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Análise de Resultados de Teste

Objetivo desta página

Esta página descreve como o QA deve realizar a Análise de Resultados de Teste ao final de um ciclo de validação. Essa etapa tem como foco transformar execução, evidências e bugs em informação estratégica, permitindo avaliar a eficiência dos testes realizados, identificar padrões recorrentes e apoiar decisões técnicas e de negócio.

Aqui, o QA deixa de apenas executar e passa a analisar criticamente o que foi produzido, extraindo aprendizados que impactam diretamente as próximas tarefas, ciclos de teste e decisões de liberação.

2. O que é Análise de Resultados de Teste

A Análise de Resultados de Teste é o processo de consolidação, interpretação e leitura crítica de tudo o que foi gerado durante a execução:

  • Casos de teste executados

  • Resultados obtidos

  • Evidências registradas

  • Bugs reportados

  • Ajustes realizados

O objetivo não é apenas saber quantos testes passaram, mas entender:

  • Onde o sistema falhou

  • Por que falhou

  • Com que frequência

  • Qual o impacto dessas falhas

Sem análise, o teste vira apenas checklist. Com análise, o teste vira insumo para melhoria contínua.

3. Quando a Análise de Resultados deve ser realizada

A análise deve ser realizada:

  • Ao final de um ciclo de testes

  • Antes da decisão de Go ou No-Go

  • Após correções relevantes

  • Após ciclos de regressão

Ela pode ser incremental, mas nunca deve ser ignorada.

4. Consolidação de Resultados

A consolidação é o primeiro passo da análise. Aqui o QA organiza todos os dados gerados.

4.1 Consolidação dos cenários executados

O QA deve levantar:

  • Total de cenários planejados

  • Total executado

  • Quantidade aprovada

  • Quantidade reprovada

  • Quantidade bloqueada

Tabela exemplo:

Indicador Quantidade
Cenários planejados 25
Cenários executados 25
Aprovados 18
Reprovados 7
Bloqueados 0

Essa visão dá a primeira noção de estabilidade.

4.2 Consolidação dos bugs

Todos os bugs registrados devem ser consolidados em uma visão única.

Informações mínimas:

  • Quantidade total de bugs

  • Status atual

  • Severidade

  • Módulo afetado

Tabela exemplo:

Severidade Quantidade
Crítica 1
Alta 3
Média 2
Baixa 1

Essa consolidação ajuda a entender o peso real dos problemas encontrados.

5. Identificação de Padrões

Após consolidar os dados, o QA deve buscar padrões e repetições, pois eles revelam problemas estruturais.

5.1 Padrões por tipo de bug

O QA deve classificar bugs por natureza:

Tipo de bug Exemplo
Regra de negócio Regra aplicada incorretamente
Regressão Funcionalidade antiga quebrada
Validação Falta de bloqueio de dados
Layout Informações cortadas

Se muitos bugs pertencem ao mesmo tipo, existe um alerta claro.

5.2 Padrões por funcionalidade

Identificar onde os bugs se concentram:

Funcionalidade Bugs
Relatórios 5
Cadastro 1
Progressão 1

Concentração alta indica fragilidade naquele ponto.

5.3 Padrões por fase de teste

Analisar quando os bugs foram encontrados:

  • Teste funcional

  • Teste exploratório

  • Regressão

Isso ajuda a avaliar se o planejamento foi eficaz.

6. Avaliação da Eficiência do Teste

Aqui o QA avalia se os testes foram eficientes.

Perguntas-chave:

  • Muitos bugs foram encontrados tardiamente?

  • Bugs críticos apareceram apenas na regressão?

  • Testes exploratórios encontraram falhas não previstas?

Tabela exemplo:

Tipo de Teste Bugs Encontrados
Funcional 3
Exploratório 4
Regressão 0

Isso indica o valor real de cada abordagem.

7. Construção de Métricas de Qualidade

As métricas devem ser simples, úteis e acionáveis.

7.1 Métrica de cobertura de teste

Exemplo:

Cobertura = (Cenários executados / Cenários planejados) x 100

Exemplo aplicado:

Cobertura = (25 / 25) x 100 = 100%

7.2 Métrica de taxa de falha

Taxa de falha = (Cenários reprovados / Cenários executados) x 100

Exemplo:

(7 / 25) x 100 = 28%

7.3 Métrica de densidade de bugs

Densidade = Total de bugs / Funcionalidades testadas

Exemplo:

7 bugs / 3 funcionalidades = 2,33 bugs por funcionalidade

8. Exemplo completo de Análise de Resultados

Contexto

Task testada: Relatório de Dados da Escola

Resumo consolidado

  • 25 cenários executados

  • 7 bugs encontrados

  • Maioria dos bugs em relatórios

  • Nenhum bug crítico pendente

Interpretação

  • Funcionalidade sensível a layout e dados

  • Testes exploratórios foram fundamentais

  • Planejamento cobriu bem o fluxo principal

9. Apoio à decisão (Go ou No-Go)

A análise de resultados sustenta a decisão final.

Critérios comuns:

  • Existência de bugs críticos

  • Impacto ao usuário

  • Risco de regressão

Exemplo:

Critério Avaliação
Bugs críticos Não
Bugs altos Corrigidos
Regressão Baixo risco

Decisão: Go

10. Uso da Análise como lição aprendida

A análise não termina na liberação.

O QA deve registrar aprendizados:

  • Onde focar mais testes no futuro

  • Quais tipos de bug são recorrentes

  • O que melhorar no planejamento

Exemplo de lição aprendida:

Relatórios com grande volume de dados exigem mais testes exploratórios e validação de layout.

11. Aplicação nas próximas tarefas

Com base na análise, o QA pode:

  • Ajustar estratégias futuras

  • Refinar critérios de risco

  • Melhorar cenários planejados

Isso fecha o ciclo de melhoria contínua.

12. Conclusão

A Análise de Resultados de Teste transforma execução em inteligência.

Ela permite que o QA evolua continuamente, tome decisões embasadas e contribua de forma estratégica para a qualidade do produto.

Na DBSeller, analisar resultados é tão importante quanto executar testes.

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