परिकल्पना के परीक्षण के लिए कारण की अवधारणा

इस लेख को पढ़ने के बाद आप परिकल्पना के परीक्षण के लिए कार्य-कारण की अवधारणा के बारे में जानेंगे।

कार्य-कारण की अवधारणा एक अत्यंत जटिल है और यहां इस अवधारणा का गहन विश्लेषण प्रस्तुत करना संभव नहीं है। वास्तव में, हम अवधारणा के साथ काम करने योग्य वार्तालाप के लिए आवश्यक बुनियादी बिंदुओं को सामने लाने से बेहतर नहीं कर सकते हैं।

'कारण' क्या है? पहला बिंदु जो हमें स्पष्ट होना चाहिए वह यह है कि विज्ञान में जो कारण खोजे गए हैं, वे द्वितीयक हैं या 'कारण' हैं। ' वे केवल 'कुशल' हैं, 'अंतिम' कारण नहीं हैं। वे इस सवाल का जवाब नहीं देते हैं, 'आखिर क्यों?' मानव मामलों में उद्देश्य मौजूद है, लौकिक उद्देश्य भी हो सकते हैं; लेकिन विज्ञान में एक अंतिम कारण मौजूद नहीं है।

फ्रांसिस बेकन ने फैसला किया कि अंतिम कारणों के लिए चिंता दर्शन के लिए बेहतर है। वैज्ञानिकों का मानना ​​है कि वैज्ञानिक कानूनों के लिए अनुसंधान में यह उद्देश्य एक आवश्यक अवधारणा नहीं है। विज्ञान में, शब्द का उपयोग जेएस मिल द्वारा इंगित अर्थ में किया जाता है, "एक ऐसा कारण जो किसी भी चीज़ के अंतिम कारण के संदर्भ के बिना एक घटना है। "जैसे ही मिल इसे डालती है, " कार्य-कारण समान रूप से प्राचीनता है। "

लेकिन स्पष्ट समझ प्राप्त करने के बाद भी कि विज्ञान खुद के साथ चिंता नहीं करता है, पहला कारण या अंतिम कारण, महान अस्पष्टता अभी भी बनी हुई है। प्रोफेसर बर्गेसन ने बताया है कि वैज्ञानिक प्रवचन में भी 'कारण' शब्द के तीन अलग-अलग अर्थ अक्सर भ्रमित होते हैं। एक कारण अधिरोहण करके, विमोचन करके या अघोषित करके कार्य कर सकता है।

एक और हमला करने वाला बिलियर्ड बॉल अशुध्द होकर अपने आंदोलन को निर्धारित करता है, बार-बार छोड़े जाने से बारूद के काम करने वाली चिंगारी फट जाती है और बसंत का क्रमिक विश्राम ग्रामोफोन को मोड़ देता है या डिस्क को खोल देता है, जो कि अंधा कर देता है। केवल पहले कारण में, कारण प्रभाव की व्याख्या करता प्रतीत होगा।

अन्य दो कारणों में यह प्रभाव पहले से कम या ज्यादा दिया गया है और पूर्ववर्ती आह्वान इसके कारण के बजाय इसका अवसर है। पहले मामले में, जहां कारण आवेग द्वारा कार्य करता है, जो प्रभाव में है वह पहले से ही कारण में है।

दूसरे कारण में जहां रिहाई के कारण कार्य होता है, यह एक अपरिहार्य स्थिति है; यह ट्रिगर को खींचता है, इसके अलावा इसका प्रभाव नहीं होगा। लेकिन यह प्रभाव की दर या अवधि से अधिक की व्याख्या नहीं करता है।

कार्य-कारण की इस अत्यधिक जटिल अवधारणा के संबंध में, हम कार्य-कारण के मानवीय दृष्टिकोण को याद नहीं कर सकते। ह्युमन के दृष्टिकोण का एक केंद्रीय बिंदु यह है कि जब कोई कहता है कि X का कारण Y है तो वह केवल भौतिक उद्देश्य दुनिया के अपने दिमाग में कुछ प्रतिबिंब व्यक्त करता है न कि भौतिक दुनिया में।

यह ऐसा है जैसे वह खुद परिदृश्य की बजाय एक परिदृश्य की चलती तस्वीर की बात कर रहा हो। चलती तस्वीर बहुत सार्वजनिक हो सकती है और हम में से अधिकांश इस बात पर सहमत हो सकते हैं कि तस्वीर क्या है। लेकिन यह चलती-फिरती तस्वीर मानव निर्मित है जिस तरह एसोसिएशन या भविष्यवाणी मानव मन का एक उत्पाद है, इसके लिए एसोसिएशन को नोटिस करने या एसोसिएशन की व्याख्या करने के लिए एक पर्यवेक्षक की आवश्यकता होती है।

