GES204-2013-2

FACULTAD DE

GESTIN Y

ALTA DIRECCIN

- 1 -

Semestre: 2013 - II

MTODOS DE INVESTIGACIN CUANTITATIVA

I. INFORMACIN GENERAL

Curso :

Mtodos de investigacin

cuantitativa

Semestre:

2013-II

Carcter:

Obligatorio

Cdigo:

GES204

Profesores:

Milos Lau Barba

Ral Lozn

Ftima Ponce Regalado

N Crditos:

04

Crditos

Christiam Mndez

N horas de

teora:

03

Horas semanales

N horas de

prctica:

02

Horas semanales

Cursos

pre-requisito:

EST102

MAT125

Estadstica

Matemtica 2

II. SUMILLA DEL CURSO

La asignatura capacita al alumno para desarrollar mtodos precisos de recojo y estructuracin de informacin,

entender y construir mediciones, y participar en estudios cuantitativos relevantes a fin de mejorar la gestin

pblica o privada. Familiariza al alumno con las mediciones fundamentales utilizadas en la gestin y economa de

las organizaciones y con el diseo de investigaciones aplicadas al mundo pblico y privado. Adems, lo adiestra

para hacer inferencias y predicciones a travs de la informacin que se genera dentro y fuera de la

organizacin, con el fin de incrementar el valor de las decisiones, y en la capacidad de aplicar las herramientas

estadsticas de prediccin y pronstico en el anlisis y evaluacin de la informacin, como herramientas para

solucionar los problemas comunes en los negocios.

III. COMPETENCIAS ADQUIRIDAS

i. Comprender la funcin y complementariedad del anlisis cualitativo y cuantitativo para abordar los procesos y las relaciones sociales y especficamente las dinmicas organizacionales.

ii. Desarrollar destrezas relacionadas con el uso de estadstica descriptiva e inferencial y el manejo de informacin y datos cuantitativos para su debido procesamiento e interpretacin.

iii. Entender las relaciones y vnculos existentes entre dos o ms variables y definir la capacidad de prediccin que pueden presentar estas variables entre s.

iv. Realizar anlisis de regresin y correlacin e interpretar los resultados obtenidos para la elaboracin de informes y para la toma de decisiones.

v. Realizar proyecciones y pronsticos en funcin de datos histricos; validar los resultados de las proyecciones realizadas.

IV. LOGROS DE APRENDIZAJE

i. Objetivo General

Al finalizar el curso el alumno ser capaz de identificar diversos problemas relacionados con la gestin

institucional, organizar categoras de anlisis referidos a los problemas identificados (dimensiones, variables e

indicadores), plantear esquemas de anlisis que sirvan para la interpretacin de informacin, plantear de acuerdo con la informacin recibida - posibles soluciones frente a los problemas planteados.

Facultad de Gestin y Alta Direccin

GES204 MTODOS DE INVESTIGACIN CUANTITATIVA

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Semestre: 2013 - II

En el curso se buscar dotar al alumno de las herramientas bsicas para especificar, estimar y evaluar el

comportamiento de las principales variables cuantitativas y sus efectos en el desempeo de las instituciones

privadas y/o pblicas. Especialmente, se buscar generar inferencias y predicciones a travs de la informacin

que se genera dentro y fuera de la empresa para incrementar el valor de las decisiones. Aplicar las

herramientas estadsticas de prediccin y pronsticos para el anlisis y evaluacin de la informacin que ayude

a solucionar los problemas comunes en los negocios.

ii. Objetivos Especficos

Al final el curso el alumno ser capaz de:

Distinguir las principales fuentes y mtodos de recoleccin de la informacin estadstica cuantitativa.

Reconocer los tipos de datos, construir y analizar cuadros estadsticos y grficos, a fin de analizar la informacin e interpretarlos y controlarlos.

Calcular porcentajes, tasas, porcentajes y algunas medidas tiles para su trabajo.

Conocer la importancia de trabajar con muestras.

Conocer, analizar e interpretar elementos bsicos de la estadstica descriptiva como las medidas de tendencia central, de dispersin, frecuencias, etc.

Entender los principios de estimacin y de evaluacin de hiptesis.

Conocer las propiedades de los diferentes estimadores y pruebas de hiptesis.

Desarrollar en el alumno el pensamiento inductivo

Comprobar la interrelacin o independencia de dos o ms variables.

