Resultados da Tese: 7 Erros Fatais Que Reprovam Mestrandos em 2025
Passaste meses — talvez anos — a recolher dados, a transcrever entrevistas intermináveis, a processar estatísticas no SPSS até às três da manhã. Tens centenas de páginas de notas, gráficos elaborados, categorias meticulosamente construídas.
E depois? A banca reprova-te.
Não por falta de dados. Não por investigação fraca. Mas porque como apresentaste os resultados transformou trabalho sólido em fracasso evitável.
A verdade que ninguém te conta: a secção de resultados é onde mais de 60% das bancas académicas identificam problemas críticos. Não é na introdução. Não é sequer na discussão. É ali — naquela secção que muitos mestrandos consideram “apenas mostrar os dados”.
A boa notícia? Estes erros são completamente evitáveis.
Neste guia, vou revelar-te os 7 erros fatais que reprovam mestrandos portugueses — com base em padrões de bancas académicas, orientações de universidades de referência, e práticas consolidadas de escrita científica. Mais do que isso: vais sair daqui com soluções práticas para aplicar hoje.
Se procuras apoio especializado neste processo, a Tesify ajuda mestrandos portugueses a evitar exactamente estes erros — mas vamos ao que interessa.
O Que São os Resultados numa Tese de Mestrado?
Antes de mergulharmos nos erros, precisamos de clarificar algo fundamental — esta confusão está na raiz de quase todos os problemas que vejo em bancas académicas.
Os resultados da tese são a secção onde o mestrando apresenta objectivamente os dados obtidos durante a investigação, sem interpretação ou comparação com literatura. Esta secção responde ao “o que encontraste” e serve de base factual para a discussão e conclusões. Deve ser organizada logicamente, com tabelas e figuras claras, e alinhada com os objectivos definidos na introdução.
Repara na palavra-chave: sem interpretação. Esta distinção separa aprovações de reprovações.
A secção de resultados funciona como uma ponte. Liga a metodologia (como recolheste os dados) à discussão (o que esses dados significam). Aqui, mostras “o quê”. Na discussão, explicas “o que significa”.
A função dos resultados na estrutura da tese
Pensa na tua tese como um argumento construído em camadas:
- Metodologia: “Foi assim que fiz a investigação”
- Resultados: “Isto foi o que encontrei”
- Discussão: “Isto é o que significa”
Se misturas estas camadas, a banca perde a capacidade de avaliar o teu rigor. E perder rigor significa perder pontos.
Resultados quantitativos vs. qualitativos
A natureza dos teus dados determina como os apresentas:
Quantitativos: estatísticas descritivas, testes de hipóteses, tabelas numéricas, gráficos de barras ou dispersão, valores de p, médias e desvios-padrão.
Qualitativos: categorias emergentes da análise, temas identificados, excertos de entrevistas como evidência, unidades de sentido, quadros de síntese temática.
Se ainda tens dúvidas sobre como tratar os teus dados antes de os apresentar, consulta este guia sobre erros na análise de dados — bons resultados começam em decisões analíticas correctas.
O que a banca realmente procura
Segundo orientações de universidades como a Biblioteca FSP/USP, a banca avalia quatro elementos críticos:
- Clareza: Consigo perceber o que encontraste?
- Coerência: Os resultados respondem aos objectivos da introdução?
- Rigor: A apresentação reflecte metodologia sólida?
- Organização: A estrutura facilita a avaliação?
Agora que sabes o que a banca procura, vamos ver exactamente o que não deves fazer.
Erro #1 — Misturar Descrição de Dados com Interpretação
Este é o erro mais comum — e também o mais penalizado.
Acontece quando o mestrando, cheio de entusiasmo pelos dados que encontrou, começa a explicar o que eles significam ainda na secção de resultados. Parece natural, certo? Afinal, queres dar sentido ao que descobriste.
O problema: não é o lugar.
O que significa “misturar”
Misturar é incluir análise crítica, comparações com outros autores, ou opiniões sobre os dados na secção que deveria ser puramente descritiva.
A consequência? A banca questiona se sabes distinguir factos de interpretações. Essa dúvida é fatal para a tua nota.
Exemplo concreto (antes/depois)
“70% dos participantes preferem o método X, o que confirma a teoria de Silva (2020) sobre a eficácia de abordagens participativas e demonstra que a nossa hipótese estava correcta.”
