к временной последовательности и формулируется следующим образом: причина должна предшествовать по времени эффекту. Обычно это условие соблюсти нетрудно, если исследователь знает, когда испытуемые подвергались экспериментальному воздействию. В квазиэкспериментах исследователь может сочетать такого рода влияние со своим знанием результатов испытуемых до и после экспериментального воздействия и может связать воздействие с некоторыми показателями изменения зависимой переменной. Исследователь, проводящий истинный эксперимент, знает, что соответствующая рандомизация обеспечивает, в вероятностном плане, предварительную (до введения экспериментального воздействия) эквивалентность различных экспериментальных групп. Поэтому если после экспериментального воздействия обнаружатся различия, связанные с воздействием, то он полагает, что такие различия, по всей вероятности, вызваны экспериментальным воздействием.
Второе необходимое условие для обоснованного вывода о причинной зависимости В от А состоит в том, что воздействие или воздействия должны быть статистически связаны с эффектом, так как, если возможная причина и эффект не связаны друг с другом, одно не может быть причиной другого. Для проверки существования такой ковариации используются статистические показатели; разработаны критерии для принятия решения о существовании «действительной» ковариации в результатах. Таким образом, статистические показатели действуют как фильтры. К, сожалению, они подвержены ошибкам даже в тех случаях, когда используются должным образом; с их помощью не всегда удается выявить как действительно существующую, так и ложную композицию ковариации. Поскольку использование статистических показателей ведет к весьма, важным решениям, разумно было бы показать те причины, которые порождают неверные выводы о ковариации. Обозначим их как угрозы для валидности статистического вывода. [Куликов С. Б. Основы философского анализа науки: методология, смысл и цель. – Томск, 2005]
Третье необходимое условие каузального вывода устоит в том, что не должно быть правдоподобного альтернативного, объяснения появления В помимо А. Это условие труднее всего соблюсти в связи с другими обстоятельствами. Первое – относящееся в основном к квазиэкспериментам – связано с валидностью альтернативных интерпретаций, которые предполагают, что кажущаяся каузальная связь А и В фактически может быть обусловлена действием третьей переменной, которая и вызывает изменения В. К примеру, можно установить на фабрике новую машину и отмечать, связано ли это с ростом производительности труда. Если это так, то можно приписать это увеличение нововведению. Однако всегда существует вероятность того, что это увеличение никак не связано с новой машиной и может быть обусловлено сезонным ростом производительности, который происходит в такое время каждый год. И это только один из примеров такой третьей переменной, и в дальнейшем мы представим систематизированный перечень таких дополнительных