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Análisis de datos rigurosa deberá ser la estrategia de muestreo

En los casos en que la cantidad de documentación a analizar y verificar es muy elevada, se hace necesario recurrir a un sistema que permita obtener resultados concluyentes a partir de una muestra lo suficientemente representativa como para que no se pueda dudar de los resultados.

Cuanto mayor sea el importe a justificar mediante el análisis de dicho conjunto de datos, más rigurosa deberá ser la estrategia de muestreo. Así, por ejemplo, a la hora de escoger el tamaño de la muestra, no es lo mismo un caso en que sea necesario analizar gran cantidad de datos para llegar a un importe total en controversia de 5.000 € que si dicho importe fuera de 500.000 €.

En el segundo de los casos referido en el párrafo anterior, el tamaño de la muestra a analizar debería ser considerablemente mayor, siendo también altamente recomendable que dichos elementos escogidos se encuentren entre los más relevantes. Las normas internacionales NIA-530 e ISO-2859-1 proporcionan herramientas para caracterizar una población a partir de una muestra representativa de la misma así como para definir el tamaño de dicha muestra en función de lo riguroso que sea el nivel de inspección aplicable.

Ahora bien, en la muchas de las situaciones objeto de análisis en la labor pericial, de entre la vasta cantidad de información a la que es necesario enfrentarse para llegar a una conclusión determinada, solo una reducida minoría supone información verdaderamente relevante (asumiendo esta relevancia como algo discernible a partir de atributos medibles o valorables de forma no discreta) mientras que el resto, aun siendo de la misma naturaleza, no aportan gran valor al resultado del procedimiento.

Sirvan como ejemplo los siguientes casos:

  • Un conjunto de 1200 facturas de las cuales, únicamente 100 representan más del 90 % del importe total de las mismas.
  • Un presupuesto controvertido debido a las mediciones de sus 600 partidas, de las cuales, 50 suponen un 85 % del total de dicho presupuesto.

A partir de los ejemplos anteriores, parece claro que resulta innecesario escoger una muestra de un conjunto que incluye elementos de una relevancia mínima en el contexto de lo que se quiere determinar, siendo más interesante asegurarse, que aquellos elementos que se analicen se encuentren entre los que más pesan en comparación con la valoración total del conjunto.

El enfoque anterior representa en buena medida del Principio de Pareto que a grandes rasgos especifica que en el 20 % de los elementos se encuentra el 80 % del resultado total, pudiendo dichos valores numéricos, evidentemente, variar, pero quedando claro el significado.

En el ebook que hemos publicado se presenta una metodología conjunta de muestreo y de reducción de población de partida a partir del condicionamiento obtenido al aplicar una interpretación del Principio de Pareto.

Daniel JimenezDaniel Jiménez Jiménez

Ingeniero Industrial por la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la Universidad de Sevilla. Cuenta con más de 15 años de experiencia en el sector de la consultoría y la ingeniería, desde sus fases iniciales de diseño básico y conceptual hasta fases de ingeniería de detalle, coordinación de trabajos de construcción y puesta en marcha. Su trabajo ha estado especialmente centrado en la realización de proyectos de instalaciones industriales y energéticas, así como la dirección de obra de los mismos. También como consultor ha realizado informes periciales técnicos en el ámbito industrial, tecnológico y de energías renovables. Daniel Jiménez Jiménez es Ingeniero Industrial, Colegiado Nº 3.070 por el Colegio oficial de Ingenieros Industriales de Andalucía Occidental.

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ebook Altran

eBook Estrategia de muestreo estratificado de interés pericial

Metodología conjunta de muestreo y de reducción de población al aplicar una interpretación del Principio de Pareto.

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