ZINTEGROWANA OCENA STOPNIA DOJRZAŁOŚCI W ZARZĄDZANIU PROJEKTAMI

Podobne dokumenty
Wybrane branże a dojrzałość w obszarze metod i narzędzi w zarządzaniu projektami

GRANICE INWESTYCYJNE ZWIĘKSZANIA STOPNIA DOJRZAŁOŚCI W ZARZĄDZANIU PROJEKTAMI

SYSTEM ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKCYJNYM PRZYKŁAD WDROŻENIA

Badanie zależności skala nominalna

Krytyczne czynniki sukcesu w zarządzaniu projektami

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

Doskonalenie zarządzania projektami w przedsiębiorstwie Advancement in managing projects in the company

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

RAPORT Z POLSKIEGO BADANIA PROJEKTÓW IT 2010

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA

Nazwa przedmiotu: Informatyczne systemy statystycznej obróbki danych. Informatics systems for the statistical treatment of data Kierunek:

Zadanie 1. Za pomocą analizy rzetelności skali i wspólczynnika Alfa- Cronbacha ustalić, czy pytania ankiety stanowią jednorodny zbiór.

Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

LABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

ANALIZA ZDOLNOŚCI PROCESU O ZALEŻNYCH CHARAKTERYSTYKACH

BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.

Seweryn Spałek. Wydział Organizacji i Zarządzania Politechnika Śląska

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Zastosowanie symulacji Monte Carlo do zarządzania ryzykiem przedsięwzięcia z wykorzystaniem metod sieciowych PERT i CPM

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

Przedstawienie prelegenta. Uzasadnienie aktualności problemu naukowego. Dotychczasowy dorobek naukowy

ORGANIZACJA PROCESÓW DYSTRYBUCJI W DZIAŁALNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTW PRODUKCYJNYCH, HANDLOWYCH I USŁUGOWYCH

1. Analiza wskaźnikowa Wskaźniki szczegółowe Wskaźniki syntetyczne

Metody komputerowe statystyki Computer Methods in Statistics. Matematyka. Poziom kwalifikacji: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W, 3L

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów

Spis treści. managementforum.ue.wroc.pl. Wstęp the company)... 3

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance)

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. Statystyka opisowa. Zarządzanie. niestacjonarne. I stopnia. dr Agnieszka Strzelecka. ogólnoakademicki.

Zmienne zależne i niezależne

RAPORT ZBIORCZY z diagnozy Matematyka PP

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

RAPORT z diagnozy Matematyka na starcie

Audyt projektów. Portfolio, Programme and Project Management Maturity Model C E N T R U M R O Z W I Ą Z A Ń M E N E D Ż E R S K I C H S. A.

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza

Analiza porównawcza koniunktury gospodarczej w województwie zachodniopomorskim i w Polsce w ujęciu sektorowym

Szukanie struktury skali mierzącej problematyczne zachowania finansowe.

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 30

STRESZCZENIE. rozprawy doktorskiej pt. Zmienne jakościowe w procesie wyceny wartości rynkowej nieruchomości. Ujęcie statystyczne.

Outlier to dana (punkt, obiekt, wartośd w zbiorze) znacznie odstająca od reszty. prezentacji punktów odstających jest rysunek poniżej.

PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE W ROZMYTYM OTOCZENIU DO STEROWANIA STATKIEM

WYŻSZA SZKOŁA MENEDŻERSKA W WARSZAWIE WYDZIAŁ ZARZĄDZANIA W CIECHANOWIE KARTA PRZEDMIOTU - SYLABUS

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza

Statystyka SYLABUS A. Informacje ogólne

Inteligentna analiza danych

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI W PRZEDSIĘBIORSTWIE

Kryterium wzajemnie korzystnych powiązań z dostawcami w samoocenie systemów zarządzania jakością 2

Pomiar gotowości szkolnej uczniów za pomocą skali quasi-obserwacyjnej

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.

