细节测试的传统变量抽样是一种基于正态分布理论的审计方法，通过样本数据分析以推测总体特性，涉及均值、差额及比率估计三种类型。该方法适用于账面与审定金额差异较大时，能以较小样本量实现审计目的，尤其适合关注总体低估情况，并便于分层扩大样本规模及处理零负余额项目，无需特别设计。然而，其复杂度高于货币单元抽样，常需借助计算机工具进行操作。
细节测试中的传统变量抽样方法，依托于正态分布原理，通过分析样本数据来推断整个总体的特性。这一技术涵盖了三大核心类型：均值估计抽样、差额估计抽样以及比率估计抽样。其优势体现在：面对账面金额与审计确认金额间存在的大量差异时，仅需有限的样本容量即可实现审计目的；当注册会计师着重关注总体可能的低估情况，传统变量抽样显得尤为适用；在不同层级上需额外增加样本数量以扩大抽样范围时，该方法操作简便；在处理零余额或负余额项目时，传统变量抽样无需特殊设计纳入考虑。然而，相较于货币单元抽样，传统变量抽样技术更为复杂，往往需要借助专业的计算机程序辅助完成。
在此背景下，尽管传统变量抽样在某些场景下展现出高效与灵活性，但其实施复杂度及对技术支持的依赖不容忽视。注册会计师在选择抽样策略时，需权衡抽样方法的适宜性与实际操作的可行性，确保审计工作的准确性和效率。在具体应用中，合理规划抽样层次、精确计算样本量及评估抽样风险，是保障传统变量抽样有效性的关键步骤。
