Gestión de riesgos en la planificación de obras y ejecución del gasto, en la Gerencia de Infraestructura del GORESAM, Moyobamba – 2023

Descripción del Articulo

La investigación tuvo como objetivo determinar la relación entre la gestión de riesgos en la planificación de la ejecución de obras y la ejecución de gasto en obras en la Gerencia Regional de Infraestructura del Gobierno Regional de San Martín – 2023. La investigación fue tipo básica, diseño no expe...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Vásquez Salas, Juan André
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/120009
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/120009
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Gestión
Planificación
Gasto
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.06.02
Descripción
Sumario:La investigación tuvo como objetivo determinar la relación entre la gestión de riesgos en la planificación de la ejecución de obras y la ejecución de gasto en obras en la Gerencia Regional de Infraestructura del Gobierno Regional de San Martín – 2023. La investigación fue tipo básica, diseño no experimental, cuya población y muestra fue de 50 colaboradores. La técnica de recolección la encuesta y como instrumento el cuestionario. Los resultados determinaron que el nivel de gestión de riesgos en la planificación de la ejecución de obras tiene un nivel bajo en 32 %, nivel medio en 50 % y alto en 18 %, y el nivel de ejecución de gasto en obras tiene un nivel bajo en 34%, un nivel medio en 46% y un nivel alto en 20%. Concluyendo que existe relación positiva alta y significativa entre ambas variables en la Gerencia Regional del Gobierno San Martín – 2023. Mediante el análisis estadístico de Rho Spearman se alcanzó un coeficiente de 0.712 (correlación positiva alta) y un p-valor igual a 0,000 (p-valor ≤ 0.01), aceptando así la hipótesis de investigación; aceptando así la hipótesis de investigación; además, solo el 54.7 % de dependencia entre variables.
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