A natureza da causalidade é sistematicamente investigada em várias disciplinas acadêmicas, incluindo filosofia e física.
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Na academia, há um número significativo de teorias sobre causalidade; O Oxford Handbook of Causation (Beebee, Hitchcock & Menzies 2009) engloba 770 páginas. Entre as teorias mais influentes dentro da filosofia estão as Quatro Causas de Aristóteles e o ocasionalismo de Al-Ghazali. David Hume argumentou que as crenças sobre a causalidade são baseadas na experiência, e que a experiência também se baseia na suposição de que o futuro modela o passado, que por sua vez só pode ser baseado na experiência – levando à lógica circular. Em conclusão, ele afirmou que a causalidade não se baseia em raciocínios reais: apenas a correlação pode ser percebida de fato. Immanuel Kant, segundo Beebee, Hitchcock & Menzies (2009), sustentou que “um princípio causal segundo o qual cada evento tem uma causa, ou segue de acordo com uma lei causal, não pode ser estabelecido por indução como uma reivindicação puramente empírica, uma vez que lhe faltaria então uma estrita universalidade, ou necessidade”.
Fora do campo da filosofia, as teorias da causalidade podem ser identificadas na mecânica clássica, na mecânica estatística, na mecânica quântica, nas teorias do espaço-tempo, na biologia, nas ciências sociais e no direito. Para estabelecer uma correlação como causal dentro da física, normalmente se entende que a causa e o efeito devem se conectar através de um mecanismo local (cf. por exemplo o conceito de impacto) ou um mecanismo não local (cf. o conceito de campo), de acordo com as leis conhecidas da natureza.
Do ponto de vista da termodinâmica, as propriedades universais das causas em relação aos efeitos foram identificadas através da Segunda lei da termodinâmica, confirmando a visão antiga, medieval e cartesiana de que “a causa é maior que o efeito” para o caso particular da energia livre de termodinâmica. Isto, por sua vez, é desafiado por interpretações populares dos conceitos de sistemas não lineares e do efeito borboleta, nos quais pequenos eventos causam grandes efeitos devido, respectivamente, à imprevisibilidade e ao improvável desencadeamento de grandes quantidades de energia potencial.
Causalidade interpretada a partir de estados contrafactuaisEditar
Intuitivamente, a causalidade parece requerer não apenas uma correlação, mas uma dependência contrafactual. Suponha que um aluno tenha tido um mau desempenho em um teste e adivinhe que a causa foi o fato de não estudar. Para provar isso, pensa-se no contrafactual – o mesmo aluno escrevendo o mesmo teste nas mesmas circunstâncias, mas tendo estudado na noite anterior. Se se pudesse rebobinar a história, e mudar apenas uma pequena coisa (fazer o aluno estudar para o exame), então a causa poderia ser observada (comparando a versão 1 com a versão 2). Como não se pode rebobinar a história e repetir eventos depois de fazer pequenas mudanças controladas, a causação só pode ser inferida, nunca conhecida exatamente. Isto é referido como o Problema Fundamental da Inferência Causal – é impossível observar diretamente os efeitos causais.
Um objetivo principal dos experimentos científicos e métodos estatísticos é aproximar o melhor possível o estado contrafactual do mundo. Por exemplo, pode-se fazer um experimento com gêmeos idênticos que são conhecidos por obter consistentemente as mesmas notas em seus testes. Um gémeo é enviado para estudar durante seis horas enquanto o outro é enviado para o parque de diversões. Se os seus resultados nos testes de repente divergissem em grande grau, isto seria uma forte evidência de que estudar (ou ir ao parque de diversões) teve um efeito causal nos resultados dos testes. Neste caso, a correlação entre o estudo e os resultados dos testes implicaria quase certamente uma causa.
Os estudos experimentais bem concebidos substituem a igualdade dos indivíduos, como no exemplo anterior, pela igualdade dos grupos. O objetivo é construir dois grupos que são semelhantes, exceto pelo tratamento que os grupos recebem. Isto é conseguido através da selecção de indivíduos de uma única população e da sua atribuição aleatória a dois ou mais grupos. A probabilidade dos grupos se comportarem de forma semelhante entre si (em média) aumenta com o número de sujeitos de cada grupo. Se os grupos são essencialmente equivalentes, exceto pelo tratamento que recebem, e uma diferença no resultado dos grupos é observada, então isso constitui evidência de que o tratamento é responsável pelo resultado, ou em outras palavras, o tratamento causa o efeito observado. Contudo, um efeito observado também pode ser causado “por acaso”, por exemplo, como resultado de perturbações aleatórias na população. Existem testes estatísticos para quantificar a probabilidade de se concluir erroneamente que existe uma diferença observada quando na realidade ela não existe (por exemplo, ver P-valor).