Cientistas e engenheiros comumente coletam dados a fim de apoiar suas alegações de causa e efeito sobre o mundo. Existem duas formas gerais de fazer isto; isto é, através de experimentos e estudos correlacionais. Como mostrado à direita, um experimento é onde o investigador força a variável independente (causa) a mudar e depois mede as mudanças na variável dependente resultante. Em um estudo correlacional, o investigador não força mudanças na variável independente. Em vez disso, ele mede ou descreve mudanças naturais nas variáveis independentes e, em seguida, mede as mudanças na variável dependente. Assim, para investigar como a temperatura (independente) pode afetar a taxa de decaimento dos alimentos, podemos mudar propositadamente a temperatura (por exemplo, 0, 5, 10 etc.) ou medi-la conforme nos deparamos com ela no ambiente (por exemplo, 31, 34, 11, etc.). Note que, como os valores da variável independente (temp) são coletados em uma ordem aleatória em um estudo, eles têm que ser organizados em uma seqüência ordenada ao fazer um gráfico.