Przykład 1. (A. Łomnicki)

KLIMAT BEZPIECZEŃSTWA A WYPADKOWOŚĆ NA PRZYKŁADZIE PRACOWNIKÓW STRAŻY GRANICZNEJ

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, mgr

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

RAPORT ZBIORCZY z diagnozy umiejętności matematycznych

Analiza współzależności zjawisk. dr Marta Kuc-Czarnecka

RAPORT Z BADANIA SATYSFAKCJI KLIENTÓW KORZYSTAJĄCYCH Z USŁUG ŚWIADCZONYCH PRZEZ URZĄD MIASTA RZESZOWA

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

6 Metody badania i modele rozwoju organizacji

Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji

Podstawowe definicje statystyczne

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. laboratoria 30 zaliczenie z oceną

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2013/2014

METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Zadania ze statystyki, cz.6

Metody Ilościowe w Socjologii

Elementy statystyki wielowymiarowej

Testy post-hoc. Wrocław, 6 czerwca 2016

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik

CZY UCZNIOWIE POWINNI OBAWIAĆ SIĘ NOWEGO SPOSOBU OCENIANIA PRAC EGZAMINACYJNYCH?

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze

Analiza ekonomiczna w instytucjach publicznych analiza organizacji i projektów

Dobór oprogramowania wspierającego zarządzanie projektami w obszarze logistyki

Analiza wydajności pracy w rolnictwie zachodniopomorskim

Kilka uwag o testowaniu istotności współczynnika korelacji

laboratoria 24 zaliczenie z oceną

POLITECHNIKA OPOLSKA

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

Transkrypt:

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2017 Seria: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 102 Nr kol. 1975 Seweryn SPAŁEK, Maciej WOLNY Politechnika Śląska Wydział Organizacji i Zarządzania seweryn.spalek@polsl.pl, maciej.wolny@polsl.pl ZINTEGROWANA OCENA STOPNIA DOJRZAŁOŚCI W ZARZĄDZANIU PROJEKTAMI Streszczenie. Artykuł wpisuje się w rozważania dotyczące możliwości określenia zintegrowanej oceny stopnia dojrzałości w zarządzaniu projektami. Na podstawie przeprowadzonych badań empirycznych wśród 245 przedsiębiorstw w Polsce autorzy podejmują próbę odpowiedzi na pytanie: czy możliwym jest opisanie stopnia rozwoju przedsiębiorstwa w zarządzaniu projektami z wykorzystaniem pojedynczej miary, zamiast stosowanego powszechnie systemu dokonywania oceny w każdym z obszarów dojrzałości w zarządzaniu projektami z osobna. Słowa kluczowe: przedsiębiorstwo, zarządzanie projektami, dojrzałość, ocena, stopień, badania empiryczne. AN INTEGRATED ASSESSMENT OF MATURITY IN PROJECT MANAGEMENT Abstract. The article contributes to the elaborations on the feasibility studies on the integrated assessment of maturity in Project Management. Based on the empirical studies conducted at 245 Polish companies, the authors try to answer the question: whether it is possible to describe the level of company progress in project management with a single measurement, instead of the commonly used, systematic approach of measurement in each area of project management maturity separately. Keywords: Company, Project Management, Maturity, Assessment, Level, Empirical Studies.

