この規格 プレビューページの目次
※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
3 用語、定義、記号および略語
3.1 用語と定義
このドキュメントの目的のために、ISO 2859-2, ISO 3534-1, および ISO 3534-2 に記載されている用語と定義、および以下が適用されます。
ISO と IEC は、次のアドレスで標準化に使用する用語データベースを維持しています。
3.1.1
受付番号
交流
受入サンプリング計画(3.1.3) で与えられているように,ロットの受入を許可する属性ごとに, 受入サンプリング(3.1.2) によってサンプルで見つかった不適合又は不適合項目の最大数。
[出典:ISO 3534-2:2006, 4.4.2]
3.1.2
受け入れサンプリング
サンプル結果に基づいて、ロット、またはその他の製品、材料、またはサービスのグループを受け入れるかどうかを決定するためのサンプリング
[出典:ISO 3534-2:2006, 1.3.17]
3.1.3
抜取計画
使用するサンプルサイズと関連するロット承認基準を記載した計画
[出典:ISO 3534‑2:2006, 4.3.3]
3.1.4
条件付リスク
3.1.4.1
条件付きリスク タイプ I
条件付きタイプ I
という条件付き確率
注記1条件付第1種過誤は条件付第1種危険としても扱う。
注記2:監査の文脈では、条件付きタイプIのリスクは、監査の目的が達成されない程度を評価します。したがって、タイプ I のリスクは、監査の有効性の条件付き尺度と見なすこともできます。
注記 3:この条件付きリスクの詳細な数学的説明については、付録 D を参照してください。
3.1.4.2
条件付きリスク タイプ II
条件付きタイプ II
という条件付き確率
注記1:条件付きタイプIIのエラーは、条件付きタイプIIのリスクとしても扱われます。
注記 2:監査の文脈では、この場合、良いロットは拒否されます。したがって、条件付きのタイプ II リスクは、経済的損失の尺度です。したがって、タイプ II のリスクは、監査効率の条件付き尺度と見なすこともできます。
注記 3:この条件付きリスクの詳細な数学的説明については、付録 D を参照してください。
3.1.5
信頼区間
サンプルから計算された間隔。未知のパラメーターpの妥当な値の範囲を指定します。
注記 1pの区間推定としての信頼区間の信頼性は,実際の被覆確率,すなわち,区間がpの真の値を含む確率によって測定される。公称水準 γ の信頼区間の場合、実際のカバレッジ確率はpの点ごとに下限 γ をもちます。信頼区間の長さは、 pの統計的推論の精度に対応します。したがって、関心は最短の信頼区間にあります。
注記2:附属書A参照
3.1.6
カバレッジ確率
ランダムな信頼領域にpの真の値が含まれる確率
注記 1:カバレッジ確率の詳細な数学的説明については、付録 G を参照してください。
3.1.7
財務諸表
ある時点または一定期間内の変化に関連する、企業の財務活動および地位について報告する正式な記録。
3.1.8
属性別検査
検討中のグループ内のアイテムのそれぞれに 1 つまたは複数の特定の特性が存在するかどうかに注目し、その特性を持っているか、持っていないか、またはいくつのアイテムがあるかを数えることによる検査。そのようなイベントは、アイテム、グループ、または機会スペースで発生します
[出典:ISO 3534-2:2006, 4.1.3]
3.1.9
統合平均サンプル数
I.ASN
サンプリング計画から得られた平均サンプルサイズを測定した数値で、所定の割合の不適合pの下で、 pに関する以前の情報に従って重み付けされたもの
注記 1I.ASNの詳細な数学的説明については、附属書 F を参照してください。
注記 2:単一ユニットのサンプリング費用が示されている場合、 I.ASNを使用して、2 段階計画の平均サンプリング費用を見積もることができます。
.
3.1.10
統合された第 2 段階の確率

二段目が必要になる確率
注記 1の詳細な数学的説明について
、附属書 E を参照。
3.1.11
多く
サンプリング目的に関して集団と本質的に同じ条件下で構成される集団の明確な部分
[出典:ISO 3534-2:2006, 1.2.4]
3.1.12
虚偽表示
財務諸表の要求された金額、分類、表示または開示と実際に観察されたものとの差異
3.1.13
不適合品
不適合ユニット
1つまたは複数の不適合があるアイテムまたはユニット
[SOURCE:ISO 3534‑2:2006, 1.2.12, modified —「unit」が「item」に追加された.]
