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    Home»Política»Amom tem 21,1%, David, 20,7% e Capitão Alberto, 17,8%, diz Atlas/CNN em Manaus
    Política

    Amom tem 21,1%, David, 20,7% e Capitão Alberto, 17,8%, diz Atlas/CNN em Manaus

    Redação Fatos AMBy Redação Fatos AM26 de abril de 2024Nenhum comentário2 Mins Read
    Foto: Reprodução
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    No cenário de primeiro turno da eleição para a Prefeitura de Manaus, é apontado empate técnico triplo, segundo pesquisa do instituto AtlasIntel, produzida em parceria com a CNN e divulgada nesta sexta-feira (26).

    O deputado federal Amom Mandel (Cidadania) aparece com 21,1%, o atual prefeito David Almeida (Avante) tem 20,7% e o também parlamentar federal Capitão Alberto Neto (PL) chega a 17,8%.

    Como a margem de erro da pesquisa é de três pontos percentuais, para mais ou para menos, há empate técnico entre os três.

    Posteriormente, aparecem: o deputado estadual Roberto Cidade (União Brasil), com 15%; o ex-deputado federal Marcelo Ramos (PT), com 13,1%; o deputado estadual Wilker Barreto (Mobiliza), com 5,4%; a advogada Maria do Carmo Seffair (Novo), com 2,5%; e o advogado Marcelo Amil (PSOL), com 0%.

    Os que disseram não saber ficaram em 1,7% e os que votam branco ou nulo, 2,8%.

    Foram ouvidas 825 pessoas, entre os dias 18 e 23 de abril. A pesquisa, registrada no Tribunal Superior Eleitoral (TSE) sob o número AM-04223/2024, tem nível de confiança de 95%.

    O que é o Recrutamento Digital Aleatório (Atlas RDR)

    Os entrevistados da AtlasIntel são recrutados durante a navegação de rotina pela internet. Esses usuários são geolocalizados a partir de qualquer tipo de dispositivo — smartphones, tablets, laptops ou PCs.

    Em comparação com pesquisas presenciais domiciliares ou em pontos de fluxo (na rua ou pontos de ônibus, por exemplo), a metodologia do Recrutamento Digital Aleatório (RDR) evita o eventual impacto psicológico da interação humana no momento da entrevista.

    Ou seja, o eleitor pesquisado pode responder o questionário em condições seguras de anonimato, sem temer causar uma impressão negativa para o entrevistador ou para pessoas que eventualmente possam estar ouvindo as respostas compartilhadas durante a entrevista.

    CNN Brasil

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