332 S. Spałek, M. Wolny 1. Wprowadzenie Zarządzanie projektami zyskuje coraz bardziej na popularności nie tylko wśród tradycyjnie już kojarzonej z nim branży informatycznej (Dyba & Dingsoyr, 2008; Kang, O'Brien, & Mulva, 2013), ale również wśród innych gałęzi przemysłu (Conforto, Salum, Amaral, da Silva, & de Almeida, 2014; Gorecky, Khamis, & Mura, 2017; Wirkus, 2015). Powoduje to nie tylko dalszy rozwój metod i narzędzi (Kerzner, 2013; Trocki (red.), 2017), udoskonalania procesów (Cabała (red.), 2016; Nowosielski, 2012), ale również sposobów oceny stopnia dojrzałości w zarządzaniu projektami (Claire, Galvez, Boly, & Camargo, 2014; Wyrozębski, Juchniewicz, & Metelski, 2012). Przy czym, na podstawie wniosków z przeglądowej pracy Roya Wendlera (2012) można stwierdzić, że dotychczasowa ocena stopnia dojrzałości w zarządzaniu projektami odbywa się w wybranych uprzednio obszarach, w każdym z nich z osobna, niezależnie od przyjętego modelu. Podejście takie jest jak najbardziej słuszne i poprawne z teoriopoznawczego punktu widzenia. Mając jednak na względzie również utylitarny charakter nauk o zarządzaniu, rodzi się pytanie czy taki sposób prezentacji pomiaru wyników z rozbiciem na obszary jest wystarczający dla przedsiębiorstw. Na problematykę wykorzystania tego typu wyników pomiaru w praktyce gospodarczej zwraca uwagę Seweryn Spałek (Spalek, 2014). Kontynuując ten wątek autorzy niniejszego opracowania przedstawiają propozycję opracowania jednej zintegrowanej miary oceny stopnia dojrzałości w zarządzaniu projektami, skonstruowanej w oparciu o dotychczasowe wyniki badań. 2. Ocena stopnia dojrzałości w zarządzaniu projektami W artykule przyjęto model oceny stopnia dojrzałości w zarządzaniu projektami zaproponowany przez Seweryna Spałek (2015). Zakłada on pomiar stopnia dojrzałości w czterech obszarach: zasobów ludzkich (L), środowiska (S), metod i narzędzi (M) oraz zarządzania wiedzą (W). Stopień dojrzałości jest określany w każdym z nich z osobna w skali od 1 do 5, gdzie 1 oznacza najniższy a 5 najwyższy stopień dojrzałości. Charakterystyka obszarów dojrzałości wraz z odpowiadającym im stopniem została przedstawiona w tabeli 1.

Zintegrowana ocena stopnia dojrzałości 333 Opis obszarów stopnia dojrzałości w zarządzaniu projektami i ich stopień OBSZAR Tabela 1 METODY I NARZĘDZIA ZASOBY LUDZKIE ŚRODOWISKO ZARZĄDZANIE WIEDZĄ STOPIEŃ 5 Systemowe Systemowe Systemowe Systemowe Samodoskon samodoskonalenie samodoskonalenie samodoskonalenie samodoskonalenie alenia STOPIEŃ 4 Standardowe metody Standardy System zarządczy Kompleksowy Zarządzania i narzędzia stosowane stosowane i organizacyjny system systemowego we wszystkich powszechnie całkowicie zarządzania projektach wspierający ZP wiedzą DOJRZAŁOŚĆ PRZEDSIĘBIORSTWA STOPIEŃ 3 Aplikacji/ Zastosowań STOPIEŃ 2 Standaryzacji Standardowe metody i narzędzia stosowane w większości projektów Zdefiniowane metody i narzędzia, ale stosowane wybiórczo Standardy stosowane w większości przypadków Zdefiniowane standardy, ale stosowane wybiórczo System zarządczy i organizacyjny, w dużym zakresie wspierający ZP System zarządczy i organizacyjny, częściowo wspierający ZP Standardy zarządzania wiedzą obejmujące większość obszarów Zdefiniowane standardy zarządzania wycinkami wiedzy STOPIEŃ 1 Brak zdefiniowanych Brak Brak systemu Brak Początkowy standardowych metod zdefiniowanych zarządczego i zdefiniowanych i narzędzi dla projektów standardów organizacyjnego standardów zarządzania wspierającego ZP zarządzania zasobami wiedzą ludzkimi Źródło: (Spalek, 2015). Przedstawiony sposób oceny stopnia dojrzałości stanowi punkt wyjścia do dalszych rozważań w artykule.

