Metodologia de Investigação: 7 Erros Fatais na Tese

Cerca de 35% das teses são reprovadas ou devolvidas para correções significativas por falhas na metodologia. Não é exagero — qualquer orientador experiente confirma esta realidade frustrante.

Agora imagina: meses de trabalho, noites sem dormir, fins de semana sacrificados. E no dia da defesa, o júri olha para ti e diz: “A metodologia não sustenta as conclusões. Terá de refazer.”

O estômago revira. As mãos tremem. Todo aquele esforço pode ter sido em vão.

Mas se estás a ler isto antes de entregar, ainda há tempo de evitar este pesadelo.

O que é a metodologia de investigação?

É o capítulo que descreve e justifica todas as decisões para responder ao problema de pesquisa — tipo de estudo, amostragem, instrumentos de recolha e técnicas de análise. O “bilhete de identidade científico” do teu trabalho.

Neste artigo, revelo-te os 7 erros fatais mais frequentes — validados por orientadores e júris. Para cada erro, soluções práticas. No final, uma checklist completa para autoavaliação.

Para uma visão ainda mais completa, consulta também o artigo Metodologia Teses Mestrado Portugal: Verdades Ocultas 2025.

Vamos descobrir se a tua metodologia está no caminho certo?

Erro #1 — Desalinhamento Entre Objetivos, Questões e Método

Este é o erro mais silencioso e devastador. Como construir uma casa onde as paredes não encaixam nas fundações — bonita à superfície, condenada por dentro.

Os teus objetivos dizem uma coisa. As questões de investigação, outra. O método não serve para responder a nenhum dos dois.

Um exemplo que vejo constantemente:

O verbo “compreender” remete para profundidade, significados, nuances — impossível captar com perguntas de escolha múltipla. Quando o júri deteta este desalinhamento, a credibilidade desmorona.

A Solução em 3 Passos

1. Cria uma matriz de coerência — Cada linha: objetivo → questão → método → técnica de análise. Se não encaixa, tens um problema.
2. Valida com o orientador antes de avançar — Não esperes ter tudo escrito.
3. Revê sempre que mudares qualquer elemento — Este é um documento vivo.

O clássico de António Carlos Gil, Como Elaborar Projetos de Pesquisa, explica em detalhe como alinhar delineamento com objetivos. Leitura obrigatória.

Para aprofundar, recomendo Metodologia para Teses de Mestrado em Portugal: 5 Erros.

Erro #2 — Escolha do Tipo de Estudo Sem Justificação

Já ouvi demasiadas vezes: “Escolhi qualitativo porque não gosto de estatística” ou “O meu colega fez assim e passou.”

A escolha não pode ser preferência pessoal. Tem de ser fundamentada epistemologicamente, ancorada no problema de pesquisa.

O Que o Júri Espera

• Justificação baseada no problema — “Escolhi abordagem qualitativa porque o fenómeno é ainda pouco explorado.”
• Referência a autores clássicos — Creswell, Yin, Minayo, Bardin devem aparecer.
• Coerência com a tradição da área — Se a tua área usa predominantemente métodos quantitativos, explica a opção contrária.

Se optares por quantitativa, conhece os 7 Erros em Investigação Quantitativa. Para qualitativa, evita os Erros na Investigação Qualitativa.

Erro #3 — Amostragem Mal Dimensionada ou Sem Critérios

A amostragem é o alicerce invisível. Mal feita, tudo desaba.

O que vejo constantemente: “A amostra foi de conveniência, constituída por 47 participantes.” Ponto final. Mais nada.

Isso não chega.

Problemas Mais Comuns

• Amostra de conveniência sem justificação — Aceitável, mas explica porquê e reconhece limitações.
• Tamanho insuficiente para análise estatística — Testes paramétricos com 15 pessoas? Prepara-te para críticas.
• Critérios vagos — “Adultos portugueses” não é critério. “Adultos entre 25-45 anos, residentes em Lisboa, com 3 anos de experiência em X” já é.

Checklist de Amostragem

• ☐ População-alvo claramente definida
• ☐ Técnica de amostragem justificada
• ☐ Tamanho amostral calculado
• ☐ Critérios de inclusão explícitos
• ☐ Critérios de exclusão explícitos
• ☐ Taxa de resposta reportada

A amostragem merece atenção redobrada. Lê 5 Erros na Amostra da Tese Que Reprovam Alunos.

