GobernArte: Lideran aspirantes del PAN-PRI-PRD al Senado en Querétaro; elecciones 2024

|
GobernArte: Lideran aspirantes del PAN-PRI-PRD al Senado en Querétaro; elecciones 2024
Foto: cuenta X @LupitaMurguiaG

De acuerdo con la encuesta de opinión de GobernArte, Lupita Murguía y Agustín Dorantes, aspirantes del PAN-PRI-PRD, lideran para el Senado de Querétaro con 34.0% de la intención de voto, seguidos de Beatriz Robles y Santiago Nieto (4T) con 27.0%. En tanto, 8.0% preferiría a algún otro y 31.0% aún no sabe por quién votará.

Los siete puntos de diferencia, ponen en ventaja al par del bloque Fuerza y Corazón por México, quienes también lideran entre los aspirantes de su alianza. De acuerdo a la encuestadora, 25.0% preferiría que Lupita Murguía sea la candidata de la alianza, seguida de Agustín Dorantes con 22.0%; ambos panistas. Los priistas Jorge Calzada y Paul Ospital aparecen detrás con 15.0% y 12.0%, respectivamente. Finalmente, en último lugar, Francisco Domínguez con 5.0%. Aunque es una alianza conformada por tres partidos, ningún aspirante del PRD figura en la encuesta.

Fuente: GobernArte. Para revisar la metodología completa, consulte a la encuestadora.
Metodología: 1,500 entrevistas telefónicas a nivel estatal, del 19 al 23 de enero de 2024, con IC 95% y error de ±2.5 – 3.7%.

Por qué confiar en nosotros

Trabajamos para tener predicciones certeras e informativas. Para esto:

  • Utilizamos métodos estadísticos reconocidos, con herramientas profesionales y un flujo de trabajo reproducible.
  • Representamos honestamente la incertidumbre asociada a nuestras predicciones o resúmenes.
  • Tenemos supuestos razonables y claramente establecidos que pueden ser cuestionados, y nos esforzamos por validar y criticar nuestros resultados para que reflejen lo más fielmente posible el fenómeno que nos interesa analizar.
  • Estamos libres de sesgos políticos o motivacionales.

Adicionalmente, proveemos a los interesados resúmenes de nuestras metodologías en las siguientes ligas, con referencias académicas que fundamentan nuestros procesos de modelación