監査の現場で、「全体から〇〇件のサンプルを拾ってテストしたところすべて“シロ”だったが、だからといって全体がすべて“シロ”だとは言いきれないはずだ。全体に対しては数値的に何が言えるだろう?統計学の力を借りたい。」、「本当は全体のなかには“クロ”もある程度あるのではないか。たまたま“シロ”ばかりがサンプルに選ばれただけではないか?そもそもサンプルは何件とればよいのだろう?」といった疑問が話題になることがあります。 そのような場合、統計的サンプリング (属性サンプリング) が有効な解決策となります。
　講義では、統計的サンプリングの考え方、2種類のサンプリングリスク、サンプリングリスクのコントロールとサンプル数の算定、サンプルテスト結果に基づく「全体」 (母集団) の評価などを取り扱います。
　この分野では確率分布や仮説検定などの概念の習得が必須となりますが、これまであまり統計学に触れることのなかった方にとってもわかりやすく図解を多用して説明します。 また、エクセルを用いた演習により具体的に計算に取り組んでいただくことでブラックボックス化を回避し、実践的な理解を深めていただきます。
　本セミナーで、サンプリングリスクをコントロールしつつ合理的なサンプル数を算定する手法や、サンプルテストの結果に基づき「全体」に対して数値的評価を与える手法 (属性サンプリング) を、講義とエクセル演習 (エクセル統計関数を用いたシート作成) を通じて基礎から学ぶことができます。

1. 統計的サンプリングの位置づけ
2. 統計的サンプリングの基礎
   • 仮説検定～サンプル数決定・結果評価の理論的基礎
   • サンプリングリスク
3. サンプル数の決定
   • サンプリングリスクとサンプル数
4. サンプルの抽出方法
5. テスト結果の評価
6. 追加サンプルの抽出
7. 質疑応答