Les scientifiques et les ingénieurs recueillent couramment des données afin d’étayer leurs affirmations de cause à effet sur le monde. Il y a deux façons générales de le faire ; c’est-à-dire par des expériences et des études corrélationnelles. Comme illustré à droite, dans une expérience, l’enquêteur force la variable indépendante (cause) à changer et mesure ensuite les changements dans la variable dépendante qui en résulte. Dans une étude corrélationnelle, l’enquêteur ne force pas les changements de la variable indépendante. Au lieu de cela, il mesure ou décrit les changements naturels dans les variables indépendantes et mesure ensuite les changements dans la variable dépendante. Ainsi, pour étudier la façon dont la température (indépendante) peut affecter la vitesse de décomposition des aliments, nous pouvons soit changer délibérément la température (par exemple, 0, 5, 10, etc.), soit la mesurer comme nous la rencontrons dans l’environnement (par exemple, 31, 34, 11, etc.). Notez que, parce que les valeurs de la variable indépendante (temp) sont recueillies dans un ordre aléatoire dans une étude, elles doivent être organisées dans une séquence ordonnée lors de la réalisation d’un graphique.