대표표본추출방법이란 표본감사로부터 수집한 증거에 기초해서 모집단 전체에 대한 추론을 할 의도로 행하는 방법이다.
대표표본추출방법은 통계적인 방법과 비통계적인 방법으로 나눌 수 있다.
- 대표표본추출방법 중 통계적 방법
- ⅰ) 속성표본추출방법(Attribute Sampling) : 내부통제제도 시사시에 모집단의 오차발생률 추정하기 위해 사용되는 표본추출방법이다. 결과는 항상 Yes, NO 또는 존재, 부존재 등 두 가지 중 하나 뿐이다.
- ⅱ) 변수표본추출방법(Variables Sampling) : 세부입증시사시에 통계량을 변수(예를 들어 화폐금액)로 하는 표본추출방법으로서 모집단에 존재하는 최대 오류표시 금액을 추정하기 위한 방법이다.
이 추정의 목적은 최대 오류표시 금액이 미리 정한 금액적정도(MP)를 초과하지 않는다는 것을 확인하기 위함이다.
- 대표표본추출방법 중 비통계적 방법
- 대표표본추출방법을 위해서도 비통계적 방법을 사용할 수 있다. 만약 적정한 표본크기를 계산하고 표본추출에 편의가 없다면 우리는 판단을 사용해 항목을 추출할 수 있다.
그러나 표본개수를 줄이기 위해 비통계적 방법을 사용할 수는 없다. 비통계적 대표추출방법인 경우에는 표본 수는 최소한 통계적인 방법을 사용했을 경우 만큼은 뽑아야 한다.
최소한 J(표본추출 간격)을 초과하는 모든 항목은 추출해야 한다.
또한 비통계적 표본추출로부터 얻어지는 확신의 수준을 늘이기 위해서는 ⅰ)표본개수를 늘리거나 ⅱ)층화표본추출을 하거나 ⅲ) ⅰ)과 ⅱ)를 혼용하는 방법 등을 사용한다.
CMA 와 같은 효과를 얻기 위해서는 ⅰ)최소한 통계적 표본추출방법에서 계산된 표본 수와 같거나 더 많은 표본개수를 추출하거나 ⅱ)추출의 대부분을 높은 금액에 할당하면 된다.