1. Precedenza temporale:
* La causa deve verificarsi * prima * l'effetto. Questo sembra ovvio, ma è fondamentale stabilire che la causa sospetta non viene dopo l'effetto.
* Esempio:se stai studiando l'effetto di un nuovo farmaco sulla pressione sanguigna, è necessario assicurarsi che i cambiamenti della pressione sanguigna avvengano * dopo che * il farmaco viene somministrato, non viceversa.
2. Correlazione:
* Deve esserci un'associazione statistica tra la causa e l'effetto. Ciò significa che tendono a verificarsi insieme, positivamente (sia aumentano/diminuiscono insieme) o negativamente (uno aumenta quando l'altro diminuisce).
* Esempio:se il fumo è associato ad un aumentato rischio di cancro ai polmoni, esiste una correlazione. Tuttavia, la correlazione da sola non dimostra causalità.
3. Eliminazione di spiegazioni alternative:
* Devi escludere altre possibili spiegazioni per l'effetto osservato. Questo è dove arrivano accurati gruppi di sperimentazione e controllo.
* Esempio:se trovi una correlazione tra le vendite di gelati e i tassi di criminalità, è probabile che un terzo fattore (come il caldo) stia facendo aumentare entrambi, piuttosto che il gelato che causa il crimine.
4. Meccanismo:
* Comprensione del meccanismo attraverso il quale la causa produce l'effetto rafforza la rivendicazione della causalità. Ciò comporta l'identificazione dei processi biologici, chimici o fisici coinvolti.
* Esempio:capire come il fumo danneggia le cellule polmonari e porta al cancro rafforza il legame causale tra fumo e cancro ai polmoni.
5. Replica:
* I risultati dovrebbero essere replicati da ricercatori indipendenti in condizioni simili. Ciò aumenta la fiducia nei risultati e riduce la probabilità di possibilità o errori.
6. Relazione dose-risposta:
* L'aumento dell'intensità della causa dovrebbe portare a un aumento proporzionale dell'effetto. Questo aiuta a escludere fluttuazioni casuali e suggerisce una relazione autentica.
* Esempio:se un farmaco abbassa la pressione sanguigna, dare una dose più elevata dovrebbe portare a una pressione sanguigna inferiore, all'interno di un intervallo sicuro.
Nota importante: È fondamentale capire che la correlazione non è uguale alla causalità . Semplicemente perché due cose si verificano insieme non significa che l'una causa l'altra. Stabilire la causalità richiede una metodologia scientifica rigorosa, un'attenta analisi e un impegno a eliminare le spiegazioni alternative.
Oltre queste condizioni di base, entra in gioco altre considerazioni, come:
* Specificità: La causa dovrebbe essere specificamente legata all'effetto, non solo un fattore generale che colpisce molte cose.
* plausibilità: La relazione causale proposta dovrebbe essere plausibile e coerente con la conoscenza scientifica esistente.
* coerenza: La relazione causale dovrebbe essere coerente con altri fatti e teorie note.
In definitiva, dimostrare la causalità nella scienza è un processo complesso e sfumato che richiede un'attenta considerazione di tutti i fattori rilevanti. È un processo continuo di raccolta di prove, perfezionando ipotesi e testarle rigorosamente.