3.1.14
不適合
要件の不履行
[出典:ISO 3534-2:2006, 3.1.11]
3.1.15
動作特性
oc
不適合率pの真の値の関数として考慮される、サンプリング計画によって「合格」という決定に達する確率
グレード 1 から入学まで:付録 B を参照してください。
3.1.16
OC マッチ
同じ操作特性を持つ抜取計画
注記 1:附属書 C を参照。
3.1.17
事前情報
実際のサンプリングの証拠が考慮される前のパラメータに関する知識
注記1:事前知識の情報源は、たとえば、過去の監査や会社環境の評価です。
3.1.18
人口
検討中の項目の合計
[出典:ISO 3534-2:2006, 1.2.1]
3.1.19
拒否番号
再
抜取検査計画で指定されているように、ロットを不合格にする必要がある属性ごとの抜取検査によって、サンプル内で検出された不適合または不適合品目の最小数。
[出典:ISO 3534-2:2006, 4.4.1]
3.1.20
サンプル
1 つまたは複数のサンプリング単位で構成される母集団のサブセット
[出典:ISO 3534‑2:2006, 1.2.17, 修正 — エントリの注 1 を削除]
3.1.21
実体手続
主張レベルで虚偽表示を検出することを目的とした監査手順
- a)詳細のテスト (取引のクラス、口座残高、および開示);他の
- b)実質的な分析手順。
3.1.22
コントロールのテスト
主張レベルでの重大な虚偽表示の防止、発見および訂正における統制の運用有効性を評価することを目的とした監査手順。
3.1.23
許容比率
対象母集団が許容可能と見なされる不適合率の最大値p0
3.2 記号と略語
![]() | ステージiのサンプルサイズ |
![]() | 2 段階のサンプリング計画と同じ OC の 1 段階のサンプル サイズ |
![]() | n iで見つかった誤った記述項目 (不適合項目) の数 |
| D | 虚偽表示(不適合項目)の割合の信頼区間 |
| p | 虚偽表示(不適合単位)の割合 |
![]() | Dの下限 |
![]() | Dの上限 |
| p_ | 許容比率 |
| I.cp | 積算実績 |
![]() | 公称信頼水準 |
| あちらへ | ベータ分布の形状パラメータ |
![]() | ステージiの受け入れ番号 |
![]() | ステージiの拒否数 |
| c.I型 | 条件付受理確率 |
| c.タイプ II | 誤った拒否の条件付き確率 |
![]() | 第二段階に入る総合確率 |
| I.ASN | 統合平均サンプル数 |
| N | ロットサイズ |
| oc | 動作特性機能 |
| a | 受理確率 (指定された値pでの OC 関数) |
参考文献
| [1] | ISO 2859-1, 属性による検査のためのサンプリング手順 — 1: ロットごとの検査のための受け入れ品質限界 (AQL) によって索引付けされたサンプリング方式 |
| [2] | FINANCIAL REPORTING COUNCIL, 監査に関する国際基準 (英国) 200.独立監査人の全体的な目的および監査に関する国際基準に従った監査の実施。 2016 年 6 月改訂 |
| [3] | FINANCIAL REPORTING COUNCIL, 監査に関する国際基準 (英国) 320.監査の計画と実行における重要性。 2016 年 6 月改訂。 |
| [4] | FINANCIAL REPORTING COUNCIL, 監査に関する国際基準 (英国) 53監査サンプリング。 2016 年 6 月改訂。 |
| [5] | GÖB R, LURZ , 389-413 ページ、4 月。 |
| [6] | ISA 200, 独立監査人の全体的な目的および監査に関する国際基準に従った監査の実施 |
| [7] | ISA 320, 監査の計画と実行における重要性 |
| [8] | ISA 530, 監査サンプリング |
| [9] | LURZ, K.共変量と事前情報の下での信頼と予測。博士論文、ヴュルツブルク大学、ドイツ。ヴュルツブルク: 2015. |
| [10] | Rコアチーム、2014)。 R: 統計計算のための言語と環境。 R 統計計算財団、ウィーン、オーストリア。 URL http://www.R-project.org/ . |
3 Terms, definitions, symbols and abbreviated terms
3.1 Terms and definitions
For the purposes of this document, the terms and definitions given in ISO 2859-2, ISO 3534-1 and ISO 3534-2 and the following apply.
