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Wie diese Plattform ihre Werte ermittelt — in fünf Teilen: die Gewichtung der Umfrageinstitute für den Bund und — separat — für die Länder, die Berechnung des WahlForecast.de-Trends (Bundes- und Landtagswerte aus der Sonntagsfrage), die Ableitung der Wahlkreis-Trends (Swing-Modelle und WFM-1) sowie das Changelog der Änderungen. Alles als Forschungs- und Entwicklungsstand zu lesen, der derzeit noch fortlaufend überarbeitet wird. Keine Vorhersage für den nächsten Wahltag.
Diese Webseite hat die von den Instituten veröffentlichten Umfragen vor den letzten drei Bundestagswahlen analysiert. Besondere Bedeutung kommt dabei dem Vergleich der jeweils letzten Umfrage des Instituts mit dem Wahlergebnis zu. Hauptergebnis der Untersuchung: Die Institute zeigen ihr Können — die Umfrageergebnisse liegen in aller Regel innerhalb der von den Instituten selbst jeweils angegebenen Fehlertoleranzen.
Die hier ermittelten Punkte gewichten den WahlForecast.de-Trend auf Bundesebene. Für die Landtags-, Bürgerschafts- und Abgeordnetenhauswahlen gilt eine eigene, schlankere Gewichtung Umfrageinstitute Länder.
Geprüft wurden die letzten Umfragen der hier erfassten Institute vor den Bundestagswahlen 2017, 2021 und 2025. Die Institute geben ihre Fehlertoleranzen unterschiedlich an: Einige Institute staffeln die Fehlerspannen nach Parteigrößen — etwa Allensbach rund ±2 Prozentpunkte bei einem Anteilswert von 10 Prozent, rund ±3 bei einem Anteilswert von 30% —, andere Institute nennen pauschale Fehlertoleranzen — etwa Forsa ±2,5 Prozentpunkte. Misst man die letzten Umfragen vor der Wahl am amtlichen Endergebnis, liegen mehr als 85 % im Rahmen ihrer eigenen Fehlertoleranz (wo ein Institut keine angibt, nehmen wir die marktübliche Staffel). Noch besser wird die Bestandsaufnahme, wenn man den Abstand der letzten Umfrage eines Instituts zum Wahltag einbezieht: Wahlabsichten können sich bis zum Wahltag teilweise noch ändern; eine Abweichung zwischen Umfrage und Wahlergebnis ist bei zeitlich früüheren Umfragen also nicht nur Messfehlern, sondern auch Meinungsänderungen geschuldet (mehr hierzu unten unter Distanzkorrektur).
Maßstab ist die Fehlertoleranz, die die Institute selbst angeben — nicht das engere, theoretisch erreichbare Fehlerband aus dem Statistik-Lehrbuch. Der Unterschied lässt sich ohne Formeln erklären: Das Statistik-Lehrbuch beschreibt eine ideale Umfrage, die es in Wirklichkeit nicht gibt — z. B. 1.500 Menschen, rein zufällig gezogen wie Lose aus einer Lostrommel, alle erreichbar, alle antworten ehrlich. Selbst diese perfekte Umfrage träfe nie genau ins Schwarze, weil der Zufall mal ein paar Anhänger einer Partei mehr oder weniger in die Stichprobe spült. Wie groß diese Zufallsschwankung ist, hängt bei dieser idealen Umfrage vor allem davon ab, wie viele Menschen befragt wurden — nicht davon, wie sorgfältig das Institut arbeitet. Statistiker nennen dieses berechnete Band das „Konfidenzintervall“; seine Breite hängt vor allem von der Stichprobengröße ab, es wird meist für ein Niveau von 95 % oder sogar 99 % angegeben. Echte Umfragen kämpfen aber mit Problemen, die das Lehrbuch nicht kennt, z. B.: Nicht jeder geht ans Telefon. Jüngere sind schwerer zu erreichen als Ältere. Und mancher verrät nicht, was er wählt oder sagt sogar die Unwahrheit. Die Institute gleichen das durch Gewichten und gezielte Auswahl aus. Aber auch mit der besten Korrektur bleibt die echte Umfrage ungenauer als das Lehrbuch-Ideal. Deshalb geben die Institute ehrlicherweise ein breiteres Band an — und genau daran müssen sie sich messen lassen.
2017 hatten die Institute etwas schwächere Erfolgsquoten als bei den nachfolgenden Bundestagswahlen (Gesamt: 85 %, 2025: 84 %, 2021: 93 %, 2017 dagegen nur 78 %). Diese schwächere Quote hatte im Wesentlichen eine gemeinsame Ursache: Viele Institute haben die CDU/CSU deutlich überschätzt (+3 bis +4 Prozentpunkte) und die AfD deutlich unterschätzt — ein gleichgerichteter Fehler. Über die Gründe kann man nur spekulieren. Denkbar ist etwa, dass manche Befragte ihre AfD-Wahlabsicht im Interview nicht zugeben mochten — dann wäre die AfD in den Umfragen systematisch unterrepräsentiert gewesen, ganz gleich, wie sorgfältig die Institute gearbeitet haben. Gegen solche korrelierten Fehler kann auch ein Trendaggregat über mehrere Institute nicht schützen: Wo alle in dieselbe Richtung irren, mittelt sich nichts heraus. Das ist eine prinzipielle Grenze jeder Umfrage-Aggregation — und einer der Gründe, warum auch der WahlForecast.de-Trend mit erheblichen Unsicherheiten behaftet ist: Er versucht, die veröffentlichten Umfragen bestmöglich zusammenzufassen, kann aber nicht genauer sein, als die Umfragen es gemeinsam sind.
WahlForecast.de verwendet veröffentlichte Wahlumfragen als Eingangsdaten für ein eigenes Aggregationsmodell. Die auf dieser Seite ausgewiesenen Modellgewichte, Abweichungsschätzungen und institutsspezifischen Einordnungen dienen ausschließlich der modellinternen Verarbeitung historischer und aktueller Daten. Sie sind keine Qualitätsbewertung der Umfrageinstitute (die sich diese Website nicht anmaßt) und enthalten keine Aussage über die wissenschaftliche Qualität, Seriosität oder Arbeitsweise der einzelnen Institute. Unterschiede zwischen Instituten können viele Ursachen haben, etwa Erhebungsmethode, Feldzeit, Stichprobenzusammensetzung, Gewichtung, Frageformulierung, Rundung, Veröffentlichungszeitpunkt oder modellbedingte Annahmen. Und selbst der Zufall bei der Stichprobenerhebung kann eine erhebliche Rolle bei der Nähe einer Umfrage zum späteren Wahlergebnis haben.
Die für die Institute hier vergebenen Punkte sind daher kein Qualitätsurteil über die Arbeit des betreffenden Instituts. Die Punktzahlen sind ein modellinternes Hilfsmittel für die Gewichtung einzelner Umfrageergebnisse bei der Erstellung des WahlForecast.de-Trends. Vergeben werden 0 bis 15 Punkte je Institut, jeweils für die drei jüngsten Bundestagswahlen, gewichtet 60 % / 30 % / 10 % zum Gesamt-Modellgewicht. Die Institute sind in alphabetischer Reihenfolge aufgeführt. Die Punktvergabe ist erläutert im Abschnitt „Gewichtungskriterien im Detail“.
Gewichtet wird auf Grundlage der drei jüngsten Bundestagswahlen (2017, 2021, 2025). Pro Wahl wird die letzte Umfrage jedes Instituts vor dem Wahltermin mit dem amtlichen Endergebnis der Bundeswahlleiterin verglichen. Der RMSE über alle Parteien wird dabei um die zeitliche Distanz der Umfrage zum Wahltag korrigiert (Abschnitt 2) — erst aus diesem korrigierten Wert ergeben sich Punkte von 0 bis 15. Eine ±1-Punkt-Anpassung für die Erhebungsfrequenz im Vorfeld der Wahl kann diese Roh-Punkte noch leicht verschieben.
Schema-Update vom 10.06.2026: Distanzkorrektur eingeführt (Abschnitt 2), Frequenz-Regel präzisiert (Abschnitt 3).
RMSE = √(Σ (Umfrage − Ergebnis)² / Parteienzahl), in Prozentpunkten — anschließend distanzkorrigiert nach Abschnitt 2. Die folgende Ankerkurve übersetzt den korrigierten RMSE in Punkte; zwischen den Anker-Stufen wird linear interpoliert, gerundet wird auf ganze Punkte.
| Punkte | RMSE (pp) | Einordnung |
|---|---|---|
| 15 | 0,00 – 0,17 | sehr geringe Modellabweichung |
| 14 | 0,17 – 0,52 | |
| 13 | 0,52 – 0,82 | |
| 12 | 0,82 – 1,07 | geringe Modellabweichung |
| 11 | 1,07 – 1,32 | |
| 10 | 1,32 – 1,57 | |
| 9 | 1,57 – 1,78 | mittlere Modellabweichung |
| 8 | 1,78 – 1,95 | |
| 7 | 1,95 – 2,12 | |
| 6 | 2,12 – 2,32 | größere Modellabweichung |
| 5 | 2,32 – 2,57 | |
| 4 | 2,57 – 2,82 | |
| 3 | 2,82 – 3,07 | hohe Modellabweichung im Zeitfenster |
| 2 | 3,07 – 3,40 | |
| 1 | 3,40 – 3,80 | |
| 0 | ab 3,80 | sehr hohe Modellabweichung im Zeitfenster |
Stichprobengrößen-Bremse: Werden in den drei Monaten vor der Wahl nicht durchschnittlich ≥ 1.000 Befragte erreicht, sind die Roh-Punkte auf maximal 12 gedeckelt.
Der Abweichungsfehler einer Sonntagsfrage wächst empirisch mit ihrem Abstand zum Wahltag: Über alle Bundestags-Sonntagsfragen der letzten 90 Tage vor den Wahlen 2017, 2021 und 2025 steigt der RMSE nahezu monoton um grob +1 Prozentpunkt je 30 Tage (Korrelation auf Einzelumfrage-Ebene r = 0,75–0,94). Eine Umfrage, die 10 Tage vor der Wahl erscheint, verpasst zwangsläufig echte Meinungsänderungen nach ihrem Redaktionsschluss — das ist keine Frage der Institutsqualität. Institute beenden ihre Vorwahl-Publikation unterschiedlich früh (Infratest dimap etwa konstant ~10 Tage vor der Wahl, andere 1–3 Tage); ohne Korrektur würde der Vergleich der jeweils letzten Umfragen daher systematisch Ungleiches vergleichen.
Deshalb wird vor der Punktevergabe korrigiert: korrigierter RMSE = max(0, RMSE − 0,032 × Tage-vor-Wahl). Die Steigung 0,032 Prozentpunkte pro Tag ist der gemeinsame OLS-Fit über alle Sonntagsfragen der letzten 90 Tage vor den drei Wahlen — bewusst eine einheitliche Formel für alle Wahlen.
Die Korrektur schreibt erwartbare Meinungsschwankungen gut — eine systematische Abweichung, die alle Distanzstufen durchzieht, bleibt voll berücksichtigt. Bei letzten Umfragen 1–3 Tage vor der Wahl ist die Gutschrift praktisch null.
