Metodologia de Pesquisa para Pós-Graduação: Um Guia Definitivo para Mestrado e Doutorado com Foco em Publicações de Alto Impacto

Resumo

Este artigo apresenta um guia abrangente sobre metodologia de pesquisa, especificamente desenvolvido para estudantes de mestrado e doutorado que buscam excelência em suas publicações acadêmicas. Abordam-se os conceitos fundamentais, os tipos de revisão de literatura, as abordagens metodológicas (qualitativa, quantitativa e mista), as técnicas de coleta e análise de dados, e as diretrizes para a discussão e conclusão dos resultados. O guia enfatiza a importância do rigor científico, da clareza na escrita e da otimização para visibilidade em mecanismos de busca, seguindo padrões de publicação de alto impacto como IEEE e ACM, e normas de citação ABNT/NBR. O objetivo é capacitar pesquisadores a produzir trabalhos que não apenas avancem o conhecimento em suas áreas, mas que também atendam aos critérios de relevância, autoridade e confiabilidade valorizados pela comunidade acadêmica e pelo Google (E-E-A-T).

Palavras-chave: Metodologia de Pesquisa; Pós-Graduação; Mestrado; Doutorado; Artigo Científico; CAPES A1; IEEE; ABNT; E-E-A-T; Publicação Acadêmica.

1. Introdução

A pesquisa acadêmica na pós-graduação, especialmente em níveis de mestrado e doutorado, representa um pilar fundamental para o avanço do conhecimento e o desenvolvimento científico e tecnológico. A qualidade e o impacto de uma dissertação ou tese são amplamente determinados pela solidez de sua metodologia e pela clareza de sua apresentação. Este guia definitivo visa desmistificar o processo de pesquisa, fornecendo um roteiro claro e prático para pós-graduandos, com foco na produção de artigos científicos de alta qualidade, compatíveis com os critérios de publicação A1 da CAPES.

1.1. Contextualização da Pesquisa na Pós-Graduação

A metodologia de pesquisa é o “caminho das pedras” que guia o pesquisador, ajudando-o a refletir e instigar um novo olhar sobre o mundo, um olhar curioso, indagador e criativo¹. A elaboração de um projeto de pesquisa e o desenvolvimento de uma dissertação ou tese exigem planejamento cuidadoso, reflexões conceituais sólidas e alicerce em conhecimentos existentes para resultados satisfatórios¹. O sucesso de uma pesquisa depende do procedimento seguido, do envolvimento do pesquisador e de sua habilidade em escolher o caminho para atingir os objetivos¹.

A pesquisa é um trabalho em processo, nem sempre totalmente controlável ou previsível, que requer criatividade e imaginação, além de regras¹. A linguagem científica possui um conjunto de padrões que devem ser seguidos por todo cientista brasileiro, independentemente da área². A compreensão de que a metodologia não é apenas um conjunto de regras rígidas, mas um “caminho das pedras” que exige “criatividade e imaginação”¹, sugere que a pesquisa é tanto uma ciência (sistemática, baseada em conhecimento existente, com padrões) quanto uma arte (indagadora, criativa, reinventada a cada etapa). Para o pós-graduando, isso significa que a adesão estrita às normas deve ser acompanhada por um pensamento crítico e inovador. A capacidade de “reinventar o percurso”¹ é tão valiosa quanto a de seguir um protocolo. Este guia, portanto, não apenas instruirá sobre as regras, mas incentivará a flexibilidade e a adaptabilidade dentro do rigor científico.

1.2. Justificativa e Originalidade do Guia

Este guia visa preencher uma lacuna ao integrar as melhores práticas de metodologia de pesquisa com as exigências específicas de publicações de alto impacto (CAPES A1, IEEE, ACM) e os critérios de visibilidade online (SEO, E-E-A-T). Embora existam excelentes obras sobre metodologia, como a de Sampieri et al.⁹,²⁶,²⁷, e guias sobre escrita científica, a combinação desses elementos em um único recurso prático e otimizado para o cenário digital é a originalidade deste trabalho.

A CAPES A1 exige rigor científico, enquanto o Google E-E-A-T e SEO exigem visibilidade e autoridade online. Tradicionalmente, esses dois mundos (academia e marketing digital) operam com lógicas distintas. A demanda por ambos os aspectos no mesmo artigo revela uma tendência emergente onde a excelência acadêmica não se limita mais à publicação em periódicos indexados, mas também à capacidade de o trabalho ser encontrado e reconhecido em plataformas digitais. O sucesso de um pesquisador na era digital não depende apenas da qualidade intrínseca de sua pesquisa, mas também de sua capacidade de comunicar e disseminar esse conhecimento de forma eficaz online. Este guia, ao abordar ambos os aspectos, prepara o pós-graduando para um cenário de publicação mais complexo e interconectado.

1.3. Objetivos do Artigo

• Fornecer uma estrutura clara e detalhada para a elaboração de artigos científicos de pós-graduação.
• Apresentar os principais conceitos e abordagens metodológicas, incluindo pesquisa qualitativa, quantitativa e mista.
• Discutir as melhores práticas para coleta, análise e interpretação de dados, com foco na robustez e validade dos resultados.
• Orientar sobre a redação das seções de discussão e conclusão, destacando a importância da contextualização e das implicações.
• Detalhar as normas de formatação (IEEE) e referência (ABNT/NBR) para garantir a conformidade com os padrões de publicação de alto nível.
• Oferecer diretrizes para otimização de títulos e palavras-chave, visando o ranqueamento em mecanismos de busca e o atendimento aos critérios E-E-A-T do Google.

2. Revisão da Literatura: Fundamentos e Tipos

A revisão da literatura, também conhecida como revisão bibliográfica, é uma etapa crucial em qualquer trabalho acadêmico, seja TCC, dissertação ou artigo científico⁵,⁷. Ela serve como a base teórica que sustenta a pesquisa, permitindo contextualizar o tema, identificar o que já foi estudado e apontar lacunas que justifiquem o novo estudo⁵,⁷.

2.1. O Papel da Revisão na Pesquisa Acadêmica

A revisão da literatura é um processo de investigação crítica que reúne, analisa e sintetiza as principais pesquisas já publicadas sobre um determinado tema⁵,⁷. Ela mapeia o conhecimento existente, identificando teorias, métodos e resultados relevantes, e contextualiza a pesquisa atual, justificando sua importância⁵. Em um artigo original, a introdução faz a ligação com a literatura pertinente, abordando o que se sabia e o que não se sabia sobre o assunto, o que motivou a investigação⁴,⁶. Não se trata de uma revisão extensiva, mas sim de referências que fundamentam o raciocínio do autor, escolhidas por relevância, acessibilidade e atualidade⁴,⁶.

A revisão de literatura não é apenas uma compilação de fontes, mas um “processo de investigação crítica”⁵ que “justifica a importância do seu trabalho”⁵ e o que “não se sabia sobre o assunto e motivou a investigação”⁴. Isso implica que a revisão é um diálogo contínuo com o conhecimento existente, onde o pesquisador se posiciona, identifica lacunas e, por fim, estabelece a relevância epistemológica de sua própria contribuição. Para o pós-graduando, a revisão não é uma tarefa isolada, mas um elemento dinâmico que molda e é moldado pela própria pesquisa. Uma revisão bem-feita demonstra não apenas conhecimento da área, mas também a capacidade de identificar o “estado da arte” e a originalidade da pesquisa proposta.