“70% dos participantes (n=42) indicaram preferência pelo método X (ver Tabela 3).”
No exemplo correcto, apenas descreves. A comparação com Silva (2020) e a validação da hipótese pertencem à discussão.
Tabela comparativa: Resultados vs. Discussão
| Pertence aos RESULTADOS | Pertence à DISCUSSÃO |
|---|---|
| Valores numéricos | Significado dos valores |
| Categorias identificadas | Relação com literatura |
| Frequências e percentagens | Explicações causais |
| Citações directas (qualitativo) | Interpretação das citações |
| “Os dados mostram que…” | “Isto sugere que…” |
Como corrigir
Lê cada parágrafo dos teus resultados e pergunta: “Estou a descrever ou a explicar?”
Se usas palavras como “portanto”, “isto significa”, “confirma”, “sugere” ou “demonstra” — provavelmente estás a interpretar. Move essas frases para a discussão.
Para estruturares a discussão correctamente, consulta o artigo sobre erros fatais na discussão de tese.
Erro #2 — Repetir no Texto o Que Já Está nas Tabelas e Figuras
Criaste uma tabela com todos os dados. Óptimo. O que fazes no texto?
Se a resposta é “descrevo todos os números da tabela”, tens um problema sério.
O que é este erro
É criar uma tabela ou gráfico e depois reescrever todos os valores no texto corrido. O resultado? Redundância pura. Texto pesado. E uma banca a questionar a tua capacidade de síntese.
Porque a banca penaliza
Segundo a UNIOESTE, este erro demonstra três problemas:
- Falta de capacidade de síntese
- Desconhecimento de como usar elementos visuais estrategicamente
- Desrespeito pelo tempo do leitor
Exemplo concreto
“Como mostra a Tabela 1, 45% responderam ‘sim’, 30% responderam ‘não’ e 25% responderam ‘talvez’. A percentagem de respostas afirmativas foi de 45%, enquanto as negativas representaram 30% da amostra, e os indecisos ficaram nos 25%…”
“A maioria dos participantes (45%) respondeu afirmativamente, enquanto apenas 30% discordou (Tabela 1). Destaca-se a proporção significativa de indecisos, representando um quarto da amostra.”
A regra prática
- Tabela/Figura: dados completos e detalhados
- Texto: destacar tendências, valores extremos, padrões inesperados
Nunca repitas mais de 2-3 valores específicos da tabela no texto. O texto complementa — não duplica.
Checklist rápido
- ☐ Cada tabela está referenciada no texto?
- ☐ O texto acrescenta análise ou apenas repete?
- ☐ Posso eliminar esta frase sem perder informação nova?
Para formatares tabelas segundo as normas académicas, consulta o guia de Normas APA para teses em Portugal.
A equipa da Tesify revê a secção de resultados e identifica exactamente onde estás a repetir informação desnecessária. Agenda uma consulta gratuita e recebe feedback personalizado.
Erro #3 — Incluir Resultados Irrelevantes ou Excessivos
Recolheste dados durante meses. Analisaste tudo. E agora sentes que tens de incluir tudo — afinal, deu trabalho.
Esta mentalidade é compreensível. Mas é uma armadilha que custa reprovações.
O problema real
Quando incluis TODOS os dados recolhidos, a secção fica inchada. A banca perde-se no meio de informação secundária. O essencial dilui-se no acessório.
O avaliador, cansado de procurar o que interessa, começa a questionar se tu próprio sabes o que é importante.
O critério de ouro — Três perguntas de filtragem
Antes de incluir qualquer resultado, pergunta:
- Este resultado responde directamente aos objectivos ou questões de investigação?
- Este dado é necessário para sustentar as conclusões?
- Se remover isto, a tese fica incompleta?
Se a resposta a todas for “não” — esse dado não pertence aos resultados principais.
O que fazer com dados “extra”
- Dados interessantes mas secundários: Anexos ou Apêndices
- Dados que não respondem aos objectivos: Eliminar
- Análises exploratórias: Mencionar brevemente ou reservar para publicação futura
Para saberes onde colocar material suplementar, lê sobre a diferença entre apêndice e anexo.
Exemplo prático
Objectivo da investigação: “Analisar a satisfação dos professores com formação contínua”
“A idade média dos participantes foi 42 anos, com desvio-padrão de 8,3.” (Se idade não é variável de análise, porquê dar destaque?)
