Questão FC889002
Uma equipe de auditoria foi designada para examinar a conformidade de 18.000 registros de concessões de benefícios realizadas por um órgão federal. Em decorrência do volume, não há
Auditoria Independente
FGV · 2026
Uma equipe de auditoria foi designada para examinar a conformidade de 18.000 registros de concessões de benefícios realizadas por um órgão federal. Em decorrência do volume, não há possibilidade de a equipe revisar toda a população. A equipe precisa selecionar uma amostra probabilística que assegure que todos os elementos da população tenham probabilidade conhecida e diferente de zero de serem selecionados. Adicionalmente, a técnica utilizada para isso deve permitir a redução da variabilidade interna da amostra, dado que os benefícios têm características distintas quanto à natureza (assistenciais, previdenciários e indenizatórios) e quanto ao valor médio concedido.
Considerando as definições clássicas de amostragem em auditoria, a técnica probabilística mais apropriada para essa auditoria é a amostragem:
- aleatória simples, porque cada elemento da população tem exatamente a mesma chance de ser selecionado e não há necessidade de dividir a população;
- estratificada, pois a divisão da população em grupos homogêneos, segundo características relevantes, reduz a variabilidade interna e aumenta a precisão dos resultados;
- por conglomerados, porque permite selecionar grupos inteiros de benefícios, como unidades regionais, reduzindo custos logísticos;
- por julgamento, porque os auditores podem selecionar os tipos de benefício que considerarem mais críticos para análise detalhada;
- sistemática, pois permite selecionar elementos em intervalos regulares, facilitando o processo operacional sem necessidade de estratos.
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Gabarito
B
Comentário do professor
A amostragem estratificada divide a população em subgrupos internamente homogêneos e entre si heterogêneos, com base em características relevantes como a natureza do benefício e faixas de valor.
Essa divisão reduz a variabilidade interna de cada estrato, o que aumenta a precisão das estimativas para a população como um todo e para cada subgrupo.
Cada elemento mantém probabilidade conhecida e diferente de zero de seleção, porque a escolha é feita aleatoriamente dentro de cada estrato.
Na prática procede‑se assim: definir variáveis de estratificação, formar estratos homogêneos, determinar a alocação amostral (por exemplo proporcional ou de Neyman para otimizar precisão) e sortear unidades aleatoriamente em cada estrato. Isso permite controlar o erro amostral frente à heterogeneidade dos benefícios.
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