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→变量处于同一个层面
== 前提假设 ==
== 前提假设 ==
在现代的因果效应研究中，人们都是使用数学语言来描述因果和因果效应，这样才能把对因果的研究建立在一个客观和科学的基础之上。数学的推理都是从公理或基本假设出发的，因此因果效应的度量也有着它的前提和基本假设。
在现代的因果效应研究中，人们都是使用数学语言来描述因果和因果效应，这样才能把对因果的研究建立在一个客观和科学的基础之上。数学的推理都是从公理或基本假设出发的，因此因果效应的度量也有着它的前提和基本假设。
=== 变量处于同一个层面 ===
=== 变量处于同一个尺度 ===
在不同的尺度上因果关系会表现为不同的形式。根据现在的主流观点，在量子层面上，因果关系就表现为很不一样的形态，甚至有人认为量子行为完全是随机的，而不是因果的。从如此小的尺度逐步演化为人类可以感知的宏观尺度，在这一过程中，人们所熟悉的因果关系出现了，这个现象称为“因果涌现”，至今仍然是科学之谜。自然界的现象很多，从量子到宇宙，具有不同量级的尺度。一般而言，因果关系是指同尺度现象之间的关系，很少有跨尺度的因果关系。例如对于疾病的研究般是从分子水平或者病菌水平考察与疾病的关系，尽管从根本上说疾病总是与物质的量子行为有关，但是因果关系不会从这个角度来研究，这种在同尺度下比较的相互关系奠定了因果关系的基石。
=== 共因原理 ===
=== 共因原理 ===
共因原理(common causeprinciple，CCP):如果两个可观察对象X和Y在统计上是关联的，那么就存在一组变量Z(也可能是X或者Y)，它会对这两个对象产生共同的影响，并解释所有的关联关系这一条也经常被解释为“每一个关联关系背后都有某种因果关系”。共因原理是一个重要的假设，虽然受到一些质疑，但是现在仍被众多理论所采纳。共因原理反映了因果关系的单向性，认为世界是沿着一个不可逆的方向在演化的。如“冰淇淋销量高-犯罪率高”的例子，在冰淇淋销量高和犯罪率高关联的背后，一定有第三个变量，即气温，使得在表观层面上两个毫无瓜葛的现象产生了强烈的关联，气温就是冰淇销量和犯罪率之间的共同原因。
共因原理(common causeprinciple，CCP):如果两个可观察对象X和Y在统计上是关联的，那么就存在一组变量Z(也可能是X或者Y)，它会对这两个对象产生共同的影响，并解释所有的关联关系这一条也经常被解释为“每一个关联关系背后都有某种因果关系”。共因原理是一个重要的假设，虽然受到一些质疑，但是现在仍被众多理论所采纳。共因原理反映了因果关系的单向性，认为世界是沿着一个不可逆的方向在演化的。如“冰淇淋销量高-犯罪率高”的例子，在冰淇淋销量高和犯罪率高关联的背后，一定有第三个变量，即气温，使得在表观层面上两个毫无瓜葛的现象产生了强烈的关联，气温就是冰淇销量和犯罪率之间的共同原因。