डेविड ह्यूमेन ने, निश्चित रूप से, जोर देकर कहा कि कोई वास्तविक दुनिया नहीं थी जिसमें चीजें होती हैं, लेकिन हुमैन जो कह रहा है वह केवल यह है कि जब एक वैज्ञानिक कुछ वैज्ञानिक बयान देने के लिए वास्तविक दुनिया से एक जुड़ाव और सार का निरीक्षण करता है, तो यह कथन नहीं है वही जो वह देख रहा है।

यह उनके दिमाग का एक उत्पाद है या उनकी धारणा के माध्यम से फ़िल्टर की गई दुनिया की तस्वीर है। यह प्रत्येक संघ के रूप में कार्य-कारण के कथन का सत्य है।

ह्यूम कहते हैं, "तथ्य के विषय में सभी तर्क कारण और प्रभाव के संबंध पर स्थापित किए गए प्रतीत होते हैं, " हम न्यायाधीश करते हैं कि एक मेज की उपस्थिति इस आधार पर तालिका की तथ्यात्मक उपस्थिति को इंगित करती है कि उपस्थिति 'कारण' दिखाई देती है और हम न्याय करते हैं कि तालिका वहाँ है (यदि वास्तव में, यह है) पहले कारण श्रृंखला के परिणामस्वरूप जैसे कि एक पेड़ की वृद्धि और एक बढ़ई की बाद की क्रियाएं।

तथ्य की बात जानने के लिए ह्यूम के लिए कारण संबंध को जानना आवश्यक है जो उन्हें हमारी धारणाओं से जोड़ता है या जो एक घटना को दूसरे से जोड़ता है।

लेकिन जब हम उन घटनाओं के बीच इस कारण संबंध को देखने के लिए मुड़ते हैं, जो हम देखते हैं, तो हमें इसका कोई निशान नहीं मिलता है। ये केवल घटनाएं हैं; घटनाओं के पैटर्न की एक निश्चित नियमितता है, लेकिन हम कभी भी घटनाओं के बीच एक संबंध निर्धारित करने में सक्षम नहीं होते हैं - निश्चित रूप से एक कारण नहीं।

हम देख सकते हैं कि किसी एक घटना को मध्यवर्ती घटनाओं की एक श्रृंखला के माध्यम से दूसरे के साथ जोड़ा जाता है या यह कि एक घटना कभी भी घटित नहीं होती है सिवाय इसके कि पहले या सिर्फ एक के बाद। फिर भी वे सभी घटनाएँ हैं।

सबसे ह्यूम को स्वीकार करना होगा, तीन तत्वों, अर्थात, आकस्मिकता, उत्तराधिकार और निरंतर संयोजन के रूप में कारण संबंध को चिह्नित करने से था - ये संबंध स्वयं को उन घटनाओं की जोड़ी के माध्यम से परिभाषित किया जा रहा है, जिनमें से दोनों को देखा जाना चाहिए कि यदि संबंध होना है। प्राप्त करने के लिए।

लेकिन इस तरह के संबंध तथ्य के मामलों के बारे में सच्चाई को स्थापित करने में स्पष्ट रूप से बेकार हैं, क्योंकि किसी को भी तथ्य की बात के साथ-साथ उन धारणाओं की भी सराहना करनी होगी कि पूर्व में उत्तरार्द्ध का कारण था।

दुर्भाग्यवश, हम कभी भी सीधे तौर पर तथ्य के मामलों में नहीं मिल सकते हैं, लेकिन केवल उनकी धारणाओं पर और इसलिए सभी गिरते अनुभवजन्य ज्ञान को भरने योग्य है क्योंकि यह दिखाई देने वाले कारणों के बारे में पूरी तरह से अनपेक्षित surmises पर करता है।

अतीत के अवलोकनों के आधार पर भविष्य के बारे में भविष्यवाणियां करने के प्रयासों पर एक ही तर्क कुछ अलग तरीके से लागू होगा। आकस्मिकता, उत्तराधिकार और निरंतर संयोजन (ह्यूम) में कार्य-कारण का विश्लेषण विवाद का केंद्रबिंदु रहा है।