Die Gutschrift ist bei 28 Tagen gedeckelt: Im Erwartungswert ist die Korrektur distanzneutral, aber die Streuung des korrigierten Werts wächst mit der Distanz — ohne Deckel wird der Maßstab schlicht zu grob, um hinreichend aussagekräftig für die Gewichtung im WahlForecast.de-Trend zu sein.
Voraussetzung sind regelmäßige Erhebungen: ein Institut, das im Vorfeld einer Wahl konsistent publiziert, liefert dem Trendaggregat eine verlässliche Zeitreihe. Geprüft wird primär der Median-Abstand zwischen den Umfragen des Instituts in den zwölf Monaten vor der jeweiligen Wahl. Wöchentliche Publisher (Forsa, INSA — Median ≈ 5–7 Tage) und monatliche (Allensbach — Median ≈ 28 Tage) erfüllen die Voraussetzung gleichermaßen, auch wenn ein konkreter Drei-Monats-Ausschnitt zufällig eine längere Lücke enthält.
| Befund | Δ Punkte |
|---|---|
| Regelmäßige Erhebungen | +1 |
| Mindestens 3 Umfragen in den letzten drei Monaten vor der Wahl, aber ansonsten kein regelmäßiger Rhythmus | ±0 |
| Weniger als 3 Umfragen in den letzten drei Monaten vor der Wahl | −1 |
Endpunkte pro Wahl = Roh-Punkte (RMSE) + Frequenz-Anpassung, gekappt auf 0–15.
Herding bezeichnet nach der American Association for Public Opinion Research (AAPOR, www.aapor.org) oder Nate Silver das übermäßige Zusammenrücken mehrerer Umfrageinstitute auf einen gemeinsamen Konsens — typischerweise kurz vor einer Wahl. Statistisch sichtbar wird Herding daran, dass die Querschnitt-Streuung der Institute deutlich unter der theoretischen Stichproben-Standardabweichung √(p(1−p)/n) liegt: Wenn jedes Institut seine Zahlen tatsächlich unabhängig von allen anderen Instituten ermittelt, kann die gemessene Streuung eigentlich nicht systematisch kleiner ausfallen als dieser stichprobenbedingte Mindestwert.
Herding ist naturgemäß schwer zu diagnostizieren. Letztlich muss man prüfen, wie weit die Zahlen eines Instituts im Durchschnitt von den Zahlen entfernt waren, die die anderen Institute zur gleichen Zeit veröffentlicht haben. Diese Entfernung muss man dann vergleichen mit der Abweichung, die aufgrund der statistischen Variabilität einer Stichprobe eigentlich zu erwarten wäre. Wenn sich dann herausstellt, dass die Zahlen eines Instituts auffällig weniger wackeln, als dies mathematisch zu erwarten wäre, ist dies ein Signal für Herding. Methodisch näher ausgeführt hat dies etwa Nate Silver in seinem Aufsatz zum Herding hier.
Diese Plattform hat Herding-Tests für die Bundestagswahlumfragen nach der Wahl 2017 bis zum 02. Juni 2026 durchgeführt. Befund: Über den Gesamtzeitraum erscheint der Markt unauffällig — der Median des Varianz-Verhältnisses liegt bei 1,06, im Mittel sogar leicht darüber. In den jeweils letzten sieben Tagen vor den Bundestagswahlen 2017, 2021 und 2025 zeigen sich allerdings gewisse Herding-Muster.
Grundsätzlich könnte ein nachgewiesenes Herding-Signal die Gewichtung eines Instituts senken — wer systematisch und insbesondere unmittelbar vor der Wahl seine Werte an den Konsens annähert, liefert dem Trendaggregat keine eigenständige Information mehr. Nur bei der Untersuchung eines einzigen Institutes zeigen sich statistisch signifikante Herding-Signale, der marktweite Gesamt-Effekt ist aber zu klein und genügt derzeit noch nicht als Nachweis für systematisches Herding. Die Vorwahl-Konvergenz tritt parteienweise auf, ohne sich einem bestimmten Institut zurechnen zu lassen. Die Gewichtung wurde deshalb für kein Institut wegen Herding verändert.
Als Institutseffekt (engl. „House-Effect“) wird eine modellgeschätzte, institutsspezifische Abweichung bezeichnet: die im Modell geschätzte Tendenz eines Instituts, eine bestimmte Partei dauerhaft über oder unter dem Konsens der übrigen Institute auszuweisen. Der Begriff ist ein statistisches Maß und kein Anhaltspunkt für Parteilichkeit des Instituts. Institutseffekte könnten aus methodischen Eigenheiten entstehen und dann über Jahre stabil bleiben, wenn das Institut seine Methodik nicht verändert. Diese Plattform versucht, die Institutseffekte der in den Wahltrend eingehenden Institute auf Basis der Bundestagswahlumfragen seit 2017 einzuschätzen (Stand Juni 2026). Die Größenordnung liegt bei den großen Parteien typischerweise bei 0,5–1,5 Prozentpunkten.
Wichtig zur Einordnung: Ein Institutseffekt ist kein Beleg für Parteinähe, sondern resultiert typischerweise aus Unterschieden in Erhebungsmodus, Stichprobenziehung und Gewichtungsverfahren. Auch bedeutet ein festgestellter Institutseffekt keine systematische Abweichung gegenüber einem potentiellen, objektiven Wahlergebnis zu diesem Zeitpunkt. Wenn wir etwa einem Institut einen positiven AfD-Institutseffekt von +1 pp zuschreiben, heißt das lediglich, dass es die AfD systematisch etwa 1 pp höher ausweist als der Konsens der übrigen Institute. Es ist aber möglich, dass ausgerechnet dieses Institut gerade aufgrund des festgestellten „Institutseffekts“ näher am tatsächlichen Wahltrend liegt als der Konsens. Mangels einer aktuellen Wahl lässt sich diese Frage zwischen den Wahltagen schlicht nicht entscheiden.
Genau deshalb haben modellgeschätzte Institutseffekte keinen Einfluss auf das Modellgewicht: Das Modellgewicht misst die Genauigkeit am amtlichen Endergebnis — einer objektiven Referenz. Eine objektive Referenz zur Frage, ob der Institutseffekt eines Instituts zwischen den Wahltagen der Wahrheit entspricht, gibt es nicht.
Institutseffekte werden trotzdem bei der Berechnung des aktuellen Trends berücksichtigt: Vor der Aggregation wird jeder Partei-Wert um den signifikanten Effekt des Instituts bereinigt. Ein INSA-Wert von 27 % AfD wird derzeit also als bereinigte 26,0 % behandelt (INSA-Effekt +0,99 pp), ein Forsa-Wert von 25 % ebenfalls als 26,0 % (Forsa-Effekt −1,03 pp im Zyklus bis BTW 2025). Das ist keine Aussage darüber, welches Institut „richtiger“ liegt — es ist nur die einzige verfügbare Heuristik gegen das „Wer hat zufällig zuletzt veröffentlicht?“-Problem zwischen den Wahlen.
Methodenkorrekturen werden berücksichtigt: Stellt ein Institut seinen Institutseffekt nach einer Bundestagswahl nach unseren Berechnungen ab, gilt der ältere Effekt für neuere Umfragen als überholt und wird nicht mehr in die Bereinigung des Trends einbezogen. Ein zuvor signifikanter Effekt gilt dabei nur dann als überholt (und wird nicht mehr aus dem aktuellen Trend herausgerechnet), wenn er im Post-Wahl-Fenster auf weniger als 40 % seines früheren Betrags geschrumpft ist und dort zugleich nicht mehr statistisch signifikant ist (p ≥ 0,05). Stand 26.05.2026 betrifft das etwa den AfD-Effekt bei Forsa: Der langjährige Anti-AfD-Effekt (−1,0 bis −1,3 pp 2017–2024) ist im Wahlzyklus nach der BTW 2025 verschwunden bzw. ins Plus gekippt (+0,16 pp) — ein plausibler Hinweis auf eine Methodenkorrektur.
Grundlegend zum Institutseffekt (engl. „House-Effect“) siehe etwa Simon Jackman, Pooling the Polls Over an Election Campaign, Australian Journal of Political Science Vol. 40 (2005), No. 4, December, S. 499–517 (am 6. Juni 2026 im Internet abrufbar).
Die individuelle Institutseffekt-Untersuchung pro Institut findet sich in den Detail-Auswertungen unten in jeder Institut-Sektion. Nicht statistisch signifikante Effekte (n.s.) werden dort zur Information ausgewiesen, aber nicht zur Bereinigung verwendet.
Institute (in alphabetischer Reihenfolge) | BTW 2025 Gewicht 60 % | BTW 2021 Gewicht 30 % | BTW 2017 Gewicht 10 % | Gewichtungspunkte |
|---|---|---|---|---|
| Allensbach | 11 | 13 | 10 | 12von 15 |
| Forsa | 12 | 11 | 10 | 12von 15 |
| Forschungsgruppe Wahlen | 13 | 13 | 11 | 13von 15 |
| GMS | 11 | 13 | 7 | 11von 15 |
| Infratest dimap | 9 | 14 | 11 | 11von 15 |
| INSA | 13 | 13 | 12 | 13von 15 |
| Verian (Emnid) | 10 | 11 | 11 | 10von 15 |
| YouGov | 14 | 10 | 7 | 12von 15 |
| Durchschnitt aller Institute | 11,6 | 12,3 | 9,9 |
Wichtige Hinweise: Das Modellgewicht (Spalte „Gewichtungspunkte“) ist kein Qualitätsurteil über ein Institut, sondern ein internes Gewichtungsmerkmal zur Ermittlung des WahlForecast.de-Trends. Bei nur drei ausgewerteten Wahlen mit je einer letzten Umfrage dürften Punktunterschiede von ±2–3 innerhalb des reinen Stichprobenrauschens liegen — ein methodisch sehr genaues Institut streut allein dadurch. Punktabstände zwischen Instituten sind daher nicht überzubewerten.
Erklärungen zu SSE, RMSE und „Ø rel.“ siehe Fußnote am Ende dieses Abschnitts. Quelle Umfragen: öffentlich publizierte Sonntagsfrage-Ergebnisse der Umfrageinstitute, erfasst ab Bundestagswahl 2017. Quelle amtliches Endergebnis: Bundeswahlleiterin.
Ein Institutseffekt (engl. „House-Effect“) ist eine modellgeschätzte, institutsspezifische Abweichung vom Konsens der übrigen Institute — keine Aussage über die Arbeitsweise, die Umfragequalität oder Parteinähe eines Instituts.
Größter Einzelwert: CDU/CSU wird +1,06 pp über dem Konsens ausgewiesen, dazu +0,97 pp SPD und −0,82 pp AfD. Die Werte sind über den gesamten Beobachtungszeitraum stabil; im Zyklus nach BTW 2025 sind sie sogar leicht akzentuiert (CDU/CSU +1,80, AfD −1,24).