Aplicar las tcnicas economtricas a datos reales con el objeto de realizar inferencias.

Cuantificar la direccin y magnitud de la relacin entre variables para poder realizar predicciones.

Entender crticamente los resultados de modelos y estimaciones presentadas en investigaciones sociales, de mercados y documentos de anlisis.

Desarrollar la capacidad de buscar, reconocer, plantear y resolver problemas. Que los alumnos sean capaces de elaborar hiptesis sobre el posible resultado y que lleguen despus a alguna conclusin

satisfactoria.

Familiarizarse con la utilizacin de los paquetes Excel, Eviews y SPSS.

Proporcionar los conocimientos necesarios para interpretar correctamente los resultados que ofrecen las herramientas informticas.

V. CONTENIDO

I. PRESENTACIN E INTRODUCCION AL CURSO. 1. Esquema del curso

- Objetivos - Requerimientos: conocimientos previos de Matemticas Bsicas, Estadstica e Informtica (Excel) - Breve presentacin del silabo

2. Definiciones y Conceptos Bsicos - Definiciones bsicas - Clasificacin de variables (continuas, discretas, cualitativas, etc.) - Relaciones de varias variables - Funciones de varias variables (causalidad, variables dependientes e independientes) - Matrices (como instrumento en el tratamiento de datos; es decir como tablas de datos)

Bibliografa recomendada:

Lind, D; Marchal, W, y Samuel Wathen (2008). Cap 1

Hernndez, R; Fernndez, C. y Pilar Baptista (2010). Cap 4

II. MTODOS DE INVESTIGACIN, USOS E IMPORTANCIA 1. Acercamiento a la realidad de las organizaciones 2. Estrategias de investigacin: Mtodo cuantitativo y el Mtodo cualitativo. Mtodos combinados 3. El mtodo cuantitativo como una estrategia de investigacin y acercamiento a la realidad de las

organizaciones

4. Principales Fuentes de Informacin (Primaria y Secundaria). 5. Muestreo. Tipos de Muestreo Probabilstico, Tipos de Muestreo No Probabilstico. Proceso de

Diseo de la muestra y la encuesta.



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Semestre: 2013 - II


Anderson, D., Sweeney, D. y Williams, T. (2008). Cap 22

Levin, R. y Rubin, D. (2010). Estadstica para Administracin y Economa. Sptima Edicin Revisada.Pearson Educacin, Mxico. Prentice Hall. Cap.1 y 6

Hernndez, R; Fernndez, C. y Pilar Baptista (2010). Cap 1

III. LA RECOLECCIN DE DATOS 1. Principales fuentes de informacin: (Fuentes Web: BCRP, MEF, SBS, INEI, CONASEV, otros) 2. Qu nos dicen los datos? Ejemplos: PBI, de tasa de inters, precios, otros. Mostrar grficos de

series de tiempo / corte transversal para qu sirven? Diferenciar a valor nominal de real

3. Manejando la informacin: Determinacin de tasas de crecimiento, porcentajes y otros


Anderson, D., Sweeney, D. y Williams T. (2008) Estadstica para Administracin y Economa. 10va edicin. Cap 1.

IV. ESTADSTICA DESCRIPTIVA (CONOCE TUS DATOS) 1. Uso e importancia de la Estadstica para la toma de decisiones. 2. Diferencia del anlisis de la Estadstica Descriptiva y la Estadstica Inferencial 3. Presentacin y anlisis de datos.

- Histogramas de frecuencia - Diagrama circular - Diagrama de barras


Anderson, D., Sweeney, D. y Williams T. (2008) Cap. 2.

Levin, R. y Rubin, D. (2010). Cap.2.

V. ESTADSTICA DESCRIPTIVA (ESTADSTICOS RESMENES) 1. Medidas de tendencia central de los datos (media, mediana, moda) 2. Medidas de variabilidad o dispersin de los datos (varianza, desviacin estndar, coeficiente de

variabilidad)

3. Medidas de posicin no central (cuartiles, quintiles, deciles, percentiles) 4. Aplicaciones: Ejercicios y casos


Anderson, D., Sweeney, D. y Williams T. (2008) Cap. 3.

Levin, R. y Rubin, D. (2010). Cap.3.

VI. IDEAS INTRODUCTORIAS DE PROBABILIDAD 1. Conceptos Fundamentales: Poblacin-parmetro, muestra-estadstico, variable aleatoria, funcin de

probabilidad.

