Los científicos e ingenieros suelen recopilar datos para respaldar sus afirmaciones de causa-efecto sobre el mundo. Hay dos formas generales de hacerlo, es decir, mediante experimentos y estudios correlacionales. Como se muestra a la derecha, en un experimento el investigador fuerza el cambio de la variable independiente (causa) y luego mide los cambios en la variable dependiente resultante. En un estudio correlacional, el investigador no fuerza cambios en la variable independiente. En cambio, mide o describe los cambios naturales en las variables independientes y luego mide los cambios en la variable dependiente. Así, para investigar cómo la temperatura (independiente) puede afectar a la velocidad de descomposición de los alimentos, podemos cambiar a propósito la temperatura (por ejemplo, 0, 5, 10, etc.) o medirla a medida que la encontramos en el entorno (por ejemplo, 31, 34, 11, etc.). Tenga en cuenta que, dado que los valores de la variable independiente (temp) se recogen en un orden aleatorio en un estudio, tienen que organizarse en una secuencia ordenada al hacer un gráfico.