Institutseffekte haben keinen Einfluss auf das Modellgewicht. Sie werden aber bei der Aggregation des aktuellen Trends berücksichtigt: signifikante Werte werden vom Rohwert abgezogen, bevor die Umfrage in den Konsens einfließt. Effekte, die nach der letzten Bundestagswahl nicht mehr feststellbar sind (unten durchgestrichen, gelb hinterlegt), werden für Polls ab dem Wahltag nicht mehr angewandt. Kriterium: signifikanter Vorzeichenwechsel oder Magnitudenabfall auf < 40 % bei gleichzeitigem Signifikanzverlust im Post-Wahl-Fenster (mind. 15 Polls über 12 Monate).
Die hier dargestellten Werte sind interne Gewichtungs- und Abweichungsmerkmale des WahlForecast-Modells. Sie enthalten keine Aussage über die wissenschaftliche Qualität, Redlichkeit, Seriosität oder Arbeitsweise des jeweiligen Instituts.
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke | BSW |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
19.01.2025 −35 d | 34,0 % | 17,0 % | 13,5 % | 4,0 % | 20,0 % | — | 5,0 % |
12.02.2025 −11 d | 32,0 % | 15,0 % | 13,0 % | 5,0 % | 20,0 % | 6,0 % | 4,0 % |
20.02.2025★ letzte −3 d | 32,0 % | 14,5 % | 12,0 % | 4,5 % | 20,0 % | 7,5 % | 4,5 % |
Wahlergebnis 23.02.2025 | 28,5 % | 16,4 % | 11,6 % | 4,3 % | 20,8 % | 8,8 % | 5,0 % |
Stand 20.02.2025 (−3 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: CDU/CSU wurde mit +3,5 pp überschätzt.
Institut publiziert monatlich (Median-Abstand 28 Tage in den 12 Monaten vor der Wahl); eine einzelne Lücke von 38 Tagen im Fenster wird bei nachweislichem Monatstakt toleriert. Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Face-to-Face. Stichprobengröße mindestens 1.000 Befragte.
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
26.08.2021 −31 d | 26,0 % | 24,0 % | 17,0 % | 10,5 % | 10,5 % | 6,0 % |
07.09.2021 −19 d | 25,0 % | 27,0 % | 15,5 % | 9,5 % | 11,0 % | 6,0 % |
23.09.2021★ letzte −3 d | 25,0 % | 26,0 % | 16,0 % | 10,5 % | 10,0 % | 5,0 % |
Wahlergebnis 26.09.2021 | 24,1 % | 25,7 % | 14,7 % | 11,4 % | 10,4 % | 4,9 % |
Stand 23.09.2021 (−3 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: Grüne wurde mit +1,3 pp überschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 26 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Face-to-Face. Stichprobengröße mindestens 1.000 Befragte.
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
31.08.2017 −24 d | 38,5 % | 24,0 % | 7,5 % | 10,0 % | 8,0 % | 8,0 % |
14.09.2017 −10 d | 36,5 % | 22,0 % | 8,0 % | 11,0 % | 10,0 % | 9,0 % |
20.09.2017★ letzte −4 d | 36,0 % | 22,0 % | 8,0 % | 10,5 % | 10,0 % | 9,5 % |
Wahlergebnis 24.09.2017 | 32,9 % | 20,5 % | 8,9 % | 10,7 % | 12,6 % | 9,2 % |
Stand 20.09.2017 (−4 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: CDU/CSU wurde mit +3,1 pp überschätzt.
Institut publiziert monatlich (Median-Abstand 27 Tage in den 12 Monaten vor der Wahl); eine einzelne Lücke von 36 Tagen im Fenster wird bei nachweislichem Monatstakt toleriert. Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Face-to-Face. Stichprobengröße mindestens 1.000 Befragte.
Ein Institutseffekt (engl. „House-Effect“) ist eine modellgeschätzte, institutsspezifische Abweichung vom Konsens der übrigen Institute — keine Aussage über die Arbeitsweise, die Umfragequalität oder Parteinähe eines Instituts.
Werte für Grüne (+0,45) liegen über, Werte für AfD (−0,94), BSW (−1,22) und SPD (−0,71) unter dem Konsens. Im Zyklus nach BTW 2025 zeigen sich drei signifikante Vorzeichenwechsel (CDU/CSU, Linke, AfD) — möglicher Hinweis auf eine Methodenrevision. Die betroffenen Effekte werden für Polls ab 23.02.2025 nicht mehr angewandt; SPD, Grüne, FDP und BSW bleiben unverändert wirksam.
Institutseffekte haben keinen Einfluss auf das Modellgewicht. Sie werden aber bei der Aggregation des aktuellen Trends berücksichtigt: signifikante Werte werden vom Rohwert abgezogen, bevor die Umfrage in den Konsens einfließt. Effekte, die nach der letzten Bundestagswahl nicht mehr feststellbar sind (unten durchgestrichen, gelb hinterlegt), werden für Polls ab dem Wahltag nicht mehr angewandt. Kriterium: signifikanter Vorzeichenwechsel oder Magnitudenabfall auf < 40 % bei gleichzeitigem Signifikanzverlust im Post-Wahl-Fenster (mind. 15 Polls über 12 Monate).
Die hier dargestellten Werte sind interne Gewichtungs- und Abweichungsmerkmale des WahlForecast-Modells. Sie enthalten keine Aussage über die wissenschaftliche Qualität, Redlichkeit, Seriosität oder Arbeitsweise des jeweiligen Instituts.
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke | BSW |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
16.02.2025 −7 d | 30,0 % | 16,0 % | 13,0 % | 5,0 % | 20,0 % | 7,0 % | 4,0 % |
18.02.2025 −5 d | 30,0 % | 16,0 % | 13,0 % | 5,0 % | 20,0 % | 7,0 % | 4,0 % |
21.02.2025★ letzte −2 d | 29,0 % | 15,0 % | 13,0 % | 5,0 % | 21,0 % | 8,0 % | 3,0 % |
Wahlergebnis 23.02.2025 | 28,5 % | 16,4 % | 11,6 % | 4,3 % | 20,8 % | 8,8 % | 5,0 % |
Stand 21.02.2025 (−2 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: BSW wurde mit −2,0 pp unterschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 15 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Telefon. Stichprobengröße 1.501–2.504. Ø 2.324 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
14.09.2021 −12 d | 21,0 % | 25,0 % | 17,0 % | 11,0 % | 11,0 % | 6,0 % |
21.09.2021 −5 d | 22,0 % | 25,0 % | 17,0 % | 11,0 % | 11,0 % | 6,0 % |
24.09.2021★ letzte −2 d | 22,0 % | 25,0 % | 17,0 % | 12,0 % | 10,0 % | 6,0 % |
Wahlergebnis 26.09.2021 | 24,1 % | 25,7 % | 14,7 % | 11,4 % | 10,4 % | 4,9 % |
Stand 24.09.2021 (−2 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: Grüne wurde mit +2,3 pp überschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 8 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Telefon. Stichprobengröße 2.002–2.509. Ø 2.468 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
13.09.2017 −11 d | 37,0 % | 23,0 % | 8,0 % | 8,0 % | 9,0 % | 10,0 % |
19.09.2017 −5 d | 36,0 % | 23,0 % | 8,0 % | 9,0 % | 9,0 % | 10,0 % |
22.09.2017★ letzte −2 d | 36,0 % | 22,0 % | 7,0 % | 9,5 % | 11,0 % | 9,5 % |
Wahlergebnis 24.09.2017 | 32,9 % | 20,5 % | 8,9 % | 10,7 % | 12,6 % | 9,2 % |
Stand 22.09.2017 (−2 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: CDU/CSU wurde mit +3,1 pp überschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 8 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Telefon. Stichprobengröße 1.507–2.507. Ø 2.378 Befragte (≥ 1.000).
Ein Institutseffekt (engl. „House-Effect“) ist eine modellgeschätzte, institutsspezifische Abweichung vom Konsens der übrigen Institute — keine Aussage über die Arbeitsweise, die Umfragequalität oder Parteinähe eines Instituts.
Forschungsgruppe Wahlen (ZDF-Politbarometer). Langjährig liegen Werte für Grüne deutlich über (+0,88 pp), Werte für BSW (−0,81) und FDP (−0,74) deutlich unter dem Konsens der übrigen Institute. Im Zyklus nach BTW 2025 sind drei Effekte unter die 40-%-Magnitudenschwelle gefallen und nicht mehr signifikant (SPD, Grüne, FDP); sie werden für Polls ab 23.02.2025 nicht mehr bereinigt.
Institutseffekte haben keinen Einfluss auf das Modellgewicht. Sie werden aber bei der Aggregation des aktuellen Trends berücksichtigt: signifikante Werte werden vom Rohwert abgezogen, bevor die Umfrage in den Konsens einfließt. Effekte, die nach der letzten Bundestagswahl nicht mehr feststellbar sind (unten durchgestrichen, gelb hinterlegt), werden für Polls ab dem Wahltag nicht mehr angewandt. Kriterium: signifikanter Vorzeichenwechsel oder Magnitudenabfall auf < 40 % bei gleichzeitigem Signifikanzverlust im Post-Wahl-Fenster (mind. 15 Polls über 12 Monate).
Die hier dargestellten Werte sind interne Gewichtungs- und Abweichungsmerkmale des WahlForecast-Modells. Sie enthalten keine Aussage über die wissenschaftliche Qualität, Redlichkeit, Seriosität oder Arbeitsweise des jeweiligen Instituts.
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke | BSW |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
07.02.2025 −16 d | 30,0 % | 15,0 % | 15,0 % | 4,0 % | 20,0 % | 6,0 % | 4,0 % |
14.02.2025 −9 d | 30,0 % | 16,0 % | 14,0 % | 4,0 % | 20,0 % | 7,0 % | 4,0 % |
20.02.2025★ letzte −3 d | 28,0 % | 16,0 % | 14,0 % | 4,5 % | 21,0 % | 8,0 % | 4,5 % |
Wahlergebnis 23.02.2025 | 28,5 % | 16,4 % | 11,6 % | 4,3 % | 20,8 % | 8,8 % | 5,0 % |
Stand 20.02.2025 (−3 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: Grüne wurde mit +2,4 pp überschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 21 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Telefon · Online. Stichprobengröße 1.341–1.433. Ø 1.380 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
10.09.2021 −16 d | 22,0 % | 25,0 % | 17,0 % | 11,0 % | 11,0 % | 6,0 % |
17.09.2021 −9 d | 22,0 % | 25,0 % | 16,0 % | 11,0 % | 11,0 % | 6,0 % |
23.09.2021★ letzte −3 d | 23,0 % | 25,0 % | 16,5 % | 11,0 % | 10,0 % | 6,0 % |
Wahlergebnis 26.09.2021 | 24,1 % | 25,7 % | 14,7 % | 11,4 % | 10,4 % | 4,9 % |
Stand 23.09.2021 (−3 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: Grüne wurde mit +1,8 pp überschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 19 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Telefon · Online. Stichprobengröße 1.224–1.406. Ø 1.288 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
08.09.2017 −16 d | 38,0 % | 22,0 % | 8,0 % | 9,0 % | 9,0 % | 9,0 % |
15.09.2017 −9 d | 36,0 % | 23,0 % | 8,0 % | 10,0 % | 10,0 % | 9,0 % |
21.09.2017★ letzte −3 d | 36,0 % | 21,5 % | 8,0 % | 10,0 % | 11,0 % | 8,5 % |
Wahlergebnis 24.09.2017 | 32,9 % | 20,5 % | 8,9 % | 10,7 % | 12,6 % | 9,2 % |
Stand 21.09.2017 (−3 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: CDU/CSU wurde mit +3,1 pp überschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 21 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Telefon · Online. Stichprobengröße 1.277–1.725. Ø 1.379 Befragte (≥ 1.000).