2. Probabilidades y toma de decisiones. 3. Tipos de Probabilidades 4. Valor esperado y varianza 5. Algunas Funciones de Distribucin de Probabilidad


Anderson, D., Sweeney, D. y Williams T. (2008) Cap. 4 y 5.

Levin, R. y Rubin, D. (2010). Cap. 4 y 5.

VII. DISTRIBUCIN NORMAL. DISTRIBUCIONES MUESTRALES. ESTIMACIN 1. La funcin de Distribucin Normal y funcin de Distribucin Normal Standard. Uso de las tablas 2. Estimacin: parmetros, estimadores, estimacin 3. Estimacin Puntual y Estimacin por Intervalo. Propiedades de los estimadores 4. Aplicaciones: Ejercicios y casos


Anderson, D., Sweeney, D. y Williams T. (2008) Cap. 6 (6.2), 7 y 8.

Levin, R. y Rubin, D. (2010). Cap. 5 (5.6) y 7.



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Semestre: 2013 - II

VIII. INFERENCIA ESTADSTICA: TEST DE HIPOTESIS 1. Definiciones: Hiptesis, prueba de hiptesis, hiptesis nula, hiptesis alternativa, nivel de

significancia, error tipo I y tipo II

2. Procedimiento para la toma de decisiones empleando la inferencia estadstica. 3. Prueba de Hiptesis a dos colas 4. Prueba a una sola cola 5. Aplicaciones: Ejercicios y casos


Anderson, D., Sweeney, D. y Williams T. (2008) Cap 9 y 10.

Levin, R. y Rubin, D. (2010). Cap. 8 y 9.

IX. ANLISIS DE LA VARIANZA (ANOVA) ANOVA de un factor

a. Planteamiento de hiptesis b. Modelo estructural c. Grados de libertad d. Estadstico F e. Ejemplos en base a experimentos


Levin, R. y Rubin, D. (2010). Cap. 11 (11.4).

Lind, D; Marchal, W, y Samuel Wathen (2008). Cap 12

McDaniel, Carl y Roger Gates (2010). Cap 8

Veliz, C. (2011). Cap 10.

X. INTRODUCCIN A LA ECONOMETRA 1. Importancia de medir la relacin entre variables. 2. Modelo y sus objetivos. 3. Modelos determinsticos y modelos aleatorios 4. Elementos de un modelo. Tipo de datos. 5. Anlisis de correlacin Vs Anlisis de regresin 6. Metodologa del trabajo economtrico. Usos 7. Aplicaciones: ejercicios y casos


Castro J.F., Rivas Llosa R. (2005) Introduccin

Levin, R. y Rubin, D. (2010). Cap. 12.1

Gujarati D. (2004). Econometra Bsica. Tercera edicin. Introduccin

XI. EL MODELO CLASICO DE REGRESION LINEAL GENERAL 1. El Modelo de Regresin Lineal General: Presentacin y Supuestos. 2. Estimacin: Mtodo de Mnimos Cuadrados Ordinarios 3. Interpretacin econmica y estadstica 4. Aplicaciones: Ejercicios y Casos


Anderson, D., Sweeney, D. y Williams T. (2008) Cap 14 (de 14.1 a 14.7), 15 (de 15.1 a 15.6).

Levin, R. y Rubin, D. (2010). Cap. 12.2 y 13 (de 13.1 a 13.4).

XII. REGRESIN CON VARIABLES DICOTMICAS Y ANLISIS RESIDUAL DE LA ESTIMACIN

1. Usos de las variables dicotmicas 2. Modelos con variables dicotmicas 3. Anlisis residual de la estimacin 4. Aplicaciones


Anderson, D., Sweeney, D. y Williams T. (2008) Cap 14.8-14.9, 15.7-15.8 y 16.

Levin, R. y Rubin, D. (2010). Cap. 13 (13.5).

Gujarati (2004). Cap 9.



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Semestre: 2013 - II

XIII. SERIES DE TIEMPO Y PRONSTICOS. 1. Serie de tiempo y sus componentes 2. Anlisis de la tendencia, de la variacin cclica, variacin estacional y variacin irregular: Importancia

y formas

3. Estimacin y Pronsticos de series de tiempo 4. Evaluacin de los pronsticos


Anderson, D., Sweeney, D. y Williams T. (2008) Cap 18.

Levin, R. y Rubin, D. (2010). Cap. 15.