334 S. Spałek, M. Wolny 3. Próba badawcza Rozważania podjęte w niniejszym artykule przeprowadzono w oparciu o wyniki badań przeprowadzonych na grupie badawczej, którą stanowiło 245 przedsiębiorstw zlokalizowanych w Polsce, reprezentujących trzy branże: budowlaną (24,90%, CONS), maszynową (58,78%, IND) oraz informatyczną (16,33%, IT).Badania zostały wykonane w ramach grantu NCN, który szerzej został omówiony w odrębnej publikacji (Spałek, 2013). Podstawowe charakterystyki liczbowe opisujące badaną grupę badawczą przedstawiono w tabeli 2. Tabela 2 Statystyki opisowe badanej grupy przedsiębiorstw SD L SD M SD S SD W Średnia 1,85 2,14 1,78 1,65 Mediana 2,00 2,00 2,00 2,00 Wartość najczęściej występująca 2 2 2 2 Odchylenie standardowe,582,843,748,683 Rozstęp 2 4 4 4 Minimum 1 1 1 1 Maksimum 3 5 5 5 Suma 454 524 435 404 Percentyle 25 1,00 2,00 1,00 1,00 50 2,00 2,00 2,00 2,00 75 2,00 3,00 2,00 2,00 Porównanie wartości miar tendencji centralnej wskazuje, że w badanej grupę przedsiębiorstw dominuje standaryzacja we wszystkich obszarach oceny stopnia dojrzałości w zarządzaniu projektami. Warto przy tym zauważyć, że w żadnym z badanych przedsiębiorstw nie są stosowane powszechnie standardy w odniesieniu do zasobów ludzkich w zarządzaniu projektami maksymalnie trzeci stopień dojrzałości. Na uwagę zasługuje również niska wartość odchylenia ćwiartkowego. Dyspersję stopnia dojrzałości w poszczególnych obszarach prezentują wykresy na rysunku 1.

Zintegrowana ocena stopnia dojrzałości 335 Rys. 1. Wykresy skrzynkowe rozkładów ocen stopnia dojrzałości Badanie tendencji centralnej oraz zmienności kwartylowej sugeruje niewielkie zróżnicowanie między obszarami oceny. Wskazuje na to również rozkład zmiennej określonej jako rozstęp ocen, czyli różnica między oceną maksymalną a minimalną dla każdego przedsiębiorstwa (Max_Min). Rozkład tej zmiennej przedstawia rys. 2. Rys. 2. Wykres skrzynkowy rozkładu zmiennej Max_Min Źródło: opracowanie własne

336 S. Spałek, M. Wolny W ponad 88% badanych przedsiębiorstw maksymalna różnica w ocenach względem różnych obszarów nie przekraczała jednego stopnia. Odwzorowaniem tego faktu jest wykres zaprezentowany na rys. 2. Zarówno obserwacje odstające oraz ekstremalnie odstające przedstawione na rys. 1 oraz rys. 2 wskazują na kilka przedsiębiorstw, dla których zróżnicowanie stopnia dojrzałości w określonych obszarach było bardzo duże. Można zauważyć, że głównie dotyczy to branży informatycznej oraz kilku przedsiębiorstw branży maszynowej. Można więc postulować, że przedsiębiorstwa, w których zróżnicowanie stopnia dojrzałości w poszczególnych obszarach jest niewielkie, cechuje zrównoważony rozwój w zarządzani projektami. Innymi słowy przedsiębiorstwa rozwijają się w poszczególnych obszarach równomiernie. Uogólniając, pomimo tego, że oceny stopnia dojrzałości względem obszarów oceny jest niezależny (Spałek, 2013), to w przebadanych przedsiębiorstwach stopień dojrzałości jest zbliżony, z pewnymi wyjątkami pomiędzy obszarami. Na podstawie przeprowadzonej analizy rozkładu ocen stopnia dojrzałości w poszczególnych obszarach można sformułować następujące hipotezy: H1. Przedsiębiorstwa cechuje zrównoważony rozwój w zarządzaniu projektami. H2. Doskonalenie (rozwój) przedsiębiorstw w zarządzaniu projektami opisuje (pojedyncza) zintegrowana ocena stopnia dojrzałości. Postawione hipotezy są ściśle ze sobą powiązane. Zrównoważony rozwój w zarządzaniu projektami przedsiębiorstw powinien być związany ze znaczącą korelacją między ocenami względem obszarów wyższemu stopniu dojrzałości w jednym obszarze, powinien towarzyszyć wyższy stopień w pozostałych. Uzasadnieniem pojedynczej oceny stopnia dojrzałości w zarządzaniu projektami może być stosunkowo niewielkie zróżnicowanie ocen oraz wzajemna współzależność ocen między obszarami wskazujące na pojedynczy czynnik kształtujący badane zjawisko. 4. Weryfikacja postawionych hipotez Jako podstawowe narzędzie do weryfikacji sformułowanych hipotez przyjęto analizę korelacji. W sposób szczególny wykorzystana zostanie analiza czynnikowa, która uzasadni w sensie statystycznym, integrację ocen stopnia dojrzałości. Wybór sposobu integracji ocen dokonany zostanie na podstawie kryterium maksymalizacji minimalnych bezwzględnych wartości współczynników korelacji między ocenami z poszczególnych obszarów a proponowaną metodą agregacji ocen. Wartości współczynników korelacji między ocenami z poszczególnych obszarów przedstawiono w tabeli 3.

