Scienziati e ingegneri raccolgono comunemente dati per sostenere le loro affermazioni di causa-effetto sul mondo. Ci sono due modi generali di fare questo; cioè, attraverso esperimenti e studi correlazionali. Come mostrato a destra, un esperimento è quello in cui lo sperimentatore forza la variabile indipendente (causa) a cambiare e poi misura i cambiamenti nella variabile dipendente risultante. In uno studio correlazionale, lo sperimentatore non forza i cambiamenti nella variabile indipendente. Invece, misura o descrive i cambiamenti naturali nelle variabili indipendenti e poi misura i cambiamenti nella variabile dipendente. Così, per studiare come la temperatura (indipendente) può influenzare il tasso di decadimento del cibo, possiamo cambiare di proposito la temperatura (ad esempio, 0, 5, 10 ecc.) o misurarla come la incontriamo nell’ambiente (ad esempio, 31, 34, 11, ecc.). Si noti che, poiché i valori della variabile indipendente (temp) sono raccolti in un ordine casuale in uno studio, devono essere organizzati in una sequenza ordinata quando si fa un grafico.