A 2.1. ábrán két változó között azonosítottunk néhány szabályszerűséget: az egyik a magyarázandó (explanandum), az úgynevezett függő változó (y), a másik a magyarázó (explanans), az úgynevezett független változó (x).1 Általánosabban fogalmazva „definiált fogalomnak” és „definiáló fogalomnak” is nevezhetjük e kettőt. Természetesen a leghőbb vágyunk az, hogy levonhassuk a következtetést: az egyik változó előrejelzi vagy okozza a másikat. Ideális esetben a definiáló fogalom általánosabb, mint a definiált fogalom, és van köztük néminemű aszimmetria. „Az agy egy gépezet”; azonban megfordítva – „a gépezet egy agy” – nem érvényes. Ennek megfelelően az a döntésünk, hogy az egyik változót függetlennek, a másikat pedig függőnek nevezzük, gyakran önkényes, és az előzetes elfogultságunkat tükrözheti. Bizonyos esetekben képesek vagyunk kísérletileg manipulálni a független változót és megfigyelni a függő változóra gyakorolt hatását. Az idegtudományban gyakran megfigyelünk olyan mennyiségeket, amelyeket nem tudunk közvetlenül manipulálni, vagy amelyeknél nincs mód arra, hogy „függetlenül” manipuláljunk egyetlen változót, anélkül, hogy ezzel közvetett módon ne manipulálnánk a rendszer számos egyéb tulajdonságát is. Ebben az esetben az, hogy az egyik változót függetlennek a másikat pedig függőnek hívjuk, gyakran önkényes és részrehajlást fejez ki. Valójában a grafikonos ábrázolás szimmetrikus, és a statisztikai leírása ugyanaz lenne akkor is, ha az x és y koordinátákat felcserélnénk egymással: a viszonyszámok nem változnának. Mégis, az idegtudományban a viselkedéssel kapcsolatos megfigyeléseket, illetve az ingerjellemzőket helyezzük el az x tengelyen (a példánkban a megtett távolságot), az agy méréseit pedig az y tengelyen tüntetjük fel. Ez a szokásunk az 1. fejezetben tárgyalt kívülről-befelé keretből ered. Ha a megszokások történeti aspektusától most eltekintünk, megmarad a kérdés, vajon lehetséges-e ok-okozati következtetést levonni ezekből az adatokból a korrelációs mérések másfajta ábrázolásával és kiértékelésével?2 Ugyanilyen fontos, hogy megkérdőjelezzük a predikcióba vetett bizalmunkat: mi a valószínűsége annak, hogy igazunk van, vagy tévedünk? Elegendőek-e ezek a megfigyelési adatok, vagy további kísérleteket kell végeznünk?3 Ahhoz, hogy meggyőzően kimutassuk, hogy az egyik változó okozza a másikat, kísérletileg variálnunk kell a független értékeket, és meg kell vizsgálnunk, hogy a függő változó hogyan követi ezeket a változásokat.4 A fizikai objektumok közvetlen megváltoztatása a legalapvetőbb módja a kauzalitás hitelt érdemlő bizonyításának. Amikor egy gyermek rájön arra, hogy a villanykapcsoló kattintása a szoba megjelenését és eltűnését képes előidézni, ezt többször is gyakorolja, hogy megtanulja, ő az okozatok egyedüli okozója. Hasonlóképpen, amikor egy patkány megnyom egy kart, amely táplálékot szolgáltat, ismételten teszteli cselekvésének következményeit. Úgy tűnik, hogy a világban való ténykedés megköveteli az állatoktól, hogy kialakítsák az ok-okozati kapcsolat fogalmát.