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periodo 2011-2018

FIGURA N° 21:

Presupuesto en Investigación Aplicada y Básica de las Universidades Públicas del Perú, periodo 2011-2018

Interpretación:

Podemos observar en esta Figura que la investigación básica se ha llevado a cabo en la mayoría de universidades públicas del Perú desde el año 2011-2018, en cuanto a la investigación aplicada tiene un auge en el año 2013 luego empieza a decaer posteriormente hasta el año 2018.

De manera general podemos decir que los dos tipos de investigaciones han ido disminuyendo conforme el pasar de los años Mostrándonos que para la investigación básica el presupuesto ha ido disminuyendo en los últimos años respecto a su media móvil, mientras que para investigación aplicada incremento desde el 2011 al 2013 y luego hubo un decremento en su presupuesto hasta el 2018.

TABLA N° 06:

Relación entre el Presupuesto total y el Presupuesto para Investigación Básica y Aplicada, periodo 2011-2018

Correlaciones PRESUPUESTO TOTAL PRESUPUESTO INVESTIGACIÓN PRESUPUESTO TOTAL Correlación de Pearson 1 ,423** Sig. (bilateral) ,003 N 48 48 PRESUPUESTO INVESTIGACIÓN Correlación de Pearson ,423** ₁ Sig. (bilateral) ,003 N 48 48

**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).

Elaboración: Propia

Interpretación:

En la tabla N° 04: Mediante la prueba de Correlación de Pearson se puede afirmar que el presupuesto de Investigación tiene una relación media positiva y directa de 0.423, con el presupuesto total por universidad, donde en nuestra prueba nuestro p- valor= 0.003 es menor de 0.05 que es el nivel de significancia, por lo tanto, la prueba es significativa al 99% de confianza. Y se afirma la relación media que hay entre las dos variables

TABLA N° 07:

Relación entre el Presupuesto total y Universidades están Licenciadas

Elaboración: Propia

Interpretación:

En la tabla N° 07: Mediante la prueba de Chi-Cuadrado se puede afirmar que el presupuesto Total no tiene relación con el Licenciamiento por universidad, donde en nuestra prueba nuestro p-valor= 0.692 es mayor de 0.05 que es el nivel de significancia, por lo tanto, la prueba me dice que las variables son independientes al 99% de confianza.

TABLA N° 08:

Relación entre el Presupuesto total antes de Licenciarse y después de Licenciarse

Pruebas de chi-cuadrado

Valor gl Sig. Asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson ,736a _{2 .692}

Razón de verosimilitud .742 2 .690 Asociación lineal por lineal .289 1 .591

N de casos válidos 47

a. 4 casillas (66,7%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 1,96.

Correlaciones

ANTES DESPUÉS

ANTES Correlación de Pearson 1 0,998**

Sig. (bilateral) 0.000

N 25 25

DESPUÉS Correlación de Pearson ,998** ₁

Sig. (bilateral) .000

Interpretación:

En la tabla N° 08: Mediante la prueba de Correlación de Pearson si tomamos información de antes y después de licenciarse cada universidad con el presupuesto que tuvo antes y después de su licenciamiento, podemos ver que existe una relación fuerte y positiva entre el presupuesto antes y después del licenciamiento. ya p-valor= 0.000 es menor a 0.05, y como r= 0.998, por lo tanto, existe relación entre el presupuesto antes de licenciarse y después de ello.

FIGURA N° 22:

Distribución del Presupuesto total antes de su Licenciamiento y después de Licenciarse en todas las Universidades Licenciadas al 2018

Fuente: (SUNEDU, Portal de Transparencia, s.f.)

0 100000000 200000000 300000000 400000000 500000000

U.N. MAYOR DE SAN MARCOS U.N. DE INGENIERIA U.N. DE SAN AGUSTIN U.N. DE TRUJILLO U.N. DEL ALTIPLANO U.N. AGRARIA LA MOLINA U.N. SAN CRISTOBAL DE HUAMANGA U.N. DE CAJAMARCA U.N. JORGE BASADRE GROHMANN U.N. DE UCAYALI U.N. TORIBIO RODRIGUEZ DE MENDOZA DE AMAZONAS U.N. DE JAEN U.N. DE JULIACA U.N. INTERCULTURAL DE LA AMAZONIA U.N. DE MOQUEGUA U.N. JOSE MARIA ARGUEDAS U.N. DE BARRANCA U.N. DE CAÑETE U.N. AUTONOMA DE CHOTA U.N. TECNOLOGICA DEL CONO SUR DE LIMA U.N. AUTÓNOMA DE HUANTA U.N. INTERCULTURAL DE LA SELVA CENTRAL JUAN SANTOS ATAHUALPA U.N. AUTÓNOMA DE ALTO AMAZONAS U.N. AUTÓNOMA ALTOANDINA DE TARMA U.N. INTERCULTURAL FABIOLA SALAZAR LEGUIA DE BAGUA

Interpretación:

En esta Figura N° 22 se tomó en cuenta las Universidades Licenciadas hasta el 2018, se verifico su presupuesto obtenido antes de Licenciarse y después de Licenciarse y se notó un incremento de presupuesto en cada una de las Universidades, teniendo como primer lugar con mayor presupuesto a la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM), luego la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), hasta llegar a la Universidad Intercultural Fabiola Salazar de Bagua.

