостью, типичностью, качественной однородностью и наличием вариации.

Статистическая совокупность состоит из материально существующих объектов (Работники, предприятия, страны, регионы), является объектом статистического исследования.

Единица совокупности — каждая конкретная единица статистической совокупности.

Одна и та же статистическая совокупность может быть однородна по одному признаку и неоднородна по другому.

Качественная однородность — сходство всех единиц совокупности по какому-либо признаку и несходство по всем остальным.

В статистической совокупности отличия одной единицы совокупности от другой чаще имеют количественную природу. Количественные изменения значений признака разных единиц совокупности называются вариацией.

Вариация признака — количественное изменение признака (для количественного признака) при переходе от одной единицы совокупности к другой.

Признак — это свойство, характерная черта или иная особенность единиц, объектов и явлений, которая может быть наблюдаема или измерена. Признаки делятся на количественные и качественные. Многообразие и изменчивость величины признака у отдельных единиц совокупности называется вариацией.

Атрибутивные (качественные) признаки не поддаются числовому выражению (состав населения по полу). Количественные признаки имеют числовое выражение (состав населения по возрасту).

Показатель — это обобщающая количественно качественная характеристика какого-либо свойства единиц или совокупности в целом в конкретных условиях времени и места.

Система показателей — это совокупность показателей всесторонне отражающих изучаемое явление.

Например, изучается зарплата:

  • Признак — оплата труда
  • Статистическая совокупность — все работники
  • Единица совокупности — каждый работник
  • Качественная однородность — начисленная зарплата
  • Вариация признака — ряд цифр

Генеральная совокупность и выборка из нее

Основу статистического исследования составляет множество данных, полученных в результате измерения одного или нескольких признаков. Реально наблюдаемая совокупность объектов, статистически представленная рядом наблюдений случайной величины , является выборкой, а гипотетически существующая (домысливаемая) — генеральной совокупностью. Генеральная совокупность может быть конечной (число наблюдений N = const) или бесконечной (N = ∞), а выборка из генеральной совокупности — это всегда результат ограниченного ряда наблюдений. Число наблюдений , образующих выборку, называется объемом выборки. Если объем выборки достаточно велик (n → ∞) выборка считается большой, в противном случае она называется выборкой ограниченного объема. Выборка считается малой, если при измерении одномерной случайной величины объем выборки не превышает 30 (n <= 30), а при измерении одновременно нескольких (k) признаков в многомерном пространстве отношение n к k не превышает 10 (n/k < 10). Выборка образует вариационный ряд, если ее члены являются порядковыми статистиками, т. е. выборочные значения случайной величины Х упорядочены по возрастанию (ранжированы), значения же признака называются вариантами.

Пример. Практически одна и та же случайно отобранная совокупность объектов — коммерческих банков одного административного округа Москвы, может рассматриваться как выборка из генеральной совокупности всех коммерческих банков этого округа, и как выборка из генеральной совокупности всех коммерческих банков Москвы, а также как выборка из коммерческих банков страны и т.д.

Основные способы организации выборки

Достоверность статистических выводов и содержательная интерпретация результатов зависит от репрезентативности выборки, т.е. полноты и адекватности представления свойств генеральной совокупности, по отношению к которой эту выборку можно считать представительной. Изучение статистических свойств совокупности можно организовать двумя способами: с помощью сплошного и несплошного наблюдения . Сплошное наблюдение предусматривает обследование всех единиц изучаемой совокупности, а несплошное (выборочное) наблюдение — только его части.

Существуют пять основных способов организации выборочного наблюдения:

1. простой случайный отбор, при котором объектов случайно извлекаются из генеральной совокупности объектов (например с помощью таблицы или датчика случайных чисел), причем каждая из возможных выборок имеют равную вероятность. Такие выборки называются собственно-случайными;

2. простой отбор с помощью регулярной процедуры осуществляется с помощью механической составляющей (например, даты, дня недели, номера квартиры, буквы алфавита и др.) и полученные таким способом выборки называются механическими;

3. стратифицированный отбор заключается в том, что генеральная совокупность объема подразделяется на подсовокупности или слои (страты) объема так что . Страты представляют собой однородные объекты с точки зрения статистических характеристик (например, население делится на страты по возрастным группам или социальной принадлежности; предприятия — по отраслям). В этом случае выборки называются стратифицированными (иначе, расслоенными, типическими, районированными);

4. методы серийного отбора используются для формирования серийных или гнездовых выборок. Они удобны в том случае, если необходимо обследовать сразу «блок» или серию объектов (например, партию товара, продукцию определенной серии или население при территориально-административном делении страны). Отбор серий можно осуществить собственно-случайным или механическим способом. При этом проводится сплошное обследование определенной партии товара, или целой территориальной единицы (жилого дома или квартала);

5. комбинированный (ступенчатый ) отбор может сочетать в себе сразу несколько способов отбора (например, стратифицированный и случайный или случайный и механический); такая выборка называется комбинированной.

Виды отбора

По виду различаются индивидуальный, групповой и комбинированный отбор. При индивидуальном отборе в выборочную совокупность отбираются отдельные единицы генеральной совокупности, при групповом отборе — качественно однородные группы (серии) единиц, а комбинированный отбор предполагает сочетание первого и второго видов.

По методу отбора различают повторную и бесповторную выборку.

Бесповторным называется отбор, при котором попавшая в выборку единица не возвращается в исходную совокупность и в дальнейшем выборе не участвует; при этом численность единиц генеральной совокупности N сокращается в процессе отбора. При повторном отборе попавшая в выборку единица после регистрации возвращается в генеральную совокупность и таким образом сохраняет равную возможность наряду с другими единицами быть использованной в дальнейшей процедуре отбора; при этом численность единиц генеральной совокупности N остается неизменной (метод в социально-экономических исследованиях применяется редко). Однако, при большом N (N → ∞) формулы для бесповторного отбора приближаются к аналогичным для повторного отбора и практически чаще используются последние (N = const).

Основные характеристики параметров генеральной и выборочной совокупности

В основе статистических выводов проведенного исследования лежит распределение случайной величины , наблюдаемые же значения (х1, х2, … , хn) называются реализациями случайной величины Х (n — объем выборки). Распределение случайной величины в генеральной совокупности носит теоретический, идеальный характер, а ее выборочный аналог является эмпирическим распределением. Некоторые теоретические распределения заданы аналитически, т.е. их параметры определяют значение функции распределения в каждой точке пространства возможных значений случайной величины . Для выборки же функцию распределения определить трудно, а иногда невозможно, поэтому параметры оценивают по эмпирическим данным, а затем их подставляют в аналитическое выражение, описывающее теоретическое распределение. При этом предположение (или гипотеза) о виде распределения может быть как статистически верным, так и ошибочным. Но в любом случае восстановленное по выборке эмпирическое распределение лишь грубо характеризует истинное. Важнейшими параметрами распределений являются математическое ожидание и дисперсия .

