（状況の観察・分析）ＭＥＣＥやロジクツリーなどのツールによって事実を分類。

（仮説の設定）分類したものを基にして、『ゼロベース思考』、『フレームワーク思考』、『オプション思考』を用いて整理し構造化する。
問題を解決したと言えるためには、具体的なアクションに結びつく結論を仮説とすることが必要。つまり、仮説を立てるとは結論から先に考えていくこと。

仮説を立てる際は、「得られているデータだけに囚われてはいけない」「抽象的な解しか得られないような仮説は立てない」ということに注意する。

仮説の検証というのは表現法とも関わる。まず、仮説を立証するためには何を主張すれば十分かを考える。次に、仮説の立証のために主張すべきことが主張出来るだけの情報を収集する。そして、収集した情報に解釈を加えて主張したいことを効果的に伝える。

母集団に関して直接調べることが出来ないので、標本に関して知りえた事実から、母集団に関しての仮説を『統計学的推測』を用いて検証する。
（帰無仮説）データによって支持されることを検証したい仮説を論理的に否定した命題。
この帰無仮説を真であると仮定する。
その仮定の下で、１つの無作為標本において、現在の観察事実が生起する確率は極めて低い。
すなわち、帰無仮説が正しいということは統計学的には有りえない。従って、対立仮説が正しい仮説である可能性が高い。