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Cómo usar estos ejemplos
Son trabajos reales de alumnos del IB, no trabajos perfectos. Los marcados con 🗒️ incluyen anotaciones del examinador, hechas con los criterios anteriores a 2025; más abajo se reorganizan según los cuatro criterios actuales. Úsalos para ver el nivel esperado y aprender de sus errores, no para copiar. ¿Buscas más ideas? Consulta el catálogo de más de 360 investigaciones y protocolos.
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Las 17 Investigaciones
Ordenadas por número. Haz clic en cualquier tarjeta para abrir el PDF.
Inv. 01
Efecto del agua ahumada sobre la germinación y crecimiento de Eucalyptus pilularis
Variable IndependienteTipo de agua (ahumada vs desionizada)
Variable Dependiente% de germinación y altura de plántula (mm)
Inv. 02
Efecto de la exposición solar sobre la biomasa seca de hierba
Variable IndependienteExposición al sol (plena luz vs sombra)
Variable DependienteBiomasa seca de hierba (g)
Inv. 03
Efecto de la temperatura sobre el contenido mineral y pH de alfisoles (Ecología del fuego)
Variable IndependienteTemperatura del horno (70–110 °C en 5 niveles)
Variable DependienteConcentración de P, N, K y pH del suelo alfisol
Inv. 04
Efecto del método de maduración sobre el metabolismo del almidón en nectarinas (Prunus persica)
Variable IndependienteMétodo de maduración (bolsa con banana / arroz / control)
Variable DependienteTiempo de decoloración del KMnO₄ como indicador de glucosa (min)
Inv. 05
Efecto del tiempo de almacenamiento sobre la plasmólisis de papas (ósmosis)
Variable IndependienteTiempo de almacenamiento de la papa (semanas, 1–5)
Variable DependienteVariación de masa del cilindro de papa al sumergirlo en agua (g)
Inv. 06
Relación entre la estructura primaria de amilasas de cebada y el efecto del pH sobre su actividad
Bases de datos usadasUniProt (secuencias proteínas) · BLAST (alineamiento)
Variable de RespuestaProporción de aminoácidos ácidos, básicos y polares en α- y β-amilasa
Inv. 07
Efecto del nivel de luz sobre la depredación de la polilla moteada (Biston betularia)
Variable IndependienteIntensidad de la luz de pantalla (100%, 50%, 25%) × tipo de bosque (claro/oscuro)
Variable Dependiente% de variedad moteada superviviente tras 1 min de "depredación"
Inv. 08
Efecto de la intensidad de luz sobre la producción de O₂ en planta acuática (simulación en línea)
Variable IndependienteIntensidad de luz (escala 1–10 en simulación)
Variable DependienteN.º de burbujas de O₂ producidas en 30 segundos
Inv. 09
Relación entre la distancia al mar y la densidad de Siphonaria pectinata (estudio ecológico)
Variable IndependienteDistancia al mar (m) — cuadrantes en transecto
Variable DependienteDensidad de caracoles por m² (n/m²)
Inv. 10🗒️ Con comentarios
Concentración de plomo (Pb) en lápices labiales de dos marcas diferentes
Variable IndependienteMarca del lápiz labial (2 marcas × 5 muestras de cada una)
Variable DependienteTiempo de decoloración de la tirita de detección de plomo (min)
Inv. 11🗒️ Con comentarios
Efecto del tipo de sustrato sobre la germinación y crecimiento de rábanos (Raphanus sativus)
Variable IndependienteTipo de sustrato (incluyendo Peat Moss — permacultura)
Variable Dependiente% de germinación y longitud de la plántula (cm)
Inv. 12🗒️ Con comentarios
Efecto de la rotación de la planta sobre el ángulo de fototropismo
Variable IndependienteIntervalo de rotación (cada 1 hora, 3 h, sin rotación)
Variable DependienteÁngulo de curvatura del tallo hacia la luz (grados)
Inv. 13🗒️ Con comentarios
Colesterol ingerido en desayuno y almuerzo: comida rápida vs dieta mediterránea
Variable IndependienteTipo de dieta (comida rápida vs dieta mediterránea)
Variable DependienteCantidad de colesterol ingerido en las 2 comidas principales (mg)
Inv. 14🗒️ Con comentarios
Comparación del contenido energético de dos fuentes de carbohidratos para el rendimiento deportivo (calorimetría)
Variable IndependienteTipo de carbohidrato (dos fuentes diferentes)
Variable DependienteContenido energético calculado por calorimetría (kJ·g⁻¹)
Inv. 15🗒️ Con comentarios
Concentración de gluten en distintas variedades de harina
Variable IndependienteVariedad de harina (5 tipos: normal, fuerza, integral, espelta, maíz)
Variable DependienteMasa de gluten lavado por 100 g de harina (g)
Inv. 16🗒️ Con comentarios
Efecto de la congelación previa sobre la actividad de la catalasa en hígado de pollo
Variable IndependienteTemperatura de almacenamiento del tejido (congelado vs temperatura ambiente)
Variable Dependiente% de O₂ liberado en la descomposición de H₂O₂ (sensor)
Inv. 17🗒️ Con comentarios
Efecto de la temperatura sobre la tasa metabólica de organismos poiquilotermos (medida por CO₂)
Variable IndependienteTemperatura de incubación (3 niveles, °C)
Variable DependienteConcentración de CO₂ producido por los organismos (ppm · min⁻¹)
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Qué valoran los examinadores
Patrones de las anotaciones del examinador en las 8 investigaciones con comentarios, reorganizados según los 4 criterios actuales
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10 lecciones prácticas
Extraídas de las anotaciones del examinador y alineadas con los criterios 2025
1Diseño
Sé preciso desde la pregunta
«Cantidad» es ambiguo: nombra la magnitud que mides y su unidad del SI desde la primera línea.