По своей природе распределения бывают непрерывными и дискретными. Наиболее известным непрерывным распределением является нормальное. Выборочными аналогами параметров идля него являются: среднее значение и эмпирическая дисперсия . Среди дискретных в социально-экономических исследованиях наиболее часто применяется альтернативное (дихотомическое) распределение. Параметр математического ожидания этого распределения выражает относительную величину (или долю) единиц совокупности, которые обладают изучаемым признаком (она обозначена буквой ); доля совокупности, не обладающая этим признаком, обозначается буквой q (q = 1 — p). Дисперсия же альтернативного распределения также имеет эмпирический аналог .

В зависимости от вида распределения и от способа отбора единиц совокупности по-разному вычисляются характеристики параметров распределения. Основные из них для теоретического и эмпирического распределений приведены в табл. 1.

Долей выборки kn называется отношение числа единиц выборочной совокупности к числу единиц генеральной совокупности:

kn = n/N.

Выборочная доля w — это отношение единиц, обладающих изучаемым признаком x к объему выборки n:

w = nn/n.

Так как выборочная совокупность отлична от генеральной, то возникают ошибки выборки.

Таблица 1. Основные параметры генеральной и выборочной совокупностей

Ошибки выборки

При любом статистическом наблюдении (сплошном и выборочном) могут встретиться ошибки двух видов: регистрации и репрезентативности. Ошибки регистрации могут иметь случайный и систематический характер. Случайные ошибки складываются из множества различных неконтролируемых причин, носят непреднамеренный характер и обычно по совокупности уравновешивают друг друга (например, изменения показателей прибора при температурных колебаниях в помещении).

Систематические ошибки тенденциозны, так как нарушают правила отбора объектов в выборку (например, отклонения в измерениях при изменении настройки измерительного прибора).

Пример. Для оценки социального положения населения в городе предусмотрено обследовать 25% семей. Если при этом выбор каждой четвертой квартиры основан на ее номере, то существует опасность отобрать все квартиры только одного типа (например, однокомнатные), что обеспечит систематическую ошибку и исказит результаты; выбор же номера квартиры по жребию более предпочтителен, так как ошибка будет случайной.

Ошибки репрезентативности присущи только выборочному наблюдению, их невозможно избежать и они возникают в результате того, что выборочная совокупность не полностью воспроизводит генеральную. Значения показателей, получаемых по выборке, отличаются от показателей этих же величин в генеральной совокупности (или получаемых при сплошном наблюдении).

Ошибка выборочного наблюдения есть разность между значением параметра в генеральной совокупности и ее выборочным значением. Для среднего значения количественного признака она равна: , а для доли (альтернативного признака) — .

Ошибки выборки свойственны только выборочным наблюдениям. Чем больше эти ошибки, тем больше эмпирическое распределение отличается от теоретического. Параметры эмпирического распределения и являются случайными величинами, следовательно, ошибки выборки также являются случайными величинами, могут принимать для разных выборок разные значения и поэтому принято вычислять среднюю ошибку.

Средняя ошибка выборки есть величина , выражающая среднее квадратическое отклонение выборочной средней от математического ожидания. Эта величина при соблюдении принципа случайного отбора зависит прежде всего от объема выборки и от степени варьирования признака: чем больше и чем меньше вариация признака (следовательно, и значение ), тем меньше величина средней ошибки выборки . Соотношение между дисперсиями генеральной и выборочной совокупностей выражается формулой:

т.е. при достаточно больших можно считать, что . Средняя ошибка выборки показывает возможные отклонения параметра выборочной совокупности от параметра генеральной. В табл. 2 приведены выражения для вычисления средней ошибки выборки при разных методах организации наблюдения.

Таблица 2. Средняя ошибка (m) выборочных средней и доли для разных видов выборки

Где — средняя из внутригрупповых выборочных дисперсий для непрерывного признака;

— средняя из внутригрупповых дисперсий доли;

— число отобранных серий, — общее число серий;

,

где — средняя -й серии;

— общая средняя по всей выборочной совокупности для непрерывного признака;

,

где — доля признака в -й серии;

— общая доля признака по всей выборочной совокупности.

Однако о величине средней ошибки можно судить лишь с определенной, вероятностью Р (Р ≤ 1). Ляпунов А.М. доказал, что распределение выборочных средних , a следовательно, и их отклонений от генеральной средней, при достаточно большом числе приближенно подчиняется нормальному закону распределения при условии, что генеральная совокупность обладает конечной средней и ограниченной дисперсией.

Математически это утверждение для средней выражается в виде:

а для доли выражение (1) примет вид:

где — есть предельная ошибка выборки, которая кратна величине средней ошибки выборки , а коэффициент кратности — есть критерий Стьюдента («коэффициент доверия»), предложенный У.С. Госсетом (псевдоним «Student»); значения для разного объема выборки хранятся в специальной таблице.

Значения функции Ф(t) при некоторых значениях t равны:

Следовательно, выражение (3) может быть прочитано так: с вероятностью Р = 0,683 (68,3%) можно утверждать, что разность между выборочной и генеральной средней не превысит одной величины средней ошибки m (t = 1), с вероятностью Р = 0,954 (95,4%) — что она не превысит величины двух средних ошибок m (t = 2) , с вероятностью Р = 0,997 (99,7%) — не превысит трех значений m (t = 3) . Таким образом, вероятность того, что эта разность превысит трехкратную величину средней ошибки определяет уровень ошибки и составляет не более 0,3%.

В табл. 3 приведены формулы для вычисления предельной ошибки выборки.

Таблица 3. Предельная ошибка (D) выборки для средней и доли (р) для разных видов выборочного наблюдения

Распространение выборочных результатов на генеральную совокупность

Конечной целью выборочного наблюдения является характеристика генеральной совокупности. При малых объемах выборки эмпирические оценки параметров ( и ) могут существенно отклоняться от их истинных значений ( и ). Поэтому возникает необходимость установить границы, в пределах которых для выборочных значений параметров ( и ) лежат истинные значения ( и ).