“78% dos professores com mais de 10 anos de experiência consideraram a formação insuficiente.” (Experiência relaciona-se directamente com a percepção de satisfação)
A regra do “E então?”
Lê cada resultado e pergunta: “E então? Isto importa para responder às minhas questões?”
Se não consegues justificar a relevância em 10 segundos, provavelmente não pertence ali.
Erro #4 — Tabelas e Figuras Incompreensíveis
Se a banca precisa de ler o texto para perceber a tua tabela, a tabela falhou.
Sintomas do erro
- Tabelas sem título ou com títulos vagos (“Tabela 1 – Resultados”)
- Colunas sem identificação clara
- Gráficos sem legenda ou com cores indistinguíveis
- Figuras pixelizadas ou mal formatadas
- Abreviações não explicadas
A regra da autonomia
Uma tabela ou figura deve ser compreensível SEM ler o texto.
Teste prático: Mostra a tabela a alguém que não leu a tese. Se essa pessoa não percebe o que representa em 30 segundos, reformula.
Anatomia da tabela perfeita
Título: Descritivo e específico
Exemplo: “Tabela 3 — Distribuição das respostas por nível de satisfação e anos de experiência (n=120)”
Cabeçalhos: Claros, com unidades de medida quando aplicável
Notas: Abreviações explicadas, níveis de significância indicados (*p<0,05; **p<0,01)
Formatação: Consistente com as normas da tua instituição
Erros específicos em gráficos
- Gráficos 3D: Distorcem a percepção visual — evita-os
- Demasiadas variáveis: Um gráfico, um conceito
- Eixos sem identificação: Sempre rotula os eixos
- Cores problemáticas: Testa como fica em impressão a preto e branco
Checklist de validação visual
- ☐ Título específico e informativo?
- ☐ Todos os elementos (colunas, linhas, eixos) identificados?
- ☐ Autoexplicativa sem necessidade do texto?
- ☐ Formatação conforme normas da instituição?
- ☐ Referenciada correctamente no corpo do texto?
Para aprofundares a formatação visual, consulta o guia sobre erros de formatação em teses de mestrado.
Erro #5 — Falta de Organização Lógica na Secção
Já viste secções de resultados que parecem puzzles desmontados? Saltas de um tema para outro, voltas atrás, misturas análises sem fio condutor?
Isto não é apenas confuso. É fatal para a tua avaliação.
O que significa “desorganização”
- Saltar entre temas sem lógica aparente
- Apresentar resultados em ordem diferente da metodologia
- Misturar análises quantitativas e qualitativas aleatoriamente
- Subsecções sem relação clara entre si
Porque a banca penaliza severamente
Uma secção desorganizada sugere três coisas à banca:
- O mestrando não compreende verdadeiramente os próprios dados
- O rigor metodológico é questionável
- Verificar se os objectivos foram cumpridos torna-se impossível
Quando a banca duvida do teu rigor, a nota sofre.
Três estruturas de organização recomendadas
Opção A — Por objectivo/questão de investigação:
- Resultados relativos ao Objectivo 1
- Resultados relativos ao Objectivo 2
- Resultados relativos ao Objectivo 3
Opção B — Por tipo de análise (estudos mistos):
- Caracterização da amostra
- Resultados quantitativos
- Resultados qualitativos
- Triangulação/Integração
Opção C — Por tema/categoria (estudos qualitativos):
- Categoria 1 — [Nome descritivo]
- Categoria 2 — [Nome descritivo]
- Categoria 3 — [Nome descritivo]
A regra de coerência
Ordem dos resultados = Ordem dos objectivos na introdução = Ordem das técnicas na metodologia
Se prometeste analisar X, Y, Z — apresenta exactamente nessa sequência.
Técnica do “fio condutor”
Cada subsecção deve começar com uma frase de transição que liga ao anterior:
“Após analisar a satisfação geral dos participantes, focamo-nos agora nos factores específicos que influenciam essa percepção…”
Isto cria narrativa. E narrativa mantém a banca envolvida.
Para uma visão mais ampla de como a estrutura dos resultados se integra na tese, lê sobre erros na estrutura de capítulos.
Erro #6 — Não Contextualizar a Amostra ou Sujeitos
Abres a secção de resultados e lês: “O participante P3 afirmou que…”
Quem é P3? Quantos anos tem? Que experiência possui? Porque foi seleccionado?
