AÖF Ders notları-Denetimde örnekleme

aof-ders-notlari

DENETİMDE ÖRNEKLEME 

ÖRNEKLEME

Evrenden (ana kütleden) bir örneklem seçilmesi ve sadece bu örneklemin incelemeye alınması ile varılacak sonucun evrene mal edilmesi olayına, istatistikle örnekleme adı verilir.
İstatistiksel olmayan örneklemenin tutarsız ve güvenilir olmasının başlıca nedenleri:
Denetçilerin her birinin bilgisi, yeteneği ve ön yargılarındaki farklılıklar
Denetim maliyetlerinin azaltılması için denetçi üzerindeki baskılar
Denetçinin fiziksel ve ruhsal sağlık durumu
İstatistiksel olmayan örneklemede değerleme süreci, sayısal olmayan sezgisel süreçlere dayanmaktadır.
İstatistiksel örnekleme: Olasılık kuramı yasalarına uygun olarak bir muhasebe evreninde belirtilen koşullarda seçilen az sayıdaki birimlerden oluşan örneklemin incelenerek elde edilen sonuçların bu muhasebe evreni için genelleştirilmesidir.
İstatistiksel örneklemede;
Örneklem birimleri, evrenden rassal (tesadüfi) olarak seçilmiş olmalı ve evrenin tüm karakteristikliklerini yansıtmalıdır.
Örneklem sonuçları, sayısal ve matematiksel olarak değerlendirilebilir durumda olmalıdır.
İSTATİSTİKSEL ÖRNEKLEMENİN ÜSTÜNLÜKLERİ
Örneklem sonuçları güvenilir ve kanıtlanabilirdir.
Elde edilen sonuçların risk derecesini matematiksel olarak ölçer.
Yöntem, örneklem büyüklüğünün nesnel olarak belirlenebilmesini sağlar.
Yöntem, hata tahminini verir.
Maliyeti azaltır.
ÖRNEKLEM İLE İLGİLİ KAVRAMLAR
Evren: Denetçinin bilgi edinmek istediği ve aynı türden birimlerin oluşturduğu alan veya ana kütle olarak tanımlanabilir.
Örnekleme çerçevesi: Evreni oluşturan elemanların listesidir.
Örneklem: Belirli bir evrenden belli kurallara göre seçilen ve çekildiği evreni temsil edebilen birimler topluluğudur.
Başarılı bir örneklemenin gerçekleştirilebilmesi için şu temel ilkelere dikkat edilmesi gerekir:
Örneklem seçilecek evren hakkında bazı özel bilgiler başta elde edilmelidir.
Seçme işlemi, ilgilenilen özellik veya değişkenden bağımsız olmalıdır.
Örneklem, bir ön yargıya yer verilmeden seçilmelidir.
Temsili örneklem: Belirlenmiş bir örnekleme çerçevesinden rassal olarak evreni temsil eden örneklem birimlerini çekmek ve evreni temsil eden bir örneklem oluşturmaktadır.
Örnekleme riski: Denetçinin örneklemi temel alan sonuçlarıyla evrenin tamamına aynı yolla uyguladığı testlerden elde edeceği sonuçlar arasında fark olması olasılığı veya uygun şekilde çekilen bir örneklemin ana kütleyi temsil etmemesi olasılığıdır.
Örnekleme dışı risk: Ana kütlenin tamamı incelense bile insan hatalarından dolayı ortaya çıkabilen risktir.