Доверительным интервалом какого-либо параметра θгенеральной совокупности называется случайная область значений этого параметра, которая с вероятностью близкой к 1 (надежностью) содержит истинное значение этого параметра.

Предельная ошибка выборки Δпозволяет определить предельные значения характеристик генеральной совокупности и их доверительные интервалы, которые равны:

Нижняя граница доверительного интервала получена путем вычитания предельной ошибки из выборочного среднего (доли), а верхняя — путем ее добавления.

Доверительный интервал для средней использует предельную ошибку выборки и для заданного уровня достоверности определяется по формуле:

Это означает, что с заданной вероятностью Р, которая называется доверительным уровнем и однозначно определяется значением t, можно утверждать, что истинное значение средней лежит в пределах от ,а истинное значение доли — в пределах от

При расчете доверительного интервала для трех стандартных доверительных уровней Р = 95%, Р = 99% и Р = 99,9% значение выбирается по таблице Стьюдента. Приложения в зависимости от числа степеней свободы . Если объем выборки достаточно велик, то соответствующие этим вероятностям значения t равны: 1,96, 2,58 и 3,29. Таким образом, предельная ошибка выборки позволяет определить предельные значения характеристик генеральной совокупности и их доверительные интервалы:

Распространение результатов выборочного наблюдения на генеральную совокупность в социально-экономических исследованиях имеет свои особенности, так как требует полноты представительности всех ее типов и групп. Основой для возможности такого распространения является расчет относительной ошибки:

где Δ%- относительная предельная ошибка выборки; , .

Существуют два основных метода распространения выборочного наблюдения на генеральную совокупность: прямой пересчет и способ коэффициентов.

Сущность прямого пересчета заключается в умножении выборочного среднего значения !!\overline{x} на объем генеральной совокупности .

Пример. Пусть среднее число детей ясельного возраста в городе оценено выборочным методом и составило человека. Если в городе 1000 молодых семей, то число необходимых мест в муниципальных детских яслях получают умножением этой средней на численность генеральной совокупности N = 1000, т.е. составит 1200 мест.

Способ коэффициентов целесообразно использовать в случае, когда выборочное наблюдение проводится с целью уточнения данных сплошного наблюдения.

При этом используют формулу:

,

где все переменные — это численность совокупности:

  • — с поправкой на недоучет,
  • — без этой поправки,
  • — в контрольных точках
  • — в тех же точках по данным контрольных мероприятий.

Необходимый объем выборки

Таблица 4. Необходимый объем (n) выборки для разных видов организации выборочного наблюдения

При планировании выборочного наблюдения с заранее заданным значением допустимой ошибки выборки необходимо правильно оценить требуемый объем выборки. Этот объем может быть определен на основе допустимой ошибки при выборочном наблюдении исходя из заданной вероятности , гарантирующей допустимую величину уровня ошибки (с учетом способа организации наблюдения). Формулы для определения необходимой численности выборки n легко получить непосредственно из формул предельной ошибки выборки. Так, из выражения для предельной ошибки:

непосредственно определяется объем выборки n:

Эта формула показывает, что с уменьшением предельной ошибки выборки Δсущественно увеличивается требуемый объем выборки , который пропорционален дисперсии и квадрату критерия Стьюдента .

Для конкретного способа организации наблюдения требуемый объем выборки вычисляется согласно формулам, приведенным в табл. 9.4.

Практические примеры расчета

Пример 1. Вычисление среднего значения и доверительного интервала для непрерывного количественного признака.

Необходимо с вероятностью Р = 0,954 определить предельную ошибку Δ выборочной средней и доверительные пределы среднего времени расчетов.

Решение. Среднее значение вычисляется по формуле из табл. 9.1 для выборочной совокупности

Дисперсия вычисляется по формуле из табл. 9.1.

Средняя квадратическая погрешность дня.

Ошибка средней вычисляется по формуле:

т.е. среднее значение равно x ± m = 12,0 ± 2,3 дней.

Достоверность среднего составила

Предельную ошибку вычислим по формуле из табл. 9.3 для повторного отбора, так как численность генеральной совокупности неизвестна, и для Р = 0,954 уровня достоверности.

Таким образом, среднее значение равно `x ± D = `x ± 2m = 12,0 ± 4,6, т.е. его истинное значение лежит в пределах от 7,4 до16,6 дней.

Использование таблицы Стьюдента. Приложения позволяет заключить, что для n = 10 — 1 = 9 степеней свободы полученное значение достоверно с уровнем значимости a £ 0,001, т.е. полученное значение среднего достоверно отличается от 0.

Пример 2. Оценка вероятности (генеральной доли) р.

При механическом выборочном способе обследования социального положения 1000 семей выявлено, что доля малообеспеченных семей составила w = 0,3 (30%) (выборка была 2%, т.е. n/N = 0,02). Необходимо с уровнем достоверности р = 0,997 определить показатель р малообеспеченных семей во всем регионе.

Решение. По представленным значениям функции Ф(t) найдем для заданного уровня достоверности Р = 0,997 значение t = 3 (см. формулу 3). Предельную ошибку доли w определим по формуле из табл. 9.3 для бесповторного отбора (механическая выборка всегда является бесповторной):

Предельная относительная ошибка выборки в % составит:

Вероятность (генеральная доля) малообеспеченных семей в регионе составит р=w±Δw, а доверительные пределы р вычисляются исходя из двойного неравенства:

w — Δw ≤ p ≤ w — Δw, т.е. истинное значение р лежит в пределах:

0,3 — 0,014 < p <0,3 + 0,014, а именно от 28,6% до 31,4%.

Таким образом, с вероятностью 0,997 можно утверждать, что доля малообеспеченных семей среди всех семей региона составляет от 28,6% до 31,4%.

Пример 3. Вычисление среднего значения и доверительного интервала для дискретного признака, заданного интервальным рядом.

В табл. 5. задано распределение заявок на изготовление заказов по срокам их выполнения предприятием.

Таблица 5. Распределение наблюдений по срокам появления

Срок выполнения заявок (мес.)

Число наблюдений fi (абсолютная частота)

Относительная частота рi (%)

Середина интервала (градации) признака xi

до 6

св.60

Всего

100%

Решение. Средний срок выполнения заявок вычисляется по формуле:

Средний срок составит:

= (3*20 + 9*80 + 24*60 + 48*20 + 72*20)/200 = 23,1 мес.

