The reliability of financial information of charitable organizations: an exploratory study based on the Benford’s Law
Notice bibliographique
Résumé
Benford's Law (BL) is a logarithmic distribution which is useful to detect abnormal patterns of digits in number sets. It is often used as a primary data auditing method for detecting traces of errors, illegal practices or undesired occurrences, such as fraud and earning management. In this descriptive study, I analyzed the financial information (revenue and expenditure) of the registered charitable hospitals located in Ontario and Quebec, which have the majority (71.4%) of these organizations within Canada. The aim of this study was to verify the reliability of the financial data of the respective hospitals, using the probability distribution predicted by Benford’s Law as a proxy of reliability. The sample was composed by 1,334 observations related to 339 entities operating in the tax year 2009 and 328 entities in 2010, gathered from the Canada Revenue Agency’s database. To analyze the discrepancies between the actual and expected frequencies of the significant-digit, two statistics were calculated: Z-test and Pearson’s chi-square test. The results show that, with a confidence level of 95%, the data set of the organizations located in Ontario and Quebec have similar distribution to the BL, suggesting that, in a preliminary analysis, their financial data are free from bias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».