Zintegrowana ocena stopnia dojrzałości 337 Tabela 3 Wartości współczynników korelacji ocen stopnia dojrzałości dla poszczególnych obszarów Tau b Kendalla rho Spearmana SD L SD M SD S SD W SD L SD M SD S SD W **. Korelacja jest istotna na poziomie 0.01 (dwustronnie) SD L SD M SD S SD W Współczynnik korelacji 1,000,299 **,187 **,444 ** Istotność (dwustronna).,000,002,000 Współczynnik korelacji,299 ** 1,000,403 **,525 ** Istotność (dwustronna),000.,000,000 Współczynnik korelacji,187 **,403 ** 1,000,473 ** Istotność (dwustronna),002,000.,000 Współczynnik korelacji,444 **,525 **,473 ** 1,000 Istotność (dwustronna),000,000,000. Współczynnik korelacji 1,000,324 **,201 **,464 ** Istotność (dwustronna).,000,002,000 Współczynnik korelacji,324 ** 1,000,438 **,567 ** Istotność (dwustronna),000.,000,000 Współczynnik korelacji,201 **,438 ** 1,000,498 ** Istotność (dwustronna),002,000.,000 Współczynnik korelacji,464 **,567 **,498 ** 1,000 Istotność (dwustronna),000,000,000. Między wszystkimi zmiennymi występuje znacząca dodatnia zależność korelacyjna. Wskazuje to na wzajemną współzależność stopnia rozwoju przedsiębiorstw w poszczególnych obszarach. Można więc postulować, że przedsiębiorstwa cechuje zrównoważony rozwój w zarządzaniu projektami. W konsekwencji może to wskazywać na pojedynczy czynnik, który opisuje stopień dojrzałości. W tabeli 4 przedstawiono wyniki analizy czynnikowej wyniki analizy całkowitej wyjaśnianej wariancji. Wyniki analizy czynnikowej całkowita wyjaśniania wariancja Tabela 4 Składowa Początkowe wartości własne Sumy kwadratów ładunków po wyodrębnieniu Ogółem % wariancji % skumulowany Ogółem % wariancji % skumulowany 1 2,391 59,766 59,766 2,391 59,766 59,766 2,813 20,330 80,096,813 20,330 80,096 3,437 10,922 91,019,437 10,922 91,019 4,359 8,981 100,000,359 8,981 100,000 Wyodrębnienie czynników na podstawie własności własnej większej niż 1, wskazuje na występowanie jednego czynnika. Podobne wyniki otrzymuje się w analizie czynnikowej w podziale na branże reprezentowane przez przedsiębiorstwa. Rysunek 3 oraz rysunek 4 przedstawiają wykresy osypiska w analizie czynnikowej dla poszczególnych branż.