Ein Institutseffekt (engl. „House-Effect“) ist eine modellgeschätzte, institutsspezifische Abweichung vom Konsens der übrigen Institute — keine Aussage über die Arbeitsweise, die Umfragequalität oder Parteinähe eines Instituts.
Die Institutseffekte fallen insgesamt moderat aus. Stärkster Einzelwert: +0,61 pp CDU/CSU gegenüber dem Konsens, dazu −0,56 pp BSW. Im Post-BTW-Fenster zu wenige Polls für eine eigene Auswertung.
Institutseffekte haben keinen Einfluss auf das Modellgewicht. Sie werden aber bei der Aggregation des aktuellen Trends berücksichtigt: signifikante Werte werden vom Rohwert abgezogen, bevor die Umfrage in den Konsens einfließt. Effekte, die nach der letzten Bundestagswahl nicht mehr feststellbar sind (unten durchgestrichen, gelb hinterlegt), werden für Polls ab dem Wahltag nicht mehr angewandt. Kriterium: signifikanter Vorzeichenwechsel oder Magnitudenabfall auf < 40 % bei gleichzeitigem Signifikanzverlust im Post-Wahl-Fenster (mind. 15 Polls über 12 Monate).
Die hier dargestellten Werte sind interne Gewichtungs- und Abweichungsmerkmale des WahlForecast-Modells. Sie enthalten keine Aussage über die wissenschaftliche Qualität, Redlichkeit, Seriosität oder Arbeitsweise des jeweiligen Instituts.
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke | BSW |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
03.01.2025 −51 d | 33,0 % | 16,0 % | 13,0 % | 4,0 % | 18,0 % | 3,0 % | 4,0 % |
07.02.2025 −16 d | 30,0 % | 15,0 % | 14,0 % | 4,0 % | 21,0 % | 5,0 % | 4,0 % |
19.02.2025★ letzte −4 d | 31,0 % | 15,0 % | 13,0 % | 4,0 % | 20,0 % | 6,0 % | 4,0 % |
Wahlergebnis 23.02.2025 | 28,5 % | 16,4 % | 11,6 % | 4,3 % | 20,8 % | 8,8 % | 5,0 % |
Stand 19.02.2025 (−4 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: Linke wurde mit −2,8 pp unterschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 35 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Telefon · Online. Stichprobengröße 1.005–1.016. Ø 1.011 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
27.07.2021 −61 d | 30,0 % | 15,0 % | 18,0 % | 12,0 % | 10,0 % | 7,0 % |
07.09.2021 −19 d | 23,0 % | 25,0 % | 17,0 % | 12,0 % | 11,0 % | 6,0 % |
14.09.2021★ letzte −12 d | 23,0 % | 25,0 % | 16,0 % | 13,0 % | 11,0 % | 6,0 % |
Wahlergebnis 26.09.2021 | 24,1 % | 25,7 % | 14,7 % | 11,4 % | 10,4 % | 4,9 % |
Stand 14.09.2021 (−12 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: FDP wurde mit +1,6 pp überschätzt.
3 Umfragen im Drei-Monats-Fenster, größte Lücke 42 Tage — kein durchgehaltener Monatsrhythmus (erfordert mind. 4 Umfragen und Lücken ≤ 35 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" nicht erfüllt.
Befragungsart: Telefon · Online. Stichprobengröße 1.003–1.004. Ø 1.003 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
16.08.2017 −39 d | 40,0 % | 22,0 % | 8,0 % | 9,0 % | 7,0 % | 8,0 % |
07.09.2017 −17 d | 38,0 % | 22,0 % | 9,0 % | 10,0 % | 8,0 % | 9,0 % |
21.09.2017★ letzte −3 d | 37,0 % | 22,0 % | 8,0 % | 9,0 % | 10,0 % | 9,0 % |
Wahlergebnis 24.09.2017 | 32,9 % | 20,5 % | 8,9 % | 10,7 % | 12,6 % | 9,2 % |
Stand 21.09.2017 (−3 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: CDU/CSU wurde mit +4,1 pp überschätzt.
Institut publiziert monatlich (Median-Abstand 35 Tage in den 12 Monaten vor der Wahl); eine einzelne Lücke von 41 Tagen im Fenster wird bei nachweislichem Monatstakt toleriert. Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Telefon · Online. Stichprobengröße 1.004–1.012. Ø 1.008 Befragte (≥ 1.000).
Ein Institutseffekt (engl. „House-Effect“) ist eine modellgeschätzte, institutsspezifische Abweichung vom Konsens der übrigen Institute — keine Aussage über die Arbeitsweise, die Umfragequalität oder Parteinähe eines Instituts.
Infratest dimap zeigt langjährig die geringsten Abweichungen vom Konsens unter den reichweitenstarken Instituten — Σ|HE| = 2,03. Im Zyklus nach BTW 2025 sind zwei Effekte abgestellt: AfD (signifikanter Vorzeichenwechsel) und BSW (deutliche Magnitudenreduktion).
Institutseffekte haben keinen Einfluss auf das Modellgewicht. Sie werden aber bei der Aggregation des aktuellen Trends berücksichtigt: signifikante Werte werden vom Rohwert abgezogen, bevor die Umfrage in den Konsens einfließt. Effekte, die nach der letzten Bundestagswahl nicht mehr feststellbar sind (unten durchgestrichen, gelb hinterlegt), werden für Polls ab dem Wahltag nicht mehr angewandt. Kriterium: signifikanter Vorzeichenwechsel oder Magnitudenabfall auf < 40 % bei gleichzeitigem Signifikanzverlust im Post-Wahl-Fenster (mind. 15 Polls über 12 Monate).
Die hier dargestellten Werte sind interne Gewichtungs- und Abweichungsmerkmale des WahlForecast-Modells. Sie enthalten keine Aussage über die wissenschaftliche Qualität, Redlichkeit, Seriosität oder Arbeitsweise des jeweiligen Instituts.
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke | BSW |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
30.01.2025 −24 d | 30,0 % | 15,0 % | 15,0 % | 4,0 % | 20,0 % | 5,0 % | 4,0 % |
06.02.2025 −17 d | 31,0 % | 15,0 % | 14,0 % | 4,0 % | 21,0 % | 5,0 % | 4,0 % |
13.02.2025★ letzte −10 d | 32,0 % | 14,0 % | 14,0 % | 4,0 % | 21,0 % | 6,0 % | 4,5 % |
Wahlergebnis 23.02.2025 | 28,5 % | 16,4 % | 11,6 % | 4,3 % | 20,8 % | 8,8 % | 5,0 % |
Stand 13.02.2025 (−10 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: CDU/CSU wurde mit +3,5 pp überschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 21 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Telefon · Online. Stichprobengröße 1.302–1.579. Ø 1.364 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
20.08.2021 −37 d | 23,0 % | 21,0 % | 17,0 % | 13,0 % | 11,0 % | 7,0 % |
02.09.2021 −24 d | 20,0 % | 25,0 % | 16,0 % | 13,0 % | 12,0 % | 6,0 % |
16.09.2021★ letzte −10 d | 22,0 % | 26,0 % | 15,0 % | 11,0 % | 11,0 % | 6,0 % |
Wahlergebnis 26.09.2021 | 24,1 % | 25,7 % | 14,7 % | 11,4 % | 10,4 % | 4,9 % |
Stand 16.09.2021 (−10 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: CDU/CSU wurde mit −2,1 pp unterschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 22 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Telefon · Online. Stichprobengröße 1.312–1.512. Ø 1.370 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
31.08.2017 −24 d | 37,0 % | 23,0 % | 8,0 % | 8,0 % | 11,0 % | 9,0 % |
07.09.2017 −17 d | 37,0 % | 21,0 % | 8,0 % | 9,0 % | 11,0 % | 10,0 % |
14.09.2017★ letzte −10 d | 37,0 % | 20,0 % | 7,5 % | 9,5 % | 12,0 % | 9,0 % |
Wahlergebnis 24.09.2017 | 32,9 % | 20,5 % | 8,9 % | 10,7 % | 12,6 % | 9,2 % |
Stand 14.09.2017 (−10 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: CDU/CSU wurde mit +4,1 pp überschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 22 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Telefon · Online. Stichprobengröße 1.411–1.505. Ø 1.484 Befragte (≥ 1.000).
Ein Institutseffekt (engl. „House-Effect“) ist eine modellgeschätzte, institutsspezifische Abweichung vom Konsens der übrigen Institute — keine Aussage über die Arbeitsweise, die Umfragequalität oder Parteinähe eines Instituts.
Die Werte für BSW (+1,19), AfD (+1,02) und FDP (+0,50) liegen systematisch über, die für Grüne (−0,87) und CDU/CSU (−0,67) unter dem Konsens der übrigen Institute. Im Zyklus nach BTW 2025 zeigt nur die Linke eine Korrektur; die übrigen Effekte sind stabil.
Institutseffekte haben keinen Einfluss auf das Modellgewicht. Sie werden aber bei der Aggregation des aktuellen Trends berücksichtigt: signifikante Werte werden vom Rohwert abgezogen, bevor die Umfrage in den Konsens einfließt. Effekte, die nach der letzten Bundestagswahl nicht mehr feststellbar sind (unten durchgestrichen, gelb hinterlegt), werden für Polls ab dem Wahltag nicht mehr angewandt. Kriterium: signifikanter Vorzeichenwechsel oder Magnitudenabfall auf < 40 % bei gleichzeitigem Signifikanzverlust im Post-Wahl-Fenster (mind. 15 Polls über 12 Monate).
Die hier dargestellten Werte sind interne Gewichtungs- und Abweichungsmerkmale des WahlForecast-Modells. Sie enthalten keine Aussage über die wissenschaftliche Qualität, Redlichkeit, Seriosität oder Arbeitsweise des jeweiligen Instituts.
