Questão de Auditoria · FGV TJ-AP 2024 (nº 78)

A amostragem aleatória estratificada divide a população (o conjunto total de itens a serem auditados) em grupos menores e homogêneos (chamados estratos) com base em características comuns, e depois seleciona amostras de cada um desses grupos. O objetivo é obter uma representação mais precisa da população total.

• (A) Incorreta: Embora as estatísticas estimadas sempre dependam do tamanho da amostra (quanto maior a amostra, geralmente mais precisa a estimativa), essa é uma verdade universal para qualquer método de amostragem, e não uma consideração específica ou definidora para optar pela amostragem estratificada em detrimento de outras. A armadilha aqui é que a afirmação é verdadeira em si, mas não é a resposta mais adequada ao que o auditor deve considerar como característica distintiva da estratificação.
• (B) Incorreta: Para que a amostragem estratificada seja válida e representativa, a população deve ser subdividida em subgrupos que sejam exaustivos (todos os elementos da população devem pertencer a algum estrato) e mutuamente exclusivos (nenhum elemento pode pertencer a mais de um estrato).
• (C) Incorreta: Os estratos devem ser mutuamente exclusivos, ou seja, não devem possuir intersecção (elementos em comum). Se houvesse intersecção, alguns itens seriam contados duas vezes ou haveria ambiguidade na sua classificação, comprometendo a confiabilidade.
• (D) Incorreta: Pelo contrário, a estratificação pode ser especialmente útil quando os custos da auditoria são diferentes para cada estrato. Ela permite que o auditor aloque recursos de forma mais eficiente, por exemplo, auditando mais intensamente estratos de maior risco ou valor, e menos intensamente estratos de menor risco, otimizando o custo-benefício.
• (E) Correta: Este é o princípio fundamental e a principal vantagem da amostragem aleatória estratificada. O auditor calcula estimativas para cada estrato individualmente e, em seguida, combina essas estimativas (geralmente por meio de uma média ponderada) para chegar a uma estimativa global para toda a população, que tende a ser mais precisa do que a obtida por amostragem aleatória simples.