Тот же ответ получим, если используем данные о рi из предпоследней колонки табл. 9.5, используя формулу:

Заметим, что середина интервала для последней градации находится путем искусственного ее дополнения шириной интервала предыдущей градации равной 60 — 36 = 24 мес.

Дисперсия вычисляется по формуле

где хi- середина интервального ряда.

Следовательно !!\sigma = \frac {20^2 + 14^2 + 1 + 25^2 + 49^2}{4}, а средняя квадратическая погрешность .

Ошибка средней вычисляется по формуле мес., т.е. среднее значение равно !!\overline{x} ± m = 23,1 ± 13,4.

Предельную ошибку вычислим по формуле из табл. 9.3 для повторного отбора, так как численность генеральной совокупности неизвестна, для 0,954 уровня достоверности:

Таким образом, среднее значение равно:

т.е. его истинное значение лежит в пределах от 0 до 50 мес.

Пример 4. Для определения скорости расчетов с кредиторами N = 500 предприятий корпорации в коммерческом банке необходимо провести выборочное исследование методом случайного бесповторного отбора. Определить необходимый объем выборки n, чтобы с вероятностью Р = 0,954 ошибка среднего значения выборки не превышала 3-х дней, если пробные оценки показали, что среднее квадратическое отклонение s составило 10 дней.

Решение. Для определения числа необходимых исследований n воспользуемся формулой для бесповторного отбора из табл. 9.4:

В ней значение t определяется из таблицы Стьюдента для уровня достоверности Р = 0,954. Оно равно 2. Среднее квадратическое значение s = 10, объем генеральной совокупности N = 500, а предельная ошибка среднего значения Δx = 3. Подставляя эти значения в формулу, получим:

т.е. выборку достаточно составить из 41 предприятия, чтобы оценить требуемый параметр — скорость расчетов с кредиторами.

Аудиторская выборка

Аудиторская выборка — это применение аудиторских процедур менее чем ко всем элементам одной статьи отчетности или группы однотипных операций.

Она дает возможность аудитору получить и оценить аудиторские доказательства в отношении некоторых характеристик элементов, отобранных для того, чтобы сформировать или помочь сформировать выводы, касающиеся генеральной совокупности, из которой произведена выборка .

Требования по аудиторской выборке раскрыты в Федеральном правиле (стандарте) № 16 «Аудиторская выборка», утвержденном постановлением Правительства РФ от 07.10.2004 № 532.

Для рассмотрения выборки в аудите необходимо определиться с применяемой терминологией по данному вопросу в отношении видов ошибок (табл. 6.1), изучаемой совокупности, риска выборки.

В отношении изучаемой совокупности в аудите различают понятия генеральной совокупности, элементов выборки и стратификации.

Генеральная совокупность представляет собой полный набор элементов, из которых аудитор проводит выборку для того, чтобы сделать выводы. Она должна быть надлежащей с точки зрения цели процедуры выборки, а также полной.

Элементы выборки — индивидуальные элементы, отражаемые в учете и составляющие генеральную совокупность.

Аудитор может подразделить генеральную совокупность на страты, т.е. подмножества. В таком случае каждая страта проверяется отдельно. Процесс деления генеральной совокупности на страты, каждая из которых представляет собой группу элементов выборки со сходными характеристиками, называется стратификацией. При стратификации аудитору необходимо обеспечить, чтобы каждый элемент выборки мог быть включен только в одну страту.

Таблица 6.1 Ошибки, различаемые в аудиторской выборке

Риск выборки возникает, когда вывод аудитора, сделанный на основе отобранной совокупности, отличается от вывода при применении идентичных процедур аудита к генеральной совокупности в целом.

В аудите различают два типа рисков выборки. Риск первого типа представляет собой риск того, что аудитор сделает следующие заключения:

  • риск средств внутреннего контроля ниже, чем в действительности (при выполнении тестов средств внутреннего контроля);
  • существенной ошибки не существует, вопреки тому, что в действительности она есть (при выполнении аудиторских процедур проверки по существу).

Риск данного типа оказывает влияние на надежность аудита и с большой степенью вероятности может привести к ненадлежащему аудиторскому мнению.

Риск второго типа представляет собой риск того, что аудитор придет к следующим выводам:

  • риск средств внутреннего контроля выше, чем в действительности (при выполнении тестов средств внутреннего контроля);
  • имеет место существенная ошибка, тогда как в действительности ее не существует (при выполнении аудиторских процедур проверки по существу).

Риск такого типа оказывает влияние на эффективность аудита, поскольку он обычно приводит к дополнительной работе по установлению того, что первоначальные выводы были неверны.

Риск, не зависящий от аудиторской выборки, является следствием факторов, которые приводят аудитора к ошибочному выводу по любым причинам, кроме тех, которые связаны с объемом выборки (т.е. числом отбираемых для проверки элементов). Риск, связанный с выборкой, может быть снижен путем увеличения объема отбираемой совокупности, а не связанный — путем надлежащего планирования задания, текущего контроля за работой аудиторов и проверки выполнения процедур.

Различают следующие виды выборки:

  • представительная (репрезентативная) — элементы ее генеральной совокупности имеют равную вероятность быть отобранными;
  • непредставительная (нерепрезентативная) — элементы ее генеральной совокупности не имеют равную вероятность быть отобранными. Аудитор полагается на свое профессиональное суждение при отборе элементов.

Элементами выборки могут быть натуральные объекты (например, первичные учетные документы) или показатели в денежном выражении. Аудитор должен стараться сформировать репрезентативную совокупность путем отбора элементов выборки, которые обладают характеристиками, типичными для генеральной совокупности, так как целью выборки является получение выводов по всей генеральной совокупности. При формировании проверяемой совокупности необходимо исключать предвзятость.

Для построения выборки аудитор определяет метод отбора элементов, который будет использоваться при тестировании с целью получения аудиторских доказательств. В соответствии с Федеральным правилом (стандартом) № 16 «Аудиторская выборка» различают следующие методы отбора элементов:

  1. отбор всех элементов (сплошная проверка);
  2. отбор специфических (определенных) элементов;
  3. отбор отдельных элементов (формирование аудиторской выборки).

Первый метод отбора не применяют при проведении тестов средств внутреннего контроля, его используют в отношении аудиторских процедур проверок по существу. Сплошная проверка целесообразна в следующих случаях:

  • генеральная совокупность состоит из небольшого числа элементов наибольшей стоимости;
  • неотъемлемый риск и риск средств контроля являются высокими, а другие средства не позволяют получить достаточные надлежащие аудиторские доказательства;
  • повторяющийся характер расчетов или иных процессов, осуществляемых с помощью компьютерной системы бухгалтерского учета, делает сплошную проверку эффективной с точки зрения соотношения затрат и результатов.