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke | BSW |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
17.02.2025 −6 d | 30,0 % | 15,0 % | 13,0 % | 4,5 % | 22,0 % | 6,5 % | 5,0 % |
20.02.2025 −3 d | 30,0 % | 15,0 % | 13,0 % | 4,0 % | 21,0 % | 7,0 % | 5,0 % |
22.02.2025★ letzte −1 d | 29,5 % | 15,0 % | 12,5 % | 4,5 % | 21,0 % | 7,5 % | 5,0 % |
Wahlergebnis 23.02.2025 | 28,5 % | 16,4 % | 11,6 % | 4,3 % | 20,8 % | 8,8 % | 5,0 % |
Stand 22.02.2025 (−1 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: SPD wurde mit −1,4 pp unterschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 5 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Online · Telefon. Stichprobengröße 1.001–2.503. Ø 1.621 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
13.09.2021 −13 d | 20,5 % | 26,0 % | 15,0 % | 12,5 % | 11,5 % | 6,5 % |
18.09.2021 −8 d | 21,0 % | 26,0 % | 15,0 % | 12,0 % | 11,0 % | 6,0 % |
20.09.2021★ letzte −6 d | 22,0 % | 25,0 % | 15,0 % | 12,0 % | 11,0 % | 6,5 % |
Wahlergebnis 26.09.2021 | 24,1 % | 25,7 % | 14,7 % | 11,4 % | 10,4 % | 4,9 % |
Stand 20.09.2021 (−6 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: CDU/CSU wurde mit −2,1 pp unterschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 6 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Online · Telefon. Stichprobengröße 1.152–2.119. Ø 1.722 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
11.09.2017 −13 d | 36,5 % | 23,5 % | 6,0 % | 9,0 % | 11,0 % | 10,5 % |
18.09.2017 −6 d | 36,0 % | 22,0 % | 7,0 % | 9,0 % | 11,0 % | 11,0 % |
22.09.2017★ letzte −2 d | 34,0 % | 21,0 % | 8,0 % | 9,0 % | 13,0 % | 11,0 % |
Wahlergebnis 24.09.2017 | 32,9 % | 20,5 % | 8,9 % | 10,7 % | 12,6 % | 9,2 % |
Stand 22.09.2017 (−2 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: Linke wurde mit +1,8 pp überschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 8 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Online · Telefon. Stichprobengröße 2.000–2.056. Ø 2.034 Befragte (≥ 1.000).
Ein Institutseffekt (engl. „House-Effect“) ist eine modellgeschätzte, institutsspezifische Abweichung vom Konsens der übrigen Institute — keine Aussage über die Arbeitsweise, die Umfragequalität oder Parteinähe eines Instituts.
Verian (vormals Emnid/Kantar). Insgesamt moderate Abweichungen vom Konsens. Stärkste Einzelbefunde: +0,54 pp SPD und −0,56 pp BSW.
Institutseffekte haben keinen Einfluss auf das Modellgewicht. Sie werden aber bei der Aggregation des aktuellen Trends berücksichtigt: signifikante Werte werden vom Rohwert abgezogen, bevor die Umfrage in den Konsens einfließt. Effekte, die nach der letzten Bundestagswahl nicht mehr feststellbar sind (unten durchgestrichen, gelb hinterlegt), werden für Polls ab dem Wahltag nicht mehr angewandt. Kriterium: signifikanter Vorzeichenwechsel oder Magnitudenabfall auf < 40 % bei gleichzeitigem Signifikanzverlust im Post-Wahl-Fenster (mind. 15 Polls über 12 Monate).
Die hier dargestellten Werte sind interne Gewichtungs- und Abweichungsmerkmale des WahlForecast-Modells. Sie enthalten keine Aussage über die wissenschaftliche Qualität, Redlichkeit, Seriosität oder Arbeitsweise des jeweiligen Instituts.
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke | BSW |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
29.11.2024 −86 d | 32,0 % | 15,0 % | 13,0 % | 4,0 % | 18,0 % | 3,0 % | 6,0 % |
20.12.2024 −65 d | 31,0 % | 17,0 % | 14,0 % | 4,0 % | 18,0 % | 3,0 % | 5,0 % |
31.01.2025★ letzte −23 d | 30,0 % | 15,0 % | 14,0 % | 4,0 % | 20,0 % | 4,0 % | 5,0 % |
Wahlergebnis 23.02.2025 | 28,5 % | 16,4 % | 11,6 % | 4,3 % | 20,8 % | 8,8 % | 5,0 % |
Stand 31.01.2025 (−23 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: Linke wurde mit −4,8 pp unterschätzt.
3 Umfragen im Drei-Monats-Fenster, größte Lücke 42 Tage — kein durchgehaltener Monatsrhythmus (erfordert mind. 4 Umfragen und Lücken ≤ 35 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" nicht erfüllt.
Befragungsart: Telefon. Stichprobengröße 1.432–1.461. Ø 1.448 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
09.09.2021 −17 d | 21,0 % | 25,0 % | 17,0 % | 12,0 % | 12,0 % | 6,0 % |
16.09.2021 −10 d | 20,0 % | 26,0 % | 17,0 % | 11,0 % | 12,0 % | 6,0 % |
23.09.2021★ letzte −3 d | 21,0 % | 25,0 % | 16,0 % | 11,0 % | 11,0 % | 7,0 % |
Wahlergebnis 26.09.2021 | 24,1 % | 25,7 % | 14,7 % | 11,4 % | 10,4 % | 4,9 % |
Stand 23.09.2021 (−3 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: CDU/CSU wurde mit −3,1 pp unterschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 8 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Telefon. Stichprobengröße 1.405–1.920. Ø 1.553 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
09.09.2017 −15 d | 37,0 % | 24,0 % | 8,0 % | 8,0 % | 9,0 % | 9,0 % |
16.09.2017 −8 d | 36,0 % | 22,0 % | 8,0 % | 9,0 % | 11,0 % | 10,0 % |
22.09.2017★ letzte −2 d | 35,0 % | 22,0 % | 8,0 % | 9,0 % | 11,0 % | 10,0 % |
Wahlergebnis 24.09.2017 | 32,9 % | 20,5 % | 8,9 % | 10,7 % | 12,6 % | 9,2 % |
Stand 22.09.2017 (−2 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: CDU/CSU wurde mit +2,1 pp überschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 7 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Telefon. Stichprobengröße 936–2.453. Ø 1.792 Befragte (≥ 1.000).
Ein Institutseffekt (engl. „House-Effect“) ist eine modellgeschätzte, institutsspezifische Abweichung vom Konsens der übrigen Institute — keine Aussage über die Arbeitsweise, die Umfragequalität oder Parteinähe eines Instituts.
Online-Panel-Pollster. Langjährig lagen Werte für AfD (+0,83), BSW (+0,72) und Linke (+0,58) über, Werte für die etablierten Parteien unter dem Konsens. Auffällig im Zyklus nach BTW 2025: vier Effekte sind verschwunden (SPD, Grüne, FDP, Linke). Hintergrund könnte eine Methodenanpassung sein — die vier genannten Effekte werden für Polls seit der letzten Bundestagswahl nicht mehr angewandt; AfD und BSW bleiben unverändert wirksam.
Institutseffekte haben keinen Einfluss auf das Modellgewicht. Sie werden aber bei der Aggregation des aktuellen Trends berücksichtigt: signifikante Werte werden vom Rohwert abgezogen, bevor die Umfrage in den Konsens einfließt. Effekte, die nach der letzten Bundestagswahl nicht mehr feststellbar sind (unten durchgestrichen, gelb hinterlegt), werden für Polls ab dem Wahltag nicht mehr angewandt. Kriterium: signifikanter Vorzeichenwechsel oder Magnitudenabfall auf < 40 % bei gleichzeitigem Signifikanzverlust im Post-Wahl-Fenster (mind. 15 Polls über 12 Monate).
Die hier dargestellten Werte sind interne Gewichtungs- und Abweichungsmerkmale des WahlForecast-Modells. Sie enthalten keine Aussage über die wissenschaftliche Qualität, Redlichkeit, Seriosität oder Arbeitsweise des jeweiligen Instituts.
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke | BSW |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
12.02.2025 −11 d | 29,0 % | 16,0 % | 12,0 % | 4,0 % | 21,0 % | 6,0 % | 5,0 % |
17.02.2025 −6 d | 27,0 % | 17,0 % | 12,0 % | 4,0 % | 20,0 % | 9,0 % | 5,0 % |
21.02.2025★ letzte −2 d | 29,0 % | 16,0 % | 13,0 % | 4,0 % | 20,0 % | 8,0 % | 5,0 % |
Wahlergebnis 23.02.2025 | 28,5 % | 16,4 % | 11,6 % | 4,3 % | 20,8 % | 8,8 % | 5,0 % |
Stand 21.02.2025 (−2 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: Grüne wurde mit +1,4 pp überschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 34 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Online. Stichprobengröße 1.681–2.181. Ø 1.919 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
10.09.2021 −16 d | 21,0 % | 26,0 % | 15,0 % | 10,0 % | 12,0 % | 6,0 % |
16.09.2021 −10 d | 20,0 % | 25,0 % | 15,0 % | 10,0 % | 11,0 % | 8,0 % |
23.09.2021★ letzte −3 d | 21,0 % | 25,0 % | 14,0 % | 11,0 % | 12,0 % | 7,0 % |
Wahlergebnis 26.09.2021 | 24,1 % | 25,7 % | 14,7 % | 11,4 % | 10,4 % | 4,9 % |
Stand 23.09.2021 (−3 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: CDU/CSU wurde mit −3,1 pp unterschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 28 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Online. Stichprobengröße 1.648–2.364. Ø 1.813 Befragte (≥ 1.000).
| Datum | CDU/CSU | SPD | Grüne | FDP | AfD | Linke |
|---|---|---|---|---|---|---|
06.09.2017 −18 d | 34,0 % | 24,0 % | 7,0 % | 9,0 % | 11,0 % | 9,0 % |
13.09.2017 −11 d | 36,0 % | 23,0 % | 8,0 % | 9,0 % | 10,0 % | 10,0 % |
21.09.2017★ letzte −3 d | 36,0 % | 23,0 % | 7,0 % | 9,0 % | 10,0 % | 10,0 % |
Wahlergebnis 24.09.2017 | 32,9 % | 20,5 % | 8,9 % | 10,7 % | 12,6 % | 9,2 % |
Stand 21.09.2017 (−3 Tage). Für das Modellgewicht maßgeblich ist der distanzkorrigierte RMSE (siehe Korrektur-Zeile unten).
Größte modellgeschätzte Einzelabweichung: CDU/CSU wurde mit +3,1 pp überschätzt.
Im Drei-Monats-Fenster vor der Wahl mindestens monatlich publiziert (größte Lücke 15 Tage). Voraussetzung „regelmäßige Erhebungen" erfüllt.
Befragungsart: Online. Stichprobengröße 1.513–2.000. Ø 1.704 Befragte (≥ 1.000).
Für die Landtags-, Bürgerschafts- und Abgeordnetenhauswahlen nutzt WahlForecast.de eine eigene Institutsgewichtung — getrennt von der Gewichtung im Bund oben. Ausgewertet wurden 28 Landesparlamentswahlen von 26. März 2017 bis 2. März 2025: je Wahl die letzte Umfrage jedes Instituts im Drei-Monats-Fenster, verglichen mit dem amtlichen Endergebnis (Wurzel der mittleren quadratischen Abweichung über die Parteien). Wie im Bund wird der zeitliche Abstand zur Wahl gutgeschrieben (0,030 Prozentpunkte pro Tag, gedeckelt bei 28 Tagen); auch Stichprobengröße und Erhebungsfrequenz fließen unverändert ein.
Zwei Punkte sind anders als im Bund: Die Umrechnung der Abweichung in Punkte ist großzügiger (Kurve um den Faktor 1,5 gestreckt), weil Landesumfragen erfahrungsgemäß größere Fehlerspannen haben als Bundesumfragen. Und die Gesamtgewichtung ergibt sich aus einem über die Zeit gewichteten Mittel aller bewerteten Wahlen (Halbwertszeit 4 Jahre — jüngere Wahlen zählen stärker), statt einer festen 60/30/10-Staffel über drei Wahlen. Alle Kriterien sind unten im Abschnitt „Gewichtungskriterien auf Landesebene im Detail“ erläutert.
