1.统计抽样法概述
统计抽样审查法，就是将数理统计中的抽样方法运用于审查工作。它是运用概率论的原理，随机进行抽查，使总体中的一切组成部分都有同等被抽中的机会，以防止侧重某一方面，而忽视另一方面。这样，就会使样本的特征尽可能地接近总体的特征。所以，统计抽样审查法，又称“概率抽样审查法”、“随机抽样审查法”。
国家审查和民间审查都要用统计抽样对被查单位进行审查，尤其民间审查受到审查成本的限制，它们在审查过程中，经常用到抽样技术。在注册会计师签发的审查报告中，常常会见到这样的描述“……采用必要的查核程序，包括各项会计记录的抽查在内……”可见审查抽样已成为民间审查不可缺少的实用方法。
统计抽样的基本假定，就是把样本作为总体的代表，也就是说，样本的本质上具有总体的特性。但是，如果纯偶然抽取的样本不能代表总体，那么抽样技术就具有抽样误差的风险。抽样误差风险的存在，就会使抽样结论降低可靠性和具有风险性，一般而言，抽样风险会因抽查的样本量而减少。如果抽查的样本量增加到与总体数目一样，那么样本具有完全代表总体的特性，抽样误差风险也就不再存在，审查结论的风险也就消失。不过，样本量抽查越多，审查成本也就越高。因此，抽取样本的关键，就在于使抽样的重大误差风险与抽查尽可能多的样本的成本，能够基本保持平衡，这是抽样的最佳效果。
采用抽样法进行审查，总会发生一定的抽样误差。但是，统计抽样的误差是能够加以衡量和控制的，它能够在事前确定审查结果的可靠程度，在可靠程度的基础上再确定抽查多少样本，其抽查结果的误差范围一定不会超过事前所规定的误差率，这是统计抽样最大的优越性。而判断抽样的结果，是无法用统计观点解释的，它不能提供任何测量抽样误差风险的数量方法。它要保证抽样的准确，就必须花费较高成本，以抽查更多的样本，这是判断抽样法的最大缺陷。
2.统计抽样法的内容
（1）确定审查总体。
所谓总体，是指所要调查观察的全部事物。在审查工作中，总体是指被查期间内某一审查对象的全部单位或全部项目。审查人员在采用统计抽样确定审查总体时，应注意以下几个问题：
（2）确定抽查的样本。
统计抽样以概率论为依据，按照随机原则进行抽样，因此，每一份样本都有同等被抽到的机会，不能使有一些样本能抽到，而另一些样本抽不到。这里所指的随机抽样原则，绝对不能理解为“随意抽样”或“胡乱抽样”，而应当符合随机原则的特定方法来抽取样本。常用的方法有：抽签选样、随机数表选样、系统选样、分层选样、整群选样和元单位选样。
①抽签选样。
抽签选样，就是把所要审核的全部单位先编好签号，然后随机选出所需要的样本。其具体做法是：预先制成签条或签卡，将总体项目编上号码，混合放在签筒或机器内，随手摸取，或使机器摇出，以摸取的或摇出的号码，作为选中的号码。
②随机数表选样。
随机数表是从0到X的数字按随机原则排列成的一张表格，故也称乱数表。利用随机数表选择样本，是随机选择最简便的方法。随机数表的部分内容。
在使用随机数表时，可按以下步骤选择样本：
建立表中数字与总体中各个项目的对应关系。
如果总体中各项目没有编号，那么应将总体各项目进行连续编号；如果总体中各项目编号不统一，或者编号不连续，那么也需要对总体中各项目重新进行编号；如果总体中各项目已有连续编号，那么就可直接在随机数表中建立对应关系进行抽取。
根据总体单位的数目和编号，确定使用几位随机号码。
选用的位数可以从任何位数开始，前几位、后几位、中间几位等都行。只不过前后应一致，不能有时用前几位，有时又用后几位，中途不能改变。
然后，任何一栏的任何一行开始，依次看下去，即向上下左右各方都行，凡符合总体单位编号范围内的号码，都属于应抽取的样本单位，直到抽到预定的样本单位为止。
将选出的号码，对照总体单位的相应编号，即为抽中的样本。
例如，在审查应收账款时，假如应收账款编号自001号起至300号，审查人员希望选出30户进行函证。这时就可以使用五位数字中的任意三位数，本例选用前三位数。假定从随机号的号码是523、963、828不符合要求，不予选择，因为没有这些账户的编号。接着应选005，略过348，紧接着再选528……再对照应收账款户头，相应的编号即为抽中的账户。同样，如果从0001至5000个应收账款户头中抽取300户，这时就需要使用任意的四位数。按照上述原理，可以选用两位数或五位数。
在采用随机数表时，审查人员可能将同一号码抽出两次以上。如果审查人员忽略第二次抽出的号码而继续抽取下一个号码时，就是非重置抽样，即指一经选出的号码就不能再置入总体中成为合格的项目再被选择，亦即不能第二次抽出作为样本。这种非重置抽样比较稳健，因为样本包含了更多的项目。例如，以非重置抽样方式选出100项样本，在完成样本选样时，所选出的样本将有100项完全不同的样本。另一种不同于非重置抽样的是重置抽样，就是一个号码抽取两次以上时，在样本中只包括一个样本，即一个号码经抽出后，再度置入总体中成为合格的项目，可以第二次被抽取。如果以重置抽样方式选出100项样本，那么，所抽出的项目必定少于100项完全不同的样本。
