V eksperimentalnih vedah, kot je medicina, smo navajeni poizkuse izvajati z randomiziranimi kontrolnimi skupinami. Posameznike naključno razvrstimo v dve skupini, ki se razlikujeta le po proučevani spremenljivki, najraje tako, da niti preiskovanci niti preiskovalci sproti ne vedo, v kateri skupini so. V družbi so takšni poizkusi nemogoči, saj ne moremo ljudi prisiliti, naj predčasno končajo šolanje ali pa se ne poročijo, če želimo analizirati vpliv teh spremenljivk. Zato smo omejeni na naravne eksperimente, torej opazovanje in analizo dogodkov v resničnem življenju. Včasih se namreč zgodi, da se zunanji dejavniki sestavijo tako, da imamo pred očmi eksperiment v naravnem okolju. Glavni problem pa je ugotoviti, kaj so korelacije in kaj res vzročna razmerja.
Card je analiziral predvsem ekonomiko dela. Zanimali so ga vplivi minimalne plače, priseljevanja in izobrazbe na prejemke zaposlenih. Še v 90. letih je med ekonomisti veljalo prepričanje, da zvišanje minimalne plače poveča brezposelnost, ker se povečajo stroški dela nad mejno produktivnost. Kljub prepričljivemu zdravorazumskemu zvenu trditev ni imela veliko trdnih dokazov; nekatere študije so kazale celo negativno korelacijo. Card je z že pokojnim Alanom Kruegerjem analiziral dogajanje na meji med New Jerseyjem in Pensilvanijo, ko so v prvi zvezni državi povišali minimalno plačo s 4,25 na 5,05 dolarja, v drugi pa ne. Ker med trgoma na obeh straneh meje ni bilo bistvenih razlik, sta lahko dvig minimalne plače obravnavala kot edino spremenljivko. Pokazalo se je, da se brezposelnost ni spremenila, niti ko sta se osredotočila na branže z nizko dodano vrednostjo. Podobno je Card odkril tudi v drugih raziskavah. Dela številnih drugih ekonomistov so kasneje pokazala, da je vpliv višine minimalne plače na zaposlenost majhen, bistveno nižji od prvotnih sklepov.
Card je proučeval tudi, kako šolanje vpliva na prihodke. Vsako povprečje pokaže, da kdor hodi dlje v šolo, zasluži več, a to je korelacija. Morda imajo ljudje, ki dlje hodijo v šolo, osebnostne lastnosti, zaradi katerih tudi več zaslužijo. Card in Krueger sta za analizo izkoristila dejstvo, da lahko mladostniki v ZDA zapustijo šolo, ko dopolnijo 16 ali 17 let (odvisno od zvezne države). Ker se šolsko leto začne za vse rojene v istem letu istočasno, to pomeni, da rojeni bolj zgodaj šolo zapustijo prej, torej z manj leti (meseci) šolanja. Primerjava otrok, rojenih v prvem in zadnjem kvartalu, je odkrila statistično pomembno razliko. Preračunano na celotno leto je dodatno leto izobraževanja prineslo devet odstotkov višjo plačo. To je več, kot znaša korelacija med izobrazbo in plačo: 7 odstotkov za vsako leto izobraževanja.
Tretji fenomen, ki se mu je Card posvetil, so migracije. Tudi tu je moral poiskati primeren dogodek, saj se načeloma priseljenci ustalijo, kjer trg dela pač potrebuje delavce in raste. Zanimivo okno pa se je odprlo aprila 1980, ko je Fidel Castro dovolil oditi vsem Kubancem, ki so to želeli. Ti so se v veliki meri preselili v Miami, kar je za sedem odstotkov povečalo število delovno sposobnih ljudi. Kljub temu velikemu povečanju niso beležili negativnih posledic na prebivalce z nizko izobrazbo. Plače so ostale enake, nezaposlenost ni narasla. Kasnejše raziskave so pokazale, da migracije pozitivno vplivajo na gospodarstvo in celo povečajo prihodke domačinov, medtem ko prihodki predhodnih migrantov lahko upadejo. Ena izmed razlag je, da se ob dotoku migrantov domačini prestavijo na bolje plačana delovna mesta, za katera je zahtevano visoko znanje jezika, ki ga migranti običajno nimajo, zato ne tekmujejo za ista delovna mesta.
Joshua Angrist in Guido Imbens pa sta se ukvarjala z vprašanjem, kako tolmačiti izsledke naravnih poizkusov. Empirične raziskave so nepopolne, zato terjajo poseben metodološki pristop, da so rezultati verodostojni. Vprašala sta se, v katerih primerih smemo uporabiti rezultate naravnih poizkusov, če so med posameznimi udeleženci razlike in nimamo moči odločanja, kdo bo sodeloval. Pokazala sta, da lahko z dvostopenjsko metodo vseeno pridemo do rezultata. Najprej ocenimo, kako eksperiment vpliva na verjetnost, da posameznik sodeluje v neki skupini. Nato pa šele ocenimo, kaj je pokazal eksperiment. Medd rugim sta Angrist in Imbens pokazala, da lahko vpliv ocenimo le za ljudi, ki so med eksperimentom dejansko nekaj spremenili v svojem življenju. Njuna metoda se imenuje LATE (local average treatment effect) in predstavlja neobhoden del moderne ekonomije in drugih ved, kjer se ukvarjajo z empiričnimi raziskavami v naravnem okolju.
