Análise da relação “causa e efeito” do balanced scorecard: um estudo aplicado no terceiro setor

• Patzlaff, Airton Carlos ^[1] ; Gregolin Patzlaff, Priscila Maria ^[1]
  1. [1] Universidade Tecnológica Federal do Paraná

     Universidade Tecnológica Federal do Paraná

     Brasil

     
• Localización: F@ro: revista teórica del Departamento de Ciencias de la Comunicación, ISSN-e 0718-4018, ISSN 0718-2023, Vol. 1, Nº. 21, 2015
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Analysis of the "cause and effect” relationship of the Balanced Scorecard: a study applied in the Third Sector
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• Resumen
  • português

    O presente artigo objetiva investigar, através do uso da estatística, a relação causa e efeito entre as variáveis pertencentes ao Balanced Scorecard em uma entidade do Terceiro Setor. De acordo com referenciais científicos, identifica-se o pressuposto de que as quatro dimensões do BSC se correlacionam através de uma dinâmica de causa e efeito. Entretanto, diante das particularidades que recaem sobre as organizações sem fins lucrativos, julga-se pertinente avaliar a dinâmica das variáveis inerentes à metodologia Balanced Scorecard no Terceiro Setor, e aferir se há uma correlação significativa entre os índices emanados das quatro perspectivas deste instrumento estratégico. Para tanto, após estabelecer um conjunto básico de indicadores aplicáveis ao Terceiro Setor, utilizou-se a estatística como recurso apto a demonstrar eventuais correlações entre as variáveis, sustentando os estudos a partir do coeficiente de correlação linear de Pearson.

  • English

    This paper analyzes, through the use of statistics, the relation "cause and effect" between the variables of the Balanced Scorecard, investigating a Third Sector organization. According to scientific books, note that the four dimensions of the BSC are correlated through a dynamic of "cause and effect". However, given the differences in nonprofit organizations, should evaluate the behavior of the variables of the Balanced Scorecard in the context of the Third Sector, and assess the existence of correlations among the four perspectives of this methodology. Finally, after establishing a set of indicators for the Third Sector, it was used the statistic to demonstrate possible correlations between variables, supporting the studies with the Pearson's linear correlation coefficient.