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在内部审计中，我们很少有条件去全查，更多时候要依赖抽样。抽样看似技术性强，但其背后体现的是 职业判断、风险意识与效率权衡。第2108号准则就是要把抽样这件事做规范：怎么抽、抽多少、怎么看结果、怎么防止误判。
01 什么是审计抽样？
准则第二条给出的定义：
审计抽样就是从总体中抽取有代表性的样本，基于样本结果去推断总体特征，从而形成审计结论。
这里有三个关键词：
总体：比如所有销售发票、所有采购合同。 样本：从总体中抽出来的一部分。 推断：用样本结果代表总体情况。
抽样的本质是：用有限的审查，支撑整体性的判断。这既是效率的需要，也是风险控制的要求。
02 抽样的基本原则 准则提出了三个原则（第五条）：
相关性：样本必须与审计目标直接相关。比如审计采购合规性，样本应来自采购合同，而不是随机选财务凭证。
充分性：样本数量要足够，能代表总体情况。样本太少，风险结论就站不住。 经济性：考虑成本效益。不能无限扩大样本，否则失去抽样的意义。
在实务中，很多内审人员容易重数量轻质量，以为多抽样就更安全。但如果样本不相关、不典型，再多也无意义。
03 抽样方法：统计 vs 非统计
第六、十三条明确：审计抽样既可以用统计方法，也可以用非统计方法，两者结合效果更佳。
统计抽样：基于数学原理，按随机原则选样，结论更具可量化性。包括：属性抽样（发现抽样、连续抽样） → 判断是否存在错误；变量抽样（单位均值、差异估计、货币单位抽样） → 估计误差金额。
非统计抽样：依靠审计人员的专业判断和经验，例如针对高风险交易选样。
实务启示：
在对外部利益相关者负责的审计（如财务报表内审）中，更适合用统计抽样。在管理改进类项目中，非统计抽样更灵活，比如重点挑选高金额、异常频繁的合同。
04 样本量的确定：影响因素
第十四条列出了五个要素：
总体规模：总体越大，样本量越多。
可容忍误差：可接受偏差越小，需要的样本越多。 预计总体误差：预计问题多，就要多抽。 抽样风险：风险越高，就要增加样本量。 可靠程度：希望结论越可靠，就要更大样本量。
举个例子：
如果审计目标是判断 10,000 笔交易是否存在舞弊，且管理层要求 95%置信度，那样本量就必须显著增加；如果只是内部流程合规性测试，可容忍误差设得高一些，样本量就可以减少。
05 样本选择方法
第十五条提到五种常用方式：
随机数表选样法（完全随机）；
系统选样法（按固定间隔抽取）； 分层选样法（按金额大小或风险分层，再抽样）； 整群选样法（以群组为单位）； 任意选样法（依靠职业判断）。
在实务中，常用的是 系统抽样 + 分层抽样。例如：按时间顺序每隔 50 笔抽一笔，同时单独抽取金额前 10 大的合同。这样既保证代表性，又覆盖重点。
06 风险与误差：抽样的陷阱
第十九、二十条特别强调了风险：
抽样风险：
误受风险：样本显示没问题，但总体其实有大问题 → 最危险。
误拒风险：样本显示有问题，但总体其实没问题 → 浪费资源。 非抽样风险：不是抽样导致的，而是人或程序的问题，比如：抽错总体；程序执行不当；样本结果解释错误；审计人员能力不足。
这提醒我们：抽样不是万能的，质量取决于方法和执行。
07 抽样结果的评价与应用
第九、十七至二十三条强调：抽样结果要 定量+定性结合。
定量：计算样本误差，推断总体误差，与可容忍误差比较。
定性：考虑误差的性质和原因，例如：是偶发错误还是系统性缺陷？问题是否可能影响其他业务？
如果推断总体误差超过可容忍水平，内审要么 增加样本量，要么 使用替代程序（如全查高风险项目）。
实务启示：不要机械化地算数字，而是结合业务实质来判断。例如：即便总体误差未超阈值，但发现的错误涉及舞弊，仍需高度重视。
08 抽样是科学与判断的结合
《第2108号内部审计具体准则——审计抽样》明确了：抽样的目标是 在有限成本下获得合理保证；方法既有统计性，也有判断性，需灵活结合；结果评价不能只依赖公式，还要考虑业务风险。
在实务中，抽样最大的价值在于 平衡效率与保证水平。审计人员既要掌握统计原理，又要有足够的业务理解和职业判断力，才能真正用样本代表总体，用有限的证据支撑合理的结论。
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