Gujarati (2004). Cap 9.

VI. METODOLOGA

La metodologa que utilizar el curso es bsicamente participativa y activa. Se busca que los alumnos

desarrollen un aprendizaje a travs de lecturas, exposiciones, plenarias, discusiones en clase y trabajos grupales.

Se usar intensivamente el laboratorio, en particular los programas Excel, SPSS e Eviews.

VII. CRONOGRAMA (Ver Anexo A)

VIII. EVALUACIN

Evaluacin continua:

o Tres Prcticas Calificadas (25%) Nota: ninguna ser anulada. Las prcticas calificadas sern en los laboratorios.

o Entrega y sustentacin del Trabajo Final (10%) Nota: los grupos son de hasta 5 personas.

Examen Parcial: Examen escrito (evaluacin terica y aplicada del conjunto de los contenidos del curso

hasta la sptima semana) (32%)

Examen Final: Examen escrito (evaluacin terica y aplicada del conjunto de los contenidos del curso

durante todo el semestre) (33%)

IX. BIBLIOGRAFA

Obligatoria

Anderson, David; Sweeney, Dennis y Williams Thomas

2008 Estadstica para Administracin y Economa. Dcima edicin. Cengage Learning Editores.

Castro, J.F. y Roddy Rivas-Llosa.

2005 Econometra Aplicada. Biblioteca Universitaria. Lima. Centro de Investigacin de la

Universidad del Pacfico

Gujarati, Damodar

2004 Econometra Bsica. Tercera Edicin. Mxico DF. McGraw-Hill

Hernndez, R; Fernndez, C. y Pilar Baptista

2010 Metodologa de la Investigacin. Mxico DF. McGraw-Hill

Levin, R. y Rubin, D.

2010 Estadstica para Administracin y Economa. Sptima Edicin Revisada. Pearson Educacin,

Mxico. Prentice Hall

Lind, D; Marchal, W, y Samuel Wathen

2008 Estadstica aplicada a los negocios y la economa. Mxico DF. Mc Graw Hill



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Semestre: 2013 - II

Malhorta, Narresh

2004 Investigacin de mercado. Un enfoque prctico. Ed. Prentice Hall, A Simon & Schuster

McDaniel, Carl y Roger Gates

2010 Investigacin de Mercados. Mxico DF. Cengage.

Vliz, Carlos

2011 Estadstica para la administracin y los negocios. Mxico DF. Pearson Educacin

Complementaria

Camacho Rosales Juan.

2005 Estadstica con SPSS. Madrid, Ra-Ma,



- 7 -

Semestre: 2013 - II

ANEXO A: CRONOGRAMA DEL CURSO EN EL SEMESTRE (TEORA, PRCTICAS Y EVALUACIONES)

Semana Sesin Terica Sesin Prctica

Semana 1

(19 a 23 de agosto)

I. PRESENTACIN E INTRODUCCIN AL CURSO

1. Esquema del curso. - Objetivos - Requerimientos: conocimientos previos de Matemticas Bsicas,

Estadstica e Informtica (Excel)

- Breve presentacin del silabo 2. Definiciones y Conceptos Bsicos:

- Definiciones bsicas - Clasificacin de variables (continuas, discretas, cualitativas, etc.) - Relaciones de varias variables - Funciones de varias variables (causalidad, variables dependientes e

independientes)

- Matrices (como instrumento en el tratamiento de datos; es decir como tablas de datos )

II. MTODOS DE INVESTIGACIN, USOS E IMPORTANCIA

1. Estrategias de investigacin: Mtodo cuantitativo y el Mtodo cualitativo. Mtodos combinados

2. El mtodo cuantitativo como una estrategia de investigacin y acercamiento a la realidad de las organizaciones

3. Principales Fuentes de Informacin (primaria y secundaria)

4. Muestreo. Tipos de Muestreo Probabilstico, Tipos de Muestreo No Probabilstico. Proceso de Diseo de la muestra y la encuesta

Ejercicios sobre definiciones bsicas

Ejercicios con relaciones y funciones de varias variables- reglas de correspondencia pronstico con modelos determinsticos (reemplazo de valores en funciones de

varias variables)

Casos Metodologa de investigacin cuantitativa / cualitativa

Uso de Excel

Semana 2

(26 a 30 de agosto)

III. LA RECOLECCIN DE DATOS

1. Principales fuentes de informacin: (Fuentes Web: BCRP, MEF, SBS, INEI, CONASEV, otros)

2. Qu nos dicen los datos?

Ejemplos: PBI, de tasa de inters, precios, otros. Mostrar grficos de series

Ejercicios con recoleccin de informacin bsica: BCRP, MEF, SBS, INEI, CONASEV)

Fuentes web y comentar qu nos dicen los datos? Ejemplos: PBI, precios, otros.

