Échantillonnage et analyse de données en audit

• Choisir une méthode d’échantillonnage adaptée à la mission
• Analyser des populations de données pour détecter les anomalies
• Tirer des conclusions d’audit étayées par les données

Auditeurs internes, contrôleurs internes, contrôleurs de gestion

Connaître la conduite d’une mission d’audit et les tableurs

• Définir l’échantillonnage et son rôle dans les travaux d’audit
• Distinguer échantillonnage statistique et non statistique
• Délimiter la population à tester et les critères de sélection
• Choisir la taille et la méthode de sélection de l’échantillon
• Appliquer un tirage aléatoire, systématique ou raisonné
• Évaluer les erreurs relevées et les extrapoler à la population
• Utiliser un tableur pour trier, filtrer et recouper des données
• Repérer les doublons, les ruptures de séquence et les valeurs aberrantes
• Mener des analyses sur la population complète des opérations
• Documenter les travaux et conclure sur la fiabilité des contrôles

• Tirer un échantillon de factures à partir d’une population
• Détecter des doublons de paiement dans un fichier fournisseurs
• Conclure sur le taux d’erreur observé dans un échantillon

• Guide de choix d’une méthode d’échantillonnage d’audit
• Modèle de feuille de travail d’un test sur échantillon
• Check list des analyses de données sur fichiers comptables