¿Cuándo extrapolar una incorrección?

EXTRAPOLACIÓN DE RESULTADOS (cuando se encuentran 5 o más desviaciones)
Si la prueba es una muestra de variables y se encuentran cinco o más errores, el auditor debe extrapolar los resultados al resto de la población.

¿Qué significa extrapolar en auditoría?

¿Qué es la extrapolación?
La extrapolación es el proceso de extender una tendencia hacia el futuro, o de aplicar los resultados de una muestra a toda una población. O un auditor podría extrapolar una tasa de error de factura del 2 % de una muestra a toda la población de facturas.

¿Cómo se extrapola un error en la auditoría?

¿Cómo se calcula el error de extrapolación de auditoría?
EXTRAPOLACIÓN DE RESULTADOS (cuando se encuentran 5 o más desviaciones) Para calcular el POE, tome el valor en dólares de las desviaciones (u otro resultado de la muestra), divídalo por el valor en dólares de la muestra total. Luego multiplique ese POE por el valor en dólares de la población.

Al diseñar una muestra de auditoría, el auditor debe considerar?

. 17 Al planificar una muestra en particular, el auditor debe considerar el objetivo de auditoría específico a lograr y debe determinar que el procedimiento de auditoría, o la combinación de procedimientos, que se aplicará logrará ese objetivo.

¿Cuál es un ejemplo de extrapolación?

Extrapolar se define como especular, estimar o llegar a una conclusión basada en hechos u observaciones conocidos. Un ejemplo de extrapolación es decidir que te tomará veinte minutos llegar a casa porque te tomó veinte minutos llegar allí. Para participar en el proceso de extrapolación.

¿Qué es el método de extrapolación?

El proceso en el que estima el valor de datos dados más allá de su rango se llama método de extrapolación. En otras palabras, el método de extrapolación significa el proceso que se utiliza para estimar un valor si la situación actual continúa por un período más largo. Este es el proceso de estimar el valor de los datos dados.

¿Cómo se calcula la extrapolación?

El cálculo de Y(100) es el siguiente,

Extrapolación Y(100) = Y(8) + (x)- (x8) / (x9) – (x8) x [ Y(9) – Y(8)]
Y(100) = 90 + 100 – 80 / 90 – 80 x (100 – 90)

¿Cómo se calcula la incorrección tolerable?

Si el nivel de riesgo percibido es alto, la incorrección tolerable será un porcentaje menor de la importancia relativa de la planificación, como entre un 10 % y un 20 %. Por el contrario, si el nivel de riesgo percibido es bajo, la incorrección tolerable puede representar un porcentaje mucho mayor de la importancia relativa de la planificación, como entre el 70 y el 90 %.

¿Cómo se calcula el tamaño de la muestra de auditoría?

Por ejemplo, un auditor puede esperar una tasa de desviación del dos por ciento de formularios de pedidos de ventas faltantes en relación con el total de pedidos tomados. Utilice el tamaño de la población, el nivel de confianza y la tasa de desviación esperada establecidos anteriormente para determinar el tamaño de la muestra.

¿Cuáles son los elementos clave en la auditoría?

Artículos de alto valor o clave. El auditor puede decidir seleccionar elementos específicos dentro de una población porque son de alto valor o exhiben alguna otra característica, por ejemplo, elementos que son sospechosos, inusuales, particularmente propensos al riesgo o que tienen un historial de error.

¿Cuál es un tamaño de muestra de auditoría razonable?

Para poblaciones entre 52 y 250 artículos, una regla general que siguen algunos auditores es probar un tamaño de muestra de aproximadamente el 10 por ciento de la población, pero el tamaño está sujeto al juicio profesional, que incluiría consideraciones específicas de evaluación de riesgos del trabajo.

¿Qué problemas enfrentan los auditores cuando usan métodos de muestreo?

Al probar muestras, el auditor se preocupa principalmente por dos aspectos del riesgo de muestreo: Riesgo de aceptar datos incorrectos: la muestra respalda la conclusión de que el saldo de la cuenta registrada no tiene errores significativos cuando los hay.

