货币单元抽样本质上属于变量抽样方法。虽然它运用了属性抽样的原理，但最终目的是对总体错报金额作出结论，因此归类为变量抽样更为准确。

货币单元抽样（Monetary Unit Sampling，简称MUS）是一种特殊的统计抽样技术，在审计领域被广泛使用。这种方法之所以被归类为变量抽样，主要基于以下几个方面的专业考量：

从定义来看，货币单元抽样是运用属性抽样原理对货币金额而不是对发生率得出结论的统计抽样方法。虽然它采用了属性抽样的基础原理，但最终输出的是关于总体错报金额的定量结论，这正是变量抽样的核心特征。在审计实务中，变量抽样被定义为能够对总体金额进行定量估计的抽样方法，而货币单元抽样完全符合这一定义。

从技术实现角度分析，货币单元抽样将每个货币单位（如1元）作为抽样单元，每个货币单位被选中的机会均等。项目被选中的概率与其金额大小成正比，金额越大的项目被选中的概率越高。这种设计使得审计资源能够自动集中于大额项目，提高审计效率。在评价样本结果时，注册会计师计算的是总体可能的错报金额，而不是简单的偏差率，这进一步印证了其变量抽样的本质。

从应用场景考察，货币单元抽样主要用于细节测试中，而细节测试的传统方法就是变量抽样。与控制测试中使用属性抽样不同，细节测试需要获取关于账户余额或交易金额正确性的证据，货币单元抽样正好满足这一需求。它能够提供关于总体错报金额的定量估计，帮助注册会计师判断财务报表是否存在重大错报。

从专业标准来看，中国注册会计师审计准则和相关教材都明确将货币单元抽样归为变量抽样的一种特殊形式。虽然它结合了属性抽样的一些技术特点，但最终目的和输出结果都符合变量抽样的定义标准。

值得注意的是，货币单元抽样有时也被称为综合属性变量抽样，这个名称本身就反映了它的双重特性：既运用属性抽样的原理，又实现变量抽样的功能。但归根结底，由于它提供的是关于金额的结论，因此在分类上应当属于变量抽样。

在实际应用中，货币单元抽样特别适合检测高估错报，因为金额较大的项目被选中的概率更高。这种方法不需要注册会计师预先估计总体变异性，也不需要分层，大大简化了抽样过程。它能自动识别重大项目，确保这些项目一定会被选中检查，提高了审计的有效性。

尽管货币单元抽样借鉴了属性抽样的某些技术特点，但从其最终目的、输出结果和应用场景来看，将其归类为变量抽样更为准确和恰当。这种分类也得到了审计准则和业界实践的普遍认可。