Sem contexto, os resultados ficam a flutuar no vazio.
O erro
- Começar directamente com resultados sem caracterizar quem ou o quê foi estudado
- Apresentar dados qualitativos com códigos (P1, P2, P3) sem perfil mínimo
- Omitir informação sobre a amostra que permite avaliar representatividade
Porque isto importa
A banca precisa de avaliar se os teus resultados são generalizáveis ou transferíveis. Sem caracterização da amostra, essa avaliação torna-se impossível — e a tua credibilidade diminui.
O que incluir na caracterização
Estudos quantitativos:
- Tamanho final da amostra
- Dados sociodemográficos relevantes
- Taxa de resposta (se aplicável)
- Distribuição por variáveis-chave
Estudos qualitativos:
- Quadro-síntese com perfil dos participantes
- Critérios que justificam a selecção
- Contexto relevante para interpretar os dados
Exemplo de quadro de caracterização
| Código | Idade | Experiência | Contexto |
|---|---|---|---|
| P1 | 34 anos | 8 anos | Escola pública urbana |
| P2 | 52 anos | 25 anos | Escola privada |
| P3 | 28 anos | 3 anos | Escola pública rural |
Agora, quando lês “P3 afirmou…”, percebes imediatamente o contexto.
Erro #7 — Prometer Resultados Que Não Aparecem
Na introdução, prometeste analisar três objectivos. Na metodologia, descreveste técnicas para cada um. Mas nos resultados… só apresentas dois.
Este erro é mais comum do que pensas — e a banca apanha-o sempre.
O problema
Existe uma desconexão entre o que prometeste investigar e o que efectivamente apresentas. A banca lê a introdução com os objectivos, depois verifica se cada um foi respondido. Se falta algo, tens um problema sério.
Causas comuns
- Dados que não se concretizaram como esperado
- Análises que foram abandonadas a meio
- Objectivos que se revelaram impossíveis de operacionalizar
- Simplesmente esquecimento (acontece mais do que deveria)
Como evitar
Técnica da correspondência cruzada:
- Lista todos os objectivos/questões da introdução
- Marca cada um quando aparece nos resultados
- Verifica se todos têm correspondência
O que fazer se faltam dados
Se não conseguiste dados para um objectivo, tens duas opções honestas:
- Reformular o objectivo na introdução (com acordo do orientador)
- Reconhecer a limitação explicitamente na secção de resultados e discutir na discussão
O que nunca deves fazer: ignorar o objectivo e esperar que ninguém note. A banca nota sempre.
Como Estruturar Resultados: Guia Passo-a-Passo
Agora que conheces os erros, vamos à solução prática. Aqui está um processo em 6 passos para estruturar a tua secção de resultados de forma que impressione a banca.
Passo 1: Mapear objectivos
Antes de escrever uma única palavra, cria um mapa:
- Objectivo 1 → Que dados respondem? → Que tabelas/figuras ilustram?
- Objectivo 2 → Que dados respondem? → Que tabelas/figuras ilustram?
- Objectivo 3 → Que dados respondem? → Que tabelas/figuras ilustram?
Passo 2: Começar com caracterização da amostra
A primeira subsecção deve sempre contextualizar quem ou o quê foi estudado. Usa tabelas de caracterização. Não saltes directamente para os resultados principais.
Passo 3: Organizar por objectivo ou tema
Escolhe uma das três estruturas apresentadas no Erro #5 e mantém-te fiel a ela. Consistência é chave.
Passo 4: Para cada subsecção, seguir o padrão
- Frase de introdução (o que vais apresentar)
- Dados principais (texto + tabela/figura)
- Destaque de padrões relevantes (sem interpretar)
- Transição para a próxima subsecção
Passo 5: Verificar autonomia dos elementos visuais
Cada tabela e figura deve passar no “teste dos 30 segundos” — compreensível sem ler o texto.
Passo 6: Revisão final de coerência
Usa a checklist abaixo para garantir que não deixaste nada para trás.
