Amostragem em auditoria: conceitos e métodos

O auditor raramente examina todos os documentos de uma população: seleccionaria demasiados. Em vez disso, examina uma parte e tira conclusões sobre o todo. A amostragem em auditoria é o conjunto de regras que torna esse salto legítimo e defensável.

Conceito e quando se usa

Amostragem de auditoria é a aplicação de procedimentos a menos de 100% dos itens de uma população, de modo que cada item tenha hipótese de ser seleccionado, para que o auditor obtenha evidência e conclua sobre toda a população. Aplica-se tanto a testes de controlo (por exemplo, todas as facturas têm aprovação?) como a testes substantivos (por exemplo, o saldo dos clientes está correcto?).

Nem sempre se usa amostragem. O auditor pode examinar 100% dos itens quando são poucos e de valor elevado, ou seleccionar itens específicos (por exemplo, valores acima de um limite, transacções invulgares), caso em que não se pode extrapolar os resultados à população.

Amostragem estatística e não estatística

• Estatística: usa selecção aleatória e teoria da probabilidade para dimensionar a amostra e avaliar os resultados, permitindo quantificar o risco de amostragem.
• Não estatística: depende do juízo do auditor; pode ser válida se a amostra for representativa e dimensionada de forma adequada, mas não permite quantificar o risco.

As normas de auditoria aceitam ambas. A escolha depende de custo, disponibilidade de dados, tamanho da população e preferência da firma.

Conceitos-chave

• População: o conjunto de itens sobre o qual se quer concluir.
• Unidade de amostragem: o item seleccionado (factura, linha de saldo, euro ou kwanza).
• Erro tolerável: o montante máximo de erro que o auditor aceita na população, ligado à materialidade de execução.
• Risco de amostragem: o risco de a conclusão tirada da amostra diferir da que seria obtida examinando toda a população.
• Estratificação: dividir a população em subgrupos homogéneos para melhorar a eficiência.
• Desvio ou distorção: o desvio de um controlo ou o erro num valor.

Métodos de selecção

• Aleatória simples: cada item tem igual probabilidade, com geradores de números aleatórios.
• Sistemática: escolhe-se um item a cada intervalo fixo, a partir de um ponto de partida aleatório.
• Por unidade monetária (MUS): cada unidade monetária é uma unidade de amostragem, o que dá mais probabilidade aos itens de valor maior.
• Por blocos: sequência contínua de itens; só é aceitável com cuidado, porque pode não representar a população.
• Ao acaso (haphazard): selecção sem estrutura, mas o auditor tem de evitar enviesamento consciente.

Exemplo ilustrativo de selecção sistemática: população de 1 000 facturas, amostra de 50. O intervalo é 1 000 ÷ 50 = 20. Escolhe-se um ponto de partida aleatório entre 1 e 20, por exemplo 7, e seleccionam-se as facturas 7, 27, 47, 67, e assim sucessivamente.

Exemplo de amostragem por unidade monetária

Valores ilustrativos. Saldo de clientes de 5 000 000 em 800 clientes; erro tolerável de 150 000; erro esperado baixo; o factor de confiança escolhido é 3, correspondente a um nível de confiança elevado para um risco baixo (os factores vêm de tabelas estatísticas).

• Tamanho da amostra ≈ valor da população × factor ÷ erro tolerável = 5 000 000 × 3 ÷ 150 000 = 100 unidades monetárias seleccionadas.
• Intervalo de amostragem = 5 000 000 ÷ 100 = 50 000.
• Cada unidade monetária seleccionada identifica o cliente a que pertence; clientes com saldo superior a 50 000 são sempre seleccionados.

Se a amostra revelar erros, o auditor projecta-os para a população e compara com o erro tolerável. Se o erro projectado for superior, aumenta a amostra, realiza procedimentos adicionais ou propõe um ajustamento.

Avaliar os resultados

1. Registe todos os desvios ou distorções encontrados.
2. Investigue a causa: erro isolado, fraude ou problema sistemático.
3. Projecte os erros para a população, conforme o método utilizado.
4. Compare com o erro tolerável.
5. Conclua: aceitar o saldo ou o controlo, ampliar a amostra, aplicar procedimentos alternativos ou pedir correcção.

Em testes de controlo, um desvio pode ser tolerável ou não: o auditor define antecipadamente a taxa de desvio tolerável. Se for ultrapassada, não se pode confiar no controlo, e passam a ser necessários mais testes substantivos.

Erros comuns e boas práticas

• Escolher apenas itens fáceis ou acessíveis: introduz enviesamento.
• Não definir antecipadamente o erro tolerável.
• Ignorar erros encontrados por serem pequenos sem considerar a sua causa ou o padrão.
• Extrapolar uma selecção dirigida (itens específicos) como se fosse uma amostra representativa.
• Documentar mal os critérios de selecção, dificultando a revisão.

Para ver onde a amostragem se encaixa no trabalho global, leia também sobre lançamentos contabilísticos, que são a base das populações que o auditor testa.

Exemplo de teste de controlo

Controlo a testar: todas as facturas de compra acima de 500 000 Kz têm aprovação da direcção antes do pagamento. A população tem 2 400 facturas; o auditor decide seleccionar 60, define como taxa de desvio tolerável 5% e espera uma taxa de desvio muito baixa.

1. Selecciona 60 facturas de forma sistemática (intervalo de 40).
2. Verifica o documento de aprovação em cada uma.
3. Encontra 1 desvio em 60 (1,7%).
4. Conclui que a taxa de desvio da amostra está abaixo do limiar tolerável, mas investiga a causa do desvio.
5. Se encontrasse 5 desvios (8,3%), ultrapassaria o limiar e já não poderia confiar no controlo, aumentando os testes substantivos.

O raciocínio mostra uma ideia fundamental: a amostra não prova que o controlo funciona sempre, apenas que a taxa de desvio provável é inferior ao limite fixado com certo nível de confiança. A decisão final sobre o trabalho a fazer depende do juízo do auditor e deve ficar documentada, incluindo a justificação do tamanho da amostra e a explicação da conclusão.

Conteúdo educativo, de carácter geral. Regras contabilísticas e fiscais variam de país para país e mudam com o tempo: confirme sempre na norma ou na lei em vigor.

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