Миф об одиночной ошибке

Настаивать на единичности ошибки, обнаруженной в малой выборке, рискованно (в чем легко убедиться).

В контрольный образец могут не попасть нарушения, которые редко встречаются во всей документации. Если выборка случайна или бессистемна, вероятность появления в ней одиночной ошибки определяется соотношением:

(Размер проверяемой совокупности - Размер выборки) / Размер выборки

Допустим, в совокупности из 1000 единиц есть только одна ошибка. Если сделать случайную выборку в 50 единиц, вероятность найти именно эту ошибочную единицу будет равна 19 к 1 (как и вероятность, что обнаруженная ошибка - единственная).

Если контрольный образец в 50 единиц взят из совокупности в 10 000 единиц, вероятность обнаружения уникальной ошибки снизится до 199 к 1.

Формула показывает, насколько маловероятно попадание одиночной ошибки в выборку, представляющую собой незначительную часть всех проверяемых данных. Если выявлено одно нарушение, имеет смысл заключить, что оно не единственное в совокупности и остальные еще предстоит обнаружить. По этой причине Общепринятые аудиторские стандарты (GAAS) требуют проецировать ошибки - даже одну ошибку! - на весь объем данных, из которых сделана выборка.

Обнаружить единственную ошибку во всей совокупности также непросто, как отыскать иглу в стоге сена. Аудиторы должны знать специфику применяемых методов. В противном случае они рискуют прийти к ложным выводам, даже если все остальное сделали правильно.

Нил Хициг (Neal B Hitzig) , PhD, CPA, в прошлом партнер Ernst & Young, ныне преподаватель Queens College (CUNY) и член Комитета по аудиторским стандартам и процедурам при NYSSCPA.