Din arbetshypotes bör vara ett uttalande om vad du tror händer med vad du observerar. Ingen starthypotes är 100% sant, men det kan förbättras med fortsatt testning. En bra hypotes bör vara din bästa gissning efter att ha genomfört flera inledande tester.  Till exempel, om du har kört några massor av tvätt (kanske testa vilket märke av fläck remover fungerar bäst på att ta bort olika fläckar från linne), kan du använda dina resultat för att ta ett hugg på en hypotes. En bra arbetshypotes skulle se ut: Om tyger är fläckiga med vanliga hushållsföremål, Tide fläck remover kommer att ta bort fläckarna mest effektivt. och när du har en arbetshypotes, bör du fortsätta att testa för att förbättra din hypotes. Du kommer sannolikt att hitta att din första hugg på en hypotes var inte helt felaktig, men gjorde inte redogöra för hela utbudet av data. I vårt exempel, eftersom du bara testat 1 typ av tyg (liner), måste du upprepa tvätttestet med de andra 3 tyger (bomull, ull, polyester) och notera vilken fläckborttagning mest effektivt eliminerar fläckarna. I vårt exempel, när du har testat varje kombination av tyg, fläck, och fläckborttagningsmedel, du kommer att ha 64 individuella resultat att titta på. Titta på alla data som ditt experiment har producerat (resultaten av hur väl varje fläckborttagning har tagit bort varje fläck från varje typ av tyg). Härifrån kan du dra en allmän slutsats av din analys.  Även om det kan vara frestande att bara acceptera data som stöder din hypotes, är det inte vetenskapligt eller etiskt. Du måste acceptera alla data och titta efter vilka mönster som visas, även om det bevisar att din hypotes sannolikt är falsk. Observera att betydande resultat inte betyder din hypotes är bevisad, men snarare att baserat på de data du samlat in, de skillnader du observerade är sannolikt inte på grund av slumpen.
Skapa en fungerande hypotes. Fortsätt att utföra fler tester. Analysera data som du har samlat in.