2.2. Tipos de Revisão de Literatura

Existem diversos tipos de revisão, cada um com características e aplicações distintas⁵,⁴⁹:

• Revisão Narrativa (ou Tradicional): Análise crítica e interpretativa da literatura existente sem um protocolo rígido de seleção de fontes. Adequada para estágios iniciais ou para explorar um tema amplo⁵.
• Revisão Sistemática: Método rigoroso que segue passos predefinidos para coletar, analisar e sintetizar estudos relevantes, utilizando critérios explícitos e podendo incluir meta-análise. Ideal para responder a perguntas específicas⁵.
• Mapeamento Sistemático da Literatura (Scoping Review): Método quantitativo e organizado para mapear o panorama geral da pesquisa sobre um tópico, identificando tendências, lacunas e distribuição de estudos. Foca na classificação e visualização de dados⁵.
• Revisão Bibliométrica: Análise quantitativa da produção científica usando métricas como citações, coautoria e palavras-chave. Identifica autores influentes, tendências e lacunas de pesquisa⁵.
• Revisão Integrativa: Combina dados de diferentes metodologias (quantitativas e qualitativas) para uma compreensão mais completa⁴⁹.

A existência de múltiplos tipos de revisão⁵,⁴⁹ – desde a mais exploratória (narrativa) até as mais rigorosas e quantitativas (sistemática, bibliométrica) – sugere que a escolha do tipo de revisão não é arbitrária. Ela reflete a maturidade e a densidade do corpo de conhecimento em uma determinada área. Campos emergentes podem se beneficiar de revisões narrativas ou de mapeamento, enquanto campos mais estabelecidos exigem revisões sistemáticas para sintetizar evidências e identificar lacunas precisas. O pós-graduando deve ser capaz de justificar a escolha do tipo de revisão com base não apenas nos objetivos de sua pesquisa, mas também no estágio de desenvolvimento do campo de estudo. Isso demonstra uma compreensão aprofundada da epistemologia da pesquisa em sua área.

Tabela 1: Comparativo de Tipos de Revisão de Literatura

Tipo de Revisão	Definição	Características	Quando Utilizar	Exemplo
Narrativa (ou Tradicional)	Análise crítica e interpretativa da literatura existente sem protocolo rígido para seleção de fontes⁵,⁷.	Abordagem qualitativa e subjetiva; foco em discussão teórica e contextualização histórica; não exige metodologia sistemática de busca⁵.	Estágios iniciais de pesquisa (projetos de TCC); exploração de tema amplo e identificação de tendências⁵.	“A evolução do conceito de sustentabilidade nos últimos 50 anos”⁵.
Sistemática	Método rigoroso que segue passos predefinidos para coletar, analisar e sintetizar estudos relevantes⁵.	Utiliza critérios explícitos (palavras-chave, bases de dados, período); inclui triagem, avaliação de qualidade e síntese de dados; pode envolver meta-análise⁵.	Responder a perguntas específicas (ex: “Qual a eficácia da terapia X no tratamento de Y?”); campos como saúde, ciências sociais e educação⁵.	“Efeitos do mindfulness na ansiedade em estudantes universitários”⁵.
Mapeamento Sistemático da Literatura (Scoping Review)	Revisão quantitativa e organizada para mapear o panorama geral da pesquisa sobre um tópico⁵.	Foco na classificação, não na síntese aprofundada de resultados; abordagem quantitativa (contagem e categorização); visualização de dados via mapas temáticos, gráficos e tabelas⁵.	Explorar campo amplo (ex: “Tendências em Machine Learning na saúde”); identificar subtemas mais/menos estudados; planejar futuras revisões sistemáticas ou pesquisa primária⁵.	“Tendências em Machine Learning na saúde”⁵.
Bibliométrica	Análise quantitativa da produção científica usando métricas como citações, coautoria e palavras-chave⁵.	Foco em dados estatísticos e mapas de rede (ex: VOSviewer); identifica autores influentes, tendências e lacunas de pesquisa⁵.	Mapear o impacto de um campo de estudo (ex: “Análise da produção sobre inteligência artificial entre 2010–2020”); em combinação com revisões narrativas ou sistemáticas⁵.	“Padrões de publicação em economia circular no Brasil”⁵.
Integrativa	Combina dados de diferentes metodologias (quantitativas e qualitativas) para uma compreensão mais completa⁴⁹.	Seis etapas para construção: elaboração da questão, busca na literatura, categorização, análise, interpretação e apresentação⁴⁹.	Artigos científicos, TCC de graduação, especialização, TCR da residência⁴⁹.	Não há exemplo específico no material fornecido.

2.3. Boas Práticas e Ferramentas para a Revisão

A realização de uma revisão de literatura eficaz exige a adesão a boas práticas. É fundamental definir claramente o tema, os objetivos e as questões de pesquisa da revisão⁵. A busca por fontes confiáveis deve ser prioritária, utilizando bases de dados reconhecidas como SciELO, Google Scholar, PubMed, CAPES Periódicos, IEEE Xplore, ACM Digital Library, Scopus, ScienceDirect, Springer, arXiv, e livros da área, como a obra de Sampieri et al.⁹,²⁶. A priorização de artigos recentes e com revisão por pares é essencial⁵.

Para cada fonte consultada, recomenda-se realizar um fichamento crítico, registrando o objetivo do trabalho, a metodologia utilizada, os principais resultados e a relação com a pesquisa em desenvolvimento⁵. A estrutura da revisão deve incluir uma introdução, um desenvolvimento (organizado tematicamente ou cronologicamente) e uma conclusão⁵.

Um aspecto crítico é evitar o plágio. Para isso, é imperativo parafrasear sempre as ideias de outros autores e citar todas as informações e conceitos que não são de conhecimento comum, seguindo rigorosamente as normas ABNT para citações e referências⁵. Ferramentas de gestão de referências, como FastFormat, Zotero e Mendeley, podem ser de grande valia para organizar as fontes e auxiliar na formatação automática⁵.

3. Metodologia de Pesquisa: Abordagens e Desenho

A metodologia é o coração de qualquer pesquisa científica, delineando o caminho a ser percorrido para alcançar os objetivos propostos. Adotar uma metodologia significa escolher um caminho, um percurso global do espírito¹.

3.1. Conceitos Fundamentais da Metodologia Científica

A metodologia tem como função guiar o pesquisador no “caminho das pedras” da pesquisa, estimulando um olhar curioso e criativo¹. Pesquisar envolve um planejamento análogo ao de um cozinheiro, que precisa saber o que fazer, obter ingredientes, ter utensílios e cumprir etapas¹. A pesquisa é a coleta, análise e interpretação sistemática de dados para responder a uma questão ou resolver um problema³⁴. Seus objetivos incluem familiarizar-se com fenômenos, retratar características e testar hipóteses³⁴.

A descrição da metodologia como um “caminho” e um “planejamento cuidadoso”¹ que busca “resultados satisfatórios”¹ e “verificáveis”³⁴ implica que a metodologia não é apenas um formalismo, mas o mecanismo central para garantir o rigor científico. A capacidade de “repetir ou estender o experimento”³⁵ é um princípio fundamental da ciência. Para o pós-graduando, a escolha e descrição da metodologia devem ser extremamente precisas, pois é ela que confere credibilidade e validade aos resultados. Um método bem articulado permite que outros pesquisadores compreendam, avaliem e, potencialmente, repliquem o estudo, contribuindo para a robustez do conhecimento científico.

