Bayern: Sonntagsfrage von GMS vom 06.09.2023

Bayern - In der neuesten Umfrage zur Landtagswahl in Bayern von GMS erreichen CSU 38%, Freie Wähler 16%, AfD 14%, Bündnis 90/Die Grünen 13%, SPD 8%, FDP 4%, Die Linke 1% und Bayernpartei 1%. Wäre diesen Sonntag Wahl in Bayern, könnte Freie Wähler mit +4.4 Zuwachs seit der letzten Wahl in der Wählergunst am stärksten zulegen. Bündnis 90/Die Grünen hingegen würde im Wahlbarometer zum letzten Wahlergebnis am meisten Stimmen verlieren (-4.6).

Dr. Markus Söder regiert derzeit mit einer Koalition der Mitte aus CSU und Freie Wähler. Mit 60.7% der virtuellen Sitze könnte die Regierung weiter im Amt bleiben.

Die Wahlumfrage wurden von GMS erhoben. Dazu wurden in einem Zeitraum von 2 Tagen (04.09.2023 - 06.09.2023) 1003 Personen zu ihrer Parteienpräferenz befragt.

Koalitionsmöglichkeiten

CSU + Freie Wähler

60.7

CSU + Bündnis 90/Die Grünen

57.3

CSU + SPD

51.7

Häufige Fragen zu Wahlumfragen

Ergebnisse der Sonntagsfrage

Diese Sonntagsfrage zur Parlamentswahl in Bayern wurde von GMS durchgeführt. Die Befragung fand zwischen dem 04.09.2023 und 06.09.2023 unter 1003 Wahlberechtigten statt. Nach dieser Wahlumfrage würden CSU 38%, Freie Wähler 16%, AfD 14%, Bündnis 90/Die Grünen 13%, SPD 8%, FDP 4%, Die Linke 1% und Bayernpartei 1% erhalten.

Wie zuverlässig sind Sonntagsfragen?

Wahlumfragen bilden die aktuelle politische Stimmung ab und sind keine Prognose für die nächste anstehende Wahl. Aufgrund der Erhebungsmethode liegt die Fehlertoleranz des Wertes jeder Partei bei 1,5 bis 3 Prozentpunkten, je nach Höhe des Wertes. Viele Umfrageinstitute erwähnen kleinere Parteien daher erst ab Werten von etwa 3 Prozent, da seriöse Aussage darunter nur schwer möglich sind.

Worauf sollte man bei Wahlumfragen achten?

Achte bei Umfragen auf eine ausreichend große Stichprobengröße. Diese sollte bei mindestens 1000 befragten Personen liegen. Achte außerdem darauf, welches Institut die Umfrage durchführt und wer die Auftraggeber sind. Einige Institute neigen dazu, bestimmte Parteien zu hoch bzw. zu niedrig zu bewerten.