LaEncuestaMX: En Guanajuato, Libia Dennise domina las preferencias para la Gubernatura

|
image
Foto: Cuenta X @LibiaDennise

La contienda por la gubernatura de Guanajuato es encabezada por la candidata de la alianza Fuerza y Corazón x Guanajuato (PAN-PRI-PRD), Libia Dennise García con 53.2% de las preferencias brutas y una ventaja de 15.8 puntos porcentuales frente a Alma Alcaraz de Morena-PT-PVEM con 37.4%, según el estudio de LaEncuestaMX. Por su parte, Yulma Rocha Aguilar de MC, registró 4.4% y 5.0% aún no ha definido su voto.

Los últimos 30 años, el Partido Acción Nacional ha gobernado en el estado, por lo que el panorama actual no es sorpresivo; sin embargo, no es una declaración definitiva de los resultados pero si nos da una perspectiva de cómo se proyectan las tendencias en el estado.

La alianza del PAN-PRI-PRD que abandera Libia Dennise, también lidera con 48.5% en la intención de voto por alianza o partido, seguido de Morena-PT-PVEM con 43.2% y MC con 4.1%.

Crédito: LaEncuestaMX. Elecciones Gubernaturas 2024, Guanajuato. 5 marzo 2024

Fuente: LaEncuestaMX. Para revisar la metodología completa, consulte a la encuestadora.
Metodología: 1,000 entrevistas telefónicas a nivel estatal, del 2 al 4 de marzo al 3 de marzo de 2024, con IC 95% y error de ±3.5%.
Encuesta completa: LaEncuestaMX. Elecciones Gubernaturas 2024, Guanajuato. 5 marzo 2024

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