Liderazgo distributivo y gestión de conflictos en los estudiantes de la Institución Educativa Raúl Porras Barrenechea de Pisco, año 2019

Abstract

El objetivo de este trabajo de investigación fue para la ejecución de este estudio del liderazgo distributivo y gestión de conflictos en los estudiantes de la I.E. Raúl Porras Barrenechea de Pisco. La investigación surge de compromiso de gestión escolar para la mejora del desempeño del docente. Fue una investigación descriptiva correlacional con un enfoque cuantitativo, la población está constituida por 150 alumnos de la institución mencionada, se utilizó muestra censal, se elaboró los instrumentos que pasaron por los filtros de la validez por juicio de expertos obteniendo el instrumento con una validez aceptable y para determinar la confiabilidad de los cuestionarios con el test de alfa de Cronbach de 0,990 tiene una elevada fiabilidad. Se aplicó la estadística descriptiva para ver los niveles, frecuencias y porcentuales de las variables y dimensiones, asimismo la estadística inferencial desarrolla la prueba de normalidad con el coeficiente Kolmogórov-Smirnov obteniendo una distribución normal para prueba de hipótesis utilizó la R de Pearson y teniendo un resultado general de 0,864 teniendo una existencia de relación positiva alta entre ambas variables.

The objective of this research work was to carry out this study of distributive leadership and conflict management in the IE students Raúl Porras Barrenechea from Pisco. The research stems from school management commitment to improve teacher performance. It was a correlational descriptive research with a quantitative approach, the population is made up of 150 students from the aforementioned institution, a census sample was used, developed the instruments that passed through the validity filters by expert judgment obtaining the instrument with an acceptable validity and to determine the reliability of the questionnaires with Cronbach's alpha test of 0.990 have a high reliability. HE applied descriptive statistics to see the levels, frequencies and percentages of the variables and dimensions, likewise inferential statistics develops the test of normality with the Kolmogorov-Smirnov coefficient obtaining a normal distribution for hypothesis testing he used Pearson's R and having a general result of 0.864 having a high positive relationship between both variables.