3.2. Pesquisa Qualitativa: Características, Vantagens e Desvantagens

A pesquisa qualitativa foca na compreensão profunda e interpretação de fenômenos, explorando contextos, significados, experiências e perspectivas subjacentes¹⁰. Não busca quantificar, mas entender o “como” e “porquꔹ⁰. A coleta de dados é contextual, usando entrevistas, observação participante, grupos focais e análise de conteúdo¹⁰,²⁴,²⁵. A análise é interpretativa, identificando padrões e temas¹⁰. A amostragem é intencional¹⁰.

As vantagens da pesquisa qualitativa incluem a possibilidade de aprofundamento das respostas, flexibilidade na aplicação, compreensão de dados estatísticos, e aproximação com os clientes/stakeholders²⁸,⁵². É valiosa para explorar motivações, atitudes e comportamentos¹⁴,³³. Contudo, suas desvantagens incluem a possibilidade de conter tendências do pesquisador e do entrevistado, o que exige cuidado para não interferir na coleta e análise dos dados¹³,³¹. Geralmente, trabalha com amostras pequenas, limitando a generalização¹⁴,³³.

A pesquisa qualitativa busca “mergulhar nas profundezas das experiências”²⁸ e entender “motivações, atitudes e comportamento”¹⁴,³³, mas ao mesmo tempo “pode conter tendências do pesquisador e do entrevistado”¹³,³¹. O desafio, portanto, reside em como gerenciar e mitigar a subjetividade inerente para garantir a validade e a confiabilidade dos achados. O pós-graduando que opta pela pesquisa qualitativa deve estar ciente da necessidade de adotar estratégias rigorosas para garantir a credibilidade, transferibilidade, dependência e confirmabilidade de seus resultados, como a triangulação de dados, a reflexividade e a verificação pelos participantes.

3.3. Pesquisa Quantitativa: Características, Vantagens e Desvantagens

A pesquisa quantitativa caracteriza-se pela coleta e análise de dados numéricos, visando medir relações, padrões e tendências, com o objetivo de generalizar resultados para uma população maior¹⁰. Envolve análise estatística¹⁰. Busca objetividade e replicabilidade com procedimentos estruturados e medição precisa¹⁰.

As vantagens da pesquisa quantitativa incluem o fornecimento de evidências empíricas para apoiar hipóteses, a determinação de frequências e valores médios¹⁴,³³. Permite validar hipóteses estatisticamente com dados concretos e confiáveis²⁹,⁵⁴. Utiliza grandes amostras, e a contagem de dados pode ser automatizada, reduzindo erros¹⁰,⁵⁴. Os resultados são facilmente visualizados em gráficos e tabelas¹⁰. No entanto, suas desvantagens residem no fato de que não aprofunda nas motivações por trás dos dados²⁹,⁵⁴. A interpretação dos dados não depende dos participantes e os fenômenos são frequentemente estudados em ambiente de laboratório, o que pode limitar a compreensão do contexto real¹²,²⁷.

A pesquisa quantitativa é elogiada por sua capacidade de “generalizar resultados para uma população maior”¹⁰ e “validar hipóteses estatisticamente”²⁹,⁵⁴. No entanto, ela “não aprofunda nas motivações”²⁹,⁵⁴ e a “interpretação dos dados não depende dos participantes”¹²,²⁷. Isso cria uma tensão entre a capacidade de generalizar e a potencial perda de profundidade contextual. O pós-graduando deve reconhecer que, embora a pesquisa quantitativa ofereça robustez estatística e generalização, ela pode não capturar a complexidade total de um fenômeno. A escolha por essa abordagem deve ser justificada pela natureza da questão de pesquisa, que busca padrões e relações mensuráveis, e não necessariamente a compreensão de significados subjetivos.

3.4. Pesquisa Mista: Integração e Complementaridade

A pesquisa mista combina elementos das abordagens qualitativa e quantitativa para uma visão mais abrangente e aprofundada do fenômeno estudado¹⁰,³⁶. Busca complementaridade, integrando coleta e análise de dados¹⁰. Utiliza triangulação para validar resultados¹⁰,³⁶.

As vantagens da pesquisa mista incluem a compensação dos pontos fracos de cada abordagem isoladamente, o oferecimento de uma compreensão mais completa, a facilitação do desenvolvimento de instrumentos mais específicos e a ajuda na explicação de resultados complexos¹⁵,³⁰,³⁶. É especialmente útil para problemas complexos nas ciências sociais e da saúde³⁰. As desvantagens, por sua vez, incluem a complexidade do desenho da pesquisa, exigindo mais tempo e recursos para planejamento e execução¹⁵. Pode ser difícil integrar os métodos e resolver discrepâncias na interpretação dos resultados¹⁵,³⁰.

A pesquisa mista é apresentada como uma solução para “problemas complexos das ciências sociais e da saúde”³⁰, combinando “pontos fortes de ambas as abordagens”¹⁵. Isso sugere que a crescente complexidade dos fenômenos investigados na pós-graduação exige metodologias mais sofisticadas que transcendam a dicotomia qualitativo/quantitativo. A triangulação de dados¹⁰,³⁶ é um mecanismo chave para alcançar uma compreensão mais robusta. A adoção de métodos mistos é uma tendência crescente na pesquisa de alto nível, pois permite ao pós-graduando explorar tanto a profundidade dos significados quanto a amplitude das relações estatísticas. No entanto, o pesquisador deve estar preparado para os desafios de integração e interpretação, que demandam um planejamento metodológico ainda mais rigoroso e, muitas vezes, uma equipe multidisciplinar.

Tabela 2: Comparativo de Abordagens Metodológicas (Qualitativa, Quantitativa, Mista)

Abordagem	Foco	Tipo de Dados	Amostragem	Análise	Vantagens	Desvantagens
Qualitativa	Compreensão profunda, significados, experiências, contextos¹⁰.	Textual, verbal, visual (não numéricos)¹⁰,¹².	Intencional, baseada em critérios específicos¹⁰.	Interpretativa, identificação de padrões e temas, categorização¹⁰,¹².	Aprofundamento das respostas, flexibilidade, exploração de perspectivas, compreensão de “porquês”¹⁴,²⁸,⁵².	Pode conter tendências do pesquisador/entrevistado; amostras pequenas; dificuldade de generalização¹³,¹⁴.
Quantitativa	Medição de relações, padrões, tendências; generalização de resultados¹⁰.	Numéricos, quantificáveis¹⁰,¹².	Representativa, probabilística, permite generalizações¹⁰,¹¹.	Estatística, identificação de relações, padrões, associações, teste de hipóteses¹⁰,¹².	Fornece evidências empíricas, valida hipóteses estatisticamente, usa grandes amostras, automação de dados, fácil visualização¹⁰,¹⁴,²⁹.	Não aprofunda em motivações; interpretação não depende de participantes; fenômenos em ambiente controlado¹²,²⁹.
Mista	Combinação de qualitativa e quantitativa para visão abrangente e aprofundada¹⁰.	Ambos (numéricos e textuais/verbais/visuais)¹⁰,³⁶.	Combinação de amostragem probabilística e não probabilística¹⁰,³⁶.	Integrada, triangulação de dados¹⁰,³⁶.	Compensa pontos fracos de abordagens isoladas; compreensão mais completa; melhor orientação; explica resultados complexos¹⁵,³⁰,³⁶.	Desenho complexo; maior tempo e recursos; dificuldade na aplicação; discrepâncias na interpretação¹⁵,³⁰.