③系统选样。
系统选样，也称等距选样，就是在总体内按照一个或数个随机点出发，每隔N号（即间隔）项目选取样本的一种随机选样方法。它的具体做法是：
确定总体项目数。
计算抽样间隔，即以总体单位数除以所需样本单位数求得。
确定随机起始点。
从随机起始点开始，每隔N号选取样本。
例如，审查人员希望从10000张已付款支票中审查200张支票。如果从一个随机点出发，那么审查人员可以从总体中，即10000张支票中每隔50张（10000÷200）选择一张为样本。为了选择200张支票，审查人员必须从随机点出发，前后移动抽取。假如选择第137号支票为随机起始点，那么支票号码第87号（137―50）及37号（137―100或87―50），以及137号以后的187（137+50）、237号（137+100或187+50）等号码，即每隔50号的支票，都将包括在样本中。
如果审查人员认为从一个随机起始点选择的样本代表性不强，那么可以选择数个随机起始点。仍按上例提供的资料，假如选择5个随机起始点，则抽样间隔为250（50×5），即分别从五个随机起始点出发，每隔250个项目选取一个样本。在计算抽样间隔时，也可先计算每个随机起始点应选择的样本数，如本例为40张支票（200÷50），然后再计算每个随机起始点的抽样间隔，本例为250（10000÷40）。
在审查实践中，常常用到系统选样方法。因此它具有以下优点：
总体中各个项目不需要事前逐个编号，节省时间和人力。
将总体项目按间隔等距抽样，手续简便。
系统选样易学、易掌握。
但是，这种方法只有总体的某种特性均匀分布在总体内，样本才具有代表性。事实上，在大多数情况下并非如此，这就使样本误差增大。针对这个缺点，审查人员在计算所需样本量和选择样本以前，常将总体分层。
④分层选样。
分层选样，就是总体划分为相对同质的各小总体，即层，然后按层采用不同的方法选取样本的一种随机选样方法。如果总体中的项目特性分布不均，重要程度不同，或具有其他特性，那么为使抽取的样本能够代表分布不均的项目的特性，使重要项目有更多的被抽取的机会，或者使抽取的样本更具有代表性，可将总体项目按一定的特性单独划分为一层，使每一层更加同质化。
例如，在选择应收账款作为函证的对象时，审查人员可根据账龄，也可根据金额分为若干层，再对账龄长短或金额多少采用不同的方法进行选样。下面将总体按金额多少进行分层。
分层选样，一方面根据审查人员的判断，另一方面根据随机原则选样，因此，分层选样是判断抽样与统计抽样的结合运用。此外，在审查实务中，凡是十分重要的项目，或者已构成重大错误的项目，都应单独地加以证实，而不得凭借抽样结果来评价是和非。
⑤整群选样。
整群选样，就是将总体项目按一定标志分成若干群，然后根据随机原则，按群选取样本的一种随机选样方法。由此定义可知，整群选样每次抽取的样本不是一个，而是一群，群包括连续期间的整体，连续会计记录的整体等。例如，审查已付款支票，全年共有支票存根360本，即按“本”这个标志分为360群，从中随机选择24本，即按群选取样本，然后对24本支票存根逐一进行审查。
整群抽样的工作效率较高，使用简便，但以群代表总体的特性比其他随机选样方法稍差，宜在总体规模较大的情况下采用。
⑥元单位选样。
元单位选样，就是将总体中的每一个元作为选样单位，按照随机原则对元进行选择的一种随机选样方法。其具体选样程序是：
剔除总体中余额为零和余额为负数的项目。
计算总体项目的累计金额。
根据随机原则选取符合需要的随机数，并在累计金额中选取一定数量的元单位。
确定所选取的样本。
为了便于说明问题，假设审查人员审查10种材料明细账，其中有1个材料明细账余额为负数，其余9个材料明细账的累计金额为100000元。根据元单位选样的程序，首先应把余额为负数的材料明细账剔除；然后计算9个材料明细账的累计金额。再根据随机原则选出三个随机数，即9543、48754、69325，并在累计金额中选取相对应的元单位14580、47123、76740；最后根据选择的元单位，在材料明细账中找与其相对应的14580、11876、21074余额的3个材料明细账，即为被选取的样本项目。
选择效率比较高，它能自动地按金额分层，重大的差错容易审查出来。但是，元单位选择不能审查出价值为零的项目，容易放过一些重大的差错。此外，元单位选样要编制累计金额表，手续比较麻烦。
（3）确定抽查样本的数量。
在统计抽样审查法中，要使抽取的样本特征尽可能反映总体的特征，就需要抽查一定数量的样本。到底抽取多少样本，则要运用概率论的原理和数理统计的知识，科学地确定样本抽查的最优数量，使抽查的样本既不会发生审查不足，也不会发生审查过分的情况。决定抽查样本数量的主要因素有：误差率、精确限度和可靠程度。
①误差率。
②精确限度。
③可靠程度。
综上所述，误差率、精确限度和可靠程度对样本数量都有直接的影响；总体量对样本数量也有影响。
（4）对抽样审查结果的评价。
可见，在统计抽样的应用上，主要有属性抽样法和变量抽样法两种。