Manejo de tasas de cambio (tasas acumuladas y promedio).



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Semestre: 2013 - II


de tiempo / corte transversal para qu sirven?. Diferenciar a valor nominal

de real

3. Manejando la informacin: Determinacin de tasas de crecimiento, porcentajes y otros

IV. ESTADSTICA DESCRIPTIVA (conoce tus datos)

1. Uso e importancia de la Estadstica para la toma de decisiones

2. Diferencia del anlisis de la Estadstica Descriptiva y la Estadstica Inferencial.

3. Presentacin y anlisis de datos:

- Distribucin de frecuencias e histograma - Diagrama circular - Diagrama de barras

Semana 3

(2 a 6 de setiembre)

V. ESTADSTICA DESCRIPTIVA (Estadsticos resmenes)

1. Medidas de tendencia central de los datos (media, mediana, moda)

2. Medidas de variabilidad o dispersin de los datos (varianza, desviacin estndar, coeficiente de variabilidad)

3. Medidas de posicin no central (cuartiles, quintiles, deciles, percentiles)

4. Aplicaciones: Ejercicios y casos.

Ejercicios sobre presentacin y anlisis de datos: Distribucin de frecuencia absoluta, relativa, porcentual,

acumulada, histograma, Diagrama circular, Diagrama de

barras

Medidas de tendencia central y variabilidad con datos no agrupados y agrupados

Semana 4


VI. IDEAS INTRODUCTORIAS DE PROBABILIDAD

1. Conceptos Fundamentales: Poblacin-parmetro, muestra-estadstico, variable aleatoria, funcin de probabilidad

2. Tipos de Probabilidades

3. Valor esperado y varianza de una distribucin

4. Algunas Funciones de Distribucin de Probabilidad

VII. DISTRIBUCIN NORMAL. DISTRIBUCIONES MUESTRALES. ESTIMACIN

Ejercicios sobre:

Medidas de tendencia central y variabilidad con datos no agrupados y agrupados.

Medidas de posicin no central

Ejercicios con Estadstica Descriptiva en Excel / SPSS

Ejercicios sobre Esperanza y Varianza de una distribucin



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Semestre: 2013 - II


1. La funcin de Distribucin Normal y funcin de Distribucin Normal Standard. Uso de las tablas

2. Aplicaciones: Ejercicios y casos.

Semana 5


Cont. VII DISTRIBUCIN NORMAL. DISTRIBUCIONES MUESTRALES.

ESTIMACIN

2. Estimacin: parmetros, estimadores, estimacin

3. Estimacin Puntual y Estimacin por Intervalo. Propiedades de los estimadores

4. Aplicaciones: Ejercicios y casos

Ejercicios sobre Estimacin puntual e intervalo

Semana 6


VIII. INFERENCIA ESTADSTICA: TEST DE HIPOTESIS

1. Definiciones: Hiptesis, prueba de hiptesis, hiptesis nula, hiptesis alternativa, nivel de significancia, error tipo I y tipo II

2. Procedimiento para la toma de decisiones empleando la inferencia estadstica

3. Prueba de Hiptesis a dos colas

4. Prueba a una sola cola

PRIMERA PRTICA CALIFICADA (Se evaluar hasta

semana 5)

Semana 7

(30 de setiembre a 4 de

octubre)

INFERENCIA ESTADSTICA: TEST DE HIPOTESIS (continuacin)

1. Definiciones: Hiptesis, prueba de hiptesis, hiptesis nula, hiptesis alternativa, nivel de significancia, error tipo I y tipo II

2. Procedimiento para la toma de decisiones empleando la inferencia estadstica

3. Prueba de Hiptesis a dos colas

4. Prueba a una sola cola

5. Aplicaciones: Ejercicios y casos

IX. Anlisis de la Varianza (ANOVA)

Ejercicios sobre inferencia estadstica y test de hiptesis



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Semestre: 2013 - II


1. ANOVA de un factor

a. Planteamiento de hiptesis

b. Modelo estructural

c. Grados de libertad

d. Estadstico F

Ejemplos en base a experimentos

Semana 8

(7 a 11 de octubre)