3.5. Técnicas de Coleta de Dados

A coleta de dados é o processo de reunir informações relevantes para a pesquisa, definida pela problematização, objetivos e metodologia¹¹,²⁶. A escolha da técnica de coleta deve ser intrinsecamente ligada à natureza da pesquisa (qualitativa, quantitativa ou mista) e aos objetivos específicos. Uma técnica inadequada pode comprometer toda a validade do estudo, ressaltando a necessidade de um planejamento meticuloso e uma execução rigorosa. As principais técnicas incluem:

• Questionários: Instrumento composto por uma série de perguntas a serem respondidas por escrito. Suas vantagens incluem eficiência de tempo, capacidade de coletar grandes volumes de dados, alcance geográfico amplo, garantia de anonimato para os respondentes e flexibilidade de horário para preenchimento¹¹.
• Entrevistas: Permitem o contato direto com a fonte para recolher percepções aprofundadas. Podem ser estruturadas (com perguntas predeterminadas), semiestruturadas (com tópicos principais e liberdade para aprofundamento) ou informais (conversas livres). Requerem a elaboração de um roteiro, gravação (com consentimento prévio do entrevistado) e a manutenção da objetividade por parte do pesquisador¹¹,²⁶.
• Observação: Utiliza os sentidos para obter aspectos específicos da realidade, como comportamentos e interações. Para ser considerada científica, deve ser sistematicamente planejada, metodicamente registrada e sujeita a verificação e controle de validade e segurança¹¹,²⁶.
• Análise Documental: Consiste na coleta de dados a partir de fontes documentais existentes, como relatórios, artigos, leis, registros históricos, entre outros. Esses dados podem ser quantificados ou aprofundados em aspectos subjetivos, dependendo do objetivo da pesquisa²⁶.
• Grupos Focais: Técnica que envolve entrevistas grupais, onde o pesquisador coleta informações por meio da interação e discussão entre os participantes. É particularmente útil para explorar percepções coletivas e gerar novas ideias²⁴,²⁵.

As técnicas de coleta de dados¹¹,²⁶ são os meios pelos quais o pesquisador “reúne os dados para uso secundário”¹¹ ou “estabelece um contato mais direto com sua fonte”¹¹. Isso demonstra que a coleta de dados é a etapa que transforma a questão teórica da pesquisa em uma investigação empírica, permitindo que as hipóteses sejam testadas e os objetivos alcançados.

3.6. Amostragem e Seleção de Participantes

A amostragem refere-se à população do estudo e pode ser probabilística ou não probabilística¹¹. A distinção entre amostragem probabilística (que permite generalização) e não probabilística (que não permite)¹¹ destaca um dilema fundamental na pesquisa: o equilíbrio entre a representatividade estatística e a viabilidade prática. Enquanto a probabilística é ideal para generalizar, a não probabilística pode ser a única opção em estudos qualitativos ou com recursos limitados. O pós-graduando deve justificar claramente a escolha do método de amostragem, reconhecendo suas implicações para a interpretabilidade e generalização dos resultados. A transparência sobre as limitações da amostra é crucial para a integridade científica.

• Amostragem Probabilística: Visa maior imparcialidade, garantindo probabilidades iguais para todos os elementos da população. É o único método que permite generalizações dos resultados da amostra para a população da qual foi extraída. Pode ser classificada em aleatória simples, sistemática, estratificada ou por conglomerados¹¹.
• Amostragem Não Probabilística: Envolve uma escolha deliberada e imparcial de elementos para a amostra, baseada em critérios específicos do pesquisador. Não requer critérios estatísticos ou fórmulas para determinar o tamanho da amostra e, portanto, não permite generalizações estatísticas para a população. Pode ser por conveniência, intencional ou por cotas¹¹.

Tabela 3: Técnicas de Coleta de Dados e Suas Aplicações

Técnica	Descrição	Abordagem (Quali/Quanti/Mista)	Vantagens	Desvantagens/Considerações
Questionários	Instrumento com série de perguntas a serem respondidas por escrito¹¹.	Quantitativa (principalmente), Mista.	Eficiência de tempo; coleta de grandes volumes de dados; alcance geográfico amplo; anonimato; flexibilidade de horário¹¹.	Respostas padronizadas podem não capturar nuances; dependência da honestidade do respondente; baixa taxa de resposta¹¹.
Entrevistas	Contato direto com a fonte para recolher percepções¹¹.	Qualitativa (principalmente), Mista.	Aprofundamento em aspectos subjetivos; flexibilidade (estruturada, semiestruturada, informal); originalidade¹¹,²⁶.	Exige roteiro; necessidade de gravação (com consentimento); subjetividade do pesquisador; tempo intensivo¹¹.
Observação	Utiliza os sentidos para obter aspectos específicos da realidade¹¹.	Qualitativa (principalmente), Mista.	Captura comportamentos e fenômenos em seu contexto natural; dados não documentais¹¹,²⁶.	Deve ser sistematicamente planejada e registrada; pode haver viés do observador; tempo intensivo¹¹.
Análise Documental	Coleta de dados de fontes documentais (textos, imagens, etc.)²⁶.	Qualitativa, Quantitativa, Mista.	Acesso a dados históricos ou de difícil acesso; não intrusivo; custo-efetivo²⁶.	Dependência da disponibilidade e qualidade dos documentos existentes; pode não refletir o contexto atual²⁶.
Grupos Focais	Entrevistas grupais onde o pesquisador coleta informações pela interação entre os participantes²⁴.	Qualitativa.	Estimula a discussão e novas ideias; captura dinâmicas de grupo; eficiente para explorar percepções coletivas²⁴.	Pode ser dominado por poucos; exige moderador habilidoso; dificuldade de generalização²⁴.

4. Análise e Interpretação de Dados

A análise de dados é a etapa em que os dados coletados são transformados em informação, com o objetivo de responder à questão de pesquisa e alcançar os objetivos do estudo, confirmando ou refutando hipóteses¹²,¹¹. É fundamental que a análise esteja alinhada à metodologia e à fundamentação teórica¹²,²⁷.

4.1. Importância da Análise de Dados na Pesquisa

A análise de dados é crucial para embasar os resultados em evidências sólidas, confirmando ou refutando hipóteses e verificando a consistência dos achados¹¹. Isso confere confiabilidade ao estudo e aumenta a credibilidade do artigo científico¹¹. Todo trabalho acadêmico deve acrescentar conhecimento ao meio científico, seguindo um procedimento sistemático que inclui a análise de dados com qualidade. Uma coleta criteriosa seria inútil se as conclusões fossem equivocadas por falta de precisão na análise¹²,²⁷.

A análise de dados é descrita como a etapa onde se “transforma os dados coletados em informação” e se “responde ao questionamento que deu início à pesquisa”¹². Isso vai além de uma mera verificação de hipóteses; implica um processo ativo de construção de conhecimento, onde o pesquisador extrai sentido e novas compreensões dos dados brutos. A análise “permite identificar padrões e tendências que podem não ser óbvios”¹¹. O pós-graduando deve abordar a análise de dados com uma mentalidade exploratória e crítica, buscando não apenas validar o que já se espera, mas também descobrir informações inesperadas e formular novas questões de pesquisa. A qualidade da análise é diretamente proporcional à capacidade do pesquisador de ir além da superfície dos dados.

4.2. Abordagens de Análise para Dados Qualitativos e Quantitativos

A metodologia de análise dos dados difere significativamente entre as abordagens qualitativa e quantitativa, refletindo a natureza do conhecimento que cada uma busca produzir¹²,²⁷.

