Waarom statistische steekproeven
Met ingang van mei 2011 schrijft de Stuurgroep Statistical Auditing maandelijks een vaktechnische column voor Accountant.nl. In de eerste aflevering een uitleg van de doelstelling van deze reeks.
Arjan Hassing
De eerste vraag is: Waarom statistische steekproeven?
De afgelopen jaren heeft de toepassing van statistische steekproeven als controlemethodiek steeds grotere vormen aangenomen. Niet alleen bij de uitvoering van jaarrekeningcontroles maar ook bij andersoortige werkzaamheden zoals de fiscale controles van de Belastingdienst.
Toch worden nog regelmatig geluiden gehoord over onbekendheid met en wantrouwen tegen de toepassing van statistische steekproeven.
Voorts rijst steevast de vraag: ‘Hoe moet een dergelijke steekproef worden uitgevoerd?'.
De onbekendheid en het wantrouwen kunnen wij ons voorstellen, omdat aan steekproeven - voor zover ons bekend - in bedrijfseconomische opleidingen en de opleidingen voor de accountancybranche relatief weinig aandacht wordt besteed.
Op de vraag hoe zo'n steekproef moet worden uitgevoerd kan gelukkig een goed antwoord worden gegeven - de statistische steekproef is namelijk geen rocket science.
De voordelen van statistische steekproeven zijn evident. Ten opzichte van integraal onderzoek kan met de toepassing van steekproeven een enorme tijdsbesparing worden gerealiseerd. En door de inbreng van de toevalsfactor bij de te kiezen elementen kan bovendien een betrouwbare en gefundeerde uitspraak worden gedaan over de hele gegevensverzameling.
Laatstgenoemd aspect is van belang. Weliswaar kan ook met andere deelwaarnemingen een grote tijdsbesparing worden gerealiseerd, maar door het ontbreken van het toevalselement kan op basis daarvan geen gefundeerde kwantitatieve uitspraak worden gedaan over de gehele gegevensverzameling. De bewijsvoering voor conclusies op basis van zulke andere deelwaarnemingen is doorgaans zwak en de deugdelijkheid van de conclusies niet bewijsbaar.
In deze serie columns gaan we proberen de lezer mee te nemen in de wondere wereld van de statistische steekproef. Daarbij zullen we ingaan op de in deze controlemethodiek gehanteerde begrippen en de aanpak van de uitvoering van een steekproef.
Voorts zullen we (geanonimiseerde) voorbeelden aanhalen uit onze dagelijkse controlepraktijk om de begrippen en aanpak toe te lichten.
Geïnteresseerde lezers kunnen op de columns reageren en/of er vragen over stellen. In een volgende aflevering zal daar dan - indien zinvol en van toegevoegde waarde - op worden teruggekomen, zodat een open discussie kan ontstaan. Zo'n discussie kan ons inziens een grote bijdrage leveren aan de succesvolle toepassing van steekproeven, aan onze controlewerkzaamheden en aan ons vakgebied in het algemeen.
Wij hopen op interessante en boeiende discussies en hopen voorts dat wij met de columns gaandeweg het eventuele wantrouwen kunnen wegnemen en de bekendheid met deze controlemethodiek kunnen vergroten.
Ten slotte wensen wij iedereen veel leesplezier toe.
Gerelateerd

Machine learning in de audit: stratificeren van bedrijfslocaties
In dit derde en laatste deel van een reeks columns over machine learning in de audit gaat het over clusteren. De auteurs laten zien hoe je met een open-source statistiekprogramma...

Machine learning in de audit: uitschieters bij vastgoedwaardering
Regressie is een vorm van machine learning met als doel het voorspellen van cijfers op basis van een aantal kenmerken. Met open-sourcesoftware kun je zonder programmeerkennis...

Machine learning in de audit: voorspellen van klantverloop
Het doel van machine learning is om voorspellingen te maken aan de hand van data. Binnen dit veld worden doorgaans drie hoofdtoepassingen onderscheiden: classificatie,...

De steekproefomvang ontmaskerd - deel 5
In vorige columns hebben we verschillende manieren besproken om tot een steekproefomvang te kunnen komen. Deze column is de laatste van de serie waarin we verschillende...

De steekproefomvang ontmaskerd - deel 4
Een accountant die gebruikmaakt van software om een steekproefomvang te berekenen, moet zeker weten dat die software dat goed doet. Daarvoor moet je de rekenmethode...