La presidenta municipal de Tulancingo registró el mayor incremento del país entre diciembre de 2025 y febrero de 2026
La encuestadora Mitofsky dio a conocer su más reciente Ranking de Alcaldes correspondiente a febrero de 2026, donde destaca que la presidenta municipal de Tulancingo, Lorena García, obtuvo el mayor incremento en aprobación ciudadana a nivel nacional.
De acuerdo con el informe “Capítulo 3: mejora su aprobación”, García pasó de 27.8 por ciento en diciembre de 2025 a 32.9 por ciento en febrero de 2026, lo que representa un crecimiento de +5.1 puntos porcentuales, colocándola en el primer lugar nacional en aumento de respaldo ciudadano entre los 150 alcaldes evaluados.
En el listado de mayores incrementos le siguen Antonio Ixtláhuac, de Zitácuaro, Michoacán (+3.9); Carlos Orvañanos, de Cuajimalpa, Ciudad de México (+3.5); y Azucena Cisneros, de Ecatepec, Estado de México (+3.5).


Promedio nacional se mantiene en nivel medio
El estudio señala que la aprobación promedio de los 150 alcaldes evaluados en febrero de 2026 se ubicó en 46.5 por ciento, mientras que el 52.8 por ciento desaprueba su gestión y 0.7 por ciento respondió no saber o no contestar.
De acuerdo con la metodología de la casa encuestadora, los rangos de clasificación establecen que:
• Más de 60% es sobresaliente.
• Entre 50% y 59% es alta.
• Entre 40% y 49% es media.
• Menos de 40% es baja.
Con 32.9 por ciento de aprobación, la alcaldesa de Tulancingo aún se ubica en el rango bajo; sin embargo, su crecimiento la posiciona como la edil con la recuperación más significativa en el periodo analizado.

Tendencia histórica
El reporte también muestra que el promedio nacional ha tenido variaciones en los últimos años, alcanzando picos superiores a 50 por ciento en distintos momentos de 2023 y 2024, mientras que en febrero de 2026 se mantiene por debajo de esa barrera.
La medición fue realizada entre mexicanos mayores de 18 años con dispositivos móviles inteligentes con acceso a internet, y los resultados —precisa Mitofsky— no son frecuencias simples, sino estimaciones basadas en post-estratificación de la muestra conforme a variables demográficas del último censo.