Institute (in alphabetischer Reihenfolge) | Basispunkte alle Wahlen, zeitgewichtet | Extrapunkte | Gewichtungspunkte |
|---|---|---|---|
| Forsa | 11aus 12 Wahlen | — | 11von 15 |
| Forschungsgruppe Wahlen | 11aus 28 Wahlen | +1 | 12von 15 |
| Infratest dimap | 11aus 28 Wahlen | +2 | 13von 15 |
| INSA | 10aus 28 Wahlen | +2 | 12von 15 |
Gewichtungspunkte = Basispunkte plus Extrapunkte, höchstens 15. Die Basispunkte sind das zeitgewichtete Mittel über alle bewerteten Landesparlamentswahlen des Instituts (Halbwertszeit 4 Jahre — jüngere Wahlen zählen stärker).
Punkte der einzelnen Wahlen (0–15, vor Extrapunkten), neueste zuerst. „—“ bedeutet: keine Umfrage des Instituts im Drei-Monats-Fenster vor dieser Wahl.
| Wahl | Forsa | FG Wahlen | Infratest dimap | INSA |
|---|---|---|---|---|
| HH 2025 | — | 12 | 12 | 9 |
| BB 2024 | — | 10 | 9 | 9 |
| SN 2024 | 12 | 14 | 12 | 12 |
| TH 2024 | 11 | 11 | 12 | 10 |
| BY 2023 | 13 | 14 | 13 | 12 |
| HE 2023 | — | 11 | 9 | 10 |
| HB 2023 | — | 13 | 14 | 11 |
| BE 2023 | 12 | 10 | 13 | 12 |
| NI 2022 | 10 | 13 | 13 | 12 |
| NW 2022 | 12 | 10 | 9 | 10 |
| SH 2022 | — | 8 | 10 | 5 |
| SL 2022 | — | 12 | 8 | 10 |
| BE 2021 | 13 | 13 | 11 | 10 |
| MV 2021 | — | 13 | 14 | 15 |
| ST 2021 | — | 5 | 3 | 2 |
| BW 2021 | — | 13 | 13 | 13 |
| RP 2021 | — | 13 | 9 | 12 |
| HH 2020 | 3 | 13 | 14 | 12 |
| TH 2019 | — | 8 | 13 | 11 |
| BB 2019 | 4 | 8 | 9 | 7 |
| SN 2019 | — | 9 | 7 | 9 |
| HB 2019 | — | 13 | 13 | 12 |
| HE 2018 | — | 13 | 12 | 12 |
| BY 2018 | 12 | 11 | 12 | 10 |
| NI 2017 | — | 12 | 14 | 10 |
| NW 2017 | 10 | 13 | 15 | 12 |
| SH 2017 | — | 13 | 12 | 12 |
| SL 2017 | 8 | 10 | 8 | 7 |
Punkte je Wahl sind ein absolutes Genauigkeitsmaß der jeweils letzten Umfrage — bei schwer prognostizierbaren Wahlen erreicht das gesamte Feld niedrige Werte. Aussagekräftiger als der Vergleich über Wahlen hinweg ist deshalb der Vergleich innerhalb einer Wahl.
Die Länder-Gewichtung folgt derselben Systematik wie die Bundes-Gewichtung (Abschnitt „Gewichtungskriterien im Detail“ oben): Je Wahl wird die letzte Umfrage jedes Instituts im Drei-Monats-Fenster vor dem Wahltermin mit dem amtlichen Endergebnis der jeweiligen Landeswahlleitung verglichen; aus dem distanzkorrigierten RMSE ergeben sich Punkte von 0 bis 15. Auch die Stichprobengrößen-Bremse (Deckel bei 12 Punkten, wenn im Drei-Monats-Fenster nicht durchschnittlich ≥ 1.000 Befragte erreicht werden) und die ±1-Punkt-Anpassung für die Erhebungsfrequenz gelten unverändert. Drei Bausteine sind an die Länderebene angepasst: die Punktekurve (Abschnitt 1), die Distanzkorrektur (Abschnitt 2) und die Extrapunkte für kontinuierliche Länder-Abdeckung (Abschnitt 3).
RMSE = √(Σ (Umfrage − Ergebnis)² / Parteienzahl), in Prozentpunkten — berechnet über die im jeweiligen Land maßgeblichen Parteien (CDU bzw. CSU, SPD, Grüne, FDP, AfD, Linke, seit ihrer Gründung auch BSW). Regionalparteien wie die Freien Wähler, der SSW, BVB/Freie Wähler oder Bürger in Wut werden einbezogen, wenn sie im amtlichen Endergebnis der jeweiligen Wahl mindestens 5 % erreicht haben.
Landesumfragen haben empirisch deutlich größere Fehlerspannen als Bundesumfragen — kleinere Stichproben, eine dünnere Umfragedichte und häufig dynamischere Schlussphasen. Die Ankerkurve, die den korrigierten RMSE in Punkte übersetzt, ist deshalb gegenüber der Bundes-Kurve um den Faktor 1,5 gestreckt — denselben Faktor liefert unabhängig davon die Fehlerkalibrierung des WFM-1-Wahlkreisrechners für Landesparlamentswahlen. Ohne diese Streckung fielen Landes-Noten systematisch niedriger aus als Bundes-Noten, ohne dass die Skala besser zwischen den Instituten unterscheiden würde. Zwischen den Anker-Stufen wird wie im Bund linear interpoliert und auf ganze Punkte gerundet.
| Punkte | korr. RMSE (pp) | Einordnung |
|---|---|---|
| 15 | 0,00 – 0,26 | sehr geringe Modellabweichung |
| 14 | 0,26 – 0,78 | |
| 13 | 0,78 – 1,23 | |
| 12 | 1,23 – 1,61 | geringe Modellabweichung |
| 11 | 1,61 – 1,98 | |
| 10 | 1,98 – 2,36 | |
| 9 | 2,36 – 2,67 | mittlere Modellabweichung |
| 8 | 2,67 – 2,93 | |
| 7 | 2,93 – 3,18 | |
| 6 | 3,18 – 3,48 | größere Modellabweichung |
| 5 | 3,48 – 3,86 | |
| 4 | 3,86 – 4,23 | |
| 3 | 4,23 – 4,61 | hohe Modellabweichung im Zeitfenster |
| 2 | 4,61 – 5,10 | |
| 1 | 5,10 – 5,70 | |
| 0 | ab 5,70 | sehr hohe Modellabweichung im Zeitfenster |
Die Grenzen entsprechen den Bundes-Grenzen × 1,5. Die Erhebungsfrequenz-Anpassung (−1 bis +1 Punkt) wird wie im Bund nach der Punktevergabe angewandt (siehe Abschnitt 3 der Bundes-Kriterien oben).
Wie im Bund gilt: Der Abweichungsfehler einer Sonntagsfrage wächst empirisch mit ihrem Abstand zum Wahltag. Eine Umfrage, die Wochen vor der Wahl erscheint, verpasst zwangsläufig echte Meinungsänderungen nach ihrem Redaktionsschluss — das ist keine Frage der Institutsqualität. Gerade auf Landesebene enden die Veröffentlichungsreihen der Institute sehr unterschiedlich früh: Manche publizieren bis wenige Tage vor der Wahl, andere letztmals mehrere Wochen davor. Ohne Korrektur würde der Vergleich der jeweils letzten Umfragen daher systematisch Ungleiches vergleichen.
Deshalb wird vor der Punktevergabe korrigiert: korrigierter RMSE = max(0, RMSE − 0,030 × Tage-vor-Wahl). Die Steigung ist eigens für die Landesebene gefittet: ein gemeinsamer OLS-Fit über alle 371 Landes-Sonntagsfragen der letzten 90 Tage vor den 28 ausgewerteten Landesparlamentswahlen (Fit-Ergebnis 0,0298 Prozentpunkte pro Tag, redaktionell auf 0,030 gerundet; Korrelation r = 0,57). Dass der Wert nahe an der Bundes-Steigung von 0,032 liegt, stützt beide Schätzungen gegenseitig.
Die Gutschrift ist wie im Bund bei 28 Tagen gedeckelt: Im Erwartungswert ist die Korrektur distanzneutral, aber die Streuung des korrigierten Werts wächst mit der Distanz — ohne Deckel wird der Maßstab zu grob, um für die Gewichtung im WahlForecast.de-Trend aussagekräftig zu sein.
Der RMSE misst nur die Genauigkeit bei Wahlen, zu denen ein Institut überhaupt veröffentlicht hat. Die daraus errichteten Gewichtungspunkte sagen also noch nichts dazu aus, ob ein Institut überhaupt nennenswert in einzelnen Bundesländern Umfragen erhebt und dadurch ein entsprechendes Kompetenzsignal gibt. Dies soll sich in der Gewichtung bei der Ermittlung des WahlForecast.de-Trends auf Landesebene wiederspiegeln. Daher vergeben wir hier bis zu zwei Extrapunkte:
Gewichtungspunkte = zeitgewichtete Basispunkte plus Extrapunkte, gedeckelt bei 15. Die Extrapunkte sind wie die Basispunkte ein modellinternes Hilfsmittel der Gewichtung und kein Qualitätsurteil über einzelne Institute.
Ein Institutseffekt („House Effect“) ist die Tendenz eines Instituts, eine Partei dauerhaft etwas höher oder niedriger auszuweisen als der zeitgleiche Durchschnitt der anderen Institute. Das ist kein Qualitätsurteil: Zwischen den Wahlen lässt sich nicht feststellen, wer „richtiger“ liegt — messbar ist nur der Abstand zum Konsens. Solche Niveauunterschiede entstehen ganz natürlich, etwa durch unterschiedliche Befragungswege (Telefon, online), Gewichtungsverfahren oder den Umgang mit Unentschlossenen.
Im Bundestrend rechnen wir statistisch gesicherte Institutseffekte vor der Mittelwertbildung heraus. In den Länder-Trends verzichten wir darauf — und übernehmen insbesondere nicht einfach die Bundes-Werte. Dafür gibt es zwei Gründe.
Erstens gehören Bund und Land getrennt untersucht. Eine Landtagsumfrage ist keine verkleinerte Bundestagsumfrage: eigene Stichprobe, oft ein anderer Befragungsweg, eine landesspezifische Gewichtung. Wir haben Landtagsumfragen aus allen 16 Ländern in den Jahren 2017 – 2026 mit derselben Methode ausgewertet wie die Bundesumfragen. Ergebnis: Die Effekte auf Landesebene sind – wenn überhaupt - im Schnitt nur etwa halb so groß wie im Bund, und bei mehreren Instituten weicht der Landes-Wert statistisch klar vom Bundes-Wert ab. Die Bundes-Werte zu übertragen hieße, Landesumfragen um Beträge zu „korrigieren“, die es dort nachweislich so nicht gibt.
