统计学中有一句名言：相关性并不意味着因果关系。例如，我们知道吃冰淇淋和溺水事件之间存在统计相关性，但冰淇淋消费不会导致溺水。如果两个因素——A和B——存在相关性，则有四种可能性：1. A是B的原因；2. B是A的原因；3. 相关性纯属巧合；4. 就像冰淇淋案例一样，A和B由一个共同的原因关联。在温暖的夏季，冰淇淋消费量和溺
然而，有一种著名的哲学观点将相关性和因果关系紧密联系在一起。大卫·休谟（1711-1776）在其著作《人性论》中指出，因果关系不过是相关性而已。我们所知道的是，因果关系经常同时发生，原因先于结果发生，并且它们在空间上相邻发生。因此，对休谟来说，只要满足其他两个条件，相关性就足以推断因果关系。
为什么有相关性？
为什么要假设因果关系与相关性有关呢？毕竟，科学中发现的相关性都不是完美的。休谟所说的“恒定关联”根本不存在。
我们知道吸烟会导致癌症。但我们也知道，很多吸烟者并不会患癌症。因果论断不会被反例证伪，即使有很 保加利亚 电话号码列表 多反例也无法证伪。避孕药已被证明会导致血栓形成，但只有千分之一的女性会患上。按照波普尔的说法，我们可以说，对于每一个先有原因后有结果的案例，都有999个反例。然而，我们并没有证伪避孕药会导致血栓形成的假设，而是将血栓形成列为已知的副作用。尽管因果关系只在极少数情况下发生，但人们仍然普遍认为它存在因果关系。
如今，人们通常认为相关性具有不同的强度。如果一个变量 x 发生变化，另一个变量 y 也会随之规律性地变化，我们就认为它们之间存在某种因果关系。但即使是这些有时很弱的相关性，也构成因果关系吗？还是它们仅仅是因果关系的迹象？