Deutschland: Sonntagsfrage von GMS vom 03.01.2023

Deutschland - In der neuesten Umfrage zur Bundestagswahl von GMS erreichen CSU 41%, Bündnis 90/Die Grünen 18%, Freie Wähler 10%, AfD 10%, SPD 9%, FDP 4%, Die Linke 2% und Bayernpartei 1%. Wäre diesen Sonntag Wahl in Deutschland, könnte Freie Wähler mit +7.6 Zuwachs seit der letzten Wahl in der Wählergunst am stärksten zulegen. CSU hingegen würde im Wahlbarometer zum letzten Wahlergebnis am meisten Stimmen verlieren (?).

Olaf Scholz regiert derzeit mit einer Koalition der Mitte aus Bündnis 90/Die Grünen, FDP und SPD. Mit 30.7% der virtuellen Sitze könnte die Regierung nicht weiter im Amt bleiben.

Die Wahlumfrage wurden von GMS erhoben. Dazu wurden in einem Zeitraum von 6 Tagen (28.12.2022 - 03.01.2023) 2023 Personen zu ihrer Parteienpräferenz befragt.

Koalitionsmöglichkeiten

CSU + Bündnis 90/Die Grünen

67.1

CSU + Freie Wähler

58.0

CSU + SPD

56.8

CSU

46.6

Häufige Fragen zu Wahlumfragen

Ergebnisse der Sonntagsfrage

Diese Sonntagsfrage zur Parlamentswahl in Bayern wurde von GMS durchgeführt. Die Befragung fand zwischen dem 28.12.2022 und 03.01.2023 unter 2023 Wahlberechtigten statt. Nach dieser Wahlumfrage würden CSU 41%, Bündnis 90/Die Grünen 18%, Freie Wähler 10%, AfD 10%, SPD 9%, FDP 4%, Die Linke 2% 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.