338 S. Spałek, M. Wolny Rys. 3. Wykresy osypiska dla branży budowlanej i maszynowej Rys. 4. Wykres osypiska dla branży informatycznej Jedynie dla branży informatycznej można wyróżnić na podstawie wartości własnej dwa czynniki. Druga, składowa wynika głównie z oceny stopnia dojrzałości w zarządzaniu projektami w obszarze zarządzania wiedzą. Należy przy tym zauważyć, że wcześniejsze analizy wskazywały, że branża informatyczna odbiega w zakresie jednorodności ocen od pozostałych. Może to wynikać również z różnorakich podejść i projektów realizowanych w tej branży. Przedstawione wyniki analizy korelacji oraz analizy czynnikowej wskazują, że pojedyncza zintegrowana ocena stopnia dojrzałości w zarządzaniu projektami opisuje doskonalenie przedsiębiorstw w zarządzaniu projektami w branży budowlanej i maszynowej. Natomiast dla branży informatycznej otrzymane wyniki nie potwierdzają postulowanych hipotez.

Zintegrowana ocena stopnia dojrzałości 339 5. Propozycje sposobów integracji ocen stopnia dojrzałości Jako propozycje sposób integracji ocen stopnia dojrzałości wybrano następujące agregaty: średnią zaokrągloną w dół (Mean_low), średnią zaokrągloną w górę (Mean_up), minimalną ocenę (Min), maksymalną oceny (Max), medianę zaokrągloną w dół (Me_low), medianę zaokrągloną w górę (Me_up). W pracy przyjęto, że do oceny stopnia dojrzałości przyjmuje się wartość ze skali od 1 do 5. Przy tym wartości te określają stopień dojrzałości, który można interpretować zgodnie z informacjami przedstawionymi w tabeli 1. Z jednej strony założenie to implikuje konieczność zaokrąglenia obliczanych wartości. Z drugiej powoduje łatwą interpretację zintegrowanej oceny. Wartość 1 jest utożsamiane z brakiem jakichkolwiek standardów związanych z zarządzaniem projektami. 2 oznacza zdefiniowane standardy, ale ich stosowanie w sposób wybiórczy. Ocena 3 wskazuje na zdefiniowane standardy i ich stosowanie w większości obszarów i projektów. 4 definiuje przedsiębiorstwa, które w sposób kompleksowy stosują standardy zarządzania projektami. Najwyższa ocena 5 przypisana jest przedsiębiorstwom, które osiągnęły systemowe samodoskonalenie w zarządzaniu projektami. Wartość średnia oraz mediana jako podstawowe miary tendencji centralnej są naturalnymi propozycjami agregacji ocen stopnia dojrzałości. Przyjęcie wartości minimalnej, jako sposobu integracji ocen oznacza, że badane przedsiębiorstwo w dowolnym z obszarów osiągnęło przynajmniej stopień dojrzałości na poziomie określonym przez ocenę. Podobnie w sytuacji przyjęcia wartości największej jako zintegrowanej oceny badane przedsiębiorstwo w dowolnym z obszarów osiągnęło co najwyżej stopień dojrzałości określony przez zintegrowaną ocenę. Rozkłady proponowanych metod integracji ocen dla badanej grupy przedsiębiorstw przedstawiono na rysunku 5.

340 S. Spałek, M. Wolny Rys. 5. Wykres skrzynkowy rozkładów wartości proponowanych metod integracji ocen Na podstawie analizy wzrokowej informacji przedstawionych na rysunku 5 można wnioskować o znaczącej różnicy między rozkładami wartości proponowanych sposobów integracji ocen. 6. Wybór sposobu integracji ocen Wartości współczynników korelacji między wartościami proponowanych sposobów a ocenami z poszczególnych obszarów przedstawia tabela 5. Wyniki analizy korelacji do wyboru metody integracji ocen, N=245 Tabela 5 Max Min Mean_low Mean_up Me_low Me_up Tau b Kendalla SD L Wsp. korelacji,466 **,500 **,446 **,544 **,499 **,598 ** SD M Wsp. korelacji,780 **,579 **,680 **,756 **,569 **,646 ** SD S Wsp. korelacji,570 **,597 **,621 **,589 **,583 **,580 ** SD W Wsp. korelacji,644 **,688 **,760 **,622 **,852 **,588 ** Minimum,466 **,500 **,446 **,544 **,499 **,580 ** rho Spearmana SD L Wsp. korelacji,490 **,517 **,465 **,567 **,517 **,618 ** SD M Wsp. korelacji,806 **,613 **,719 **,788 **,606 **,679 ** SD S Wsp. korelacji,599 **,616 **,639 **,616 **,600 **,603 ** SD W Wsp. korelacji,682 **,704 **,783 **,652 **,867 **,612 ** Minimum,490 **,517 **,465 **,567 **,517 **,603 ** **. Korelacja jest istotna na poziomie 0.01 (dwustronnie)