ISO and IEC maintain terminological databases for use in standardization at the following addresses:
3.1.1
acceptance number
Ac
largest number of nonconformities or nonconforming items found in the sample by acceptance sampling (3.1.2) by attributes that permits the acceptance of the lot, as given in the acceptance sampling plan (3.1.3)
[SOURCE:ISO 3534‑2:2006, 4.4.2]
3.1.2
acceptance sampling
sampling after which decisions are made to accept or not to accept a lot, or other grouping of products, materials or services, based on sample results
[SOURCE:ISO 3534‑2:2006, 1.3.17]
3.1.3
acceptance sampling plan
plan which states the sample size(s) to be used and the associated criteria for lot acceptance
[SOURCE:ISO 3534‑2:2006, 4.3.3]
3.1.4
Conditional risks
3.1.4.1
conditional risk type I
conditional type I
conditional probability that 
Note 1 to entry: The conditional type I error is also addressed as the conditional type I risk.
Note 2 to entry: In an auditing context, the conditional type I risk evaluates the extent in which the purpose of auditing is failed. Hence, the type I risk can also be considered as a conditional measure of audit effectiveness.
Note 3 to entry: For a detailed mathematical explanation of this conditional risk, see Annex D.
3.1.4.2
conditional risk type II
conditional type II
conditional probability that 
Note 1 to entry: The conditional type II error is also addressed as the conditional type II risk.
Note 2 to entry: In an auditing context, good lots are rejected in this case. So, the conditional type II risk is a measure for economic loss. Hence, the type II risk can also be considered as a conditional measure of auditing efficiency.
Note 3 to entry: For a detailed mathematical explanation of this conditional risk, see Annex D.
3.1.5
confidence interval
interval calculated from the sample, which specifies a range of plausible values of the unknown parameter p
Note 1 to entry: The reliability of the confidence interval as an interval estimate for p is measured by the actual coverage probability, i.e. the probability that the interval contain the true value of p. For a confidence interval of nominal level γ, the actual coverage probability has the lower bound γ pointwise in p. The length of the confidence interval corresponds to the precision of the statistical inference on p. Thus, interest is in shortest confidence intervals.
Note 2 to entry: See Annex A
3.1.6
coverage probability
probability that a random confidence region contain the true value of p
Note 1 to entry: For a detailed mathematical explanation of the coverage probability, see Annex G.
3.1.7
financial statement
formal record that reports about an entity’s financial activities and position, related to one point in time or to changes within a period in time
3.1.8
inspection by attributes
inspection by noting the presence, or absence, of one or more particular characteristic(s) in each of the items in the group under consideration, and counting how many items do, or do not, possess the characteristic(s), or how many such events occur in the item, group or opportunity space
[SOURCE:ISO 3534‑2:2006, 4.1.3]
3.1.9
integrated average sample number
I.ASN
number measuring the average sample size resulting from a sampling plan under a given proportion nonconforming p, weighted according to prior information on p
Note 1 to entry: For a detailed mathematical explanation of I.ASN, see Annex F.
Note 2 to entry: If costs for sampling single units are given, the I.ASN can be used to estimate average sampling costs of the two-stage plan
.
3.1.10
integrated second stage probability

probability of requiring the second step
Note 1 to entry: For a detailed mathematical explanation of
, see Annex E.
3.1.11
lot
definite part of a population constituted under essentially the same conditions as the population with respect to the sampling purpose
[SOURCE:ISO 3534‑2:2006, 1.2.4]
3.1.12
misstatement
difference between the required amount, classification, presentation or disclosure of a financial statement and the actual observed one
3.1.13
nonconforming item
nonconforming unit
item or unit with one or more nonconformities
[SOURCE:ISO 3534‑2:2006, 1.2.12, modified —"unit" has been added to"item".]
