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板块校验法 板块校验法是指结合企业业务特点，将所采集数据按照企业业务类型分成多个板块，按时间维度和空间维度对采集数据进行对比分析，由此判断各板块所采集数据完整性的一种校验方法。 以B企业收入为例。B企业主要从事电力和能源规划、施工及工程总承包等业务，具体分为勘测设计、工程建设、装备制造、水泥生产和其他五个主要板块。通过总数值校验法分析发现，所采集的企业销售数据与财务报表数据在2013年发生偏离。为进一步确定偏离来源，审计人员分业务板块对所采集数据进行校验。首先，以该企业2013至2015年度为时间维度，运用“select sum（收入）as总收入，板块名称from dbo.数据表group by板块名称”SQL语句，把所采集数据按板块进行分类汇总，并将结果导出为Excel格式数据。其次，利用Excel表格中的“图表”功能，将各板块收入占各年度总收入比例生成对比图，并以此作为空间维度，分析各板块收入占年度总收入的变化情况，综合判定各板块数据质量。分析结果如B企业板块分析图所示，财务报表反映，2013至2015年各板块收入占总收入比例基本稳定，即分析图中各个板块圆柱大小应基本保持不变，但从分析图看，“其他”板块在2013年占比较2014年和2015年明显偏大，同时期其他四个板块占比同时偏小。结合总数值校验法已经确定的2013年数据偏离度较大的情况，由此判断所采集的2013年数据中，“其他”板块数据可能存在重复现象。 该方法便于理解和操作，但限制性较强，适用于管理集成度较高企业的数据校验，一般作为总数值校验法的补充。 关联校验法 关联校验法是指利用数据之间钩稽关系，从多维度对采集数据进行相互验证从而判断数据质量的一种方法。此方法主要反映数据间的耦合程度。 
以C企业物资采购业务为例。企业业务流应与资金流相匹配，校验中，将采集获取的企业采购、销售和财务数据分别进行关联，利用采购表中“合同金额”“供应商”与财务表中“金额”“应付款对方单位名称”和销售表中“合同金额”“客户名称”与财务表中“金额”“应收款对方单位名称”字段进行连接，建立SQL语句，判断是否存在业务数据与财务数据不匹配的情况。如果发现有资金流而无业务流的情况，可以判断所采集的财务、销售和采购数据存在不匹配问题。 该方法实用性强，效果较好，但需要充分了解业务关系和数据内涵，对数据校验人员的要求较高。 样本校验法 样本校验法是指运用统计学的思维，以采集的数据为基础确定合适的抽样方法和样本规模，最后对样本结果进行评价，以此推断总体数据质量的一种方法。 以D企业财务数据为例，借鉴货币单元抽样法对数据进行校验。2014年12月31日，D公司应收账款科目反映共有602个单位，其中借方科目余额涉及600个单位，金额合计7230万元；贷方科目余额涉及2个单位，金额合计941万元。 第一，按照重要性原则，对单个金额占总金额比重较大的2个贷方科目和借方科目涉及的单位进行单独校验。 第二，确定样本量。根据金额大小和职业判断，设定可接受误受风险为5%，可容忍错报为100万元，预计总体错报为10万元。按照总样本量金额计算得出，当可接受的误受风险为5%时，可容忍错报与总体账面金额之比为2%，预计总体错报与可容忍错报之比为0.1，对照货币单元抽样法样本规模表（此表为固定表格）可以看出抽样样本规模应为184。 第三，推断错报。使用系统选样法（总体样本金额除以样本量）确定选样间隔，即50000000÷184≈271739，以此推断错报。经对184个样本逐一数据校验，发现因货币单位不统一等原因造成其中4个账户存在数值错误，然后再依次计算错报百分比（错报金额÷实际金额）和推断错报（错报百分比×选样间隔）。
