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內(nèi)審干貨——抽樣法中,該抽取多少樣本量?干貨濕講(抽樣檢查中抽取的樣本數(shù)越多越好嗎)

內(nèi)審干貨——抽樣法中,應(yīng)抽取多少樣本量?干貨濕講!

ID:內(nèi)審師修行與實戰(zhàn)(shenjizhishi)

抽樣法中,最難的部分是:確定樣本量!

樣本少了沒有代表性,樣本多了費時費力。

一、全靠經(jīng)驗,說服力不強

作為內(nèi)審人員,大多情況下,我們都是通過經(jīng)驗判斷來抽取樣本,總量少的情況下就全部審計,總量多的話就根據(jù)審計時間和效率來確定樣本量。

很少會用到精準的數(shù)理公式來推導(dǎo)應(yīng)提取的樣本量!

審計師們來主觀判斷樣本量,我們不能說錯,但是卻不科學(xué),其結(jié)果的“理想性”太過依靠審計師的個人能力。

一旦有人質(zhì)疑:“你的樣本量合理嗎?科學(xué)嗎?有代表性嗎?”,我們就難以應(yīng)付。

今天,就分享一個科學(xué)抽取樣本量的方法,因為過于抽象,略微枯燥,我盡量講得通俗易懂,但深度可能不夠,聊勝于無!

內(nèi)審干貨——抽樣法中,該抽取多少樣本量?干貨濕講(抽樣檢查中抽取的樣本數(shù)越多越好嗎)

二、簡述

當(dāng)你抽樣對象的總量很大時,樣本量和總數(shù)就沒有什么關(guān)系了,直接套用公式就行;

當(dāng)你抽樣對象的總量較小時,樣本量就和總數(shù)就有關(guān)系了,總數(shù)越小,樣本也越少,但樣本對總數(shù)的占比就多;總數(shù)越大時,樣本也越多,但樣本占比就越小。

無論總數(shù)是多少,樣本量的計算方法在本質(zhì)上用的都是一個公式,先算出總數(shù)很大的樣本量;

再根據(jù)已經(jīng)計算出的總數(shù)大的樣本量和總數(shù),修訂一下樣本量數(shù)量就得出新的樣本量了。

三、為便于理解,舉例來說

西虹市的新首富,樸布成先生,坐擁千億資產(chǎn),準備舉辦一次美女拳擊比賽。

為冠亞軍們準備的金牌、銀牌,有燒餅一樣大小,誰得了冠軍就可以直接坐擁千萬資產(chǎn),所以,各路女中豪杰聞訊而來。

原則上,是女人就可以參賽,但樸先生得到消息“有不少人妖來參加比賽,比賽會有失公平”。

于是樸先生就委托其高薪聘請的“美女審計官”來評估“人妖”的情況。

報名參賽人很多,時間又緊張,不可能將報名的選手都一一脫光了去檢查,就只能用抽樣法。

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四、上干貨,樣本量計算公式

豪華會議室,樸布成先生與美女審計官在研究應(yīng)該抽取多少樣本量,寬大的投屏上出現(xiàn)一個計算公式。

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1.參數(shù)n代表要計算的樣本量;

2.參數(shù)Z表示置信水平下的Z統(tǒng)計量;

3.參數(shù)S代表總體的標準差;

4.參數(shù)d代表抽樣調(diào)查時,你所允許產(chǎn)生的誤差。

樸先生一看這公式,就有點蒙圈,雖然他是美國麻繩理工大學(xué)畢業(yè)生,但上學(xué)時只學(xué)了如何系麻繩,沒學(xué)會看公式。

需要美女審計官給他一一講解。

五、細講參數(shù):允許的誤差d=3%

高冷的美女審計官,講解毫不委婉,直接用樸先生最容易理解的話來講:“n代表著樣本量,也就是我們需要抽取的女人,這些人需要剝光衣服,來查看她們是不是人妖?!?/p>

“這個好!我可以當(dāng)檢驗師!”樸先生食指大動。

“不行,檢驗師必須女人來做,不然會影響您的形象!”冷艷審計官的話并沒有打消樸先生的玩耍之心。

只見他說道:“那d是啥玩意?是不是男人的小dd?上面一些東西壓著,會不會壓壞?”

“流氓!當(dāng)然不是!”美女審計官白了他一眼,薄怒微現(xiàn)。

“嘿嘿!”

美女審計官正色道:“d代表誤差率,包括抽樣誤差和非抽樣誤差,抽樣誤差代表抽樣本身就有誤差,比如:我們抽取100個女人來驗明正身,但這100個人并不能完全代表所有來參賽的女人!可能存在一定誤差?!?/p>

“非抽樣誤差呢?”

“非抽樣誤差是調(diào)查過程中產(chǎn)生的其他錯誤,比如:檢驗師喜歡上人妖,故意不抽他或讓他通過了!或者有些人妖就算剝光了也分辨不出男女!”

