非统计抽样的应用场景有哪些？它们的优缺点是什么？

非统计抽样是指在进行审计时，抽取样本的方法不依赖于统计学原理，而是基于审计师的经验和判断。以下是非统计抽样的一些应用场景及其优缺点：
1. 判断性抽样（Judgment Sampling）：审计师根据自己的专业知识和经验，选择认为存在风险或问题的账目进行抽样。优点是可以快速识别潜在的错误或问题，缺点是可能存在主观性和偏见，并且无法提供统计推断。
2. 随机抽样（Random Sampling）：审计师通过随机选择样本的方法进行抽样。优点是能够减少主观性和偏见，并且可以提供一定的统计推断，缺点是可能存在样本不代表总体的问题。
3. 契约抽样（Haphazard Sampling）：审计师根据方便或可用性的原则选择样本进行抽样。优点是简单易行，缺点是可能存在主观性和偏见，并且无法提供统计推断。
4. 比例抽样（Proportionate Sampling）：审计师根据总体中各个子群体的比例，按比例抽取样本。优点是能够保证样本代表总体的特征，缺点是可能存在样本不均衡的问题。
5. 典型抽样（Typical Case Sampling）：审计师选择典型的案例进行抽样，以代表总体情况。优点是能够快速识别问题，缺点是可能存在主观性和偏见，并且无法提供统计推断。

总的来说，非统计抽样的优点是简单易行，可以快速识别问题，但缺点是可能存在主观性、偏见和样本不代表总体的问题。在实际应用中，审计师可以根据具体情况选择适合的抽样方法，以达到审计目的。