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→前提假设
== 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 ===
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。当代物理学的研究表明，物质结构在尺度上和能量上都呈现不同的层次，最微小(也是能量最高)的层次是粒子物理学(也称为高能物理学)，再高一些的层次就是原子物理学和分子物理学。原子或分子聚集起来构成了不同的聚集相:气相、液相和固相，大尺度的固体与流体构成了岩石、土壤、河流、山脉、湖泊、海洋及大气等，而细胞、器官、植物、动物及人体构成了生物学的研究对象。这里所说的因果关系主要描述的是在这一个层面发生的事情。如果将物质研究的空间尺度继续扩大，就到了宇宙学的领域，包括黑洞、星系、星系团，这里面的因果是否继续得以成立是否可以有完美理论合理地解释和说明人们已经观测到的现象，都尚不可知。不同的层次下有着不同的因果关系，它们之间的研究也呈现了不同的内容和特点。
=== 变量处于同一个尺度 ===
=== 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。
=== 独立因果机制 ===
=== 独立因果机制 ===
独立因果机制(independence causal mechanism，ICM):因果生成过程是由相互不影响的自治模块组成的，这表明每个因果关系之间是相对独立的。这一机制可以确保在研究中，只需要在相关的变量因果證步围内推斯因果关系，而无须担心其他因果关系的影响，这意味着因地关系具有稳健性、不变性和可重复性。例如在医学中，一项手术对了某个个体的治疗效果不会因为其他个体接受手术的情况而变化，一些细心的读者可能会想到，有些个体在看到别的手术出现不良效果时情绪产生波动、从而影响了自身的手术效果，在这种情况下，所考虑的原因变量要增加一个，即情绪。在新的变量环境下，手术的效果还是独立的(当然与不考虑情绪是有区别的)。不考虑病人的情绪,手术效果完全取决于手术本身。考虑病人的情绪，则手术效果取决于手术和情绪。在这两种情况下，系统都是独立的，不受外部影响。
== 因果关系和因果效应 ==
== 因果关系和因果效应 ==