Outlier（外れ値）
意味
外れ値
カイロウ式ヒント
異常なデータポイント。追加調査が必要
Outlier の試験対策解説
外れ値（Outlier）とは、データ群全体の分布パターンから著しく逸脱した値を持つ、少数の異常なデータポイントを指します。監査データ分析においては、売上取引の金額分布や勘定残高の推移などを可視化・分析する過程で外れ値を識別し、それが正当な理由による例外的な取引なのか、あるいは誤謬や不正を示す兆候なのかを判断するための出発点として扱われます。外れ値が検出されたこと自体は虚偽表示の証明にはならず、監査人はその原因を突き止めるために証憑突合や担当者への質問といった追加的な監査手続を実施する必要があります。分析技術の発達により、大量データの中から外れ値を効率的に抽出できるようになっています。
試験での問われ方・ひっかけポイント
外れ値を検出した時点で監査手続を終えるのではなく、その原因を追加的に調査する必要がある点が問われます。「外れ値＝不正」と短絡的に結びつける選択肢は誤りです。
英語例文
The auditor investigated each outlier identified in the revenue data for potential misstatement.
監査人は、売上高データの中で識別された外れ値について、それぞれ重要な虚偽表示の可能性を調査しました。
Outlier に関するよくある質問
外れ値が見つかった場合、監査人はどう対応しますか？
外れ値を直ちに虚偽表示と判断せず、証憑との突合や担当者への質問など追加の監査手続を通じて、その値が生じた原因が正当なものかどうかを確かめます。
外れ値と誤謬・不正の関係はどう理解すればよいですか？
外れ値はあくまで通常のパターンから外れているという統計的な特徴を示すにすぎず、誤謬・不正・正当な例外取引のいずれが原因かは追加調査によって初めて判明します。
所属章: Ch.20 監査データ分析
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