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Proyección municipal

Qué votaría hoy cada uno de los 8.131 municipios de España. No es una encuesta en tu pueblo —no existen—: es el resultado de 2023 en cada municipio, movido por la estimación nacional. Abajo está medido, con seis pruebas hacia atrás, cuánto se equivoca al hacerlo.

PP 30,9 %estimación nacional de partida
25encuestas en la media
±1,7 puntoserror medido · más de 100.000
±5,0 puntoserror medido · hasta 250 electores

Qué pinta el mapa

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Cargando el mapa de los 8.131 municipios…

Cómo se hace

Para cada familia se calcula una razón: lo que la estimación nacional le da hoy dividido por lo que sacó en julio de 2023. Esa razón se aplica a cada municipio desde su propio punto de partida, y el resultado se renormaliza a 100. Un pueblo que dio el 60 % al PSOE y otro que le dio el 10 % se mueven los dos, pero cada uno desde su sitio: a nadie se le atribuye la media nacional.

Es el mismo arrastre proporcional con el que esta web reparte escaños por provincia en la predicción, así que las dos páginas son coherentes entre sí. La base de 2023 está reexpresada sobre los municipios de hoy, con las fusiones y segregaciones resueltas: eso es lo que hace la serie homogénea.

Un partido que no se presentó en un municipio no puede arrastrarse desde cero. En ese caso se le da lo que hace en su provincia, no en España: si ERC no existe en la provincia de Badajoz, tampoco existe en Badajoz capital. Parece un detalle y no lo es — corregirlo bajó el error mediano de 11,2 a 8,5 puntos.

Cuánto se equivoca esto

Un modelo sin error medido es una opinión con un mapa bonito. Este se mide así: se coge una convocatoria. se le regala al modelo la variación nacional que de verdad hubo después —o sea. una encuesta nacional perfecta— y se compara municipio a municipio con el resultado real. Lo que sale es el suelo del error: lo que falla el reparto aunque la encuesta acierte de pleno. Con una encuesta real encima. falla más.

El error en cada partido

Puntos porcentuales de diferencia entre lo proyectado y lo real. en la última prueba (Noviembre 2019 → Julio 2023. 8.131 municipios).

PartidoMedianaMedia9 de cada 10 por debajo de
PP4,05,612,7
PSOE3,85,010,7
VOX2,13,27,2
Sumar1,62,45,3

El error según el tamaño del municipio

Aquí está lo importante, y es lo que ningún mapa de estos cuenta: en los pueblos pequeños esto es mucho menos fiable. La columna «cuatro grandes» es el error medio en PP, PSOE, VOX y Sumar; el «desplazamiento» es el total de puntos que habría que mover entre familias para acertar.

TamañoMunicipiosCuatro grandesDesplazamientoSi no moviéramos nada
hasta 250 electores31385,012,216,2
250 a 1.00021643,37,913,5
1.000 a 5.00017762,56,014,7
5.000 a 20.0007642,25,216,5
20.000 a 100.0002432,15,018,0
más de 100.000461,73,716,6

¿Sirve de algo el modelo?

La prueba de fuego: ¿gana a lo tonto? Se compara con suponer que cada pueblo repite lo de la última vez («no mover») y con suponer que todos los pueblos votan como España («plancha»). Gana a «no mover» en 6 de 6 pares, y a la plancha en todos — que es la razón de que este mapa no sea la cifra nacional pintada.

PruebaModeloNo moverPlancha¿Gana?
Marzo 2008 → Noviembre 20117,313,020,2sí
Noviembre 2011 → Diciembre 201515,823,126,5sí
Diciembre 2015 → Junio 20164,66,225,1sí
Junio 2016 → Abril 201912,921,926,8sí
Abril 2019 → Noviembre 20196,811,627,2sí
Noviembre 2019 → Julio 20238,515,221,2sí

Dónde falla de verdad

Cuando aparece un partido nuevo. El modelo arrastra a cada municipio desde donde estaba, y un partido que no existía no estaba en ninguna parte: en 2019 el error en VOX fue de 5,4 puntos y en 2015 el de Podemos de 6,2, muy por encima de lo normal. De cara a 2027, con SALF en las encuestas y sin resultado previo en la mayoría de municipios, ese es el número que hay que mirar con desconfianza. Lo decimos antes, no después.

El mapa, en tabla

Lo mismo que pinta el mapa, en texto, para quien no pueda verlo o prefiera leerlo.

Actualizado a 2026-11-09. Fuente de la estimación: media de 25 encuestas. Base: resultados del Ministerio del Interior, julio de 2023. Descarga los datos · Metodología

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