TABLA N° 10:

Relación entre el Presupuesto total y el Presupuesto en Infraestructura por Universidad

Correlaciones PRESUPUESTO INFRAESTRUCTURA PRESUPUESTO _TOTAL PRESUPUESTO_ INFRAESTRUCTURA Correlación de Pearson 1 0,461** Sig. (bilateral) 0,001 N 48 48

PRESUPUESTO_TOTAL Correlación de Pearson ,461** ₁

Sig. (bilateral) ,001

N 48 48

**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).

Elaboración: Propia

Interpretación:

En la tabla N° 10: Mediante la prueba de Correlación de Pearson se puede afirmar que el presupuesto de infraestructura tiene una relación media positiva y directa de 0.461, con el presupuesto total por universidad, donde en nuestra prueba nuestro p- valor= 0.001 es menor de 0.05 que es el nivel de significancia, por lo tanto, la prueba es significativa al 99% de confianza. Y se afirma la relación media que hay entre las dos variables.

FIGURA N° 23:

Relación de Docentes Investigadores por Universidades Licenciadas (Sí, No), Registrados en DINA y REGINA

Fuente: (CONCYTEC, s.f.) Elaboración: Propia

0 200 400 600 800 1000

U.N. MAYOR DE SAN MARCOS U.N. DE SAN AGUSTIN U.N. DEL ALTIPLANO U.N. DE TRUJILLO U.N. DE INGENIERIA U.N. AGRARIA LA MOLINA U.N. JORGE BASADRE GROHMANN U.N. DE CAJAMARCA U.N. DE UCAYALI U.N. TORIBIO RODRIGUEZ DE MENDOZA DE AMAZONAS U.N. SAN CRISTOBAL DE HUAMANGA U.N. DE BARRANCA U.N. DE MOQUEGUA U.N. AUTONOMA DE CHOTA U.N. DE JULIACA U.N. DE JAEN U.N. INTERCULTURAL DE LA AMAZONIA U.N. TECNOLOGICA DEL CONO SUR DE LIMA U.N. JOSE MARIA ARGUEDAS U.N. AUTÓNOMA DE ALTO AMAZONAS U.N. AUTÓNOMA ALTOANDINA DE TARMA U.N. INTERCULTURAL FABIOLA SALAZAR LEGUIA DE BAGUA

U.N. INTERCULTURAL DE LA SELVA CENTRAL JUAN SANTOS…

U.N. DE CAÑETE U.N. DE LA AMAZONIA PERUANA U.N. SAN LUIS GONZAGA DE ICA U.N. PEDRO RUIZ GALLO U.N. INTERCULTURAL DE QUILLABAMBA U.N. DE HUANCAVELICA U.N. AGRARIA DE LA SELVA U.N. DE SAN MARTIN U.N. DE FRONTERA U.N. SANTIAGO ANTUNEZ DE MAYOLO U.N. DE SAN ANTONIO ABAD DEL CUSCO U.N. JOSE FAUSTINO SANCHEZ CARRION U.N. DE EDUCACION ENRIQUE GUZMAN Y VALLE U.N. MICAELA BASTIDAS DE APURIMAC U.N. DEL SANTA U.N. DE PIURA U.N. FEDERICO VILLARREAL U.N. DANIEL ALCIDES CARRION U.N. HERMILIO VALDIZAN U.N. DEL CALLAO U.N. DEL CENTRO DEL PERU U.N. DE TUMBES

Interpretación:

Se puede notar claramente en la Figura N° 23 que aumentó el número de investigadores hasta la actualidad y resaltamos a los investigadores registrados en regina ya que hubo un incremento en ello y justamente en las universidades licenciadas.

TABLA Nº 11:

Relación entre el Presupuesto total y el total de Investigadores tanto en Dina como en Regina Correlaciones PRESUPUESTO TOTAL TOTAL, INVESTIGADORES PRESUPUESTO_TOTAL Correlación de Pearson 1 ,949**

Sig. (bilateral) ,000

N 48 48

TOTAL_INVESTIGADORES Correlación de Pearson ,949** ₁

Sig. (bilateral) ,000

N 48 48

**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).

Elaboración: Propia

Interpretación:

De la Tabla N° 11, mediante la prueba de Correlación de Pearson analizamos el presupuesto total y el número de investigadores por universidad, lo que nos muestra que existe una relación positiva directa y fuerte de r= 0.949, y nuestro p-valor es menor a 0.05 la cual afirma que nuestra prueba es significativa al 99% de confianza. Llegando a la conclusión que el presupuesto depende más del número de investigadores existentes en cada universidad.