因果度量

自然科学和社会科学的大部分研究都集中在确定过程或事件之间的因果关系上。也就是说，确定和度量因果关系是大多数自然现象科学研究的基础。自20世纪初以来，随着对因果关系的研究不断深入，已经开发了许多用于度量因果关系的方法，主要通过观察研究和实验干预两种手段来理解因果关系的性质。

统计因果性的三个层级

考克斯与韦尔穆特依据既有因果度量的方法，提出统计因果性三个层级概念。

零级因果性

零级因果性聚焦统计的相关性，但强调原因先于结果且二者非独立条件，此相关性无法借由其他合理因素的调整而消除。如探究温室气体对地表升温的影响时，需考量太阳辐射等潜在因素，经此调整，方能判定温室气体对地球温度的作用。从数学视角，此为类似多元回归分析的依存关系，无法以其他解释变量阐释。在时间序列背景下，陆续被Granger（1969）、Schweder（1970）和Aalen（1987）正式化为格兰杰因果关系。

一级因果性

在一级因果性观点中，目标是在不同干预下比较结果，给定系统中两个或更多可能的干预。例如，在两种医学干预D1和D0之间进行对比——一个是治疗药物，另一个是对照。将观察到D1使用的结果与在患者中使用D0时会观察到的结果进行对比（在其他条件相同的情况下）。如果证据显示使用D1而不是D0导致结果变化，那么可以说D1导致了这种变化。这种因果性推断的主要原则是在Rothamsted（Fisher, 1926, 1935; Yates, 1938, 1951）发展起来的。这种因果性的推断可能有决策制定的目标，也可能需要进行控制实验，尽管并非总是如此。例如，试图检查异常基因是否是特定疾病的成因时，干预是基因的正常和异常版本之间的假设（由于明确干预是不可能的），并且通常不涉及立即的决策过程。Rubin（1974）将因果性概念适应于使用类似Fisher表示法的观察性研究。