En algunos países, un candidato a la presidencia es elegido en la primera vuelta de las elecciones si supera un umbral del 50% del total de votos. En caso contrario, se realiza una segunda vuelta para decidir entre los dos primeros candidatos con mayor votación. En este sentido, a pesar de tener información del total de votos para cada candidato tanto en primera y segunda vuelta, se pierde la transición interna de los votos. Es decir, si de tres candidatos A, B y C, solo pasan a segunda vuelta A y B, no es fácil determinar cuáles de los votantes que hubo por el candidato C se decidieron por votar por el candidato A o B en la segunda ronda. Muchas firmas de investigación realizan diferentes estudios a través de encuestas, con el fin de estimar estas transiciones internas. El objetivo principal de este trabajo es proponer una metodología que permita determinar los cambios en la intención de voto que ocurren entre la primera y segunda vuelta. Teniendo en cuenta que los datos vienen de encuestas con pesos de muestreo complejos, se hará uso del concepto de pseudo-verosimilitud para hallar los estimadores de los parámetros de interés, abordando varias metodologías para la estimación de la varianza de los mismos y contemplando la ausencia de respuesta a través de cadenas de Markov.Abstract: In some countries, a presidential candidate is elected in the first round if he surpasses a threshold of 50% of the total of votes. Otherwise, a second round is carried out, in which a decision is taken between the two first candidates with higher votation. In this way, despite having information about the total votes for each candidate, both first and second round, the internal transition of votes is lost. That means, if among three candidates A, B and C, only A and B pass to the second round, it's not easy to determine which of the voters that were for candidate C decided to vote for candidates A or B in the second round. Many market research firms carry out diferent studies through surveys with the aim of estimating these internal transitions. The main aim of this document is to propose a methodology to determine those changes that happen between the first and second round. Taking into account that the data come from surveys with complex sampling weights, we will use a pseudolikelihood approach in order to find the estimators of the parameters of interest, their corresponding variance estimators and non-response weights through Markov chain models.