Rubrum: Sheinbaum se encamina a las presidenciales con 51.0% en la intención de voto

|
image
FOTO: JUAN JOSÉ ESTRADA SERAFÍN/CUARTOSCURO.COM

En la encuesta presidencial de RUBRUM, del 6 de noviembre, Claudia Sheinbaum obtuvo 51.0% en la intención de voto. Si bien, del 30 de octubre a la fecha, la coordinadora en defensa de la 4T muestra una baja de 1.1 por ciento, se mantiene sobre el 50 por ciento desde mediados del mes, según el tracking de la misma encuestadora. Los resultados de esta semana representan un ventaja de 19 puntos porcentuales sobre Xóchitl Gálvez, quien obtuvo 32.0%. Tras su crecimiento de 1.1 por ciento, desde mediados de octubre, redujo la distancia con la morenista, de 20.5 a 19 puntos porcentuales.

En tanto, Samuel García es el aspirante que más crecimiento presentó el último mes, tras pasar de 4.5% a mediado de octubre a 7.5% a la fecha. El gobernador de Nuevo León expresó en los últimos días su intención de buscar competir por la presidencia como abanderado de MC. Tal ganancia es paralela a la reducción del porcentaje de indecisos, que se redujo 4.7%. Pese a ello, aún hay un 9.5% que no ha definido su voto.

Fuente: RUBRUM. Para revisar la metodología completa, consulte a la encuestadora.
Metodología: 1,200 entrevistas telefónicas a nivel estatal, el 4 de noviembre de 2023, con IC 95% y error de ±3.8%.

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