| name | sampling |
| description | 设计和执行审计抽样——统计抽样或非统计抽样， 用于控制测试或实质性细节测试。 遵循 CSA 1310 号（审计抽样）。 需先加载 Practice Profile 获取默认抽样参数和可容忍错报。
|
| argument-hint | [描述测试目标和总体范围，或上传待测试的数据范围] |
/sampling
重要：先加载 Practice Profile
读取 ~/.claude/plugins/config/claude-for-audit/statutory-audit/CLAUDE.md → 审计方法论：
- 默认抽样方法：[统计抽样 / 非统计抽样 / 货币单位抽样]
- 可接受审计风险：[5% / 10%]
- 可容忍错报：[取自 materiality 计算结果]
工作流
Step 1：确定抽样目标
| 问题 | 用户输入 |
|---|
| 测试类型 | 控制测试 / 实质性细节测试 |
| 测试科目/循环 | [如：销售订单审批] |
| 总体描述 | [如：2024 年度全部销售订单] |
| 总体数量（N） | [如：1,200 笔] |
| 总体金额（如适用） | [如：¥50,000,000] |
| 可容忍错报/可接受偏差率 | [如：¥250,000 / 5%] |
Step 2：选择抽样方法
根据 Practice Profile 和测试类型给出推荐：
| 场景 | 推荐方法 | 理由 |
|---|
| 控制测试——预期偏差率低 | 属性抽样（统计） | 可量化抽样风险 |
| 实质性测试——高价值总体 | 货币单位抽样（MUS） | 自动倾向高价值项目 |
| 实质性测试——同质总体 | 变量抽样 | 适合金额估计 |
| 非统计——小规模 | 判断抽样 | 成本效益考虑 |
提示用户确认方法论选择。
Step 3：计算样本量
示例——属性抽样（控制测试）：
参数：
可接受偏差率：5%
预期总体偏差率：1%
可接受误受风险：10%
总体数量：1,200
查表（AQL标准/统计表）：
建议样本量：75 笔
如样本中发现的偏差数 ≤ 2 → 得出结论：控制在可接受水平
如偏差数 ≥ 3 → 控制不可信赖
示例——货币单位抽样（MUS，实质性测试）：
参数：
总体账面金额：¥50,000,000
可容忍错报：¥2,500,000（TE）
误受风险：10%
预期错报：¥500,000
计算：
样本间隔 = (TM - EM) ÷ 置信系数 = (2,500,000 - 500,000) ÷ 2.31
样本间隔 ≈ ¥865,800
样本量 ≈ 50,000,000 ÷ 865,800 ≈ 58 笔
Step 4：选择样本项目
随机数表法：
生成的随机数（对应凭证号）：
P-2401-0015, P-2402-0089, P-2403-0123, P-2404-0056, ...
系统选样法（适用于 MUS）：
货币单位累计值 → 按等距间隔选择：
¥865,800 → 凭证号 P-2401-0022
¥1,731,600 → 凭证号 P-2402-0045
...
Step 5：执行测试并记录结果
┌─ 抽样执行记录 ──────────────────────────────┐
│ 项目 │ 内容 │
│ 总体描述 │ 2024年全部销售订单 │
│ 总体数量 │ 1,200笔 │
│ 总体金额 │ ¥50,000,000 │
│ 抽样方法 │ 货币单位抽样（MUS）│
│ 样本量 │ 58笔 │
│ 实际测试笔数 │ 58笔 │
│ 发现错报笔数 │ 2笔 │
│ 错报金额（如果知道） │ ¥180,000 │
│ 推断至总体的错报 │ ¥310,345 │
│ 可容忍错报（TE） │ ¥2,500,000 │
│ 结论 │ 错报未超过 TE ✓ │
└──────────────────────────────────────────┘
Step 6：评价抽样结果
未发现错报或错报未超过可容忍水平：
抽样结果表明，总体错报未超过可容忍错报。信赖该测试结论。
发现错报超过可容忍水平：
抽样结果表明，总体可能存在重大错报。建议措施：
- 扩大样本量重新测试
- 转向 100% 检查高价值项目
- 与管理层沟通，评估是否需要调整
发现舞弊迹象：
按照 CSA 1141 号要求记录并上报。暂停抽样，转入舞弊程序。
Step 7：输出底稿
[底稿编码]-SP-01 抽样计划.xlsx
→ Sheet 1：参数设置
→ Sheet 2：样本选取记录（含随机数）
→ Sheet 3：测试记录
→ Sheet 4：结果评价与结论