“哦,明白了!”樸布成先生看了看美女審計員的下身,略帶深意地說!

“臭流氓!”美女的嬌斥讓樸先生很受用,她緊接著說:“我準備用3%的誤差率作參數(shù)計算樣本量?!?/p>

“允許的誤差率為啥用3%?而不是50%?我對雯雯你的工作要求一向沒那么嚴格?”樸老板翹起了二郞腿倚在沙發(fā)上,斜眼瞇著面前凸凹有致的女人。

“一般的調(diào)查研究,抽樣誤差控制在3%-7%之間,但我的要求比較嚴格,必須用3%”,美女沒理會他的好意,反而略有生氣。

“嘿嘿,你決定就好!我知道雯雯你很專業(yè),對自己要求又嚴格,要不然怎么能做我的高級審計官?”

其實樸老板想的是“專業(yè)不專業(yè)沒關(guān)系,關(guān)鍵是顏值。”

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六、細講參數(shù):方差S=0.2412

“說說分子上面的兩個參數(shù)都是什么玩意?”見美女想發(fā)火,樸老板立刻停下了意淫。

“我們先說S吧,然后再說Z,因為Z不好理解,放到最后說!”美女用手點著大屏繼續(xù)講。

“S是不是代表著一群傻子或傻X?”樸先生打岔的本事不一般。

“都不是!S就是標準差,代表離散程度,也可以說是變異程度!這個數(shù)越大,證明結(jié)果的一致性越差!”美女瞪了一眼說道。

“變異?難道還有變種人?有沒有像變形蜥蜴女那樣的,變成什么女人都成?”樸先生的胡扯并沒有打斷美女審計官的講解。

標準差就是,個體和平均值差異大小的一個統(tǒng)計參數(shù),是你上大學(xué)時都學(xué)過的!”樸先生雖然扯,但也是正經(jīng)的名校畢業(yè),自然明白這代表什么?

“這個S的參數(shù)該怎么計算?”樸先生一問,讓美女審計官也犯了愁,如果是評估女人們的身高,還有均值和方差,這次審計目標是查人妖,這值該怎么取呢?

冷艷美女皺了皺自己的柳葉眉,說道:“正常情況下,我們根據(jù)歷史經(jīng)驗來確定這一參數(shù),如果沒有歷史數(shù)據(jù),我們只有再抽樣確定或者估測一個數(shù)”

“嗯,那就按10%的人妖,90%的正常女人來取方差數(shù)吧!”樸先生雖然好色,但看到美女犯愁就英雄感爆棚,幫她做了決定。

“嗯….”美女審計官沉吟思考了一會兒,仍舊犯愁,拳擊比賽中,10%的人妖比例是不是太高了?但因為沒有經(jīng)驗和歷史數(shù)據(jù),只好聽老板的。

美女在電腦上打開一個表格,用90%的女人和10%的人妖值,算出方差和標準差:“好吧,這樣算的話,標準差是0.2412”

“好,這不就成啦!接著來,不過先讓我看看你有沒有變異?”樸先生見美女還是在嚴肅思考,就伸手摸向美女細腰下的高翹之處,想調(diào)節(jié)下氣氛。

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七、細講參數(shù):Z=1.96

美女審計官反應(yīng)過來后,快速躲開大手揉捏,嚴肅地用手指點著大屏上的字母:“Z代表隨機變量經(jīng)過列維-林德伯格中心極限定理的變形后,服從標準正態(tài)分布Φ(0,1),而Z為該標準正態(tài)分布下的新變量?!?/p>

“不懂!”樸老板收回手后,不過這次他是真的不懂。

“知道正態(tài)分布不?”

“知道一點兒,好像是一種概率分布,是世界上最常見的分布狀態(tài)!”樸先生終于說了一句有專業(yè)素養(yǎng)的話。

“Z值就是通過查詢《正態(tài)分布表》,查出來的值!”

“那它到底是一個什么東西?”樸老板也終于問了一個有深度的問題,這問題讓美女審計官也犯難,畢竟沒有認真學(xué)過概率統(tǒng)計的人,理解起來很費勁。

“說太深了你也不懂,也不需要太懂,你只需要知道它是通過置信區(qū)間和正態(tài)分布表查出來的數(shù)值就好了!”

“還是不懂!”

“嗯…它只是在正態(tài)分布中的一個臨界值,是標準化的結(jié)果,本身沒有意義,有意義的在于在標準正態(tài)分布模型中它代表的概率值,通過查表便可以知道。”

“那就是沒用的玩意兒唄?是不是有些數(shù)學(xué)家閑得蛋疼弄出來的東西?回頭我也弄一個沒意義的T值,累死那幫數(shù)學(xué)家的孫子們,話說回來,T字還有其他用途,比如:炒股可以做T,男女之事可以用TT,一會兒我們可以研究研究TT的用法?”

“概率統(tǒng)計上確實有一個T分布!”美女審計官缺少幽默感的一句話噎得樸老板干瞪眼。

“好吧?那要怎么查Z值?”