• Análise Qualitativa: Não é estatística e envolve formatos como entrevistas narrativas, observações e análise documental¹²,²⁷. Os dados (verbais, visuais, textuais) são analisados por categorização e sistematização para compreensão. A análise de conteúdo, por exemplo, busca entender o significado dos dados coletados através da classificação sistemática¹². O objeto de estudo é frequentemente examinado em seu contexto natural, e a interação com o pesquisador é considerada¹².
• Análise Quantitativa: Deriva resultados da análise de dados numéricos, utilizando funções matemáticas para relações de causa e efeito¹²,²⁷. Pode empregar análises estatísticas como distribuições de frequência, correlações, representações gráficas, medidas de dispersão e de tendência central¹². A interpretação não depende dos participantes, e fenômenos são estudados em ambiente controlado¹².

A distinção fundamental entre análise qualitativa (foco em significado, contexto, interação) e quantitativa (foco em números, generalização, causa-efeito)¹²,²⁷ revela que a escolha da abordagem de análise não é apenas uma questão técnica, mas uma decisão epistemológica sobre como o conhecimento será construído. A qualitativa busca a profundidade do “porquê” e “como”, enquanto a quantitativa busca a extensão do “quanto” e “com que frequência”. O pós-graduando deve ter clareza sobre a lente epistemológica que adota em sua pesquisa, pois ela guiará a escolha da abordagem de análise. A coerência entre a questão de pesquisa, a metodologia e a abordagem de análise é um marcador de um trabalho científico maduro e bem-fundamentado.

4.3. Ferramentas e Técnicas Comuns

O uso de software estatístico é fundamental para análises quantitativas¹¹. Ferramentas e técnicas auxiliam na coleta, organização, análise e interpretação de dados complexos¹¹. Para análise de dados com alta estimativa de previsão, utilizando aprendizado de máquina e aprendizado profundo, o site maiquelgomes.com.br¹⁶ explora a seção “ANÁLISE DE DADOS”. Ele também aborda a construção de aplicações móveis, desktop ou web com IA na seção “APLICATIVOS” e as principais ferramentas de IA em “AI PLAYGROUNDS”¹⁶.

A menção de softwares estatísticos¹¹ e, mais notavelmente, a referência ao site maiquelgomes.com.br¹⁶ com seu foco em “aprendizado de máquina e aprendizado profundo” e “Inteligência Artificial”, indicam uma forte tendência na pesquisa contemporânea: a crescente integração de tecnologias avançadas na análise de dados. Isso transforma a análise de um processo manual para um processo mediado por ferramentas computacionais poderosas. Pós-graduandos, especialmente em áreas tecnológicas e de dados, precisam desenvolver proficiência não apenas nos fundamentos metodológicos, mas também nas ferramentas computacionais que permitem processar e interpretar grandes volumes de dados. A capacidade de utilizar IA e aprendizado de máquina se torna um diferencial para pesquisas de ponta e publicações de alto impacto.

Tabela 4: Boas Práticas para Visualização de Dados em Artigos Científicos

Prática	Descrição	Benefício
Clareza e Simplicidade	Evitar excesso de informações e gráficos complexos; focar na mensagem principal³²,³³,⁹⁰.	Facilita a compreensão rápida e eficaz dos dados pelo leitor³²,⁹⁰.
Rotulagem Completa	Incluir títulos descritivos, rótulos de eixos, legendas e unidades de medida claras³³,⁹⁰,⁹².	Garante que a visualização seja compreensível sem a necessidade de consultar o texto¹⁷,⁹².
Consistência Visual	Manter estilos, fontes, tamanhos e paletas de cores uniformes em todas as visualizações¹⁷,³²,⁹⁰,⁹³.	Melhora a legibilidade e a estética do artigo, facilitando a comparação entre diferentes visualizações¹⁷,³².
Escolha do Tipo Certo	Selecionar o tipo de gráfico ou tabela mais adequado para o tipo de dado (categórico, numérico) e a mensagem a ser transmitida³²,⁹¹.	Otimiza a representação dos dados, destacando tendências, comparações ou distribuições de forma eficaz⁹³.
Acessibilidade	Utilizar cores contrastantes e evitar o uso de cor como único canal de informação; garantir fontes legíveis e descrições alternativas para imagens¹⁸,³²,⁹⁰.	Torna a pesquisa acessível a um público mais amplo, incluindo leitores com deficiência visual¹⁸,³².
Destaque de Achados	Usar elementos visuais para chamar a atenção para os pontos ou tendências mais importantes³².	Ajuda o leitor a identificar rapidamente os resultados mais relevantes do estudo³².
Referência à Fonte	Sempre citar a fonte dos dados e as ferramentas utilizadas para a visualização³²,⁹⁰.	Garante a integridade dos dados e a credibilidade do trabalho científico⁹¹.
Posicionamento Estratégico	Colocar figuras e tabelas o mais próximo possível da primeira menção no texto, sem quebrar em páginas diferentes¹⁷.	Melhora a fluidez da leitura e a compreensão do conteúdo¹⁷.

Gráficos, tabelas comparativas e planilhas são elementos essenciais para esclarecer o conteúdo científico⁴⁸. Esta tabela é valiosa porque consolida as diretrizes para a criação de visualizações eficazes¹⁷,¹⁸,³¹,³²,³³,⁷². Ao apresentar as melhores práticas para clareza, precisão, acessibilidade e consistência, ela capacita o pesquisador a transformar dados brutos em informações compreensíveis e impactantes, um requisito para publicações de nível A1. A capacidade de uma figura ou tabela ser “entendível sem referência ao texto”¹⁷ é um diferencial de qualidade.

5. Discussão dos Resultados: Implicações e Limitações

A seção de discussão é um componente crucial do artigo científico, onde os pesquisadores interpretam e analisam os resultados obtidos, comparam-nos com estudos anteriores e discutem as implicações e a relevância dos achados⁶,¹³. É uma das seções mais difíceis de escrever, pois exige reflexão sobre o significado da pesquisa¹⁴.

5.1. Interpretando os Achados da Pesquisa

A discussão deve iniciar com uma breve recapitulação dos principais resultados da seção de resultados, apresentando o contexto teórico e conceitual relevante para ajudar os leitores a compreenderem a importância dos achados⁶. Em seguida, os resultados devem ser analisados e interpretados em profundidade, destacando padrões, tendências ou relações observadas. É fundamental relacionar os resultados aos objetivos do estudo e às hipóteses formuladas, discutindo se eles confirmam ou refutam as expectativas iniciais⁶.

A discussão não é apenas uma descrição dos resultados, mas um espaço para “analisar e interpretar em profundidade” e “discutir se eles confirmam ou refutam as expectativas iniciais”⁶. Isso implica que a discussão é o momento em que o pesquisador valida (ou não) sua contribuição perante o corpo de conhecimento existente, recontextualizando seus achados dentro do arcabouço teórico e empírico da área. O pós-graduando deve ver a discussão como uma oportunidade de demonstrar sua capacidade analítica e crítica, conectando seus dados à teoria e à literatura de forma significativa. É aqui que o “novo conhecimento científico”³ é verdadeiramente apresentado e justificado.

5.2. Comparação com a Literatura Existente

Na discussão, é imperativo comparar os resultados da pesquisa com estudos anteriores, destacando semelhanças, diferenças e contradições. É igualmente importante explicar as possíveis razões para as discrepâncias encontradas e fornecer explicações baseadas na literatura existente⁶.