En lugar de…
- ❌ «¿Cómo afecta la cantidad de luz?»
- ✅ «¿Cómo afecta la intensidad luminosa (lx)…?»
- ❌ «¿Cuánto colesterol hay?»
- ✅ «¿Cuál es la masa de colesterol (mg) por ración…?»
1Diseño
Nombra el organismo y justifica la elección
El descriptor de 5-6 pide una pregunta «en el marco de un contexto específico y apropiado». El nombre científico, el sistema biológico y por qué ese organismo es adecuado forman parte de ese contexto.
Buenos ejemplos
- ✅ Inv. 9: Siphonaria pectinata y la zona de estudio
- ✅ Inv. 17: justifica el uso de poiquilotermos y explica la tasa metabólica
1Diseño
Contexto científico antes que motivación personal
Una observación personal puede abrir la introducción (Inv. 4: «las frutas de mi supermercado no maduran bien»), pero no puntúa por sí misma. Lo que se evalúa es la teoría directamente pertinente que conecta la VI con la VD.
2Análisis de datos
Réplicas suficientes… y justificadas
Con 2–3 réplicas la desviación típica es una estimación muy poco fiable y las pruebas estadísticas tienen poca potencia. El IB no fija un mínimo: decide el número con un ensayo piloto y explícalo.
Detectado
- ❌ Inv. 10: 3 réplicas, señalado por el examinador como insuficiente para las 10 horas de trabajo
- ✅ Orientación habitual: 5 o más niveles de la VI y 5 o más réplicas por nivel, si el sistema lo permite
2Análisis de datos
Justifica la prueba estadística antes de usarla
No basta con aplicar una t de Student o un χ²: explica por qué encaja con tu pregunta, tu tipo de datos y tu diseño.
Modelo
- ✅ «Aplico la t de Student para muestras independientes porque comparo dos grupos con una VD continua y distribución aproximadamente normal.»
- ✅ Inv. 14: el examinador valora que explica por qué usa la t
2Análisis de datos
Di siempre qué son las barras de error
En cada gráfico con barras de error, el pie debe indicar qué representan y el tamaño muestral.
Error repetido en los trabajos comentados
- ❌ «No se indica qué representan las barras»
- ✅ «Las barras de error representan ± 1 desviación típica (n = 5).»
2Análisis de datos
Decimales coherentes con el instrumento
La media se expresa con los mismos decimales que los datos brutos (los que permite el instrumento). La desviación típica puede llevar, como mucho, un decimal más. Aplica la misma regla en todas las tablas.
Regla
- ❌ Datos: 8,1 g → media: 9,563 g
- ✅ Datos: 8,1 g → media: 9,6 g; s = 0,42 g
2Análisis de datos
Lo que se evalúa debe estar en el cuerpo
El apéndice no es obligatorio. Las tablas y los gráficos que el examinador necesita para seguir tu procesamiento deben estar en el informe (las tablas no cuentan en el límite de palabras).
Detectado
- ❌ Inv. 13: las masas ingeridas solo aparecen en el apéndice
3Conclusión
Compara con la bibliografía
Para el nivel más alto, la conclusión se justifica mediante una comparación pertinente con el contexto científico aceptado: valores publicados, mecanismos explicados en la bibliografía o resultados de estudios similares.
Detectado
- ❌ Inv. 10: no se comparan los datos con la bibliografía
- ❌ Inv. 14: la conclusión no está respaldada por bibliografía
- ✅ Busca valores de referencia en PubMed o Google Académico y cítalos
4Evaluación
Mejoras concretas y con su efecto
«Usaría más réplicas» no basta. Especifica instrumento, técnica, protocolo o cantidad, y explica qué limitación resuelve.
Diferencia
- ❌ «Repetiría el experimento con más muestras.»
- ✅ «Pasaría de 3 a 10 réplicas por nivel: el error típico de la media se reduciría aproximadamente un 45 % (factor √(3/10) ≈ 0,55), lo que permitiría distinguir las medias de 30 y 40 °C, cuyas barras se solapan.»
Anotaciones del examinador, leídas con los criterios 2025
Estos trabajos se corrigieron con los criterios anteriores (Compromiso personal, Exploración, Análisis, Evaluación y Comunicación). Aquí sus comentarios se agrupan en los criterios vigentes: Diseño de la investigación · Análisis de datos · Conclusión · Evaluación (6 puntos cada uno).
Criterio 1 — Diseño de la investigación (máx. 6 puntos)
Criterio 2 — Análisis de datos (máx. 6 puntos)
👉 Guía paso a paso: Cómo tratar la incertidumbre · Herramientas estadísticas
Criterio 3 — Conclusión (máx. 6 puntos)
Criterio 4 — Evaluación (máx. 6 puntos)
ℹ️ Proponer extensiones de la investigación o enumerar fortalezas puede ser útil, pero los descriptores actuales de Evaluación se centran en el impacto relativo de las limitaciones y en mejoras pertinentes.