在信息技术服务备考中，审核抽样方案设计里的样本量计算与代表性保证方法是重要内容。
一、统计抽样
1. 适用场景
- 当总体数量较大且相对稳定时适用。例如，在对一个大型企业的众多信息系统进行审核时，如果这些系统有一定的规律可循，就可以采用统计抽样。
- 需要精确衡量风险和结果的情况。比如评估一个数据中心的安全性，通过统计抽样能准确计算出存在安全漏洞的概率等风险指标。
- 数据收集相对容易且成本较低的情况。像审核软件的使用合规性，相关的使用记录等数据容易获取。
2. 样本量计算要点
- 要考虑总体的规模大小。总体越大，在相同精度要求下，样本量也会相应增大，但不能无限增大，因为要考虑成本和时间等因素。
- 确定可接受的误差范围。误差范围越小，所需的样本量就越大。例如，允许1%的误差比允许5%的误差需要更多的样本。
- 设定置信水平。常见的置信水平有90%、95%等，置信水平越高，样本量需求越大。
二、非统计抽样
1. 适用场景
- 总体规模较小或者不明确的时候。比如新成立的小型互联网公司，其业务流程和相关信息还在不断调整，难以确定总体规模，就可以采用非统计抽样。
- 审核目的更多是探索性的情况。例如了解一种新的信息技术在特定项目中的初步应用效果，不需要精确的量化结果。
- 当数据难以量化或者获取成本非常高时。像审核一些具有特殊文化内涵的企业内部的信息管理方式，难以用数字来衡量，非统计抽样更合适。
2. 代表性保证方法
- 采用判断抽样时，审核员要凭借自己的专业知识和经验来选择有代表性的样本。例如，在审核一个电商企业的服务质量时，选择不同品类商品的销售环节进行审核，因为这些环节往往能代表整体服务质量的关键部分。
- 随机分层抽样也是一种方法。先对总体按照某些特征分层，如在审核一家连锁餐饮企业的信息管理系统时，可以按照门店的地理位置、规模大小等因素分层，然后在各层内随机抽样，这样能提高样本的代表性。
在备考过程中，对于这些知识点，要多做练习题，通过实际案例来加深理解。同时，要深入研究相关的标准文档，准确掌握各种抽样方法的要点。这样才能在考试中灵活运用这些知识，顺利通过审核员资格考试。
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