Calculadora de Muestreo
Las pruebas de detalle bajo NAGA 530 buscan detectar representaciones incorrectas materiales a nivel de afirmación. El tamaño de muestra depende del riesgo de detección planificado, que varía según la evaluación de riesgo inherente y de control que haga el auditor. En empresas chilenas con sistemas ERP integrados, los auditores encuentran poblaciones grandes pero relativamente homogéneas que benefician del muestreo estadístico.
ISA 530 · LIVE
Sample size, defended.
Not just computed.
inputs.conf
methodology.conf
README.md
01// engagement— ISA 530.4
02entity_name=
03fiscal_year_end=
04currency=
05public_interest=
06first_year=
09// method— ISA 530.A4–A14
10sampling.method=
11method.rationale=
Method rationale · ISA 530.A4 documentation
14// parameters— ISA 530.7–8
15confidence_level=
16population=€
17tolerable_misstmt=€ · TM ≤ PM
18expected_misstmt=€ · EM · optional
19confidence.rationale=
20tm.rationale=
21em.rationale=
Parameter rationales · ISA 530.9 documentation
24// finite_population_correction— optional
25population_item_count=items · FPC applied if >10%
30// objective— ISA 530.6 · what you're testing + what counts as error
31assertion_tested=
32misstatement_definition=
Objective · ISA 530.6 what you test + error definition
35// population_completeness— ISA 530.5(f) · population must be complete
36population.definition=
37completeness_test=
38sampling_unit=
Population · definition + completeness test
40// stratification— ISA 530.A8 · optional; reduces variability
No strata defined. Stratification is optional — add strata if population has very different sub-groups (by $ size, risk, or nature).
48stratification.rationale=
Stratification · ISA 530.A8 (optional)
50// selection_method— ISA 530.8 · how items are selected
51selection.method=
52selection.rationale=
Selection method · ISA 530.8
55// evaluation— ISA 530.12–14 · MLE / tainting
56
Evaluation · ISA 530.12–14 MLE / tainting
65// sensitivity— EM ±20% impact on n
Enter population and tolerable misstatement to see sensitivity.
Sensitivity · EM ±20% impact on n
70// method_comparison— MUS vs Classical
Enter inputs to compare methods.
Method comparison · MUS vs Classical
75// risk_flags— 15-rule engine · regulator deficiency patterns
Enter inputs to run risk analysis.
Risk flags · regulator deficiency intelligence
80// conclusion— ISA 530.15 · narrative evaluation
81conclusion.narrative=
82qualitative_factors=
Conclusion · ISA 530.15 narrative + qualitative
previewwp-mus-2026.pdf
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Preguntas frecuentes
¿Cuándo debo usar muestreo estadístico versus no estadístico?
NAGA 530 permite ambos enfoques, pero el muestreo estadístico proporciona una medida matemática del riesgo de muestreo. En auditorías de entidades supervisadas por la CMF, el muestreo estadístico es generalmente preferible porque permite cuantificar la confiabilidad de las conclusiones. El muestreo no estadístico es apropiado cuando la población es pequeña, heterogénea, o cuando el juicio profesional es más importante que la proyección estadística.
¿Cómo trato los elementos que no puedo probar?
NAGA 530.11 requiere que trate los elementos no probables como desviaciones (para pruebas de controles) o representaciones incorrectas (para pruebas de detalle). No puede sustituirlos sin considerar el impacto. Si encuentra un patrón de elementos no probables, debe evaluar si esto indica una deficiencia en sus procedimientos de selección o en los controles de la entidad.
¿Debo ajustar el tamaño de muestra si encuentro más errores de los esperados?
Sí. Si las representaciones incorrectas identificadas exceden de forma notable lo esperado, debe considerar si esto indica mayor riesgo de representaciones incorrectas no detectadas. Puede necesitar ampliar la muestra o aplicar procedimientos alternativos para obtener evidencia suficiente.
¿Puedo usar los mismos tamaños de muestra cada año?
No automáticamente. NAGA 530.1-7 requiere considerar factores específicos del encargo cada año: cambios en sistemas, resultados de años anteriores, evaluación de riesgo actualizada, y cualquier cambio en la naturaleza de la población. Un enfoque mecánico que ignore estos factores no cumple con los requisitos de la norma.