La gestión ambiental urbana y el desarrollo sostenible de la Municipalidad distrital de San Juan de Lurigancho 2013 - Acuña Barrueto, Miriam Elizabeth (2014)
La naturaleza de la investigación se cataloga como una investigación APLICADA; en razón que para llevar a cabo dicho estudio se utilizarán conocimientos sobre “La gestión Ambiental” y poder ser aplicados para “el desarrollo sostenible del distrito de San Juan de Lurigancho”. El objetivo de la investigación es determinar si los planes de gestión ambiental urbana permiten mejorar el desarrollo sostenible del distrito de San Juan de Lurigancho, para lo cual se analizaron los objetivos ecológicos, económicos y sociales, los cuales promueven una economía productiva con nuevas tecnologías que aseguren el manejo sostenible de los recursos del distrito y una distribución equitativa de los beneficios y costos entre la población del distrito. El método de investigación utilizado es el descriptiva y correlacional. Es descriptiva, porque en un primer momento se describirá cómo los planes de gestión ambiental influyen para alcanzar el desarrollo sostenible del distrito de San Juan de L urigancho; y Es correlacional, debido a la relación que existe entre las variables materia de la investigación. Para la investigación se va a tomar como universo toda la población del distrito de San Juan de Lurigancho y como muestra la población, de las urbanizaciones de Canto Rey, Huanta y Mariscal Cáceres con la finalidad de tener información que permita demostrar la hipótesis que se plantea como alternativa de solución a la formulación del problema. Se utilizaran las siguientes técnicas para recolectar información: Análisis documental, la encuesta y entrevista. Los datos recogidos mediante los métodos y técnicas antes indicados serán interpretados descriptivamente teniendo en cuenta sobre todo los porcentajes obtenidos, con respecto a las respuestas obtenidas a las preguntas de la encuesta serán clasificadas y procesados a través del sistema computarizado, y para el análisis de la información se utilizará la estadística inferencial, usando distribución normal y la T de student.