Zweitens lässt sich ein eigener Landes-Effekt mit der verfügbaren Datenmenge kaum sicher nachweisen. Zur Bundestagswahl erscheinen pro Jahr mehrere hundert Sonntagsfragen, teilweise veröffentlichen die Institute wöchentlich. Es ist daher auf Bundesebene recht einfach, die Umfragen verschiedener Institute gegenüberzustellen und sodann Institutseffekte zu ermitteln. Zu einer Landtagswahl erscheinen dagegen oft nur ein paar Umfragen im Jahr, und diese ballen sich meist in wenigen Wochen vor Wahlen. Was nach vielen Vergleichen aussieht, sind darum in Wahrheit wenige unabhängige Beobachtungen. Ein Institutseffekt, der letztlich nicht anders festgestellt werden kann als über den mehrfachen Vergleich eines Instituts mit dem Durchschnitt der anderen Institute, lässt sich dann aber kaum mehr ermitteln. Wenn man dies einbezieht, lässt sich derzeit für kaum eine Institut-Partei-Kombination ein Landes-Effekt sicher von Zufall unterscheiden.
Wo ein Effekt nicht nachweisbar ist, ist die ehrlichste Korrektur keine: In die Länder-Trends gehen alle Instituts-Werte unkorrigiert ein. Nach den Landtagswahlen 2026 prüfen wir mit den dann neuen Daten gezielt nach, ob sich einzelne Effekte bestätigen — erst dann würden wir sie berücksichtigen.
Hinweise: GMS ist aktuell nicht in die Länder-Gewichtung einbezogen, da nur in Bayern aktiv. Falls ein Institut ohne Länder-Gewichtungspunkte eine Umfrage zu einer hier abgebildeten Landtagswahl veröffentlichen sollte, erhält dessen Umfrage im entprechenden Länder-Trend ein neutrales Standardgewicht.
Das WF-Gewicht ist ein modellinternes Genauigkeitsmaß zur Ermittlung des WahlForecast.de-Trends auf Länderebene. Es enthält keine Aussage über die wissenschaftliche Qualität oder Arbeitsweise eines Instituts.
Datenbasis der historischen Landesumfragen: Datenbank von dawum.de (Open Database License, ODbL); amtliche Endergebnisse der Landeswahlleitungen. Stand der Auswertung: 15. Juli 2026.
Dieser Abschnitt beschreibt, wie der hier ausgewiesene Bundes- bzw. Landtags-Trend berechnet wird — ein gewichtetes Sonntagsfrage-Aggregat pro Wahl — und in welchem Status er sich befindet. Es handelt sich nicht um eine Vorhersage für den nächsten Wahltag, sondern um den methodisch transparenten Versuch eines aktuellen Stimmungsbilds. Wie daraus die Wahlkreis-Ebene abgeleitet wird, steht im Abschnitt „Wie die Wahlkreis-Trends entstehen“.
Grundlage sind öffentlich publizierte Sonntagsfrage-Ergebnisse deutscher Umfrageinstitute. Aus diesen Rohwerten wird ein gewichtetes Mittel pro Partei gebildet:
Ergebnis ist die Trendlinie, die auf der Bundestagsseite als „WahlForecast.de-Trend“ angezeigt wird. Auf den Landtags-Seiten läuft das gleiche Verfahren je Bundesland — dort mit den Punkten der Länder-Gewichtung.
Fehlt nach Ihrer Ansicht eine Umfrage oder sollten weitere Umfrageinstitute in unsere Berechnung aufgenommen werden? Dann sind wir für Hinweise per E-Mail an info@wahlforecast.de dankbar!
Alle Darstellungen außerhalb der beiden Berechnungs-Schichten sind reine Visualisierungen, keine eigenen Werte:
Die Werte auf den Bundes- und Landtagsseiten sind Punktwerte ohne ausgewiesene Unsicherheit — ein Schnappschuss der aktuellen Lage, keine Vorhersage für den nächsten Wahltag. Konfidenzintervalle, Hürden- und Koalitionsmehrheitswahrscheinlichkeiten finden sich nur auf den als Beta markierten Forecast-Seiten; diese Modelle sind in aktiver Entwicklung und können stark schwanken.
Für die einzelnen Wahlkreise bauen zwei Schichten aufeinander auf. Ein Swing-Modell überträgt den Bundes- bzw. Landes-Trend als Punktwert auf jeden Wahlkreis (wahlweise Proportional oder Uniform). Darauf setzt das Wahlforecast.de-Modell (WFM-1) auf und übersetzt den Trend samt Messunsicherheit per Monte-Carlo-Simulation in Gewinnwahrscheinlichkeiten je Wahlkreis. Beide sind ein Nowcast für den aktuellen Stand — keine Prognose für den Wahltag.
Das WahlForecast.de-Modell (WFM-1) ist experimentell und vorläufig. Auf Bundesebene wird versucht, für jeden der 299 Bundestagswahlkreise Gewinnwahrscheinlichkeiten per Monte-Carlo-Simulation zu berechnen: 10.000 Durchläufe, in denen der aktuelle WahlForecast.de-Trend mit seiner Messunsicherheit zufällig variiert wird. Die Simulation unterstellt, dass die Fehlerspanne eines Parteiwerts im WahlForecast.de-Trend bei 30 %, ±3 Punkte und bei 10% ±2 Punkte beträgt, und dass der tatsächliche Wert einer Partei mit 95%iger Wahrscheinlichkeit innerhalb dieses Fehlerbands liegt. Dies entspricht etwa den Fehlerspannen, die etwa Allensbach (inkl. Gauß-Kurve und 95-%-Konfidenzintervall) und die Forschungsgruppe Wahlen (±3 Punkte bei 40 %, ±2 Punkte bei 10 %) angeben. Es wird weiterhin der Versuch unternommen, die Ergebnisse zu regionalisieren, und zwar wie folgt: Jeder Durchlauf wird in zwei Stufen regionalisiert (Bund → Land → Wahlkreis, Uniform-Swing), in Erststimmen übersetzt (Spread-Modell: Verhältnis von Erst- zu Zweitstimmen der letzten Wahl, je Partei regressiv gedämpft) und nach dem Bundeswahlgesetz 2023 in Sitze umgerechnet — inklusive Zweitstimmendeckung.
Weiterhin wird versucht, wahlkreisspezifische Besonderheiten zu erfassen: Ausgangspunkt jedes Wahlkreises ist sein amtliches Erst- und Zweitstimmen-Ergebnis der letzten Wahl. Zusätzlich versucht das Modell, ein Strukturprofil des Wahlkreises zu bilden und zu berücksichtigen: Urbanität (Bevölkerungsdichte), Anteil der 18- bis 34-Jährigen, Bildungsniveau (Hochschulreife-Quote), Arbeitslosenquote und Ost-West. Das Profil wirkt über zwei Kanäle: Ein Heterogenitätsterm lässt Wahlkreise, deren Struktur in den letzten Wahlzyklen überdurchschnittliche Swings begünstigt hat, systematisch stärker oder schwächer mit dem Bundestrend schwingen (Ladungen aus den Swing-Residuen 2017 → 2021 und 2021 → 2025, konservativ gedämpft), und ein korrelierter Regionalfehler lässt strukturell ähnliche Wahlkreise in der Simulation gemeinsam schwanken. Die konkreten Strukturwerte jedes Wahlkreises stehen auf seiner Detailseite in der Expertenansicht.
Die Karte zeigt keine Vorhersage für den Wahltag, sondern ein experimentelles Nowcast-Modell: „Wer läge vorn, wenn an diesem Sonntag Bundestagswahl wäre?“ Die fünf Farbstufen zeigen unsere Wahrscheinlichkeitsschätzung: Der Wahlkreissieg der betreffenden Partei ist sicher (≥ 99 %), sehr wahrscheinlich (90–99 %), wahrscheinlich (75–90 %), Tendenz (60–75 %), offen (< 60 %).
Bekannte Grenzen des Modells: Das Modell ist insgesamt experimentell und vorläufig. Es ist ausdrücklich Work-in-Progress und wird derzeit ständig überarbeitet. WFM-1 ist ein laufender Versuch, noch keine wissenschaftlich belastbare Analyse — wenn Sie Fehler entdecken, freuen wir uns über eine Nachricht an info@wahlforecast.de.
Landes-Fehlerband der Landtagswahl-Ableger: Für die Landtagswahl-Ableger ist die Fehlerspanne des Landestrends seit Juli 2026 eigenständig kalibriert. Auf den 24 Landesparlamentswahlen 2018–2025 lag der tatsächliche Fehler des Umfragetrends kurz vor der Wahl im Mittel um gut die Hälfte über der reinen Stichprobenspanne (Inflationsfaktor 1,52 gegenüber der reinen Stichprobenspanne), und er wächst überproportional mit der Parteigröße: Bei Parteien unter 7 Prozent passt die Stichprobenspanne fast exakt, bei Parteien über 15 Prozent ist der wahre Fehler rund 1,8-mal so groß. Das Landes-Fehlerband folgt deshalb einer Zwei-Komponenten-Form — Stichprobenrauschen plus größenabhängige Systematik, σ² = k²·p(1−p) + c²·(p(1−p))² mit k = 0,030 und c = 0,120 —, deren 95-%-Spanne z. B. ±1,7 Punkte bei 5 %, ±2,8 bei 10 % und ±5,6 bei 30 % beträgt. Die standardisierten Restfehler sind unter dieser Form mit einer Normalverteilung verträglich (Exzess-Kurtosis −0,05). Für die Bundestagswahl bleibt die reine Stichprobenspanne unverändert in Kraft: Dort deckt sie den Trendfehler am Wahltag empirisch fast exakt (Inflationsfaktor 1,0–1,1; Fehlerkalibrierung Juli 2026).
Ableger für die Landtagswahl Nordrhein-Westfalen (WFM-1-NRW): Dieselbe Architektur, übertragen auf die 128 NRW-Landtagswahlkreise, mit dokumentierten Abweichungen: Der Landestrend ist die oberste Ebene (eine Regionalisierungsstufe weniger); statt Strukturachsen wirkt ein je Wahlkreis unabhängiger Residualfehler, dessen Streuung aus den Wahlkreis-Abweichungen 2017 → 2022 geschätzt ist; das Spread-Modell trainiert auf demselben Paar (114 per Wahlkreis-Namen auf den 2022er Zuschnitt gemappte Wahlkreise). Die Sitzzuteilung folgt dem LWahlG NRW — das Direktmandat zählt immer (keine Zweitstimmendeckung), Überhang vergrößert den Landtag auf eine ungerade Gesamtzahl, 5-%-Hürde; das Zuteilungsverfahren reproduziert die amtlichen Ergebnisse 2022 (195 Sitze) und 2017 (199 Sitze) exakt. Der Regionalisierungs-Swing ist hier proportional (Backtest LTW 2022: 98 von 114 bewertbaren Wahlkreissiegern korrekt gegenüber 96 bei uniform; mit fehlerfreiem Trend 103, Persistenz-Benchmark 100), die Intervall-Aufweitung beträgt 1,4 (Re-Kalibrierung Juli 2026 mit dem zweikomponentigen Landes-Fehlerband, ≥ 83,3 % Backtest-Deckung). Bekannte Grenze: Der NRW-Vorwahl-Trend 2022 verfehlte das amtliche Ergebnis um 2,3 Punkte (RMSE) — mit diesem realen Trend bleibt die Siegerquote des Modells knapp unter der Persistenz-Benchmark; das Modell bildet diese Umfrage-Unsicherheit als Wahrscheinlichkeiten ab, statt sie zu verstecken.
