Tamaño de muestra para una auditoría interna

Cómo se realiza el dimensionamiento

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   Delimitar la población

   El número de elementos realmente examinables en el periodo y dentro del alcance: expedientes, lotes, intervenciones, registros. Una población mal delimitada falsea todo lo que sigue.

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   Elegir entre juzgar y contar

   El muestreo basado en el juicio apunta a las zonas de riesgo y se apoya en la experiencia; no permite ninguna estimación estadística. El muestreo estadístico sí lo permite, al precio de una selección realmente aleatoria.

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   Fijar la confianza y la precisión

   La confianza es el riesgo de muestreo que usted acepta. El margen es la diferencia que tolera entre muestra y población. Estrechar cualquiera de los dos aumenta rápidamente el número de elementos.

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   Seleccionar al azar, de verdad

   Una muestra estadística elegida por comodidad, por orden alfabético o entre lo que presenta el auditado deja de ser una muestra estadística. El sorteo se hace sobre la lista completa, antes de la visita.

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   Leer lo que el resultado permite

   Es la etapa que casi siempre falta. Una muestra sin desviaciones no demuestra la conformidad de la población: da un límite superior a la tasa de no conformidad, y ese límite se calcula.

Los errores más frecuentes

• ▪Concluir conformidad porque la muestra no dio nada. Cero desviaciones en doce elementos permite todavía que la tasa real llegue a cerca del veintidós por ciento sin que el resultado sorprenda.
• ▪Dejar que el auditado elija los expedientes. Es la forma más segura de no encontrar nada, y quita a la muestra todo valor estadístico.
• ▪Llamar estadística a una muestra tomada por comodidad. Sin sorteo aleatorio sobre la población completa, ningún límite ni estimación es defendible.
• ▪Usar el mismo tamaño de muestra sea cual sea el proceso. Un proceso de bajo riesgo y uno crítico no exigen ni la misma confianza ni la misma precisión.
• ▪Olvidar la corrección de población finita. Las fórmulas corrientes devuelven unos trescientos ochenta elementos sea cual sea la población, lo que no tiene sentido en un lote de ciento veinte.
• ▪Confundir margen de error con tasa de no conformidad. El margen describe la precisión de su estimación, no la calidad del proceso auditado.

Preguntas frecuentes

¿Impone ISO 19011 un tamaño de muestra?

No. Es un documento de directrices: su anexo A.6 distingue el muestreo basado en el juicio del muestreo estadístico, sin fijar tamaño ni método. Ninguna norma de sistema de gestión prescribe un número de elementos a examinar.

¿Puedo concluir conformidad si mi muestra no revela desviaciones?

No, y es el error más extendido. Una muestra sin desviaciones da un límite superior a la tasa de no conformidad de la población, no una prueba de conformidad. Con doce elementos y una confianza del noventa y cinco por ciento, ese límite supera todavía el veinte por ciento: el resultado es compatible con un proceso bastante degradado.

¿Hace falta muestreo estadístico para una auditoría interna?

No necesariamente. El muestreo basado en el juicio es legítimo y a menudo más eficaz para encontrar desviaciones, ya que apunta a las zonas de riesgo. Su límite es que no permite estimar la incertidumbre: nada puede afirmarse sobre la población entera. La elección depende de lo que la auditoría deba demostrar.

¿Por qué el tamaño depende tan poco de la población?

Porque la precisión de una estimación depende sobre todo del número de observaciones, no del tamaño del conjunto del que proceden. La población solo interviene mediante la corrección de población finita, que reduce la muestra cuando esta representa una parte notable. Por eso ciento veinte expedientes exigen mucho menos que ciento veinte mil, pero diez mil y un millón exigen casi lo mismo.

¿Qué significa el nivel de confianza?

Es el riesgo de muestreo que usted acepta correr. Una confianza del noventa y cinco por ciento significa que el método, repetido muchas veces, encuadraría correctamente el valor verdadero en el noventa y cinco por ciento de los casos. No dice nada sobre esta muestra en concreto, y ese matiz cuenta al redactar un hallazgo.