因果分析
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、これは勉強(または遊園地へ行くこと)がテストの点数に因果的に作用したという強力な証拠になる。この場合、勉強とテストの点数の相関関係は、ほぼ確実に因果関係を意味する。
適切に設計された実験的研究では、前述の例のように、個人の平等性を群の平等性に置き換える。その目的は、両群が受ける処置を除いて類似している2つの群を構築することである。これは、1つの母集団から被験者を選択し、それらを2つ以上の群に無作為に割り当てることで実現される。各群が互いに(平均して)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、各群が受ける処置を除いて本質的に同等であり、各群の結果に差異があることが観察されれば、これは処置が結果の原因であるという証拠で、言い換えれば、処置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。ただし観察された効果は、たとえば母集団におけるランダム摂動の結果として「偶然に」引き起こされる可能性もある。統計的検定は、観察された差異が実際には存在しないのに、誤って存在すると結論づける可能性を定量化するために存在する(たとえば、P値を参照)。
因果分析(いんがぶんせき、英: causal analysis)とは、原因と結果の関係を明らかにするための実験計画法や統計学の分野である。一般的に、これには4つの要素が含まれており、それらは相関関係、時間的順序(つまり、原因はその結果候補の前に起こる必要がある)、観察された結果が起こりうる原因から導かれるもっともらしい物理的または情報理論的メカニズム、および共通あるいは代替(特別な)原因(英語版)の可能性の排除である。このような分析には、通常、1つまたは複数の人工実験または自然実験が含まれている。