Ableger für die Abgeordnetenhauswahl Berlin (WFM-1-Berlin): Dieselbe Architektur, übertragen auf die 78 Berliner Wahlkreise im neuen Zuschnitt 2026 — mit dem vollen Modul-Ausbau: Zusätzlich zum je Wahlkreis unabhängigen Residualfehler wirken ein Heterogenitätsterm und ein korrelierter struktureller Regionalfehler auf fünf Berliner Strukturachsen (Ost/West, Altersgruppen 18–35 und 70+, Migrationshintergrund, SGB-II-Quote; Quelle: amtliche Strukturdaten des Amts für Statistik Berlin-Brandenburg auf Wahlbezirksebene — Bildungsdaten sind dort nicht verfügbar), trainiert auf den Wahlpaaren 2016 → 2021 und 2021 → 2023. Zweitstimmen-Basis ist die Wiederholungswahl vom 12. Februar 2023, amtlich vom Amt für Statistik auf die 2026er Wahlkreiseinteilung umgerechnet (damit hat auch der neue Wahlkreis Treptow-Köpenick 7 eine vollwertige Datenbasis); nur der Erststimmen-Spread der zwölf neu zugeschnittenen Wahlkreise in Friedrichshain-Kreuzberg und Treptow-Köpenick ist als Bezirksmittel genähert. Die Sitzzuteilung folgt dem LWahlG Bln: Hare/Niemeyer ab 130 Sitzen, Unterverteilung auf Bezirkslisten (2023 traten SPD, CDU und FDP mit Bezirkslisten an, Grüne, Linke und AfD mit Landesliste), jeder Wahlkreissieger erhält sein Mandat, Überhang entsteht auf Bezirkslistenebene und wird ungekappt ausgeglichen. Die 5-%-Hürde bezieht sich nach der Gesetzesfassung vom 17.04.2025 auf die abgegebenen gültigen Zweitstimmen (2023 galt noch die Bezugsgröße einschließlich ungültiger Stimmen; das Zuteilungs-Modul reproduziert die amtliche Sitzberechnung 2023 exakt: 159 Sitze, 10 Überhang-, 19 Ausgleichsmandate, inklusive Bezirkslisten-Unterverteilung). Der Regionalisierungs-Swing ist uniform, die Intervall-Aufweitung 2,8 (Backtest gegen die Wiederholungswahl 2023, Training nur mit Daten vor dem 12.02.2023, Re-Kalibrierung Juli 2026 mit dem zweikomponentigen Landes-Fehlerband: 55 von 78 Wahlkreissiegern korrekt gegenüber 51 der Persistenz-Benchmark „Sieger 2021 gewinnt erneut", mit fehlerfreiem Trend 66; Brier-Score klar unter der naiven Referenz). Bekannte Grenzen: Die Testwahl ist selbst eine Sondersituation (Wiederholungswahl im Februar, Beteiligung 62,9 % nach 75,4 %), die Kalibrierbasis mit einem Vorwahl-Paar schmal, und das BSW hat als 2023 nicht angetretene Partei keine Wahlkreis-Basis — sein Einzug läuft im Modell ausschließlich über die 5-%-Hürde. Kandidaten: vorläufige Annahme wie bei BTW und NRW (Kandidaten-Plus-Minus folgt nach der amtlichen Zulassung der Wahlvorschläge).
Ableger für die Landtagswahlen Sachsen-Anhalt und Mecklenburg-Vorpommern (WFM-1-ST / WFM-1-MV): Architektur des NRW-Ablegers (Landestrend als oberste Ebene, je Wahlkreis unabhängiger Residualfehler und Spread-Regression aus dem Wahlpaar 2016 → 2021; Strukturachsen stehen für die Landtagswahlkreise nicht amtlich zur Verfügung — der Heterogenitätsterm ist dokumentiert deaktiviert). Sachsen-Anhalt rechnet auf dem Zuschnitt 2026: einzige Gebietsänderung gegenüber 2021 ist der Wechsel der Gemeinde Niedere Börde von Wahlkreis 8 nach Wahlkreis 7 (Achtes ÄndG vom 7.2.2025) — die 2021er Basis der beiden Wahlkreise ist gemeindescharf exakt aus den amtlichen Gemeindeergebnissen umgerechnet; die 2016er Vergleichswerte stammen aus den amtlichen Spalten der 2021er Wahlkreisseiten. In Mecklenburg-Vorpommern gilt die Wahlkreiseinteilung 2021 amtlich unverändert fort (Abgleich gegen das amtliche 2026er Shapefile). Sitzzuteilung nach Landesrecht, jeweils ohne Zweitstimmendeckung: Sachsen-Anhalt mit Hare/Niemeyer ab 83 Sitzen, Mehrheitssicherungsklausel und iterativer Vergrößerung um das Doppelte der Überhangmandate (reproduziert das amtliche Ergebnis 2021 exakt: 97 Sitze über die Stufen 83 → 95 → 97); Mecklenburg-Vorpommern mit Hare/Niemeyer ab 71 Sitzen, auf das Doppelte des Überhangs gekapptem Ausgleich (ein unvollständiger Ausgleich ist möglich und wird als Wahrscheinlichkeit ausgewiesen) und Paritätsregel (amtliches Ergebnis 2021 exakt: 79 Sitze, 3 Überhang-, 5 Ausgleichsmandate). Der Regionalisierungs-Swing ist in beiden Ländern proportional, die Intervall-Aufweitung 1,15 (ST) bzw. 1,0 (MV) — Re-Kalibrierung Juli 2026 mit dem zweikomponentigen Landes-Fehlerband, im Out-of-sample-Backtest gegen die Landtagswahlen 2021 (Basis 2016, Trend aus dem internen Umfrage-Archiv; Brier-Score jeweils klar unter der naiven Referenz „Sieger 2016 gewinnt erneut"; bei 41 bzw. 36 Wahlkreisen ist die Siegerquote ausdrücklich kein hartes Kriterium — kleine Stichprobe). Bekannte Grenzen: Die Landestrends beruhen auf deutlich weniger Umfragen und Instituten als der Bundestrend (die Zahl der eingehenden Umfragen steht an jeder Karte); das BSW hat als 2021 nicht angetretene Partei keine Wahlkreis-Basis — sein Einzug läuft im Modell ausschließlich über die 5-%-Hürde. Kandidaten: Seit dem 14.07.2026 fließen erste belegte Kandidatur-Änderungen als Kandidaten-Plus/Minus in die Erststimmen-Prognose ein (Abgang des Wahlkreissiegers der Basiswahl: −2,0 Pp.; neue Kandidatur mit Landesvorsitz/Ministeramt: +1,0 Pp.); für alle übrigen Wahlkreise gilt weiter die Annahme, dass die Direktkandidaten der letzten Wahl erneut antreten. Der vollständige Abgleich folgt nach der amtlichen Zulassung der Wahlvorschläge (Sachsen-Anhalt: 24.07., Mecklenburg-Vorpommern: 30.07.2026); der Stand ist an jedem Wahlkreis ausgewiesen.
Basisdaten: © Die Bundeswahlleiterin, Wiesbaden (Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – 2.0); Strukturdaten teilweise © Bundesagentur für Arbeit; NRW-Landtagswahlergebnisse: Landeswahlleiter NRW / IT.NRW (Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – 2.0); Berlin: Landeswahlleitung Berlin (amtliche Endergebnisse, wahlen-berlin.de) sowie Amt für Statistik Berlin-Brandenburg — umgerechnete Ergebnisse 2023 und Strukturdaten zur Abgeordnetenhauswahl 2026 (CC BY 3.0 DE); Sachsen-Anhalt: Statistisches Landesamt / Landeswahlleiterin (wahlergebnisse.sachsen-anhalt.de), Verwaltungsgrenzen © GeoBasis-DE / BKG (VG250, dl-de/by-2-0); Mecklenburg-Vorpommern: Die Landeswahlleiterin / LAiV M-V (laiv-mv.de). Konfiguration und Zufalls-Seed jeder publizierten Simulation werden archiviert.
Für die Wahlkreise übertragen wir den aktuellen Bundes- bzw. Landes-Trend auf die Wahlkreis-Ebene. Über einen Umschalter auf der Karte (und auf jeder Wahlkreis-Detailseite) lassen sich zwei Übertragungsmodelle wählen; Voreinstellung ist Proportional Swing. Die Berechnung läuft in vier Schritten:
Beide Modelle setzen einen einheitlichen landesweiten Swing voraus und kennen keine wahlkreis-spezifischen Effekte wie persönliche Anhängerschaft eines Direktkandidaten, regional begrenzte Skandale oder Strukturbruch in einem einzelnen Wahlkreis. Sie unterscheiden sich nur darin, ob der Swing relativ (Proportional) oder absolut in Prozentpunkten (Uniform) wirkt. Die Karten zeigen deshalb nicht, wer am nächsten Wahltag gewinnt, sondern wer beim aktuellen Trend rechnerisch vorne läge.
Was sich an Methodik, Daten oder Funktionen geändert hat — neueste Änderungen zuerst, damit regelmäßige Besucher Anpassungen nachvollziehen können.
Aufgrund unzureichender Datenbasis werden zukünftig die WahlForecast.de-Trends auf Landesebene ohne Berechnung von Institutseffekten dargestellt.
Die Landtags-, Bürgerschafts- und Abgeordnetenhaus-Trends werden jetzt mit einer eigenen Gewichtung Umfrageinstitute Länder berechnet (Auswertung von 28 Landesparlamentswahlen seit 2017), statt wie bisher mit der Bundes-Bewertung als Näherung. Die bisherige Gewichtung heißt jetzt „Gewichtung Umfrageinstitute Bund“ und gilt unverändert für den Bundestrend. Die Länder-Trendwerte können sich dadurch leicht verschieben.
Basierend auf dem WahlForecast.de-Trend und individuellen Wahlkreisdaten wird Wahrscheinlichkeit für Wahlkreissieg errechnet (zum gegenwärtigen Zeitpunkt, keine Prognose). Erstes experimentelles Modell (WFM-1). Experimentell und work-in-porgress.
Der Wahlkreisrechner basiert weiterhin auf dem bundes- bzw. landesweiten Trendaggregat. Bei der Anwendung des "Bundes-Swings" auf den Wahlkreis kann jetzt zwischen proportionaler oder linearer (uniform) Übertragung des Swings gewählt werden. Eine weitergehende Modellierung der Erststimme findet weiterhin (noch) nicht statt.
Die Gewichtung eines Instituts hängt davon ab, wie genau seine letzte Umfrage vor einer Wahl das amtliche Ergebnis traf (gemessen als RMSE). Neu ist: Die zeitliche Distanz zwischen Veröffentlichung und Wahltag wird berücksichtigt. Je früher die letzte Umfrage liegt, desto größer die Gutschrift. Konkret wird der RMSE um 0,032 Prozentpunkte je Tag Abstand zum Wahltag reduziert, gedeckelt bei 28 Tagen.