Zintegrowana ocena stopnia dojrzałości 341 Wyniki analizy przedstawionej w tabeli 4 wskazują, że na podstawie przyjętego kryterium wyboru sposobu integracji, należy wykorzystać medianę zaokrągloną w górę jako zintegrowaną ocenę stopnia dojrzałości badanych przedsiębiorstw. Przeprowadzone badania wskazują jednak, że rozkład ocen różnicuje branża. Wobec tego przeprowadzono również procedurę wyboru agregatu ocen dla branż. Wyniki przedstawiono w tabeli 6 oraz tabeli 7. Tabela 6 Wyniki analizy korelacji do wyboru metody integracji ocen dla branży maszynowej, N=144 Max Min Mean_low Mean_up Me_low Me_up Tau b Kendalla SD L Wsp. korelacji,618 **,484 **,530 **,635 **,582 **,713 ** SD M Wsp. korelacji,491 **,479 **,425 **,591 **,368 **,564 ** SD S Wsp. korelacji,525 **,614 **,630 **,526 **,575 **,535 ** SD W Wsp. korelacji,557 **,682 **,710 **,557 **,869 **,545 ** Minumum,491**,479**,425**,526**,368**,535** rho Spearmana SD L Wsp. korelacji,636**,498**,548**,654**,597**,725** SD M Wsp. korelacji,500 **,488 **,434 **,602 **,377 **,579 ** SD S Wsp. korelacji,541 **,625 **,640 **,541 **,581 **,548 ** SD W Wsp. korelacji,579 **,700 **,729 **,577 **,883 **,557 ** Minumum,500**,488**,434**,541**,377**,548** **. Korelacja jest istotna na poziomie 0.01 (dwustronnie) Przedsiębiorstwa branży maszynowej tworzą najbardziej liczną grupę przedsiębiorstw w badanej próbie. Wyniki w tej grupie mają silny wpływ na wybór metody dla ogółu. Zatem otrzymane wyniki są zgodne z postulatem wykorzystania mediany zaokrąglonej w górę jako zintegrowanej oceny stopnia dojrzałości dla przedsiębiorstw branży maszynowej. Dla branży budowlanej postuluje się jako zintegrowaną ocenę stopnia dojrzałości w zarządzania projektami wybrać minimalną ocenę stopnia dojrzałości spośród rozważanych obszarów. Wyniki analizy dla branży budowlanej przedstawia tabela 7. Tabela 7 Wyniki analizy korelacji do wyboru metody integracji ocen dla branży budowlanej, N=61 Max Min Mean_low Mean_up Me_low Me_up Tau b Kendalla SD L Wsp. korelacji,631 **,542 **,578 **,689 **,530 **,730 ** SD M Wsp. korelacji,846 **,625 **,800 **,764 **,757 **,718 ** SD S Wsp. korelacji,373 **,525 **,326 *,472 **,430 **,383 ** SD W Wsp. korelacji,778 **,689 **,867 **,681 **,848 **,613 ** Minumum,373**,525**,326*,472**,430**,383** rho Spearmana SD L Wsp. korelacji,664**,571**,609**,726**,560**,759** SD M Wsp. korelacji,888 **,662 **,847 **,802 **,805 **,753 ** SD S Wsp. korelacji,386 **,525 **,326 *,489 **,433 **,400 ** SD W Wsp. korelacji,811 **,694 **,874 **,709 **,848 **,641 ** **. Korelacja jest istotna na poziomie 0.01 (dwustronnie) Minumum,386**,525**,326*,489**,433**,400**

