因果関係の性質は、哲学や物理学など、いくつかの学問分野で体系的に研究されています。
学術的には、因果関係についての理論はかなり多く、The Oxford Handbook of Causation (Beebee, Hitchcock & Menzies 2009) は770ページにもおよびます。 哲学の分野では、アリストテレスの四大原因説やアル・ガザーリの機会論などが影響力のある学説である。 ヒュームは、因果関係についての信念は経験に基づいており、経験も同様に、未来が過去をモデル化するという仮定に基づいており、それは経験にのみ基づくことができるため、循環論理につながると主張した。 結論として、因果関係は推論によらない、相関関係のみが認識される、と主張した。 Beebee, Hitchcock & Menzies (2009)によれば、イマニュエル・カントは、「すべての事象には原因があり、あるいは因果律に従っているという因果律は、厳密な普遍性あるいは必然性を欠くため、純粋な経験的主張として帰納によって確立することはできない」としています。
哲学の分野以外でも、古典力学、統計力学、量子力学、時空論、生物学、社会科学、法学などで因果関係の理論を確認することができる。 物理学において相関関係を因果関係として確立するためには、通常、既知の自然法則に従って、原因と結果が局所的なメカニズム（例えば衝撃の概念を参照）または非局在的なメカニズム（場の概念を参照）を通じて接続されなければならないと理解されている。
熱力学の観点からは、熱力学第二法則によって、結果と比較した原因の普遍的な性質が特定され、熱力学的自由エネルギーという特殊な場合について、「原因は結果より大きい」という古代、中世、デカルトの見解が確認された。 このことは、非線形システムやバタフライ効果の概念に対する一般的な解釈によって疑問視されており、小さな事象が大きな効果を引き起こすのは、それぞれ予測不可能であることや、大量の潜在エネルギーが引き金となる可能性が低いことが原因である。 検証主義
直感的には、因果関係には単なる相関関係だけでなく、反実仮想的な依存関係が必要だと思われる。 例えば、ある学生がテストの成績が悪く、その原因が勉強しなかったことだと推測したとする。 これを証明するために、反実仮想を考える。同じ学生が同じ状況で同じテストを書いたが、前の晩に勉強してきたとする。 もし、歴史を巻き戻すことができ、たった一つの小さなこと（受験生に勉強させること）を変えることができれば、（バージョン1とバージョン2を比較することによって）因果関係を観察することができる。 しかし、歴史を巻き戻したり、小さな変更を加えた後に出来事を再現することはできないので、因果関係は推測されるだけで、正確に知ることはできない。 これは「因果推論の基本問題」と呼ばれ、因果関係を直接観察することはできない。
科学実験や統計手法の主な目的は、世界の反実仮想的な状態を可能な限り近似することである。 例えば、テストで常に同じ成績を取ることが分かっている一卵性双生児を対象に実験を行うことができる。 片方は6時間勉強させ、もう片方は遊園地に行かせる。 その結果、双子のテストの点数が突然大きく離れたとしたら、それは勉強（あるいは遊園地へ行くこと）がテストの点数に因果的な影響を及ぼしたという強い証拠になる。 この場合、勉強とテストの点数の相関は、ほぼ間違いなく因果関係を意味する。
よく設計された実験研究では、前の例のような個人の平等を、グループの平等で置き換える。 その目的は、グループが受ける治療以外は類似している2つのグループを構築することです。 これは、一つの集団から被験者を選び、無作為に二つ以上の群に割り当てることで達成される。 各群が互いに（平均的に）類似した行動をとる可能性は、各群の被験者の数が多いほど高くなる。 もし、各群が受ける治療以外は基本的に同等であり、各群の結果に差があることが観察されれば、これは治療が結果に関与しているという証拠、言い換えれば、治療が観察された効果を引き起こしているという証拠となる。 しかし、観察された効果は、例えば母集団におけるランダムな摂動の結果として、「偶然に」引き起こされることもある。 統計的検定は、観察された差異が実際には存在しないにもかかわらず、誤って存在すると結論付ける可能性を定量化するために存在します（例えば、P値参照）
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