Brasília, 05/10/2024

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Goiânia – Mabel (34,5%) e Adriana Accorsi (27%) lideram intenções de votos válidos; Vanderlan Cardoso aparece com 16,7%

Candidato apoiado pelo governador Ronaldo Caiado, o empresário Sandro Mabel (UB) lidera a corrida à Prefeitura de Goiânia com 34,5% das intenções de voto, no cenário estimulado com os votos válidos. É o que aponta o instituto Opção Pesquisas, que divulgou, nesta sexta-feira, 4, a última rodada da pesquisa de Goiânia antes da votação do próximo domingo, 6. Em segundo aparece Adriana Accorsi (PT), com 27%. Vanderlan Cardoso (PSD) figura em terceiro lugar, com 16,7% das intenções de voto. Informações do Jornal Opção.

Candidato apoiado pelo governador Ronaldo Caiado, o empresário Sandro Mabel (UB) lidera a corrida à Prefeitura de Goiânia com 34,5% das intenções de voto, no cenário estimulado com os votos válidos. É o que aponta o instituto Opção Pesquisas, que divulgou, nesta sexta-feira, 4, a última rodada da pesquisa de Goiânia antes da votação do próximo domingo, 6. Em segundo aparece Adriana Accorsi (PT), com 27%. Vanderlan Cardoso (PSD) figura em terceiro lugar, com 16,7% das intenções de voto.Em quarto lugar, o candidato bolsonarista Fred Rodrigues (PL) aparece com 15,1%, seguido do atual prefeito, Rogério Cruz (Solidariedade), que tem 3,1%. Matheus Ribeiro, do PSDB, aparece com 3%, à frente do Professor Pantaleão, do UP, que tem 0,7%.

Já na espontânea, também com votos válidos, Mabel se mantém na liderança com 36,8%, seguido de Adriana Accorsi, que tem 25,5%. Neste cenário, Fred Rodrigues aparece em terceiro lugar, com 16,1%. Vanderlan Cardoso vem em quarto, com 15,6%. Matheus Ribeiro, Rogério e Professor Pantaleão têm 3,3%, 2,6% e 0,1%, respectivamente.

A pesquisa do instituto Opção Pesquisas entrevistou 800 eleitores com idade acima de 16 anos, entre os dias 29 de setembro e 1º de outubro, e foi registrada no Tribunal Regional Eleitoral de Goiás (TRE-GO) sob o número GO-07283/2024. O intervalo de confiança estimado é de 95%, e a margem de erro é de 3,5 pontos percentuais para mais ou para menos nos dados da amostra global.

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