scholarly journals Fatores críticos de sucesso na gestão de projetos: Análise dos indicadores que constituem os predecessores da estratégia, pessoas e operações

2018 ◽  
Vol 9 (3) ◽  
Author(s):  
Ronielton Rezende Oliveira ◽  
José Elenilson Cruz ◽  
Roniton Rezende Oliveira
Keyword(s):  
Structural Equation Modeling ◽  
Project Management ◽  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Structural Equation ◽  
Equation Modeling ◽  
Project Management Office ◽  
Performance Map ◽  
Recursos Humanos ◽  
Map Analysis

Fatores Críticos de Sucesso (FCS) representam práticas que, quando bem executadas, contribuem para aumentar as probabilidades de êxito de qualquer atividade. Na gestão de projetos podem ser utilizados para acompanhamento dos projetos, tomada de decisão e avaliação de desempenho. O estudo de abordagem quantitativa e natureza descritiva, através de survey aplicada em 115 profissionais envolvidos na gestão de projetos, identifica, dentre os indicadores utilizados para mensurar os construtos estratégia, pessoas e operações, aqueles FCS que são mais importantes para explicar o desempenho do Project Management Office, para, então, com base na relação importância-desempenho discutir os fatores que correspondem a FCS no que se refere a gestão de projetos. A pesquisa utilizou a Partial Least Squares Structural Equation Modeling e o Importance-Performance Map Analysis. Os resultados mostram que a estratégia é o preditor mais importante e seus principais FCS são a metodologia de gerenciamento de projetos, a estrutura organizacional, o alinhamento de intenções e a viabilidade econômico-financeira. Nas operações, os principais FCS são a estabilidade do ambiente de projetos sobre o gerenciamento de riscos, o sistema de gestão da qualidade, as métricas de desempenho, as auditorias e verificações das entregas e a comunicação com as partes interessadas. Para as pessoas, os principais FCS são a aquisição de competências em gestão de projetos e o treinamento dos recursos humanos, ambos na perspectiva de disseminação do conhecimento vinculado as boas práticas, metodologias, ferramentas e técnicas que favorecem a execução dos projetos.

Desempenho do Escritório de Gerenciamento de Projetos: comparação entre Brasil e Exterior

2020 ◽  
Vol 11 (1) ◽  
pp. 36-53
Author(s):  
Ronielton Rezende Oliveira ◽  
Henrique Cordeiro Martins ◽  
Fabricio Ziviani ◽  
Roniton Rezende Oliveira
Keyword(s):  
Structural Equation Modeling ◽  
Project Management ◽  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Structural Equation ◽  
Equation Modeling ◽  
Project Management Office

O artigo verifica a intensidade e as diferenças das influências dos fatores organizacionais no desempenho do Project Management Office (PMO) quando comparados o PMO das organizações localizadas no Brasil com o PMO das organizações localizadas no exterior. Destaca-se que os fatores estudados são: estratégia, sistemas de informação, gestão do portfólio de projetos, operações, redes de relacionamento, pessoas, gestão do conhecimento e cultura organizacional. O método escolhido foi a survey e para analisar os dados utilizou-se a Partial Least Squares Structural Equation Modeling. Os resultados da análise multigrupo indicam que o PMO das organizações brasileiras se concentra nas habilidades interpessoais e nos aspectos humanos, enquanto que o PMO das organizações localizadas no exterior se concentra nos aspectos objetivos e prescritivos da gestão de projetos. A intensidade no desempenho do PMO é similar entre os grupos, embora a perspectiva observada nos fatores organizacionais seja característica para distinguir as organizações brasileiras daquelas localizadas no exterior. Por isso, independentemente da referência geográfica das organizações, o PMO é capaz de favorecer a realização de benefícios ao considerar as particularidades que envolvem o ambiente de projetos no qual está inserido.

scholarly journals Desempenho do Escritório de Gerenciamento de Projetos: Divergência de percepções entre a instrução acadêmica e a vivência profissional

Innovar ◽  
2020 ◽  
Vol 30 (75) ◽  
pp. 119-134
Author(s):  
Ronielton Rezende Oliveira ◽  
Henrique Cordeiro Martins
Keyword(s):  
Structural Equation Modeling ◽  
Project Management ◽  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Structural Equation ◽  
Equation Modeling ◽  
Project Management Office