342 S. Spałek, M. Wolny Dla branży informatycznej żadna z minimalnych wartości współczynników korelacji nie była istotna na poziome istotności poniżej 0,05. W związku z tym, nie zaproponowano dla tej branży zintegrowanej oceny. Na uwagę zasługują również wyniki analizy czynnikowej, z której wynika, że do oceny stopnia dojrzałości należy uwzględnić dwa wymiary. 7. Podsumowanie W następstwie przeprowadzonych badań można sformułować następujące wnioski: przedsiębiorstwa cechuje zrównoważony rozwój w doskonaleniu zarządzania projektami, szczególnie w przedsiębiorstwach branży budowlanej oraz maszynowej, stopień dojrzałości w zarządzaniu projektami można wyrazić pojedynczą zintegrowaną oceną w przedsiębiorstwach w branży budowlanej oraz maszynowej, dojrzałość w zarządzaniu projektami przedsiębiorstw branży informatycznej cechuje największe zróżnicowanie, istnieją wyraźne przesłanki do redukcji ocen z czterech obszarów do dwóch, sposób integracji ocen jest uzależniony od branży, w której działa przedsiębiorstwo. W nawiązaniu do postawionych hipotez, należy zwrócić uwagę, że w toku badań nie znaleziono przesłanek do odrzucenia hipotez dla branży budowlanej oraz maszynowej. Zaobserwowano, że przedsiębiorstwa branży informatycznej są bardziej zróżnicowane pod względem oceny stopnia dojrzałości w zarządzani projektami. Należy przy tym zaznaczyć, że przeprowadzone badania nie pozwalają na wskazanie jednej najlepszej metody integracji ocen. Przyczyną tego może być zróżnicowanie branż oraz przyjęte kryterium wyboru sposobu integracji. Oba te efekty będą przedmiotem dalszych badań autorów w zakresie problematyki poruszonej w artykule. Bibliografia 1. Cabała P. (red.) (2016). Metody doskonalenia procesów zarządzania projektami w organizacji. Warszawa: Difin. 2. Claire J., Galvez D., Boly V., Camargo M. (2014, Jun 23-25). A new innovation project maturity assessment methodology based on innovation degree. Paper presented at the International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE), Bergamo, ITALY.

Zintegrowana ocena stopnia dojrzałości 343 3. Conforto E. C., Salum F., Amaral D.C., da Silva S.L., de Almeida L.F.M. (2014). Can Agile Project Management Be Adopted by Industries Other than Software Development? Project Management Journal, 45(3), 21-34. 4. Dyba T., Dingsoyr T. (2008). Empirical studies of agile software development: A systematic review. Information and Software Technology, 50(9-10), 833-859. 5. Gorecky D., Khamis M., Mura K. (2017). Introduction and establishment of virtual training in the factory of the future. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 30(1), 182-190. 6. Kang Y., O'Brien W.J., Mulva S.P. (2013). Value of IT: Indirect impact of IT on construction project performance via Best Practices. Automation in Construction, 35, 383-396. 7. Kerzner H. (2013). Project management: a systems approach to planning, scheduling, and controlling (11 ed.). Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. 8. Nowosielski S. (2012). Dojrzałość procesowa a wyniki ekonomiczne organizacji. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu(264), 354-369. 9. Spalek S. (2014). Does investment in project management pay off? Industrial Management & Data Systems, 114(5), 832-856. 10. Spalek S. (2015). Establishing a Conceptual Model for Assessing Project Management Maturity in Industrial Companies. International Journal of Industrial Engineering-Theory Applications and Practice, 22(2), 301-313. 11. Spałek S. (2013). Dojrzałość przedsiębiorstwa w zarządzaniu projektami. Gliwice: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej. 12. Trocki M. (red.) (2017). Metodyki i standardy zarządzania projektami. Warszawa: PWE. 13. Wendler R. (2012). The maturity of maturity model research: A systematic mapping study. Information and Software Technology, 54(12), 1317-1339. 14. Wirkus M. (2015). Project implementation in organisations of repetitive activities. Management Systems in Production Engineering 2 (18), 105-109. 15. Wyrozębski P., Juchniewicz M., Metelski W. (2012). Wiedza, dojrzałość, ryzyko w zarządzaniu projektami. Warszawa: Oficyna Wydawnicza, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.