Denna typ av resonemang (även kallad "bottom-up" tänkande) kan du leta efter mönster och likheter i alla data som du har observerat. Låt data vägleda dig när du gör din hypotes, och undvika avsiktlig feltolkning av data för att stödja resultatet som du föredrar. Till exempel, om du började experimentet tror att Tide skulle ha den mest effektiva fläck remover, men du har märkt att Tide gör ett dåligt jobb med att ta bort fläckar från rött vin och lera, du förmodligen behöver ändra dina arbets antaganden. Om data inte stöder vad du trodde var sant, då kan du göra en ny hypotes baserat på vad du vet nu. Detta är en avgörande del av den vetenskapliga metoden: alla som testar en hypotes bör genom induktivt resonemang kunna revidera sin hypotes enligt de resultat som kommer från att observera en stor mängd data. Så om Tide visar sig vara ineffektiv på att ta bort vissa typer av fläckar, din tidiga arbetshypotes har varit felaktig. När du har testat, reviderat och testat lite mer, kan du dra en slutsats om din hypotes. Om din första hypotes behövde förbättras (eller var helt fel) nu är det dags att fixa det. En bra sluthypotes bör innehålla vad du lärt dig från att observera och analysera hela kroppen av data från dina experiment. En slutlig, testad hypotes skulle se ut: "Shout är den mest effektiva fläckborttagningsmedel för att ta bort en mängd olika hushållsfläckar från en mängd vanliga tyger.
Använd induktiva resonemang för att notera mönster bland dina data. Gör ändringar i din hypotes. Rita en reviderad hypotes.