A instrução de “comparar com estudos anteriores, destacando semelhanças, diferenças e contradições” e “explicar as possíveis razões para as discrepâncias”⁶ sublinha que a ciência não avança em vácuo. O diálogo com a literatura existente, inclusive a identificação de contradições, é um mecanismo fundamental para refinar teorias, identificar novas direções de pesquisa e construir um corpo de conhecimento mais robusto. O pós-graduando deve engajar-se ativamente com a literatura, não apenas para citá-la, mas para dialogar criticamente com ela. Apresentar e discutir as divergências e convergências dos próprios resultados com os de outros autores é um sinal de maturidade acadêmica e contribui para a solidez da discussão.

5.3. Implicações Teóricas e Práticas

A discussão deve abordar as implicações dos resultados para a área de estudo e sua relevância para o avanço do conhecimento científico. Além disso, é crucial explorar possíveis aplicações práticas dos resultados e suas potenciais contribuições para a sociedade⁶.

A discussão das “implicações dos resultados para a área de estudo” e “suas potenciais contribuições para a sociedade”⁶ eleva a pesquisa de um mero exercício acadêmico para uma contribuição significativa. Não basta apenas apresentar o que foi encontrado, mas explicar por que isso importa, tanto para a teoria quanto para a prática. O pós-graduando deve ir além da análise dos dados, articulando claramente o impacto de suas descobertas. Isso significa pensar nas ramificações teóricas (como a pesquisa muda ou adiciona a uma teoria existente) e nas aplicações práticas (como os resultados podem ser usados para resolver problemas reais), aumentando o valor e a visibilidade do trabalho.

5.4. Limitações do Estudo e Sugestões para Pesquisas Futuras

É essencial incluir as limitações do estudo, como o tamanho da amostra ou a duração do acompanhamento, e possíveis vieses que possam ter afetado os resultados⁶. A seção deve apresentar uma síntese final que destaque as principais conclusões e suas implicações para a área de estudo⁶. A conclusão também pode incluir tópicos para futuras pesquisas ou sugestões para novos trabalhos¹².

A inclusão explícita das “limitações do estudo”⁶ demonstra uma autocrítica e transparência que são cruciais para a credibilidade científica. O Google E-E-A-T valoriza a “Trustworthiness” (confiabilidade)²³,³⁷. Reconhecer as limitações não enfraquece o trabalho, mas o fortalece, pois mostra que o pesquisador compreende as fronteiras de sua própria investigação. O pós-graduando deve abordar as limitações de forma construtiva, transformando-as em oportunidades para futuras investigações. Isso não só aumenta a confiabilidade do trabalho atual, mas também contribui para a continuidade da agenda de pesquisa na área.

6. Conclusão

A conclusão arremata o trabalho, apresentando as respostas obtidas para o problema e hipóteses levantadas na introdução⁷. Não se trata de apresentar ideias novas, mas de sintetizar os achados e suas contribuições.

6.1. Síntese dos Principais Pontos

A seção de conclusão deve recapitular os objetivos do estudo e os principais resultados alcançados. É o momento de reafirmar a resposta ao problema de pesquisa e indicar se as hipóteses foram confirmadas ou refutadas.

A conclusão deve “arrematar o trabalho” e “constar as respostas obtidas com o trabalho para o problema e hipótese levantados na introdução”⁷. Isso cria uma coerência narrativa essencial para um artigo científico. A conclusão é o momento de fechar o ciclo da pesquisa, demonstrando que os objetivos foram atingidos e o problema, abordado. O pós-graduando deve garantir que a conclusão seja um espelho da introdução e dos objetivos, fornecendo um fechamento claro e conciso para o leitor. A ausência de novas informações aqui reforça que a conclusão é a síntese do que foi demonstrado no corpo do trabalho.

6.2. Contribuições do Guia para Pós-Graduandos

Este guia destaca a relevância do rigor científico em todas as etapas da produção, desde a metodologia até a análise, para que o texto seja aprovado e publicado⁷. A discussão sobre as “contribuições” e o “rigor científico”⁷ na conclusão aponta para o legado da pesquisa. Um trabalho de pós-graduação não é um fim em si mesmo, mas uma contribuição para um corpo de conhecimento maior. A ênfase no “rigor científico”⁷ é o que garante que essa contribuição seja válida e duradoura, evitando “achismos e impressões meramente pessoais”⁷.

A conclusão deve solidificar a contribuição do trabalho, não apenas em termos de achados, mas também em como ele avança a disciplina. Para o pós-graduando, isso significa internalizar que a pesquisa é um processo contínuo de construção de conhecimento, onde cada estudo, se feito com rigor, adiciona uma peça valiosa ao quebra-cabeça coletivo.

7. Referências

As referências devem ser apresentadas no final do documento em formato.txt, numeradas sequencialmente no padrão ¹ texto ou 1 texto… O estilo de citação no corpo do texto deve seguir o padrão IEEE (e.g., texto¹, outro momento²), enquanto as referências completas devem seguir o estilo ABNT NBR 6023 ou similar, contendo nome do autor, título da obra, veículo e ano de publicação.

Diretrizes de Citação no Texto (IEEE)

O estilo de citação IEEE é um sistema numérico onde as citações são numeradas sequencialmente entre colchetes, como ²⁰,⁴¹. Para citar a mesma fonte várias vezes, o mesmo número é reutilizado²⁰,⁴¹. As citações são numeradas na ordem em que aparecem no documento⁴¹. Para citar múltiplos autores ou uma faixa de fontes, os números são separados por vírgulas ou hífens, por exemplo ou [5-7]²⁰,⁴¹. Se for necessário referir a página ou capítulo, a notação é [1, p. 3] ou [6, Ch. 2, pp. 34-45]⁴¹,⁴³.

O estilo de citação IEEE, com sua numeração sequencial e reuso do mesmo número para a mesma fonte²⁰,⁴¹, prioriza a rastreabilidade e a concisão. Isso permite que o leitor identifique rapidamente a fonte e sua primeira ocorrência, facilitando a navegação e a verificação da informação. A exigência de referenciar URLs⁴² e as diretrizes para diferentes tipos de fontes⁴³,⁶⁰,⁶¹ reforçam a necessidade de transparência. A citação adequada não é apenas uma formalidade, mas um pilar da integridade acadêmica. Para o pós-graduando, dominar o estilo de citação significa não apenas evitar o plágio, mas também construir um trabalho que seja facilmente verificável e que contribua para a rede de conhecimento existente de forma transparente.

Diretrizes de Referências (ABNT NBR 6023)

As referências devem estar alinhadas à esquerda, com espaçamento simples entre linhas, fonte tamanho 12 (Times New Roman ou Arial), em ordem alfabética, e com espaçamento de uma linha em branco entre cada entrada²¹. Os elementos essenciais (autoria, título, local, editora, ano) devem refletir os dados do documento referenciado²¹,⁴⁶. Para nomes brasileiros e portugueses, deve-se iniciar com o último sobrenome seguido das iniciais²¹. Para mais de três autores, é permitido listar todos ou apenas o primeiro seguido de “et al.” em itálico²¹. Exemplos de referências para diversos tipos de documentos (livros, artigos, teses, documentos eletrônicos, etc.) devem ser consultados na norma²¹,⁴⁴.

A ABNT NBR 6023 estabelece critérios rigorosos de formatação²¹,⁴⁶,⁴⁴. Essa padronização, embora possa parecer burocrática, é fundamental para a comunicação científica. Ela garante que as informações bibliográficas sejam apresentadas de forma uniforme, facilitando a identificação das fontes e o reconhecimento da autoria, o que é vital para a integridade acadêmica e para a indexação em bases de dados. O pós-graduando deve encarar a NBR 6023 não como um obstáculo, mas como uma ferramenta que assegura a clareza e a profissionalização de seu trabalho. A conformidade com as normas de referência é um indicativo de atenção aos detalhes e respeito às convenções da comunidade científica, elementos essenciais para publicações de alto nível.

