Mimo oblast filozofie lze teorie kauzality identifikovat v klasické mechanice, statistické mechanice, kvantové mechanice, teoriích časoprostoru, biologii, společenských vědách a právu. Aby bylo možné v rámci fyziky stanovit korelaci jako kauzální, obvykle se rozumí, že příčina a následek se musí spojit prostřednictvím lokálního mechanismu (srov. např. pojem nárazu) nebo nelokálního mechanismu (srov. pojem pole), a to v souladu se známými přírodními zákony.
Z hlediska termodynamiky byly univerzální vlastnosti příčin ve srovnání s účinky identifikovány prostřednictvím druhého termodynamického zákona, který potvrzuje starověký, středověký a karteziánský názor, že „příčina je větší než účinek“ pro konkrétní případ termodynamické volné energie. To je zase zpochybněno populárními interpretacemi pojmů nelineárních systémů a motýlího efektu, v nichž malé události způsobují velké účinky v důsledku, v tomto pořadí, nepředvídatelnosti a nepravděpodobného spuštění velkého množství potenciální energie.
Kauzalita vyložená z kontrafaktuálních stavůEdit
Intuitivně se zdá, že kauzalita vyžaduje nejen korelaci, ale i kontrafaktuální závislost. Předpokládejme, že student dopadl v testu špatně a odhadne, že příčinou bylo jeho neučení se. Abychom to dokázali, pomyslíme na kontrafaktuální příčinu – tentýž student píše stejný test za stejných okolností, ale večer předtím se učil. Pokud by bylo možné přetočit historii a změnit jen jednu malou věc (přimět studenta, aby se na zkoušku učil), pak by bylo možné pozorovat příčinnou souvislost (porovnáním verze 1 s verzí 2). Protože nelze přetočit historii a přehrát události po provedení malých kontrolovaných změn, lze příčinnou souvislost pouze odvodit, nikdy ji nelze přesně poznat. To se označuje jako základní problém kauzální inference – není možné přímo pozorovat kauzální účinky.
Hlavním cílem vědeckých experimentů a statistických metod je co nejlépe se přiblížit kontrafaktuálnímu stavu světa. Například by bylo možné provést experiment na jednovaječných dvojčatech, o nichž je známo, že v testech dostávají trvale stejné známky. Jedno dvojče je posláno na šest hodin studovat, zatímco druhé je posláno do zábavního parku. Pokud by se výsledky jejich testů náhle výrazně lišily, byl by to pádný důkaz, že studium (nebo návštěva zábavního parku) má na výsledky testů příčinný vliv. V tomto případě by korelace mezi studiem a výsledky testů téměř jistě znamenala příčinnou souvislost.
Dobře navržené experimentální studie nahrazují rovnost jednotlivců jako v předchozím příkladu rovností skupin. Cílem je vytvořit dvě skupiny, které jsou si podobné s výjimkou zacházení, které skupiny dostávají. Toho se dosáhne výběrem subjektů z jedné populace a jejich náhodným rozdělením do dvou nebo více skupin. Pravděpodobnost, že se skupiny budou chovat podobně (v průměru), roste s počtem subjektů v každé skupině. Pokud jsou skupiny v podstatě rovnocenné s výjimkou léčby, kterou dostávají, a je pozorován rozdíl ve výsledku pro skupiny, pak to představuje důkaz, že léčba je zodpovědná za výsledek, nebo jinými slovy léčba způsobuje pozorovaný účinek. Pozorovaný účinek však může být také způsoben „náhodou“, například v důsledku náhodných poruch v populaci. Existují statistické testy, které kvantifikují pravděpodobnost chybného závěru, že pozorovaný rozdíl existuje, i když ve skutečnosti neexistuje (viz například P-hodnota).
.