O ex-prefeito Juninho da Padaria nos estúdios da Jovem Pan News
O ex-prefeito João Teixeira Junior, o Juninho da Padaria, aparece com o maior índice de rejeição na pesquisa estimulada de voto a prefeito de Rio Claro nas eleições de 2024 do JC/Statsol. A pergunta “Em que você não votaria a prefeito de Rio Claro se as eleições fossem hoje?” foi realizada com os mesmos nove pré-candidatos a prefeito citados na pesquisa de intenção de voto divulgada no último domingo (19) nas páginas da edição impressa do JC e está disponível na íntegra aqui.
Juninho, hoje no PRD, aparece com 19,86% de rejeição, índice próximo ao que o também ex-prefeito Nevoeiro Junior (PSDB) teve: 15,46%. O ex-prefeito Du Altimari (MDB) apareceu em terceiro com 14,33%, seguido do atual prefeito Gustavo Perissinotto (PSD), que chegou a 12,98% de rejeição.
O vice-prefeito Rogério Guedes (PL), que anunciou pré-candidatura a prefeito em oposição a Gustavo, está com 6,77% de rejeição, conforme a pesquisa. O pré-candidato do PSOL, Airton Moreira, aparece na sequência com 5,76%. O professor Luciano (Solidariedade), vem em seguida com 5,53% de rejeição. Antonio Carlos Sarti (PSB) com 5,08% e Nivaldo Moura (PRTB) com 4,4% completam o levantamento.
Dentre todos esses nomes, 5,19% dos entrevistados apontaram que rejeitam todos. Já 4,64% afirmaram que não rejeitam nenhum. A margem de erro da pesquisa é de 4,5% para mais ou para menos, com intervalo de confiança de 95%.
Metodologia
Pela terceira vez consecutiva, a pesquisa é realizada pela Statsol, empresa de estatísticas de São Carlos que tem um grande know-how neste tipo de trabalho. A parceria com o Jornal Cidade também ocorreu nas eleições de 2020 e nas gerais de 2022. As equipes estiveram nas ruas de Rio Claro de 13 a 16 de maio, nessa última semana, realizando o total de 565 entrevistas com os eleitores. Os locais foram sorteados previamente, com a amostra definida a partir dos dados Censo de 2022 do IBGE. Além disso, também foi realizada uma ponderação geográfica, dividindo a cidade em 11 regiões, para garantir uma confiabilidade ainda maior à amostra.
