Tabela 21. Comparação da eficiência dos projetos

Tabela 21. Comparação da eficiência dos projetos Comparação da eficiência dos projetos

Frequência

Mudança de Escopo Metas de Prazo Metas de Custos Expectativa Qualidade TI Outras Áreas TI Outras Áreas TI Outras Áreas TI Outras Áreas

Nunca 3,4% 3,2% 1,1% 2,8% 4,4% 1,4% 2,2% 0,5% Poucas Vezes 28,1% 44,2% 28,1% 24,2% 16,9% 17,7% 10,1% 6,9% Regularmente 40,4% 34,9% 37,1% 38,6% 51,7% 44,2% 37,1% 40,5% Muitas Vezes 22,5% 14,4% 29,2% 30,7% 19,1% 29,8% 44,9% 44,7% Sempre 5,6% 3,3% 4,5% 3,7% 7,9% 6,9% 5,7% 7,4% Fonte: dados da pesquisa.

5.4.3 Qualidade da Amostra

Os problemas de tradução foram verificados com o Measurement Invariance of the Composite Models (MICOM) (Henseler, Ringle, & Sarstedt, 2016) e existe invariância sobre os diferentes idiomas, posto que uma mensuração equivalente total é identificada. O viés de não resposta foi evitado ex ante, com respostas obrigatórias e com o anonimato, sendo examinado ex post, ao segmentar os registros em dois grupos de respondentes (iniciais e tardios), quanto a homocedasticidade (Levene’s test), heterogeneidade (Mann-Whitney test) e pontuações médias (t test). Os valores p não significantes (p > 0,05) nesses testes indicam ausência do problema. Também foi utilizado o MICOM e uma mensuração equivalente total é identificada, comprovando que a amostra não é afetada pelo problema. São variáveis de controle: grupo 1 (orçamento, duração e tamanho da equipe nos projetos); e grupo 2 (função, experiência; formação para gerenciamento de projetos, certificações profissionais em gerenciamento de projetos e escolaridade). As variáveis instrumentais são caracterizadas pela eficiência dos projetos (escopo, prazo, custos e qualidade). O viés de método comum teve tratamento ex ante ⸺ com: a inserção das variáveis de controle e variáveis instrumentais; a utilização de diferentes fontes de informação; a organização aleatória das perguntas; e a especificação de um modelo complexo, para dificultar as correlações implícitas entre os construtos, sendo examinado ex post com o teste Harman’s Single-Factor (Chang, Witteloostuijn, & Eden, 2010; Tehseen, Ramayah, & Sajilan, 2017), no qual seis fatores distintos são responsáveis por 38,6% na variância total, sendo que o primeiro fator captura apenas 23,5% na variância dos dados. Ou seja, nenhum fator é responsável por mais de 50% na variância e, portanto, esse problema não é uma questão crítica neste estudo. A endogeneidade teve tratamento ex ante, com a inserção de variáveis de controle e variáveis instrumentais, sendo examinada ex post, com a abordagem Gaussian Copulas (Hult, et al., 2018). O valor p não significante (p > 0,05) em todas as cópulas gaussianas revelam ausência do problema.