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=== 共因原理 ===

=== 共因原理 ===

[[共因原理]](common causeprinciple，CCP):如果两个可观察变量X和Y在统计上是关联的，那么就存在一组变量U(也可能是X或者Y)，它会对这两个变量产生共同的影响。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”，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，气温就是冰淇淋销量和犯罪率之间的共同原因。共因原理的理论基础是拉普拉斯提出的“[[决定论]]”以及爱因斯坦等提出的“[[隐变量理论]]”，这两个理论认为因果关系是具备确定性的，因必然导致果，其中出现的一些误差或者不确定性是由未知变量(隐变量)造成的。因果效应的度量也遵循共因原理，共因原理也是不同原因和结果变量之间因果效应的大小存在差异的原因之一。

共因原理(common cause principle，CCP):如果两个可观察变量X和Y在统计上是关联的，那么就存在一组变量U(也可能是X或者Y)，它会对这两个变量产生共同的影响。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”，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，气温就是冰淇淋销量和犯罪率之间的共同原因。共因原理的理论基础是拉普拉斯提出的“[[决定论]]”以及爱因斯坦等提出的“[[隐变量理论]]”，这两个理论认为因果关系是具备确定性的，因必然导致果，其中出现的一些误差或者不确定性是由未知变量(隐变量)造成的。因果效应的度量也遵循共因原理，共因原理也是不同原因和结果变量之间因果效应的大小存在差异的原因之一。

=== 独立因果机制 ===

=== 独立因果机制 ===