3.1.14
nonconformity
non-fulfilment of a requirement
[SOURCE:ISO 3534‑2:2006, 3.1.11]
3.1.15
operating characteristic
oc
probability of reaching the decision “acceptance” by a sampling plan, considered as a function of the true value of the proportion nonconforming p
Note 1 to entry: See Annex B.
3.1.16
OC matched
sampling plans that have the same operating characteristic
Note 1 to entry: See Annex C.
3.1.17
prior information
knowledge about a parameter before the actual sampling evidence is taken into account
Note 1 to entry: Sources of prior knowledge are, for instance, historic audits and the assessment of the company environment.
3.1.18
population
totality of items under consideration
[SOURCE:ISO 3534‑2:2006, 1.2.1]
3.1.19
rejection number
Re
smallest number of nonconformities or nonconforming items found in the sample by acceptance sampling by attributes that requires the lot to be not accepted, as given in the acceptance sampling plan
[SOURCE:ISO 3534‑2:2006, 4.4.1]
3.1.20
sample
subset of a population made up of one or more sampling units
[SOURCE:ISO 3534‑2:2006, 1.2.17, modified — Note 1 to entry deleted.]
3.1.21
substantive procedure
audit procedure with the objective of detecting misstatements at the assertion level
- a) tests of details (of classes of transactions, account balances, and disclosures); and
- b) substantive analytical procedures.
3.1.22
test of controls
audit procedure with the objective of assessing the operating effectiveness of controls in preventing, or detecting and correcting, material misstatements at the assertion level
3.1.23
tolerance proportion
largest value p0 of the proportion nonconforming such that the target population is considered as acceptable
3.2 Symbols and abbreviated terms
![]() | sample sizes in stage i |
![]() | one stage sample size with same OC as two stage sampling plan |
![]() | number of misstated items (nonconforming items) found in ni |
| D | confidence interval for the proportion of misstatements (nonconforming items) |
| p | proportion of misstatements (nonconforming units) |
![]() | lower limit of D |
![]() | upper limit of D |
| p0 | tolerance proportion |
| I.cp | integrated actual coverage |
![]() | nominal confidence level |
| a, b | shape parameters of the beta distribution |
![]() | acceptance number in stage i |
![]() | rejection number in stage i |
| c.type I | conditional probability of erroneous acceptance |
| c.type II | conditional probability of erroneous rejection |
![]() | integrated probability of entering the second stage |
| I.ASN | integrated average sample number |
| N | lot size |
| oc | operating characteristic function |
| Pa | probability of acceptance (OC function at a specified value p) |
Bibliography
| [1] | ISO 2859-1, Sampling procedures for inspection by attributes — 1: Sampling schemes indexed by acceptance quality limit (AQL) for lot-by-lot inspection |
| [2] | FINANCIAL REPORTING COUNCIL, International Standard on Auditing (UK) 200. Overall Objectives of the Independent Auditor and the Conduct of an Audit in Accordance with Internationals Standards on Auditing. Revised June 2016 |
| [3] | FINANCIAL REPORTING COUNCIL, International Standard on Auditing (UK) 320. Materiality in Planning and Performing an Audit. Revised June 2016. |
| [4] | FINANCIAL REPORTING COUNCIL, International Standard on Auditing (UK) 530. Audit sampling. Revised June 2016. |
| [5] | GÖB R, LURZ K (2014). Shortest two-sided confidence intervals for a probability under prior information. Metrika: International Journal for Theoretical and Applied Statistics, Springer, vol. 77(3), pages 389-413, April. |
| [6] | ISA 200, Overall Objectives of the Independent Auditor and the Conduct of an Audit in Accordance with Internationals Standards on Auditing |
| [7] | ISA 320, Materiality in Planning and Performing an Audit |
| [8] | ISA 530, Audit Sampling |
| [9] | LURZ, K. Confidence and Prediction under Covariates and Prior Information. PhD Thesis, University of Würzburg, Germany. Würzburg: 2015. |
| [10] | R CORE TEAM, 2014). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL http://www.R-project.org/ . |