Второй метод предполагает отбор специфических элементов. Различают специфические элементы наибольшей стоимости и ключевые элементы. К элементам наибольшей стоимости относят суммы сальдо счетов, которые превышают планируемую степень точности, т.е. уровень существенности. При определении ключевых элементов аудитор отбирает сальдо счетов, существенных качественно, т.е. элементы, по которым возможна наибольшая вероятность наличия ошибки или искажения, и элементы существенные количественно, т.е. элементы (например, месяцы), имеющие наибольший оборот по данному счету в отчетном периоде. При использовании данного метода осуществляется построение непредставительной выборки, в связи с чем результаты, полученные по отобранным элементам, не могут быть экстраполированы на всю совокупность.

Третий метод представляет собой отбор элементов для построения представительной выборки. Прежде чем отобрать элементы, необходимо определить объем выборки.

Выбор метода или сочетания методов отбора элементов зависит от обстоятельств проверки, в частности аудиторского риска и эффективности аудита.

Объем выборки определяют с применением специальных формул теории вероятности и математической статистики либо на основе профессионального суждения аудитора. В этом случае аудитор должен проанализировать, снижен ли риск выборки до приемлемо низкого уровня. Чем ниже риск, связанный с использованием выборочного метода, который готов принять аудитор, тем больше необходимый объем выборки (табл. 6.2).

Таблица 6.2. Факторы, влияющие на объем выборки

Выборка является основой тестирования средств внутреннего контроля и процедур проверки по существу. В приложении 1 к Федеральному правилу (стандарту) аудиторской деятельности № 16 «Аудиторская выборка» определены факторы, влияющие на объем отобранной совокупности для тестирования средств внутреннего контроля, которые должны рассматриваться вместе (табл. 6.3).

Таблица 6.3. Факторы, влияющие на объем отобранной совокупности для тестирования средств внутреннего контроля

Факторы, влияющие на объем отобранной совокупности для проверки по существу, которые должны рассматриваться вместе, приведены в Приложении 2 к Федеральному правилу (стандарту) аудиторской деятельности № 16 «Аудиторская выборка» (табл. 6.4).

Число элементов выборки, которая состоит из элементов, основанных на сальдо счетов, определяют по следующей формуле :

ЭВ = (ОС — ЭН — ЭК)*КП / (0,75*УС)

  • ОС — общий объем проверяемой совокупности в стоимостном (денежном) выражении;
  • ЭН — суммарное стоимостное (денежное) выражение элементов наибольшей стоимости;
  • ЭК — суммарное стоимостное (денежное) выражение ключевых элементов;
  • КП — коэффициент проверки;
  • УС — уровень существенности.

Таблица 6.4. Факторы, влияющие на объем отобранной совокупности для проверки по существу

Значения коэффициента проверки, используемого при определении элементов выборки в зависимости от состояния систем бухгалтерского учета и внутреннего контроля аудируемого лица, представлены в прил. 10.

При определении элементов выборки для отбора по номеру документа используется следующая формула (при условии, что наибольшие и ключевые значения в изучаемой совокупности отсутствуют):

ЭВ = ГС*КП / УС

  • ГС — общее число документов генеральной совокупности.

В этом случае аудируемое лицо должно обеспечить выполнение требования обязательного присвоения номера всем первичным учетным документам.

К методам отбора элементов для построения выборки согласно Федеральному правилу (стандарту) № 16 относятся: случайный, систематический и бессистемный отбор.

При построении выборки случайным отбором используется статистический к выборочной проверке, т.е. статистическая выборка. Она предполагает любой подход к выборке, который имеет следующие характеристики: случайный (либо систематический со случайным выбором начальной точки) отбор тестируемой совокупности; применение теории вероятности для оценки результатов выборки, включая оценку риска, который связан с использованием аудиторской выборки. При нестатистической выборке для отбора статей аудитор опирается на профессиональное суждение.

Построение выборки случайным отбором проводится с использованием таблицы (см. прил. 10) или генератора случайных чисел. Номер документа элементов, попавших в выборку случайным отбором, определяют по формуле

НД — (ЗК — ЗН)СЧ + ЗН

  • ЗК — значение конечное, т.е. номер последнего документа генеральной совокупности;
  • ЗН — значение начальное, т.е. номер первого документа генеральной совокупности;
  • СЧ — случайное число.

Числа берут из таблицы случайных чисел. Первое число выбирают случайно, а следующие числа — по порядку, т.е. по столбцу или строке.

Рассмотрим построение выборки на примере ОАО «Факел» по статье «Сырье, материалы и другие аналогичные ценности» формы № 1 «Бухгалтерский баланс». Общий размер проверяемой совокупности в соответствии со строкой «Запасы» составляет 1904,0 тыс. р. Число документов за проверяемый период по бухгалтерскому счету «Материалы» — 1500. Документы пронумерованы с 1 по 1500. Наибольшие и ключевые элементы по рассматриваемой статье отсутствуют. По данным предыдущей проверки было установлено, что система внутреннего контроля отвечает необходимым требованиям, однако были выявлены ошибки по счетам бухгалтерского учета, поэтому коэффициент проверки равен 2. Уровень существенности по данной статье составляет 46 тыс. р. (прил. 8 строка «Сырье, материалы и другие аналогичные ценности»). Рассчитаем число элементов выборки:

ЭВ = 1904*2 / 46 = 83

Таким образом, число элементов, по которым будет построена выборка по статье «Сырье, материалы и другие аналогичные ценности», составляет 83 документа. Далее методом случайного отбора определяем, какие номера документов попадут в выборку, используя формулу 6.3 и таблицу случайных чисел. Случайное число выбирается случайным образом, в нашем случае это будет значение из строки 2 второго столбца. Далее случайные числа берутся по столбцу (табл. 6.5).

Таблица 6.5. Определение номера четырех документов методом случайного отбора

Остальные номера документов, попавших в выборку, определяются аналогично.

Систематический отбор построения выборки предполагает отбор элементов из генеральной совокупности через определенный интервал. Интервал определяют по следующей формуле:

ИНТ = (ЗК — ЗН) / ЭВ

  • ЭВ — число элементов выборки без учета элементов наибольшей стоимости, т.е. ключевых элементов.

