Técnicas Estatísticas em Auditoria Fiscal
Gabarito: letra C (somente a afirmativa II é verdadeira). A afirmativa II está correta, pois modelos de regressão são amplamente utilizados para estimar probabilidades de inadimplência ou irregularidade, orientando a priorização de fiscalizações. As afirmativas I e III contêm erros conceituais: a I inverte a necessidade de amostragem probabilística para inferência; a III restringe erroneamente a identificação de outliers apenas a medidas de tendência central.
Afirmativa | Conteúdo | Status | Motivo |
|---|
I | Amostragem não-probabilística permite estimar valores sonegados no universo fiscalizado | ❌ Incorreta | Amostragem não-probabilística não garante representatividade nem permite inferência estatística para o universo; o correto é amostragem probabilística. |
II | Modelos de regressão estimam probabilidade de inadimplência ou irregularidade fiscal, auxiliando na priorização de ações de controle | ✅ Correta | Modelos de regressão (ex.: logística) são ferramentas consagradas para estimar riscos e direcionar a fiscalização de forma eficiente. |
III | Identificação de outliers deve basear-se exclusivamente em medidas de tendência central, sendo inadequado o uso de medidas de dispersão | ❌ Incorreta | A detecção de outliers depende de medidas de dispersão (desvio-padrão, amplitude interquartil); usá-las reduz, e não aumenta, a subjetividade. |
Afirmativa I — ❌ Incorreta
A afirmação sustenta que a amostragem não-probabilística permite estimar valores sonegados no universo fiscalizado. Isso é falso. Para que os resultados de uma amostra possam ser generalizados para toda a população (universo), é necessária uma seleção probabilística (aleatória), que garanta representatividade e permita o cálculo de erros amostrais. A amostragem não-probabilística, como a seleção por julgamento ou por blocos, não oferece base estatística para inferências sobre o todo. Portanto, a condição imposta na afirmativa (“desde que a seleção amostral seja não-probabilística”) é justamente o oposto do correto.
Afirmativa II — ✅ Correta
Modelos de regressão (logística, por exemplo) são ferramentas consagradas na análise de dados fiscais para estimar a probabilidade de ocorrência de eventos como inadimplência ou irregularidades. Com base em variáveis históricas, esses modelos auxiliam na identificação de contribuintes com maior risco, permitindo que a fiscalização direcione seus recursos de forma mais eficiente. Não há qualquer impedimento técnico para seu uso; ao contrário, é prática recomendada.
Afirmativa III — ❌ Incorreta
A identificação de outliers (valores atípicos) depende crucialmente de medidas de dispersão, como desvio-padrão, amplitude interquartil ou distância de Mahalanobis. Exclusivamente com medidas de tendência central (média, mediana, moda) não é possível detectar valores que se afastam significativamente do padrão. Afirmar que o uso de medidas de dispersão aumenta a subjetividade é um equívoco: tais medidas são objetivas e padronizadas, reduzindo a subjetividade na análise.
Conclusão: Apenas a afirmativa II está correta, correspondendo à letra C.