ÖRNEKLEME HATASI = GERÇEK HATA ORANI – ÖRNEKLEME HATA ORANI
İç kontrole ilişkin uygunluk testlerinin gerçekleşmesinde örnekleme riski Alfa Riski ve Beta Riski olarak iki biçime ayrılır:
Alfa Riski ( Tip 1): İç kontrol yeterince güvenilir olduğu halde denetçinin, örneklemden elde ettiği sonuçlara bakarak iç kontrolün yeterli güveni sağlamadığı sonucuna varmasıdır.
Beta Riski ( Tip 2): Denetçinin örneklemden elde ettiği sonuçlara bakarak iç kontrolün yeterli güveni olmadığı halde güvenilir olduğu kanısına varmasıdır.
Bu bağlamda tözel testlerin gerçekleştirilmesinde de şu hata tipleri belirtilmektedir:
Yanlış Net Riski ( Tip 1): Hesap kalanları önemli yanlışlıklar içermediği halde örneklem sonuçlarının hesap kalanlarındaki önemli yanlışlıkları içerdiği sonucunu desteklemesi riskidir.
Yanlış Kabul Riski ( Tip 2): Örneklem sonuçları, hesap kalanlarında bir maddi hata olmadığını desteklemekle birlikte maddi bir hata olması riskidir.
MUHASEBE DENETİMİNDE İSTATİSTİKSEL ÖRNEKLEME TÜRLERİ
Nitelik örneklemesi: Muhasebe evrenindeki hataların ortaya çıkış oranını tahmin etmek için kullanılan istatistiksel örnekleme türüdür.
Parasal birim örneklemesi (PBÖ): Nitelik örneklemesi teknikleriyle bir hesap sınıfına veya hesap kalanlarına ilişkin parasal tutar hatalarının tahminlerini yapmak için kullanılır.
Nicelik ( değişkenler) örneklemesi: Denetçinin niceliksel tahminlere ulaşmak amacıyla kullandığı örnekleme türüdür.
Nitelik Örneklemesinde Denetçinin Örneklem Büyüklüğünü Belirlerken Göz Önünde Tutması Gerektiği Unsurlar:
Kabul edilebilir risk (Beta Riski): İç kontrolün güvenilir olmasına rağmen örneklemeden elde edilen sonuçlara göre iç kontrolün güvenilir olduğu kanısına varma olasılığıdır.
Kabul edilebilir sapma oranı: Bu oran, denetçinin kontrol prosedürlerine ilişkin duyduğu güvenden sapmanın kabul edilebileceği maksimum orandır.
Evrenin beklenen sapma oranı: Denetçi evrenin geçmiş yıllardaki sonuçlarına veya kılavuz (pilot) örneklem sonuçlarına bakarak evrendeki sapmaya ilişkin beklentisini belirler.

ÖRNEKLEM SEÇİM TEKNİKLERİ
Rassal seçim
Sistematik seçim
Katmanlı seçim
Blok seçim

AÇIKÖĞRETİM GÜZ DÖNEMİ DÖNEM SONU SINAVI
14 - 15 Ocak 2017

Üye OlŞifremi Unuttum

HAKKIMIZDA
alonot.com; kullanıcılarımızın KPSS & YGS-LYS & ALES & AÖF & YDS gibi sınavlara hazırlanmaları için hem ders notlarına, hem test pratiklere kolayca ulaşıp zaman kaybetmeden en üst düzeyde yarar sağlayabilmeleri amacıyla hizmet vermektedir. Ayrıca Mevzuat&İçtihat&Tezler&Makaleler ve diğer herşeyde! kapsamlı arama yapılabilmesi, aranılan konu ve kavramlara kolayca ulaşılabilmesi ve sonuçlar içerisinde hızla gezilebilmesi amacıyla kurulmuştur. Zamanla öğrencilerin ve kullanıcıların ilgisiyle büyüyen alonot.com sizlerin ilgisiyle ve daha zengin içerikle yayın hayatına devam edecektir. Faydalı olması dileğiyle...
GİZLİLİK POLİTİKASI
alonot.com sitesinde yayınlanan tüm içerik telif yasaları kapsamında koruma altındadır. Site içeriğinin ticari amaçlı ve izinsiz olarak kopyalanması ve kullanılması yasaktır. Ancak, ticari amaçlı olmamak ve link verilmek koşuluyla site içeriğinin kopyalanması ve kullanılması serbesttir. 5846 sayılı kanunun 25. maddesinin ek 4. maddesine göre telif hakkı ihlal edilen öncelikle üç gün içinde ihlalin durdulmasını istemek zorundadır. İçerik sahibinin veya yasal temsilcisinin istekte bulunması halinde, kendisine ait içerik veya dökümanların sitemizden 24 saat içinde yayından kaldırılmasını garantilemekteyiz. Yayınlanan yazı ve yorumlardan yazarları sorumludur. alonot.com hiçbir bildirim yapmadan, herhangi bir zaman değişikliğe gidebilir, bu sitedeki bilgilerden kaynaklı hataların hiçbirinden sorumlu değildir.
Site Yönetimi.
İletişim: alonot.com@alonot.com & alonot.com@gmail.com
Kategoriler
SOLDA SABİT REKLAM