Checklist de Validação Antes da Entrega
✅ Estrutura e Organização
- ☐ Secção começa com caracterização da amostra/sujeitos
- ☐ Organização segue ordem dos objectivos da introdução
- ☐ Subsecções têm títulos descritivos
- ☐ Transições entre subsecções são claras
✅ Conteúdo
- ☐ Todos os objectivos têm resultados correspondentes
- ☐ Apenas dados relevantes para os objectivos estão incluídos
- ☐ Nenhuma interpretação ou comparação com literatura
- ☐ Texto complementa (não duplica) tabelas e figuras
✅ Elementos Visuais
- ☐ Todas as tabelas e figuras têm títulos descritivos
- ☐ Todos os elementos visuais são autoexplicativos
- ☐ Abreviações explicadas nas notas
- ☐ Formatação consistente com normas da instituição
- ☐ Todas as tabelas/figuras referenciadas no texto
✅ Linguagem
- ☐ Verbos no passado para acções concluídas
- ☐ Linguagem objectiva e descritiva
- ☐ Sem palavras interpretativas (“portanto”, “demonstra”, “confirma”)
Perguntas Frequentes
Posso juntar resultados e discussão numa única secção?
Algumas instituições e áreas permitem esta estrutura integrada. Contudo, deves consultar o regulamento específico do teu curso e obter aprovação do orientador. Se optares por integrar, mantém clara a distinção entre o que são dados e o que é interpretação, usando marcadores visuais ou frases de transição explícitas.
Quantas tabelas e figuras devo incluir nos resultados?
Não existe número fixo. O critério é funcionalidade: inclui apenas elementos visuais que acrescentem clareza ou eficiência à comunicação dos dados. Se consegues explicar o mesmo em texto de forma mais clara, a tabela é dispensável. Em média, dissertações incluem entre 5 a 15 elementos visuais na secção de resultados.
Como apresentar resultados qualitativos sem parecer subjectivo?
Usa categorias sistemáticas derivadas do método de análise escolhido. Apresenta excertos literais como evidência. Indica frequência de temas quando aplicável. Evita adjectivos valorativos. Em vez de “os participantes mostraram grande frustração”, escreve “seis dos oito participantes mencionaram sentimentos de frustração, exemplificados por P3: [excerto]”.
Os resultados negativos ou inesperados devem ser incluídos?
Absolutamente. Resultados que não confirmam hipóteses ou que surpreendem são cientificamente valiosos. Omiti-los seria desonestidade académica. Apresenta-os na secção de resultados de forma objectiva e reserva a reflexão sobre o seu significado para a discussão.
Qual o tamanho ideal da secção de resultados numa tese de mestrado?
Varia conforme a área e metodologia, mas tipicamente representa 20-30% do corpo da dissertação. Mais importante que o tamanho é a completude: todos os objectivos devem ter resposta, sem redundâncias. Uma secção concisa e completa é sempre preferível a uma extensa mas repetitiva.
Devo usar primeira pessoa ou voz passiva nos resultados?
Segue as convenções da tua área e as preferências do orientador. Tendencialmente, ciências exactas preferem voz passiva (“foram identificados”), enquanto ciências sociais aceitam primeira pessoa (“identificámos”). O mais importante é manter consistência ao longo de toda a secção.
Conclusão: Transforma os Teus Resultados em Aprovação
Chegaste ao fim deste guia. Agora conheces os 7 erros fatais que reprovam mestrandos — e, mais importante, sabes exactamente como evitá-los.
Recapitulando:
- Separa descrição de interpretação — o que encontraste vs. o que significa
- Complementa, não duplica — texto e tabelas trabalham juntos
- Filtra impiedosamente — só o que responde aos objectivos
- Cria elementos visuais autónomos — compreensíveis sem o texto
- Organiza logicamente — segue a ordem dos objectivos
- Contextualiza sempre — a banca precisa de saber quem foi estudado
- Cumpre promessas — cada objectivo merece resposta
A secção de resultados não é “apenas mostrar dados”. É onde demonstras que sabes investigar com rigor, comunicar com clareza, e pensar com método.
Agora é contigo: pega na checklist, revê a tua secção, e corrige o que for preciso.
🎯 Precisas de Apoio Especializado?
A equipa da Tesify ajuda mestrandos portugueses a transformar secções de resultados problemáticas em apresentações claras que impressionam bancas.
O que oferecemos:
- Revisão detalhada da estrutura e organização
- Feedback sobre tabelas e elementos visuais
- Verificação de coerência com objectivos
- Correcção de erros de apresentação de dados
A tua aprovação está a um passo. Dá esse passo hoje.
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