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Datafolha aponta empate técnico entre 4 candidatas ao Senado

De acordo com a recente pesquisa Datafolha divulgada em 11 de setembro de 2026, a corrida pelo Senado no Distrito Federal está extremamente acirrada. Quatro candidatas estão em apuros, com uma diferença mínima em suas intenções de voto, configurando um empate técnico que promete esquentar ainda mais o cenário político local.

A ex-primeira-dama Michelle Bolsonaro, representando o Partido Liberal (PL), lidera a pesquisa com 21% das intenções de voto. Na sequência, a atual senadora Leila do Vôlei, pelo PDT, se apresenta com 18%, mostrando que a disputa está longe de ser decidida. As deputadas federais Bia Kicis, também do PL, e Érika Kokay, do PT, aparecem com 15% e 14%, respectivamente.

Além das quatro principais candidatas, outros concorrentes estão tentando se fazer notar. Sebastião Coelho, do Novo, Professor Guilherme Amorim, do UP, e Ronaldo Fonseca, do PSD, possuem apenas 2% das intenções de voto. Neste cenário, Tiago, do Agir, Avenir Rosa, do Democrata, David Horn, do PCO, Guto Felício dos Santos, do PSDB, e Marley, do Avante, pontuam com apenas 1% cada um. O candidato Zanata, do PSTU, não obteve nenhuma intenção de voto.

Os números da pesquisa revelam que 11% dos eleitores do Distrito Federal pretendem votar em branco ou nulo, enquanto 9% ainda estão indecisos quanto à sua escolha. Esse fator pode ter um impacto significativo no resultado final da eleição, considerando que um número considerável de eleitores pode mudar o cenário.”

A pesquisa foi realizada com a participação de 910 eleitores entre os dias 8 e 11 de setembro e conta com um nível de confiança de 95%. A margem de erro é de três pontos percentuais, o que significa que as intenções de voto podem variar para mais ou para menos.

A pesquisa foi encomendada pela Folha de São Paulo e pela Globo, e está formalmente registrada no Tribunal Superior Eleitoral (TSE) sob o protocolo DF-06055/2026. Este registro é essencial para garantir a transparência e a credibilidade das informações apresentadas.

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