Используя данную формулу, определим интервал для рассматриваемого примера:

ИНТ = (1500 — 1) / 115 = 13

Для построения статистической выборки с использованием интервала стартовая точка, т.е. первый номер документа, попавшего в выборку, определяется случайным отбором по формуле

СТ = ИНТ * СЧ + ЗН

Определим стартовую точку случайным отбором с использованием формулы (6.5). Случайное число выберем по строке 6 графы 4 таблицы случайных чисел (см. прил. 10):

СТ = 13*0,1927 + 1 = 4.

В данном случае стартовая точка соответствует 4.

Номера других документов, попавших в выборку, вычисляют по следующей формуле:

НД — СТ + ИНТ(а — 1),

  • а — порядковый номер элемента выборки (табл. 6.6).

Таблица 6.6. Определение номера первых четырех документов методом случайного отбора первого номера документа

Бессистемный отбор проводится без применения какой-либо систематизации. Его не используют при статистической выборке.

Аудитору в отношении выборки необходимо: анализировать каждую ошибку, экстраполировать результат на всю совокупность, оценить риски выборки. В соответствии с Федеральным стандартом № 16 аудитор должен проанализировать результаты выборочной проверки, характер и причину любых выявленных ошибок, а также их возможное воздействие на цели конкретного теста и другие области аудита.

При тестировании средств внутреннего контроля аудитор уделяет основное внимание организации и эффективности их функционировании, а также оценке их риска. Если при этом выявляются ошибки, то аудитор должен проанализировать:

  • прямое влияние выявленных ошибок на достоверность финансовой (бухгалтерской) отчетности;
  • надежность системы бухгалтерского учета и внутреннего контроля, а также ее влияние на планируемые аудиторские процедуры.

В случае если анализ обнаруженных искажений установил, что у многих из них есть общие характеристики, аудитор может принять решение выявить все элементы генеральной совокупности, которые обладают общей характеристикой, и провести аудиторские процедуры к сформированной страте.

Аудитор признает ошибку аномальной, когда он в достаточной мере уверен, что она не является представительной по отношению к генеральной совокупности.

По результатам аудиторских процедур по существу проверки элементов отобранной совокупности аудитор должен экстраполировать выявленные ошибки, оценивая их полную возможную величину во всей генеральной совокупности. Аудитору необходимо проанализировать воздействие экстраполированной ошибки на цели конкретного теста и на другие области аудита, а также сравнить ее с допустимой ошибкой. Допустимая ошибка для процедуры проверки по существу является допустимым искажением и представляет сумму, меньшую или равную существенности на уровне отдельных показателей финансовой отчетности или сальдо счетов, групп однотипных операций.

Полная прогнозная величина ошибки определяется по формуле:

ОШп = ОШв * (ОС — ЭН — ЭК) / СЭВ + ОШн + ОШк

  • ОШв — фактическая величина ошибок, выявленная при выборке;
  • ОС — общий объем проверяемой совокупности;
  • ЭН — сумма стоимости элементов наибольшей стоимости;
  • ЭК — сумма стоимости ключевых элементов (т.е. имеющих большую вероятность наличия искажений);
  • СЭБ — суммарная стоимость элементов выборки;
  • ОШн — фактическая величина ошибок при проверке элементов наибольшей стоимости;
  • ОШк — фактическая величина ошибок при проверке ключевых элементов.

При отсутствии наибольших и ключевых элементов в рассматриваемой совокупности полная прогнозная ошибка рассчитывается по следующей формуле:

ОШп = ОШв * ОС / СЭВ

В зависимости от соотношения величины полной прогнозной ошибки и уровня существенности возможны различные действия аудитора (табл. 6.7).

Таблица 6.7. Зависимость действий аудитора от величины полной прогнозной ошибки

Если анализ результатов проверки отобранной совокупности показывает, что необходимо пересмотреть предварительную оценку соответствующей характеристики генеральной совокупности, то аудитор может:

  • обратиться к руководству аудируемого лица с просьбой проанализировать выявленные ошибки, рекомендовать руководству аудируемого лица принять меры к обнаружению в данной области учета других ошибок, а также произвести необходимые корректировки;
  • видоизменить запланированные аудиторские процедуры;
  • рассмотреть влияние результатов проверки отобранной совокупности на выводы, содержащиеся в аудиторском заключении.

В рабочих документах отражаются все стадии проведения выборки и анализ ее результатов.

Для построения выборки аудиторская организация должна определить порядок проверки конкретного раздела бухгалтерской отчетности, проверяемую совокупность, из которой будет сделана выборка, и объем выборки.

При выработке порядка проведения проверки конкретного раздела бухгалтерской отчетности аудиторская организация должна наметить цели проверки и аудиторские процедуры, позволяющие достичь этой цели. Затем аудитор должен определить возможные ошибки, оценить необходимые ему доказательства, которые требуется собрать, и на этой основе установить совокупность рассматриваемых данных. Изучаемая совокупность должна соответствовать целям аудита и состоять из набора единиц, которые могут быть идентифицированы определенным образом. Аудиторская организация проводит выборку элементов совокупности наиболее эффективным и экономичным методом, позволяющим ей достичь поставленных целей аудита.

Построение аудиторской выборки, т.е. отбор элементов из совокупности, может проводиться одним из следующих методов (рис. 3.1).

Рис. 3.1. Методы построения аудиторской выборки

Вероятностные методы — это случайный, систематический и комбинированный виды отбора элементов из совокупности.

Случайный отбор обеспечивает получение случайной выборки. Случайная выборка — эго набор элементов, отобранных так, чтобы каждый элемент совокупности имел равную вероятность быть выбранным. Для этого можно использовать как статистические методы, так и нестатистические (например, метод магического числа), т.е. определить объем выборки но своему желанию. Однако предварительная оценка объема выборки должна быть сделана при помощи статистической модели.

Статистический метод — это выборочное исследование, при котором используется теория вероятностей для построения выборки и ее оценки с целью формулирования заключения о совокупности в целом. Основные характеристики данного метода:

  • ? выборка из совокупности формируется случайно;
  • ? для расчетов и выражения результатов используются статистические методы.

Нестатистический метод выборочной проверки — выборочное исследование, при котором аудиторы не применяют статистических методов для выражения результатов. Технологией отбора элементов может быть произвольный выбор или какой-то другой метод, не основанный на математических методах.

