La seconda parte del sondaggio vede diverse possibili combinazioni per il secondo turno, con la presenza alternata di Centrodestra (a guida leghista), M5S, Pd, coalizione di Centrosinistra e Sinistra (a guida Buongiorno Livorno).
Se 5 anni fa il Pd era uscito distrutto dal ballottaggio contro i 5 Stelle – una tendenza confermata poi in numerose occasioni – nel 2019 le cose potrebbero andare in maniera opposta. Secondo questo sondaggio infatti, Pd e Centrosinistra vincerebbero tutte le sfide che li vedono presenti.
La grande sorpresa come detto vede il Pd nettamente vincente (59%) anche contro i 5 Stelle; ma risultati simili ottengono anche Centrosinistra, Sinistra o la sola Buongiorno Livorno in caso di scontro con l’uscente Nogarin. Pd, Centrosinistra o Sinistra vincerebbero ancora più nettamente contro il Centrodestra leghista.
I 5 Stelle devono accontentarsi del derby degli sconfitti, vincendo di misura (52%) contro il Centrodestra; la Lega invece, nonostante la sua crescita esponenziale in terra toscana, non raccoglierebbe nessun successo.
Il sondaggio è stato realizzato da Simurg Ricerche in modo indipendente, senza alcun committente, attraverso un questionario online auto-somministrato attraverso canali social e testate online nel periodo dal 13-12-2018 al 27-12-2018. Sono stati registrati complessivamente 3.478 contatti, che hanno espresso 2.325 voti validi. Il campione non è statisticamente rappresentativo dell’elettorato livornese, sia per il metodo di rilevazione scelto (non casuale), sia per la distorsione statistica dovuta all’autoselezione dei rispondenti. In particolare, il campione presenta una distorsione rilevabile attraverso il confronto con la popolazione residente reale riguardo le seguenti variabili di controllo: sesso (le donne sono sottorappresentante); l’età (gli anziani e i giovani sono meno rappresentati); il titolo di studio (sono sovrarappresentati i laureati e i diplomati). Per rendere i risultati più attendibili abbiamo realizzato un procedimento di pesatura delle unità campionarie in base a queste variabili, attribuendo un peso maggiore alle unità campionarie appartenenti alle categorie sotto-rappresentate. I risultati illustrati fanno riferimento al campione pesato ex-post.
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