#PuntoDeVista Renato Soto, Research Specialist de Public Affairs en Ipsos Perú, analiza los hallazgos del Ipsos Pride Survey 2026 y reflexiona sobre el retroceso en el apoyo a la visibilidad y los derechos de la comunidad LGBTIQA+ en el Perú.
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#IpsosPeru
Desde Ipsos reafirmamos nuestro compromiso con medir y visibilizar el cambio y los principales retos en el avance de derechos para todos. Encuentra estos resultados y más detalles aquí 👇
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#Orgullo2026 Compartimos los principales resultados para Perú de la encuesta de Ipsos Global Advisor realizada en 26 países, sobre las actitudes hacia las personas LGBTIQA+.
Abrimos hilo con algunos hallazgos 👇
#IpsosPeru
Solo el 20% de peruanos conectados apoya una mayor representación de personas LGBTIQA+ en medios y publicidad, mientras que el 31% respalda que las empresas promuevan activamente la igualdad LGBTIQA+.
#Orgullo2026#IpsosPeru
7 de cada 10 peruanos están de acuerdo con los principios evaluados del capítulo económico de la Constitución Política de 1993.
Más detalles aquí👇
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#IpsosPeru@peru21noticias
Para 53% de peruanos, el nuevo Gabinete debería estar integrado mayoritariamente por políticos de diferentes partidos, 21% cree que debe estar conformado por políticos del partido que ganó las elecciones, y 18% por técnicos independientes.
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49% de peruanos ya tenía decidido su voto al inicio de la segunda vuelta, 18% eligió por quién votar en la última semana y un 12% optó por uno de los dos candidatos el mismo día de la elección.
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#IpsosPeru@peru21noticias
#Entrevista | @AlfredoMTorres conversa con Mónica Delta en Punto Final sobre los cuestionamientos al Conteo Rápido Integral y el resultado oficial del conteo de votos realizado por la ONPE.
Mira la entrevista completa aquí👇
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Si el resultado oficial de la ONPE varía por medio punto o un punto respecto al resultado del Conteo Rápido Integral, no es un error. Ese resultado oficial sigue estando dentro del margen de error anticipado (+/- 1.9).
#IpsosPeru
¿Por qué el margen de error del Conteo Rápido Integral 2026 fue de ±1.9%?
El margen no es un número fijo, su cálculo depende de 3 factores estadísticos clave. 🧵👇
Usamos un diseño bietápico por conglomerados para asegurar la representatividad. Esto hace que el margen sea ligeramente mayor, pero el estudio es más eficiente y reduce sesgos.