Систематический отбор — эго разновидность вероятностных методов отбора, в котором имеется существенный недостаток — возможность необъективности в формировании выборки. Однако у него имеются и достоинства — простота, обеспечивающая скорость отбора, и автоматическая расстановка номеров но порядку. Упрощается и процесс документирования процедуры выборки. Систематический отбор предполагает, что элементы отбираются через постоянный интервал, начиная со случайно выбранного числа. Интервал строится либо на определенном количестве элементов совокупности, либо на их стоимостной оценке. Аудитор задается объемом выборки, затем вычисляет интервал, выбирает случайное число для определения начальной точки отсчета и отбирает соответствующие элементы из совокупности.

Пример. Допустим, необходимо отобрать 55 дубликатов счетов- фактур но реализации из совокупности дубликатов счетов-фактур с № 115 до № 425. Интервал в данном случае рассчитывается так:

(415- 115): 55 = 6.

Случайно выбранное число для начальной точки отсчета, которое аудитор выбирает в соответствии со своей профессиональной интуицией, — 3. Таким образом, начиная с номера 118, т.е. 115 + 3, составляется выборка, включающая каждый шестой элемент совокупности.

Комбинированный отбор представляет собой комбинацию различных методов случайного и систематического отбора.

Рассмотрим подробнее использование при случайном отборе такого статистического средства, как таблицы случайных чисел (табл. 3.5), которые представляют собой списки чисел, объединенных в табличную форму для облегчения отбора случайных чисел, состоящих из многих цифр. Таблицы имеют пронумерованные строки и столбцы.

Таблица случайных чисел

Строка

Колонки

Использование таблицы состоит из четырех основных этапов. Этан 1. Установить нумерационную систему для совокупности. Каждый элемент совокупности должен быть идентифицирован номером. В случае если совокупность состоит из ненумерованных документов, должен быть создан определенный тин нумерационной системы.

Пример. Допустим, что при проверке сальдо дебиторской задолженности по счету 62 «Расчеты с покупателями и заказчиками» в многостраничном списке дебиторов каждая строка, представляющая собой сальдо но отдельно взятому дебитору, является элементом исследуемой совокупности. Идентификация элемента номером осуществляется следующим образом: на странице 1 строка № 15 имеет номер 0115; на странице 2 строка № 25 имеет номер 0225 и т.д.

Этап 2. Установить соответствие между таблицей и совокупностью. При подборе нумерационной системы для совокупности данное соответствие устанавливается путем определения количества цифр, используемых в таблице случайных чисел, и их связи с нумерационной системой совокупности.

Пример. Допустим, что аудитор получает выборку 100 дубликатов счетов-фактур по реализации из совокупности, начинающейся с документа № 3115 и заканчивающейся документом № 8518. Номер представляет собой четырехзначное число, следовательно, в таблице, содержащей пятизначные числа, необходимо использовать четыре знака.

Этап 3. Установить маршрут использования таблицы. Маршрутом определяется, какие цифры используются в таблице и сам метод чтения таблицы. Например, допустимо использовать либо первые три цифры, либо три средние, либо три последние. Соответственно для четырехзначного числа можно использовать либо четыре первые, либо четыре последние цифры. Числа выбираются считыванием по вертикали вниз или по горизонтали вдоль ряда.

Выбор маршрута произволен, но однажды выбрав определенный маршрут, следует последовательно его придерживаться.

Этан 4. Выбрать начальную точку. Выбор случайной начальной точки в таблице необходим для исключения предсказуемости выборки. Допустимо выбрать начальную точку наугад, в соответствии с профессиональной интуицией аудитора.

Сведения о выборе маршрута движения по таблице и координатах начальной точки заносятся в рабочую документацию аудитора (они являются конфиденциальной информацией по отношению к аудируемому лицу).

Пример. Используем табл. 3.5 для случайного отбора 15 единиц совокупности — номеров счетов-фактур по реализации начиная с №3115. Будем использовать первые четыре цифры пятизначных чисел, указанных в таблице, начиная с номера, находящегося на пересечении третьей строки (1002) с колонкой № 2. Маршрут движения вертикальный. Выпишем эти числа: 5472, 6854, 6783, 6782,6724,5163,3646,6186,3631,5893,7131,4882,4462,8119,5711.

При использовании таблиц случайных чисел необходимо соблюдать некоторые особые условия.

Во-первых, — документировать способ применения таблицы. Рабочая документация полезна для перепроверки и повторного просмотра полученного ряда чисел; расширения выборки, если необходимы дополнительные элементы, и г.д. В любом случае документация должна содержать информацию, достаточную для восстановления случайных чисел в будущем: название таблицы и номер страницы, данные о соответствии между совокупностью и используемой таблицей, маршрут, указания начальной точки и объема выборки.

Во-вторых, при использовании таблицы могут возникнуть затруднения, связанные с отбрасыванием неподходящих чисел; они возникают при увеличении номера элемента совокупности.

Пример. Допустим, что при аудите выручки от реализации продукции на крупном предприятии необходимо получить случайную выборку из совокупности пронумерованных транспортных накладных с № 10315 но № 10999. Если использовать табл. 3.5 для поиска подходящих номеров, то обнаружится всего два номера — 10909 и 10399, а остальные будут отброшены. Для уменьшения количества отбрасывания можно применить рациональные методы, уменьшающие значимость номера элемента совокупности. Как следует из данного примера, пятизначные номера содержат первые две одинаковые цифры, которые можно не учитывать. Таким образом, мы получим совокупность из документов с трехзначными номерами, с № 315 по № 999, к которым можно применить известные правила пользования таблицей случайных чисел.

В-третьих, существует проблема отбора элементов из совокупности с заменой и без замены. При получении случайной выборки элемент совокупности может быть включен в выборку более одного раза в том случае, если случайный номер, соответствующий этой единице, может быть получен из таблицы более одного раза (отбор с заменой), при отборе без замены элемент может быть включен в выборку только один раз.

Невероятностный отбор. Известны три группировки методов невероятностного отбора, используемых в аудиторской практике: блочный отбор, беспорядочный отбор, оценочные методы (рис. 3.1).

Блочный отбор — эго отбор последовательности нескольких элементов. Проблема данного метода — отбор первого элемента блока, который осуществляется случайным или неслучайным способом. После отбора первой единицы блока остальные получают автоматически. Необъективность метода достаточно высока.

Пример. Допустим, что необходимо отобрать 150 элементов из совокупности (дубликатов счетов-фактур по реализации за отчетный период) блочным методом. Можно отобрать сразу 150 документов подряд за период, в котором, по мнению аудитора, отражены все характерные особенности совокупности; можно этот период разбить по крайней мере на 10 периодов и отобрать блоки по 15 документов (что значительно повышает объективность экспертизы); можно отобрать по 50 документов за три периода и т.д.