FERIADO (LUNES 7 Y MARTES 8) Ejercicios y aplicaciones sobre ANOVA

Semana 9

(14 a 18 de octubre)

EXAMEN PARCIAL

Semana 10

(21 a 25 de octubre)

X. INTRODUCCIN A LA ECONOMETRA

1. Importancia de medir la relacin entre variables.

2. Modelo y sus objetivos

3. Modelos determinsticos y modelos aleatorios

4. Elementos de un modelo. Tipo de datos

5. Anlisis de correlacin Vs Anlisis de regresin

6. Metodologa del trabajo economtrico. Usos

7. Aplicaciones

XI. EL MODELO CLASICO DE REGRESION LINEAL GENERAL.

1. El Modelo de Regresin Lineal General: Presentacin y Supuestos

2. Estimacin: Mtodo de Mnimos Cuadrados Ordinarios

3. Interpretacin econmica y estadstica

SEGUNDA PRCTICA CALIFICADA (Se evaluar

hasta semana 8)



- 11 -

Semestre: 2013 - II


Semana 11

(28 octubre a 1 de

noviembre)

XII. REGRESIN CON VARIABLES DICOTMICAS Y ANLISIS RESIDUAL DE LA ESTIMACIN

1. Usos de las variables dicotmicas

2. Modelos con variables dicotmicas

3. Anlisis residual de la estimacin

4. Aplicaciones.

Ejercicios y aplicaciones sobre Anlisis de Regresin y Estimacin MCO

Ejercicios y aplicaciones sobre regresin con variables dicotmicas y anlisis residual

Interpretacin econmica y estadstica

Semana 12

(4 a 8 de noviembre)

XIII. SERIES DE TIEMPO Y PRONSTICOS

1. Serie de tiempo y sus componentes

2. Anlisis de la tendencia, de la variacin cclica, variacin estacional y variacin irregular: Importancia y formas

3. Estimacin y Pronsticos de series de tiempo

4. Evaluacin de los pronsticos

Ejercicios y aplicaciones sobre Series de Tiempo

Interpretacin econmica y estadstica

Semana 13


CASO PRCTICO: ESTIMACIN DE LA DEMANDA TERCERA PRCTICA CALIFICADA

(Se evaluar hasta semana 13).

Semana 14


REPASO DE ANLISIS DE REGRESIN.

Aplicaciones.

Semana 15


ENTREGA Y SUSTENTACIN DE TRABAJOS FINALES

REPASO

Semana 16

(2 a 6 de diciembre)

EXAMEN FINAL



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Semestre: 2013 - II

ANEXO B: DECLARACION JURADA DE TRABAJOS GRUPALES

Declaracin de Trabajo Grupal

Unidad acadmica: Semestre:

Curso y horario: Profesor:

Ttulo del trabajo:

Diseo/planificacin del trabajo grupal (definir cronograma de trabajo, etc.)

Funciones (compromiso) de cada integrante: Nombre, firma y fecha

Firma del profesor y fecha

Los miembros del grupo tenemos conocimiento del Reglamento disciplinario aplicable a los alumnos

ordinarios de la Universidad, en particular, de las disposiciones contenidas en l sobre el plagio, y otras

formas de distorsin de la objetividad de la evaluacin acadmica. En tal sentido, asumimos todos y cada uno

de nosotros la responsabilidad sobre el ntegro de los avances y el trabajo final que sern presentados.



- 13 -

Semestre: 2013 - II

Ejecucin del trabajo (definir aportes de cada integrante)

Labor realizada por cada integrante Nombre, firma y fecha

ANEXO C: POLTICAS SOBRE EL PLAGIO

Para la correccin y evaluacin de todos los trabajos del curso se va a tomar en cuenta el debido respeto a

los derechos de autor, castigando severamente cualquier indicio de plagio con la nota CERO (00). Estas

medidas sern independientes del proceso administrativo de sancin que la facultad estime conveniente de

acuerdo a cada caso en particular. Para obtener ms informacin, referirse a los siguientes sitios en internet:

www.pucp.edu.pe/documento/pucp/plagio.pdf

http://www.pucp.edu.pe/puntoedu/images/documentos/institucionales/guia_pucp_para_el_registro_y_citado_de_fuentes_documentales_2009.pdf

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