Erro #4 — Descrição Superficial dos Procedimentos

Quantas vezes li: “Foram realizadas entrevistas aos participantes.” E pronto.

É como dizer “fiz um bolo” sem mencionar ingredientes, quantidades ou temperatura. Conseguias replicar? Claro que não.

A metodologia exige detalhe suficiente para permitir replicação.

O Que Deve Constar

1. Instrumentos utilizados — Qual questionário? Que guião? (Em anexo, na íntegra.)
2. Processo de validação — Pré-teste? Validação por peritos?
3. Procedimento de aplicação — Online ou presencial? Quanto tempo? Onde? Quem conduziu?
4. Considerações éticas — Consentimento informado? Anonimato?
5. Limitações — Dificuldades? Recusas? O investigador honesto reporta tudo.

O manual de Antônio Joaquim Severino, Metodologia do Trabalho Científico, continua a ser referência incontornável.

Erro #5 — Ignorar as Questões Éticas

Há um pensamento perigoso: “A minha pesquisa não é médica, não preciso de preocupar-me com ética.”

Completamente errado.

Qualquer investigação que envolva seres humanos — entrevistas, questionários, observação — tem implicações éticas. O júri vai verificar.

O Que o Júri Procura

• Aprovação de comité de ética — Cada vez mais universidades exigem.
• Consentimento informado — Em anexo, linguagem clara.
• Garantias de anonimato — Como anonimizaste? Onde guardas os dados?
• Consideração de riscos — Mesmo mínimos, identifica-os.

Para estudos qualitativos, o artigo de Minayo (2021), Ética das pesquisas qualitativas segundo suas características, é leitura essencial.

Erro #6 — Análise de Dados Incoerente com o Método

Imagina: entrevistas aprofundadas, testemunhos ricos, e na análise: “Contei quantas vezes mencionaram a palavra ‘motivação’.”

É colher uvas premium e fazer sumo de caixinha. Destruíste o potencial dos dados.

A análise tem de ser coerente com o método.

Incoerências Que Reprovam

• Entrevistas analisadas como números — Contar frequências sem análise temática.
• Escala Likert tratada incorretamente — Calcular médias sem verificar pressupostos.
• Estudo de caso com generalização — Uma empresa não representa “todas as empresas portuguesas”.

Matriz de Coerência

Lê 5 Erros na Análise de Dados da Tese Que Reprovam para evitares estas armadilhas.

Erro #7 — Falta de Validade e Fiabilidade dos Instrumentos

Se criaste um questionário “do zero” sem validação, estás em apuros. Se adaptaste um instrumento sem autorização e sem nova validação, igualmente.

Validade e fiabilidade não são luxo — são requisito básico.

O Que Demonstra Rigor

• Instrumentos já validados — Com referência ao estudo original.
• Tradução e adaptação documentadas — Como garantiste equivalência?
• Pré-teste com amostra piloto — Quantas pessoas? Que ajustes?
• Métricas de fiabilidade reportadas — Alfa de Cronbach na tua amostra.

Perguntas Que o Júri VAI Fazer

1. “Porque escolheu este instrumento específico?”
2. “Como garantiu a validade de conteúdo?”
3. “Qual a fiabilidade na sua amostra?”

Pesquisa instrumentos validados em repositórios como o RCAAP ou a b-on.

Checklist Final: A Tua Metodologia Está Pronta?

Antes de entregar, verifica cada ponto:

• ☐ Objetivos, questões e método estão alinhados
• ☐ Tipo de estudo justificado com literatura
• ☐ Amostragem dimensionada e com critérios claros
• ☐ Procedimentos detalhados para permitir replicação
• ☐ Questões éticas explicitamente abordadas
• ☐ Análise coerente com o tipo de dados
• ☐ Instrumentos validados e fiabilidade reportada

Cada item sem checkmark é uma vulnerabilidade na defesa. Resolve agora, enquanto tens tempo.

A metodologia é o coração da tua tese. Cuida dela como merece — e o júri vai reconhecer o teu rigor.