¿Qué es una anomalía en la auditoría?

En la auditoría, los términos anomalía son una declaración errónea o una desviación que puede demostrarse que no es representativa de las declaraciones erróneas o las desviaciones en una población.

¿Cómo se selecciona una muestra en un proceso de auditoría?

El método de muestreo es una selección ponderada por valor en la que el tamaño de la muestra, la selección y la evaluación darán como resultado una conclusión en cantidades monetarias. seleccione la muestra. realizar los procedimientos de auditoría. evaluar los resultados y llegar a una conclusión sobre la población.

¿Qué es el error proyectado?

ERRORES DE PROYECCIÓN. La proyección del error es una estimación de la cantidad de incorrección en la población si se examinara el 100 % de los elementos. Si no se encuentran errores en la muestra, entonces el error de la población proyectada es cero y la asignación para el riesgo de muestreo no es más que un error tolerable.

¿Cuál es un buen tamaño de muestra?

Un buen tamaño máximo de muestra suele ser del 10 % siempre que no supere los 1000. Un buen tamaño máximo de muestra suele rondar el 10 % de la población, siempre que no supere los 1000. Por ejemplo, en una población de 5000, 10% sería 500.

¿Cuál es la fórmula para determinar el tamaño de la muestra?

Cómo encontrar un tamaño de muestra dado un nivel de confianza y un ancho (desviación estándar de población desconocida)

za/2: divida el nivel de confianza por dos y busque esa área en la tabla z: .95 / 2 = 0.475.
E (margen de error): Divide el ancho dado por 2. 6% / 2.
: utilice el porcentaje dado. 41% = 0,41.
: restar. de 1.

¿Qué es un archivo de auditoría permanente y actual?

Los archivos de auditoría actuales contienen información relacionada con un trabajo de auditoría específico. Los archivos de auditoría permanentes incluyen información relativa a la estructura organizativa y legal de un cliente. Los archivos actuales consisten en información relativa a correspondencias, proceso de planificación, programadores de auditoría, registros contables, etc.

¿Cuáles son los tres niveles de materialidad?

Los tres tipos de importancia relativa de la auditoría incluyen la importancia relativa general, la importancia relativa del desempeño general y la importancia relativa específica. El auditor los utiliza según las diferentes situaciones que prevalecen en la empresa.

¿Qué es un error tolerable?

El error tolerable es el error máximo en la población que los auditores están dispuestos a cometer. aceptar y aun así concluir que se ha logrado el objetivo de la auditoría. El error tolerable se considera durante la etapa de planificación y, para los procedimientos sustantivos, está relacionado con el juicio de los auditores sobre la materialidad.

¿Cuáles son los umbrales de materialidad?

El umbral de materialidad se define como un porcentaje de esa base. La base más utilizada en auditoría es la utilidad neta (ganancias/ganancias). Los porcentajes más comunes están en el rango de 5 a 10 por ciento (por ejemplo, una cantidad <5 % = inmaterial, > 10 % material y 5-10 % requiere juicio).

¿Qué significa extrapolar en matemáticas?

En matemáticas, la extrapolación es un tipo de estimación, más allá del rango de observación original, del valor de una variable sobre la base de su relación con otra variable. La extrapolación también puede significar la extensión de un método, suponiendo que se apliquen métodos similares.

¿Qué es la fórmula de interpolación y extrapolación?

La extrapolación es una estimación de un valor basada en la extensión de una secuencia conocida de valores o hechos más allá del área que se conoce con certeza. La interpolación es una estimación de un valor dentro de dos valores conocidos en una secuencia de valores. La interpolación polinomial es un método para estimar valores entre puntos de datos conocidos.

¿Cuál es la diferencia entre interpolación y extrapolación?

La interpolación y la extrapolación son dos tipos de predicción en matemáticas. La interpolación se usa para predecir valores que existen dentro de un conjunto de datos, y la extrapolación se usa para predecir valores que quedan fuera de un conjunto de datos y usar valores conocidos para predecir valores desconocidos.