8. Otimização para Busca e Visibilidade (SEO e E-E-A-T)

Em um cenário acadêmico cada vez mais digital, a visibilidade do artigo é tão importante quanto sua qualidade intrínseca. A otimização para mecanismos de busca (SEO) e o atendimento aos critérios E-E-A-T do Google são fundamentais para que a pesquisa alcance o público certo e maximize seu impacto.

8.1. Título Envolvente e Otimizado

O título é a “isca” para os leitores¹⁵. Deve ser claro e incluir palavras-chave relevantes⁹⁶. O título deve ser otimizado para buscas no Google, considerando os critérios E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)²³,³⁷,³⁸,⁹⁷.

• Experiência (Experience): Refere-se à habilidade prática ou conhecimento direto do autor sobre o tema²³,³⁸,⁹⁷.
• Especialização (Expertise): Conhecimento técnico sobre o assunto. O conteúdo deve ser escrito ou revisado por especialistas²³,³⁸,⁹⁷.
• Autoridade (Authoritativeness): Reputação do autor ou instituição. Um site reconhecido como autoridade na área tem mais peso²³,³⁸,⁹⁷.
• Confiabilidade (Trustworthiness): A precisão e honestidade do conteúdo, com informações verificáveis e fontes confiáveis²³,³⁸,⁹⁷.

Um título não é apenas um rótulo, mas uma ferramenta de SEO que deve ser “envolvente e otimizado para buscas no Google” e refletir os pilares do E-E-A-T²³,³⁷,³⁸,⁹⁷. Isso significa que o título deve comunicar não apenas o tema, mas também a credibilidade e a autoridade do autor e da pesquisa. O pós-graduando deve dedicar tempo à elaboração de um título que seja academicamente preciso e, ao mesmo tempo, estrategicamente otimizado para a descoberta online. Um título bem elaborado pode aumentar significativamente a visibilidade e o impacto do artigo, atraindo mais leitores e citações.

8.2. Palavras-chave Bem Escolhidas

Palavras-chave são termos ou expressões que as pessoas usam nos motores de busca para encontrar o que precisam⁴⁷. A pesquisa de palavras-chave é uma disciplina de SEO que analisa as consultas dos usuários para mapear intenções, tópicos e entidades, orientando a criação de conteúdo que responda de forma precisa à demanda do público⁴⁸. Podem ser chamadas de descritores e facilitam encontrar artigos científicos em bases de dados⁴⁶,⁴⁷.

A escolha de palavras-chave não é um mero formalismo, mas uma “disciplina de SEO que analisa as consultas dos usuários para mapear intenções, tópicos e entidades”⁴⁸. Isso significa que as palavras-chave servem como pontes semânticas que conectam a pesquisa do autor às necessidades de informação de outros pesquisadores e do público em geral. A distinção entre palavras-chave (escolhidas pelo autor) e descritores (termos padronizados)⁴⁶ revela a dualidade entre a liberdade do autor e a necessidade de interoperabilidade em bases de dados. O pós-graduando deve realizar uma pesquisa cuidadosa de palavras-chave, utilizando tanto termos específicos da sua área quanto termos mais amplos que possam ser usados por um público mais vasto. A escolha estratégica das palavras-chave aumenta a probabilidade de o artigo ser encontrado e lido, ampliando seu impacto e visibilidade.

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Referências

¹ UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Metodologia da Pesquisa e Elaboração de Teses e Dissertações. Florianópolis: UFSC, 2010.

² UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA. Apostila de Metodologia da Pesquisa. São Paulo: UNESP, [s.d.].

³ UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO. Faculdade de Saúde Pública. Guia para Elaboração de Teses e Dissertações. São Paulo: FSP/USP, [s.d.].

⁴ PEREIRA, Mauricio Gomes. A introdução de um artigo científico. Epidemiologia e Serviços de Saúde, v. 21, n. 4, p. 675-678, dez. 2012.

⁵ FASTFORMAT. Aprenda como fazer uma revisão de literatura acadêmica sem plágio. 2025. Disponível em: https://blog.fastformat.co/revisao-da-literatura/. Acesso em: 27 jul. 2025.

⁶ ARTIGOCIENTIFICO.COM.BR. Discussão de um artigo científico com exemplos. [s.d.]. Disponível em: https://artigocientifico.com.br/passo-a-passo/discussao-de-um-artigo-cientifico-com-exemplos/. Acesso em: 27 jul. 2025.

⁷ NUCLEO DO CONHECIMENTO. Conclusão do seu artigo científico. [s.d.]. Disponível em: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/blog/artigo-cientifico/conclusao-do-seu-artigo-cientifico. Acesso em: 27 jul. 2025.

⁸ SANTOS, Aguinaldo dos. Seleção do método de pesquisa: guia para pós-graduando em design e áreas afins. Curitiba, PR: Insight, 2018.

⁹ SAMPIERI, Roberto Hernández; COLLADO, Carlos Fernández; LUCIO, María Del Pilar Baptista. Metodologia de Pesquisa. 5. ed. Porto Alegre: Penso, 2013.

¹⁰ PORTAL IDEA. Tipos de Pesquisa: Qualitativa, Quantitativa e Mista – Compreendendo Abordagens de Investigação. [s.d.]. Disponível em: https://portalidea.com.br/cursos/aperfeioamento-em-elaborao-de-tcc-apostila02.pdf. Acesso em: 27 jul. 2025.

¹¹ METTZER. Coleta de dados: Como fazer e quais métodos usar?. 2025. Disponível em: https://blog.mettzer.com/coleta-de-dados/. Acesso em: 27 jul. 2025.

¹² METTZER. Análise de dados: o que é e como fazer?. 2025. Disponível em: https://blog.mettzer.com/analise-de-dados/. Acesso em: 27 jul. 2025.

¹³ NUCLEO DO CONHECIMENTO. Vantagens e desvantagens da utilização da pesquisa com abordagem qualitativa no direito. 2021. Disponível em: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/lei/abordagem-qualitativa. Acesso em: 27 jul. 2025.

¹⁴ CHATGURU. Pesquisa Qualitativa e Quantitativa: Como Usar a seu Favor. [s.d.]. Disponível em: https://chatguru.com.br/pesquisa-qualitativa-e-quantitativa/. Acesso em: 27 jul. 2025.

¹⁵ QUESTIONPRO. Pesquisa mista. O que é e que tipos existem. 2025. Disponível em: https://www.questionpro.com/blog/pt/pesquisa-mista-que-es-y-tipos-que-existen/. Acesso em: 27 jul. 2025.

¹⁶ MAIQUEL GOMES. Home. 2025. Disponível em: https://maiquelgomes.com.br/. Acesso em: 27 jul. 2025.

¹⁷ USU COLLEGE OF ENGINEERING. Engineering Writing Center. Tables and Figures. [s.d.]. Disponível em: https://engineering.usu.edu/students/ewc/writing-resources/tables-figures. Acesso em: 27 jul. 2025.

¹⁸ SIGACCESS. Describing Figures. 2019. Disponível em: https://www.sigaccess.org/welcome-to-sigaccess/resources/describing-figures/. Acesso em: 27 jul. 2025.

¹⁹ TRUST MY PAPER. How to Use IEEE Style in Academic Writing. [s.d.]. Disponível em: https://www.trustmypaper.com/essay-writing-guide/ieee-citation-format. Acesso em: 27 jul. 2025.

