Control concurrente y reconstrucción con cambios en un gobierno local de Piura, 2022

• Autor: Chunga Gallo, Juana Julisa
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/168610
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/168610
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Gobierno local; Infraestructura; Cambios; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.06.02

La presente investigación se encuentra alineada al objetivo sostenible: industria, innovación e infraestructura, debido a que ayudaría a exhortar en la ejecución de infraestructuras de calidad que generen desarrollo y bienestar a la población. Su objetivo fue determinar la relación que existe entre el control concurrente y reconstrucción con cambios en un gobierno local de Piura, 2022. Se utilizó una metodología de tipo básica, con un diseño no experimental transversal correlacional simple y enfoque cuantitativo, asimismo, las variables fueron medidas con una escala nominal dicotómica; la población estuvo conformada por 10 informes de servicios de control concurrente a obras de reconstrucción con cambios en un gobierno local de Piura, ejecutados por los órganos del Sistema Nacional de Control; se aplicó como instrumento de recolección de datos la ficha de registro documental para cada variable, debidamente validada por juicio de expertos. De los resultados del análisis estadístico descriptivo se determinó que las variables control concurrente y reconstrucción con cambios tienen una relación significativa de cumplimiento en el rango alto con el 70%; por otro lado, del análisis estadístico inferencial, se concluye que, existe relación fuerte e intensa entre el control gubernamental y la reconstrucción con cambios en un gobierno local de Piura, 2022; la cual fue validada utilizando el estadístico de la Chi cuadrada y el coeficiente de contingencia [p_value = 0 < α = 0.05; C= 0.894] determinándose un grado alto de asociación entre las variables estudiadas.