Resultados
En GobernArte realizamos un estudio de opinión pública a nivel nacional para conocer el nivel de conocimiento y aprobación de los ministros de la Suprema Corte de Justicia. Encuestamos a mexicanas y mexicanos del 09 al 13 de abril de 2026, con el objetivo de presentar un ranking actualizado sobre la percepción ciudadana del máximo órgano judicial del país.
A partir de este ejercicio, presentamos los principales resultados que permiten identificar a los ministros con mayor reconocimiento y aprobación, así como aquellos con menor posicionamiento ante la opinión pública.
Ranking general de ministros
- Hugo Aguilar Ortiz – Índice general 47.1%
Conocimiento: 51.5%
Aprobación: 42.7% - Lenia Batres Guadarrama – Índice general 43.8%
Conocimiento: 46.1%
Aprobación: 41.5% - Yasmín Esquivel Mossa – Índice general 41.4%
Conocimiento: 44.1%
Aprobación: 38.6% - Arístides Rodrigo Guerrero García – Índice general 29.1%
Conocimiento: 24.4%
Aprobación: 33.7% - Irving Espinosa Betanzo – Índice general 27.0%
Conocimiento: 22.4%
Aprobación: 31.6% - Loretta Ortiz Ahlf – Índice general 19.1%
Conocimiento: 15.9%
Aprobación: 22.2% - Sara Irene Herrerías Guerra – Índice general 17.3%
Conocimiento: 14.8%
Aprobación: 19.7% - Giovanni Azael Figueroa Mejía – Índice general 16.2%
Conocimiento: 12.5%
Aprobación: 19.9% - María Estela Ríos González – Índice general 14.0%
Conocimiento: 10.2%
Aprobación: 17.7%
Resultados relevantes
- Hugo Aguilar Ortiz se posiciona como el ministro con mayor nivel de conocimiento y aprobación.
- Lenia Batres y Yasmín Esquivel se mantienen dentro de los perfiles mejor evaluados a nivel nacional.
- Existe una diferencia significativa entre los primeros tres lugares y el resto de los ministros.
- Los niveles de conocimiento influyen directamente en los niveles de aprobación observados.
Metodología
En GobernArte realizamos esta encuesta con una muestra de 885 entrevistas a nivel nacional, mediante un muestreo aleatorio estratificado. El levantamiento se realizó del 09 al 13 de abril de 2026, utilizando la aplicación “Odiseo”, que integra Inteligencia artificial para garantizar la representatividad de los datos.
El margen de error se estima entre 2.5% y 3.7%, con un nivel de confianza del 95%. La tasa de rechazo fue del 55%.