²⁰ AITHOR BLOG. Guia de Citação IEEE: Domine as Suas Referências Académicas. 2025. Disponível em: https://aithor.com/blog/pt-pt/ieee-citation-guide. Acesso em: 27 jul. 2025.

²¹ METTZER. NBR 6023 ABNT: formatação de referências bibliográficas. [s.d.]. Disponível em: https://blog.mettzer.com/nbr-6023/. Acesso em: 27 jul. 2025.

²² CONVERSION. Palavras-chave: o que são, importância e como escolher. 2025. Disponível em: https://www.conversion.com.br/blog/pesquisa-de-palavras-chave/. Acesso em: 27 jul. 2025.

²³ OPTI. Google EEAT: O Guia Definitivo para Otimizar e Dominar o GEO. 2025. Disponível em: https://blog.opti.marketing/google-eeat/. Acesso em: 27 jul. 2025.

²⁴ NUCLEO DO CONHECIMENTO. Métodos e técnicas de coleta e análise de dados de pesquisa. [s.d.]. Disponível em: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/livros/metodos-e-tecnicas/metodos-e-tecnicas-de-coleta. Acesso em: 27 jul. 2025.

²⁵ REDALYC. A Análise de Dados na Pesquisa Científica. Importância e desafios em estudos organizacionais. [s.d.]. Disponível em: https://www.redalyc.org/pdf/752/75210209.pdf. Acesso em: 27 jul. 2025.

²⁶ SCRIBD. Metodologia de Pesquisa Sampieri PDF. [s.d.]. Disponível em: https://pt.scribd.com/document/452038311/kupdf-net-metodologia-de-pesquisa-sampieri-pdf. Acesso em: 27 jul. 2025.

²⁷ REPOSITORIO.UFSC.BR. Panorama do uso de métodos quantitativos em pesquisas para o alcance dos objetivos de. [s.d.]. Disponível em: https://repositorio.ufsc.br/bitstream/handle/123456789/230277/210113.pdf?sequence=1&isAllowed=y. Acesso em: 27 jul. 2025.

²⁸ QUESTIONPRO. Pesquisa qualitativa: o que é e como fazer. [s.d.]. Disponível em: https://www.questionpro.com/blog/pt-br/pesquisa-qualitativa/. Acesso em: 27 jul. 2025.

²⁹ NEIL PATEL. Qual a diferença entre pesquisa quantitativa e pesquisa qualitativa?. [s.d.]. Disponível em: https://neilpatel.com/br/blog/pesquisa-qualitativa-e-quantitativa/. Acesso em: 27 jul. 2025.

³⁰ REDALYC. O ESTUDO DE CASO E OS MÉTODOS MISTOS: UTILIZAÇÃO DE TÉCNICAS QUANTITATIVAS EM COMPLEMENTARIDADE À PESQUISA QUALITATIVA. [s.d.]. Disponível em: https://revistatopicos.com.br/artigos/o-estudo-de-caso-e-os-metodos-mistos-utilizacao-de-tecnicas-quantitativas-em-complementaridade-a-pesquisa-qualitativa. Acesso em: 27 jul. 2025.

³¹ ENGINEERING.USU.EDU. Tables and Figures | Engineering Writing Center – USU College of Engineering – Utah State University. [s.d.]. Disponível em: https://engineering.usu.edu/students/ewc/writing-resources/tables-figures. Acesso em: 27 jul. 2025.

³² EDITVERSE. Data Visualization in Academic Writing: Best Practices for 2024. [s.d.]. Disponível em: https://editverse.com/data-visualization-in-academic-writing-best-practices-for-2024/. Acesso em: 27 jul. 2025.

³³ FIRSTEDITING.COM. How to Properly Use Tables and Graphs in Research. [s.d.]. Disponível em: https://www.firstediting.com/blogs/how-to-properly-use-tables-and-graphs-in-research/. Acesso em: 27 jul. 2025.

³⁴ SCRIBD. Nature and Scope of Research Methodology. [s.d.]. Disponível em: https://www.scribd.com/doc/83287400/Nature-and-Scope-of-Research-Methodology. Acesso em: 27 jul. 2025.

³⁵ NCBI. Principles of Scientific Research. [s.d.]. Disponível em: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK234526/. Acesso em: 27 jul. 2025.

³⁶ SPRINGER NATURE. Statement of principles. [s.d.]. Disponível em: https://www.springernature.com/gp/researchers/sharedit/principles. Acesso em: 27 jul. 2025.

³⁷ SEMRUSH. O Que é EEAT e YMYL em SEO e Como Otimizar Seu Conteúdo Conforme Essas Diretrizes. 2023. Disponível em: https://pt.semrush.com/blog/eat-ymyl-diretrizes-google/. Acesso em: 27 jul. 2025.

³⁸ WELLMAKER.COM.BR. EEAT e YMYL: Otimização Google. [s.d.]. Disponível em: https://wellmaker.com.br/eeat-ymyl-otimizacao-google/. Acesso em: 27 jul. 2025.

³⁹ MAIQUEL GOMES. About. 2025. Disponível em: https://maiquelgomes.com.br/about/. Acesso em: 27 jul. 2025.

⁴⁰ MAIQUEL GOMES. Contato. 2025. Disponível em: https://maiquelgomes.com.br/contact/. Acesso em: 27 jul. 2025.

⁴¹ ISEP. Norma IEEE. 2024. Disponível em: https://www2.isep.ipp.pt/biblioteca/uploads/Guias/2024_Norma%20IEEE.pdf. Acesso em: 27 jul. 2025.

⁴² UFSC. NORMAS DO IEEE SOBRE REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS. 2011. Disponível em: https://ppgeel.posgrad.ufsc.br/files/2011/08/normas_referencias_bibliograficas_ieee-2.pdf. Acesso em: 27 jul. 2025.

⁴³ IEEE AUTHOR CENTER. IEEE Reference Guide. [s.d.]. Disponível em: http://journals.ieeeauthorcenter.ieee.org/wp-content/uploads/sites/7/IEEE_Reference_Guide.pdf. Acesso em: 27 jul. 2025.

⁴⁴ REFERENCIABIBLIOGRAFICA.NET. ABNT NBR 6023:2018 e NBR 10520:2023. [s.d.]. Disponível em: https://referenciabibliografica.net/a/en/example/index/abnt. Acesso em: 27 jul. 2025.

⁴⁵ ACADEMICA PESQUISA. ARTIGO CIENTÍFICO sem sofrimento // Mestrado e Doutorado – Researchcast 31. Youtube, 2020. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=LyLriqVyVRg. Acesso em: 27 jul. 2025.

⁴⁶ ACADEMICA PESQUISA. Palavras-chave ou Descritores? Qual a diferença?. Youtube, 2020. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=FZ-V7aPyr7M. Acesso em: 27 jul. 2025.

⁴⁷ PROF. EVANDRO QUEIROZ. Como escolher as palavras-chave para TCC, mestrado e doutorado. Youtube, 2019. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=vj2c5syCK24. Acesso em: 27 jul. 2025.

⁴⁸ NILCE CIÊNCIA ESCRITA. Como fazer gráficos, tabelas e figuras em artigos científicos, teses e monografias. Youtube, 2020. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=8IraJ5TM2jU&pp=0gcJCfwAo7VqN5tD. Acesso em: 27 jul. 2025.

⁴⁹ CAMILA MENDES. Revisão Integrativa da Literatura: 6 passos para elaborar. Youtube, 2021. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=jT7L4DC9TV8&pp=0gcJCfwAo7VqN5tD. Acesso em: 27 jul. 2025.