Forty‐nine audit partners and managers were provided with a comprehensive list of audit tasks. Having been provided with definitions and instructions, the auditors were asked to identify the primary decision aid (automation, decision support systems, knowledge‐based expert systems, and strictly human processing) applicable for each of the audit tasks. The results indicate that although the effect of audit methodology of the firm (structured, semistructured, and unstructured) on decision aid choices is mixed, the complexity of the audit tasks (structured, semistructured, and unstructured), auditor rank, and auditor specialty have significant impact on the decision aid choices of the participants. Implications for research and practice are discussed. Résumé. L'auteur a remis à quarante‐neuf associés responsables de la vérification et directeurs de la vérification une liste exhaustive des tâches de vérification. Munis de définitions et de directives, les vérificateurs devaient déterminer l'aide principale à la décision (automatisation, sytèmes de soutien à la décision, systèmes experts fondés sur les connaissances et traitement strictement humain) correspondant à chacune des tâches de vérification. Les résults indiquent que bien que l'incidence de la méthodologie de vérification de l'entreprise (structurée, semi‐structurée et non structurée) sur les choix relatifs à l'aide à la décision soit indéterminée, la complexité de la tâche de vérification (structurée, semi‐structurée et non structurée), l'échelon du vérificateur et sa spécialisation ont des répercussions appréciables sur les choix d'aide à la décision des participants. L'auteur se penche sur les conséquences de ces résultats, pour la recherche et l'exercice de la profession.

The Bayesian statistical inference model has been advocated by auditing researchers over the past two decades as a useful judgment aid to auditors. To quantify judgment, the Bayesian‐related audit research has completely relied on the elicitation techniques (ETs) and methodology used and recommended by Winkler (1967a). What have we learned from this literature? Are there any other promising ETs applicable to audit situations? What improvements can be made to the methodologies used in ET‐related audit research? This paper highlights the findings and methodologies of the existing literature, identifies promising ETs from related behavioral studies and draws some methodological suggestions for future research. Résumé. Des chercheurs dans le domaine de la vérification ont préconisé au cours des deux dernières décennies que le modèle d'inférence Baysien pouvait constituer une aide utile au jugement des vérificateurs. Pour quantifier le jugement, la recherche reliée au modèle Baysien s'est appuyée sur des techniques et une méthodologie utilisées et recommandées par Winkler (1967 a). Qu'a‐t‐on appris de ces recommandations? Peut‐on s'attendre à d'autres applications dans le domaine de la vérification? Quelles améliorations peuvent être apportées à la méthodologie? Cet article met en évidence les découvertes et la méthodologie sur le sujet, identifie les solutions prometteuses et présente certaines suggestions méthodologiques pour des recherches futures.

Reviews the book "Auditing: A Systems Approach," by Richard Scott, John Page, and Paul Hooper.

Behavioral researchers have long been concerned about the effects of experience on decision making, especially in highly technical fields such as auditing. Relying on Simon's model of the decision process, this paper provides evidence that the experience effect is significant when task complexity is explicitly considered. It reports the results of a series of experiments examining structured, semi-structured, end unstructured tasks where subjects am pooled into two groups: "experienced" (those having reached the staff level where the required normative skills are developed) end "inexperienced" (lower staff levels or auditing students). Responses to a separate study of 88 partners and managers were used to Independently establish the appropriate staff level for each task and complexity. Significant decision differences were found between the experimental groups on each task. Pooling all subjects together, however, showed only an isolated significant experience effect, highlighting the need to consider explicitly and control for task complexity and appropriate normative skills in studying the nature of expertise. These results further suggest that auditing students or less experienced junior auditors ere questionable surrogates for CPAs in complex audit decision settings. Future corroborating research examining other audit judgments and other audit populations is encouraged, e.g., design of audit programs.

Résumé. Soixante‐deux vérificateurs/praticiens ont pris part à une expérience d'estimation du solde d'un compte. Ayant reçu au préalable un matériel d'apprentissage à la fois écrit et oral, ils ont utilisé quatre techniques de déduction (FDC, FDP, EPE, et EFH) afin de quantifier leurs croyances subjectives ayant trait au solde de comptes clients d'un cas de vérification. Leurs réponses furent par la suite comparées aux résultats d'une étude de simulation portant sur six cents (600) échantillons, au moyen de la règle de pointage quadratique, de même qu'à la distribution résultant d'un consensus parmi tous les sujets en utilisant la mesure de Kolmogorov‐Smirnov. Les résultats montrent que la technique de déduction FDP produit la distribution de probabilités préalables la plus précise pour utilisation dans le contexte de l'analyse Bayesienne. Les trois autres techniques de déduction se sont révélées égales entre elles, dans la mesure où leur précision était inférieure à celle de la technique de déduction FDP.

Sixty‐two practising auditors participated in an account balance estimation experiment. Having been provided with written and oral training material, they used four elicitation techniques (CDF, PDF, EPS, and HFS) to quantify their subjective beliefs regarding the accounts receivable balance of an audit case study. Their responses were compared to the results of a 600 sample simulation study, using the quadratic scoring rule. Their responses were also compared to the consensus distribution of all subjects using the Kolmogorov‐Smirnov measure. The results indicated that PDF is the elicitation technique generating the most accurate prior probability distribution for use in Bayesian analysis. The other three elicitation techniques were about equal in the degree to which they were less accurate than the PDF technique.