Das Wesen der Kausalität wird in mehreren akademischen Disziplinen, darunter Philosophie und Physik, systematisch untersucht.
In der Wissenschaft gibt es eine beträchtliche Anzahl von Theorien zur Kausalität; das Oxford Handbook of Causation (Beebee, Hitchcock & Menzies 2009) umfasst 770 Seiten. Zu den einflussreichsten Theorien in der Philosophie gehören die Vier Ursachen des Aristoteles und der Okkasionalismus von Al-Ghazali. David Hume vertrat die Ansicht, dass der Glaube an die Kausalität auf der Erfahrung beruht, und die Erfahrung wiederum auf der Annahme, dass die Zukunft die Vergangenheit modelliert, was wiederum nur auf der Erfahrung beruhen kann – was zu einer zirkulären Logik führt. Abschließend stellte er fest, dass die Kausalität nicht auf tatsächlichen Überlegungen beruht: Nur die Korrelation kann tatsächlich wahrgenommen werden. Immanuel Kant vertrat laut Beebee, Hitchcock & Menzies (2009) die Ansicht, dass „ein Kausalprinzip, nach dem jedes Ereignis eine Ursache hat oder nach einem Kausalgesetz folgt, nicht durch Induktion als rein empirische Behauptung aufgestellt werden kann, da es dann an strenger Universalität oder Notwendigkeit fehlen würde“.
Außerhalb der Philosophie lassen sich Kausaltheorien in der klassischen Mechanik, der statistischen Mechanik, der Quantenmechanik, den Raumzeittheorien, der Biologie, den Sozialwissenschaften und dem Recht finden. Um einen Zusammenhang als kausal zu begründen, wird in der Physik in der Regel davon ausgegangen, dass Ursache und Wirkung durch einen lokalen Mechanismus (vgl. z.B. den Begriff des Stoßes) oder einen nichtlokalen Mechanismus (vgl. den Begriff des Feldes) in Übereinstimmung mit bekannten Naturgesetzen miteinander verbunden sein müssen.
Aus der Sicht der Thermodynamik wurden universelle Eigenschaften von Ursachen im Vergleich zu Wirkungen durch den Zweiten Hauptsatz der Thermodynamik identifiziert, was die alte, mittelalterliche und kartesianische Ansicht bestätigt, dass „die Ursache größer ist als die Wirkung“ für den besonderen Fall der thermodynamischen freien Energie. Dies wiederum wird durch populäre Interpretationen der Konzepte nichtlinearer Systeme und des Schmetterlingseffekts in Frage gestellt, bei denen kleine Ereignisse aufgrund von Unvorhersehbarkeit bzw. einer unwahrscheinlichen Auslösung großer Mengen potenzieller Energie große Wirkungen hervorrufen.
Kausalität konstruiert aus kontrafaktischen ZuständenEdit
Intuitiv scheint die Kausalität nicht nur eine Korrelation, sondern eine kontrafaktische Abhängigkeit zu erfordern. Nehmen wir an, ein Student hat bei einem Test schlecht abgeschnitten und vermutet, dass die Ursache dafür darin liegt, dass er nicht gelernt hat. Um dies zu beweisen, denkt man an die kontrafaktische Situation – derselbe Schüler schreibt denselben Test unter denselben Umständen, hat aber am Abend zuvor gelernt. Könnte man die Geschichte zurückspulen und nur eine Kleinigkeit ändern (den Studenten für die Prüfung lernen lassen), dann ließe sich ein ursächlicher Zusammenhang feststellen (indem man Version 1 mit Version 2 vergleicht). Da man die Geschichte nicht zurückspulen und Ereignisse nach kleinen, kontrollierten Änderungen wiederholen kann, lässt sich die Ursache nur ableiten, aber niemals genau feststellen. Dies wird als das grundlegende Problem des Kausalschlusses bezeichnet – es ist unmöglich, kausale Wirkungen direkt zu beobachten.
Ein Hauptziel wissenschaftlicher Experimente und statistischer Methoden ist es, den kontrafaktischen Zustand der Welt so gut wie möglich zu approximieren. Man könnte zum Beispiel ein Experiment mit eineiigen Zwillingen durchführen, von denen bekannt ist, dass sie in ihren Tests stets die gleichen Noten erhalten. Ein Zwilling wird sechs Stunden lang zum Lernen geschickt, während der andere in den Vergnügungspark geschickt wird. Wenn ihre Testergebnisse plötzlich stark voneinander abweichen, wäre dies ein starker Beweis dafür, dass das Lernen (oder der Besuch des Vergnügungsparks) eine kausale Wirkung auf die Testergebnisse hat. In diesem Fall würde die Korrelation zwischen Lernen und Testergebnissen mit ziemlicher Sicherheit einen Kausalzusammenhang implizieren.
Gut konzipierte experimentelle Studien ersetzen die Gleichheit von Individuen wie im vorherigen Beispiel durch die Gleichheit von Gruppen. Ziel ist es, zwei Gruppen zu bilden, die bis auf die Behandlung, die sie erhalten, ähnlich sind. Dies wird erreicht, indem Probanden aus einer einzigen Population ausgewählt und nach dem Zufallsprinzip zwei oder mehr Gruppen zugeteilt werden. Die Wahrscheinlichkeit, dass sich die Gruppen (im Durchschnitt) ähnlich verhalten, steigt mit der Anzahl der Probanden in jeder Gruppe. Wenn die Gruppen im Wesentlichen gleichwertig sind, abgesehen von der Behandlung, die sie erhalten, und ein Unterschied im Ergebnis für die Gruppen beobachtet wird, dann ist dies ein Beweis dafür, dass die Behandlung für das Ergebnis verantwortlich ist, oder mit anderen Worten, die Behandlung verursacht den beobachteten Effekt. Ein beobachteter Effekt könnte jedoch auch „zufällig“ verursacht werden, zum Beispiel durch zufällige Störungen in der Bevölkerung. Es gibt statistische Tests, mit denen sich die Wahrscheinlichkeit quantifizieren lässt, dass ein beobachteter Unterschied fälschlicherweise angenommen wird, obwohl er in Wirklichkeit nicht besteht (siehe z. B. P-Wert).