“首先得明白‘置信度’的概念,也就是置信水平的一個值!”美女看到樸先生無趣的模樣,嘴角揚起,樸老板怔怔地盯著她漂亮的眼睛。

“就是你對抽樣結(jié)果是否有把握,如果你的置信區(qū)間是95%,那就證明你有95%的把握,來保證你的抽樣結(jié)果是正確的!”

“哦,那就按95%的把握來測吧,反正也不會100%!”

“查詢《正態(tài)分布表》,置信水平為95%所對應(yīng)的概率值是2.5%(正態(tài)分布圖內(nèi)的左右各2.5%),通過2.5%的概率值就能查到Z值,Z值為1.96”。

“幾個參數(shù)我都明白了,是不是可以直奔主題,進入高潮了?”樸老板盯著美女,對這些枯燥的數(shù)據(jù)有點兒不耐煩。

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八、總數(shù)很大的情況下,計算樣本量:n=248

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“當(dāng)然!”美女審計官像是沒理解他的言外之意一樣,繼續(xù)講道:“有了抽樣誤差、有了方差和Z值,就可以通過公式,得出抽取的樣本量是多少?結(jié)果應(yīng)該是248人”

“那不是正好是二百五嗎?”樸老板嘴角邪笑。

“你就二百五!”美女審計官又白了他一眼,嗔道。

“咱們是老同學(xué)了,你還不知道我的長處?二百五….厘米”樸老板的男人本色外露。

“滾!說正事!”

九、總數(shù)量較小的情況下,計算樣本量

美女走近樸老板,有點兒擔(dān)心地問“你說這次有多少會報名參加拳擊比賽?”

雖然樸老板豪的獎勵很豐厚,但是畢竟專業(yè)女拳擊手較少,業(yè)余的未必會來。

“放心吧,哪有人不好財?shù)?再說,只要報了名都有獎金,報名的人肯定不會少!”樸老板為舉辦比賽,真是花了大價錢了。

“如果來的人數(shù)少的話,我們抽取的樣本量也可以相應(yīng)減少!”美女繼續(xù)說道“還有一個公式,是總數(shù)量較小情況下的樣本量,引入總數(shù)參數(shù)N”

美女審計官在大屏上劃出了一個新公式:

n=n1/(1 n1/N)

參數(shù)n表示:總數(shù)較小時需要計算的新的樣本量,也就是修正后的樣本量;

參數(shù)n1表示:總數(shù)很大時計算的樣本量,也就是n1=248;

參數(shù)N表示:總數(shù),也就是準備報名參賽的所有美女。

計算:n=248/(1 248/1000)=198(人)

“意思就是,如果報名1000人,在95%的可信度下,允許3%的抽樣誤差下,我們可以抽取198位美女,來驗明正身!”

“好好好!”樸老板站起來,走到美女身邊,想伸手抱住她,卻被她打開手掌,他不介意地笑了笑“無論來多少女人,都比不上我的雯雯漂亮!”

“不要叫我小名,我只是給你打工,不是賣身給你!”美女怒道。

“還在生我氣啊?留學(xué)回來后,分手也不能全怨我,當(dāng)年我父親去世破產(chǎn),負債數(shù)千萬,我當(dāng)時還沒有繼承二大爺?shù)倪z產(chǎn),哪能讓你跟我一起愛苦!”樸老板變和溫柔。

“滾,你這話跟多少女人講過?”美女退后幾步,怒氣沖沖地盯著他。

“從沒有對任何女人說過!只有對你,你知道我為什么舉辦女子拳擊比賽?”樸老板輕輕走上前,盯著美女的眼睛說道。

“還不是滿足你變態(tài)的惡趣味!惡心!”

“錯了!我是準備給雯雯你配幾個女保鏢!你看我坐擁數(shù)千億資產(chǎn),身邊全是男保鏢,但是如果主母身邊也是男保鏢,我可不放心!”男子終于抱住的女人,卻沒有感覺到反抗。

內(nèi)審干貨——抽樣法中,該抽取多少樣本量?干貨濕講(抽樣檢查中抽取的樣本數(shù)越多越好嗎)

十、幾個小點兒

男女主角結(jié)束了樣本量的研究,燈滅人走。

但有幾個相關(guān)性,還是要簡單交待下,便于我們直觀理解。

1.樣本量和置信水平正相關(guān):想對結(jié)論的準確性更有把握,就需要提升樣本量。

2.樣本量和方差正相關(guān):抽樣對象的差異越大,證明越不穩(wěn)定,想要更準確,只能多抽樣本。

3.樣本量和誤差率反相關(guān):抽樣過程中,你允許出現(xiàn)的誤差多,那樣本自然就可以少了。

不管怎么說,抽取的樣本量越多,就越能代表整體。

哎!這種文章有點兒燒腦子!

請君多多點贊關(guān)注!

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