Foretrækker du reklamefri? Få PolitPro+ nu.

Valgmåling for Parlamentsvalg i Letland (SKDS, 31. august 2019)

1. august 2019 - 31. august 2019

833 adspurgte

Næste Parlamentsvalg i Letland: 3. oktober 2026

Det næste Parlamentsvalg i Letland finder sted om 85 dage.

Den nuværende regering i Letland står uden flertal

Baseret på prognosen fra SKDS ville de siddende regeringspartier i øjeblikket få 33,0% af mandaterne i parlamentet.

Hvem fører ifølge meningsmålingen fra SKDS?

I søndagsmålingen for Letland fra SKDS fører SDPS med 25,4%. Efterfulgt af Jaunā Vienotība med 13,9%, ZZS med 13,1%, Nacionālā Apvienība med 11,4%, K med 10%, AP! med 9,8%, LRA med 4,6%, Par cilvēcīgu Latviju med 4,1%, LKS med 3,9% og Progresīvie med 3,3%. Andre partier opnår 0,5% af stemmerne.

Aktuel valgtendens for Letland
Målinger, koalitioner og valgresultater
Alle meningsmålinger
Seneste målinger fra alle institutter og historiske meningsmålinger
Hvad står partierne for?
Information, sammenligninger og data om partier i Letland
Foretrækker du reklamefri? Få PolitPro+ nu.

Kvalitetstjek: Hvor pålidelig er prognosen fra SKDS?

73

PolitPro Score

SKDS opnår en PolitPro Score på 73 ud af 100 point.

1,5

Nøjagtighed ved valg

I gennemsnit afviger SKDS's meningsmålinger med 1,5 procentpoint mellem den sidste måling før valget og det faktiske valgresultat.

SKDS – et overblik
Målinger, præcision ved valg og partipræferencer
Hvilke institutter er mest pålidelige?
Præcision ved valg og partipræferencer

Parlamentariske flertal og koalitionsmuligheder

Spærregrænse

Spærregrænsen for Parlamentsvalg i Letland er på 5%.

PolitPro Analyse
Sandsynlighed for absolut flertal
  • S
    ??%
  • JV
    ??%
  • ZZS
    ??%
Sandsynlighed for valgsejr
  • S
    ??%
  • JV
    ??%
  • ZZS
    ??%
Sandsynlighed for at komme i Folketinget
  • S
    ??%
  • ZZS
    ??%
  • K
    ??%
  • LKS
    ??%

Hvordan fungerer PolitPro Analysen?

Meningsmålinger er ikke forudsigelser, men øjebliksbilleder med statistiske udsving. For at give et realistisk billede simulerer vi dagligt 100.000 valgresultater baseret på PolitPro's valgtendens ved hjælp af 'Monte Carlo-metoden'. Her medregner vi typiske vælgervandringer og politiske tendenser. Vores algoritme tester forskellige scenarier – fra små forskydninger i vælgergrupperne til politiske overraskelser – for at fastslå partiernes og koalitionernes reelle succesmuligheder.

Få adgang til analysen
SDPS + Jaunā Vienotība + ZZS
Midter-højre
64,0%
SDPS + Jaunā Vienotība + K
Midter-højre
60,0%
SDPS + ZZS + K
Midter-højre
59,0%
SDPS + Jaunā Vienotība + AP!
Midten
59,0%
Jaunā Vienotība + ZZS + Nacionālā Apvienība + K
Midter-højre
58,0%
SDPS + ZZS + AP!
Midter-højre
58,0%
Jaunā Vienotība + ZZS + Nacionālā Apvienība + AP!
Midter-højre
57,0%
Jaunā Vienotība + ZZS + K + AP!
Midten
56,0%

Parlamentets sammensætning ifølge SKDS

Ifølge de aktuelle data fra SKDS ville 6 partier sandsynligvis klare spærregrænsen og indtræde i parlamentet i Letland: SDPS med 31 mandater, Jaunā Vienotība med 17 mandater, ZZS med 16 mandater, Nacionālā Apvienība med 13 mandater, K med 12 mandater og AP! med 11 mandater.

Valgsystemet i Letland

[modules/faq.electoral-system.body]

Spærregrænse og valghindringer

[modules/faq.threshold.body]

Regeringsdannelse og koalitionstraditioner

[modules/faq.government-coalitions.body]

Til koalitionsberegneren
Hvilke partier danner et stabilt flertal?

Kilder til data og informationer

PolitPro

PolitPro samler videnskabelige data og aktuelle meningsmålinger for at gøre politikken mere tilgængelig for alle. Vi anvender datasæt fra førende forskningsprojekter og supplerer dem med egne analyser, undersøgelser og algoritmer. Dette gør komplekse politiske sammenhænge forståelige og tilgængelige for alle. Understøttet af AI.

Støt vores uafhængighed

Din støtte sikrer, at PolitPro forbliver uafhængig af lobbygrupper og partier.

Giv feedback

Fortæl os, hvordan vi kan gøre PolitPro endnu bedre for dig!

Har du fundet en fejl?

Politiske data ændrer sig løbende. Hvis du opdager en fejl, bedes du sende os en e-mail. En kort henvisning til kilden vil hjælpe os med at verificere oplysningerne.