Беспорядочный отбор. Применение данного метода в значительной степени зависит от уровня профессиональной подготовки и интуиции аудитора, а также его профессиональных привычек и пристрастий. Сущность метода заключается в том, что при исследовании совокупности аудитор формирует выборку вне зависимости от ее объема и характеристик. В результате такого отбора определенные единицы совокупности всегда имеют большую вероятность попадания в выборку по сравнению с другими (например, отбор задолженности известных дебиторов, или наибольших сумм, или сумм в верхней части страницы и т.д.), что усиливает необъективность аудита.

Оценочные методы. Многие аудиторы (а в нашей стране — большинство аудиторов) предпочитают профессиональные оценки при отборе единиц для проверок операций. Когда объем выборки невелик, случайная выборка зачастую не является представительной. Используя данный метод, аудитор, в отличие от случайных методов, старается выбрать элемент, вероятнее всего содержащий ошибку. Для этого аудитор опирается на свой опыт, результаты наблюдений за СВК данного предприятия. В первую очередь аудитор проверяет наиболее крупные в стоимостном выражении элементы, ошибки в которых могут повлечь особенно печальные последствия. Кроме того, аудитор проверяет наиболее слабые места в учете, где, по мнению проверяющего, существует большая вероятность ошибиться либо опыт предыдущих проверок показывает, что именно здесь часто допускаются ошибки.

Обычно при оценочном методе учитывают следующее:

  • ? при отборе единиц для проверки в выборку должны быть включены операции всех основных типов в цикле;
  • ? когда разный персонал ответственен за проведение операций в течение отчетного периода, должны проверяться некоторые операции, подготовленные каждым из ответственных лиц;
  • ? особое внимание уделяется нетипичным операциям, так как именно они с большой вероятностью могут быть неправильно отражены в учете;
  • ? если аудитор тестирует наличие количественных ошибок, то единицы совокупности с большими суммами следует проверять более тщательно, чем с небольшими. Этот принцип настолько важен, что используется и при рассматриваемом ниже отборе с применением стратификации;
  • ? детально исследуют операции, внутренний контроль которых недостаточно эффективен или отсутствует вообще;
  • ? часто ошибки допускаются в период смены лица, ответственного заданную операцию. Если на предприятии сменился бухгалтер, можно не без оснований предположить, что именно в период начала работы нового бухгалтера можно обнаружить нарушения (поскольку часто он еще не имеет опыта работы на конкретном предприятии и не знаком с особенностями учета на нем);
  • ? в силу российской специфики законодательного регулирования бухгалтерского и налогового учета, когда изменения вносятся едва ли не каждую неделю, при этом они могут неоднозначно трактоваться и носят весьма расплывчатый характер, можно ожидать ошибки именно в таких вопросах учета.

Последнее правило также порождено российской действительностью: особенно тщательной проверке подвергаются те операции, за нарушение которых законодательство предусматривает особо строгую ответственность. (Часто операции, за нарушение которых не предусмотрена ответственность, не проверяются вообще, что явно неправильно, хотя такой подход и обеспечивает наилучшее соотношение актуального показателя «стоимость проверки аудиторской фирмой — штрафы после налоговой проверки».)

Блочный отбор, беспорядочные и оценочные методы могут быть весьма полезны и используются в аудиторской практике тогда, когда методы случайного отбора оказываются более трудоемкими при приемлемом уровне выборочного аудиторского риска. Следует также иметь в виду, что если выборка элементов из совокупности производилась методами блочного, беспорядочного или оценочного отбора, то к ней нельзя в дальнейшем применять технику статистических измерений, т.е. количественного или качественного выборочного исследования. Если аудитор намерен применять такую технику, то им могут быть использованы только вероятностные (статистические) методы отбора.

Помимо перечисленных методов вероятностного и невероятностного отбора существует прием, призванный повысить эффективность выборки, который некоторые аудиторские стандарты (например, Положения о стандартах аудита (SAS) Американского института дипломированных общественных бухгалтеров (AICPA)) относят к отдельному методу получения выборки. Речь идет об отборе с применением стратификации. В российском стандарте № 16 «Аудиторская выборка» данный прием упоминается в поди, «з» и. 3). Стратифицированный отбор является очень полезным при аудите почти всех участков учета и заслуживает отдельного рассмотрения.

Данный прием предполагает деление генеральной совокупности на несколько взаимоисключающих категорий, или групп. И только после этого в каждой из групп проводят выборку, вероятностную или невероятностную — в зависимости от методов оценки результатов, которые собираются применить. Разбивка совокупности на группы преследует цель достижения большей эффективности. Если совокупность поддается разбивке на группы так, что внутри каждой из них оказываются относительно однородные элементы, то для достижения тех же целей аудита можно использовать меньший объем выборки.

Чаще всего за основу стратификации берут стоимость элемента, хотя аудитор может ориентироваться и на местоположение, тип операции или дату счета. В большинстве случаев самые значительные но стоимости элементы подвергаются 100%-ной проверке.

В качестве наглядного примера непосредственно из области аудита можно указать на такой раздел, как проверка основных средств. У крупного экономического субъекта из всего массива таких объектов иногда бывает целесообразно выделить в отдельную совокупность здания и строения, поскольку они обладают наибольшей стоимостью (небольшая в процентном значении ошибка может иметь большое абсолютное значение), постановка их на баланс сопровождается значительным количеством документации, проверка которой требует специальных навыков проверяющих, значительных затрат времени и г.д. В отдельную группу можно выделить транспортные средства, поскольку существует специальный порядок расчета их амортизации, их убытие в связи со списанием или продажей может сопровождаться злоупотреблениями, не всегда можно убедиться в их физическом наличии и т.д. С учетом специфики деятельности клиента и особенностей задания аудитор может разбить проверяемые основные средства на подсовокупности и по другим признакам и в каждой такой группе независимо от других определять порядок проверки, степень выборочное™, аудиторские риски и допустимые ошибки, а также способ анализа результатов.

Аудитор имеет право прибегать к нерепрезентативной, т.е. к непредставительной выборке. Это возможно только тогда, когда профессиональное суждение аудитора по итогам проведения выборки не должно касаться всей совокупности в целом. Нерепрезентативная выборка может использоваться, когда аудитор проверяет отдельно взятую группу операций либо при проверке класса операций, по которым установлены возможные ошибки.