Ohuks õige taustinformatsiooni valik. 5. Füüsiline inspekteerimine – tehakse selleks, et kindlaks teha mingite varaliste objektide olemasolu või dokumentide seisukord, kvaliteet. (Ei tohi segi ajada vaatlusega.) Tehakse kindlaks, kas füüsiliselt on midagi olemas. Ei ole kulukas. 6. Kokkuviimine – meetod tähendab kahe erineva andmebaasi kokkuviimist ja võrdlemist. Meetod on eriti oluline valdkondades, kus võivad tekkida vahed erinevate töödeldavate andmegruppide vahel, küsimus infovoogudes. Probleemiks on see, et informatsiooni töödeldakse erinevalt, võivad tekkida vead. 7. Intervjuude läbiviimine – väga hea meetod ressursside kokkuhoiu mõttes. Kasutatakse tavaliselt siis, kui audiitor vajab tavaliselt spetsiifilist ja lisainfot. Tuleb arvestada subjektiivse mõjuga. 8. Aruannete ja uurimuste lugemine. 9. Sõltumatu osapoole kinnitus – kasutatakse selleks, et saada kinnitust sõltumatult
(mõte on kindlaks teha varade olemasolu ja nende kvaliteet - kui audiitor teab, et ettevõttel peab olema kolm sõiduautot, siis ta viib läbi kontrolli, kas need eksisteerivad ikka ettevõttel). Meetod ei ole ressursikulukas ja võib olla väga tulemusrikas; 6. Kokkuviimine meetod tähendab kahe erineva andmebaasi kokkuviimist ja võrdlemist. Meetod on eriti oluline valdkondades, kus võivad tekkida vahed erinevate töödeldavate andmegruppide vahel (infovoogusid); 7. Intervjuude läbiviimine väga hea meetod ressursside kokkuhoiu mõttes ja kasutatakse reeglina seal, kus audiitor vajab täiendavat ja reegline spetsiifilist infot (parem suuliselt info kätte saada, kui nt raamatukogus tunde istuda ja infot otsida). Tuleb arvestada subjekriivse mõjuga; 8. Aruannete ja uurimuste lugemine näiteks tehtud lõputöö konkreetse firma
lastearv=1 Selekteerimise tulemusena kasutatakse edaspidi analüüsis vaid neid vastajaid, kellel on 1 laps. Teistele objektidele tõmmati „joon peale“ ning nende vastused analüüsis ei sisaldu. Enamlevinumad andme- ja failiteisendused 2012 Kõikide andmete analüüsimiseks e selekteeringu eemaldamiseks kustuta andmetabelist tunnus filter_$ 6. Andmestiku jagamine osadeks. Oletame, et me soovime tellida analüüsi erinevate andmegruppide kohta (nt. meeste ja naiste jaoks eraldi). Selleks tuleb järgida skeemi: * jagame andmestiku osadeks (Split File) Vali Data/Split File Vali Compare groups või Organize output by groups. Vt. erinevust lehe alumises osas paiknevas tabelis. Vii tunnus, mille põhjal andmestik osadeks jagatakse, väljale Groups Based on väljale. * tellime vajaliku analüüsi (sagedustabeli, diagrammi vms) * eemaldame gruppideks jagamise (Split File) Analyze all cases, do not create groups
annaabi.ee 