O Project Management Office (PMO) é estabelecido para melhorar a eficiência e eficácia das organizações ao ajudar os gerentes de projetos, as equipes de projetos, as áreas funcionais e os níveis organizacionais. De acordo com a percepção de desempenho do PMO, este artigo verifica as intensidades e influências dos fatores organizacionais: estratégia, sistemas de informação, ges­tão do portfólio de projetos, operações, redes de relacionamento, pessoas, gestão do conhecimento e cultura organizacional, quando comparados à ausência ou existência do PMO nas organizações. A análise de dados de 63 países foi realizada com a Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Os resultados indicam que, para os respondentes que não atuam em um PMO, persiste um entendimento divergente do dos respondentes que exercem atividades em um PMO, em que a variância explicada no desempenho deste para as organizações que possuem um escritório de projetos corresponde a 43% no modelo da pesquisa. 

Partial least squares structural equation modeling of chemistry attitude in introductory college chemistry

2018 ◽  
Vol 19 (4) ◽  
pp. 1270-1286 ◽  
Author(s):  
James Ross ◽  
Leslie Nuñez ◽  
Chinh Chu Lai
Keyword(s):  
Structural Equation Modeling ◽  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Structural Equation ◽  
At Risk Students ◽  
Affective Domain ◽  
Equation Modeling ◽  
College Chemistry ◽  
The Subject ◽  
Introductory College

Students’ decisions to enter or persist in STEM courses is linked with their affective domain. The influence of factors impacting students’ affective domain in introductory college chemistry classes, such as attitude, is often overlooked by instructors, who instead focus on students’ mathematical abilities as sole predictors of academic achievement. The current academic barrier to enrollment in introductory college chemistry classes is typically a passing grade in a mathematics prerequisite class. However, mathematical ability is only a piece of the puzzle in predicting preparedness for college chemistry. Herein, students’ attitude toward the subject of chemistry was measured using the original Attitudes toward the Subject of Chemistry Inventory (ASCI). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) was used to chart and monitor the development of students’ attitude toward the subject of chemistry during an introductory college chemistry course. Results from PLS-SEM support a 3-factor (intellectual accessibility,emotional satisfaction, andinterestandutility) structure, which could signal the distinct cognitive, affective, and behavioral components of attitude, according to its theoretical tripartite framework. Evidence of a low-involvement hierarchy of attitude effect is also presented herein. This study provides a pathway for instructors to identify at-risk students, exhibiting low affective characteristics, early in a course so that academic interventions are feasible. The results presented here have implications for the design and implementation of teaching strategies geared toward optimizing student achievement in introductory college chemistry.

An Introduction to Structural Equation Modeling (SEM) and the Partial Least Squares (PLS) Methodology

2011 ◽  
pp. 110-129 ◽  
Author(s):  
Nicholas J. Ashill
Keyword(s):  
Structural Equation Modeling ◽  
Information Systems ◽  
Organizational Behavior ◽  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Structural Equation ◽  
Academic Research ◽  
Equation Modeling ◽  
Formative Measurement ◽  
Statistical Assumptions

Over the past 15 years, the use of Partial Least Squares (PLS) in academic research has enjoyed increasing popularity in many social sciences including Information Systems, marketing, and organizational behavior. PLS can be considered an alternative to covariance-based SEM and has greater flexibility in handling various modeling problems in situations where it is difficult to meet the hard assumptions of more traditional multivariate statistics. This chapter focuses on PLS for beginners. Several topics are covered and include foundational concepts in SEM, the statistical assumptions of PLS, a LISREL-PLS comparison and reflective and formative measurement.

Manual de Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (Segunda Edición)

2019 ◽  
Author(s):  
Joseph F. Hair Jr. ◽  
G. Tomas M. Hult ◽  
Christian M. Ringle ◽  
Marko Sarstedt ◽  
Julen Castillo Apraiz ◽  
...  
Keyword(s):  
Structural Equation Modeling ◽  
Least Squares ◽  
Partial Least Squares ◽  
Structural Equation ◽  
Equation Modeling
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