कई दार्शनिकों ने महसूस किया है कि आंतरिक आवश्यकता जो एक स्थिति को दूसरे को रास्ता देने के लिए मजबूर करती है, स्पष्ट रूप से तर्कसंगत है यदि अनुभवजन्य जांच के लिए नहीं। उन्होंने इस प्रकार ह्यूम के संदेहपूर्ण निष्कर्ष को दर्शन में विश्वास की अयोग्य क्षति के रूप में खारिज कर दिया है। लेकिन वैकल्पिक विश्लेषणों से पता चला है कि ह्यूम के इरादों को ठीक से नहीं समझा गया था।

ह्यूम ने इस बात से इनकार नहीं किया कि कार्य-कारण का हमारा विचार अनुभव में नियमितता से लिया गया है और न ही उन्हें संदेह था कि पुरुषों में भविष्य के अनुभवों में ऐसी नियमितता की उम्मीद करने की प्रवृत्ति है; उन्होंने केवल इस बात से इनकार किया कि हमें इन अपेक्षाओं को आधार देने के लिए नियमितता के अनुभव के अलावा कोई भी ज्ञान हो सकता है जो दार्शनिक रूप से आधारहीन हैं।

कुछ अन्य दार्शनिकों ने महसूस किया है कि विचार और भाषा के क्षेत्र में तार्किक संबंध इतने स्पष्ट थे कि वे एहतियात और प्राकृतिक दुनिया में वास्तविक कनेक्शन का संकेत देते हैं। ह्यूम ने इस तर्क के लिए इस तर्क की हद तक कि हमारे मन की प्रवृत्ति को 'प्रभाव' कहा जाता है के विचार को उत्पन्न करने के लिए 'कारण' को परिभाषित करने की सीमा को स्वीकार किया, जिसे 'कारण' कहा जाता है।

लेकिन मौलिक महामारी विज्ञान की समस्या ठीक उन आधारों की खोज करने के लिए है जिन पर हम दुनिया में कनेक्शन और प्रवृत्ति को मान सकते हैं। वास्तव में, कार्य-कारण का कोई भी सिद्धांत ऐसा करने में सफल नहीं हुआ है।

अरस्तू के चार कारणों से:

मिल के आगमनात्मक विधि के लिए सामग्री, कुशल, औपचारिक और अंतिम, यह निर्धारित करने के लिए कि किस तत्व का कुछ पूर्ववर्ती स्थिति से मेल खाता है, जिसके परिणामस्वरूप परिणाम की स्थिति किस तत्व के प्रभाव का कारण है, वास्तविक और आदर्श संबंध के बीच का यह समानांतर मान लिया गया है।

हेगेल जैसे कुछ सिद्धांतकारों ने उन्हें पहचानने की कोशिश की है, लेकिन यहां तक ​​कि इससे कोई मदद नहीं मिली है क्योंकि यह हमें इस सवाल के साथ छोड़ देता है कि क्या जो कुछ सोचा गया है, उसके साथ क्या हुआ है, इसके बारे में हमारी समझ हमें एक सटीक प्रतिनिधित्व देती है।

मिल के तरीकों में कोई संदेह नहीं है कि ह्यूम के बोलने के निरंतर संयोजन का पता लगाने के लिए एक सुरुचिपूर्ण नुस्खा है। मिल के अवशेषों के तरीके और सहवर्ती भिन्नता की विधि। एंटीकेडेंट्स और परिणाम के सेट के साथ पहले तीन सौदा।

यदि हम कुछ परिणाम C के कारण की तलाश कर रहे हैं और मान लें कि प्रत्येक में C के बाद एंटीकेडेंट (A) के कई सेट हैं, तो समझौते का तरीका हमें उन एंटीसेडेंट्स के बीच सी के कारण की तलाश करने का निर्देश देता है, जो सदस्य हैं सभी सेट।

वैकल्पिक रूप से, मान लीजिए कि सी सी एंटेकेंट्स के इन सेटों में से केवल एक के बाद अनुसरण करता है, मतभेदों की विधि हमें उस सेट के उन सदस्यों के बीच कारणों की तलाश करने के लिए निर्देशित करती है जो इसे किसी भी अन्य सेट के साथ साझा नहीं करते हैं जो सी का उत्पादन करने में विफल रहे हैं।

अवशेषों की विधि हमें एंटेकेडेंट्स के सेट से किसी भी तत्व को छोड़ने के लिए प्रेरित करती है, जिनके प्रभाव को प्रश्न में परिणाम से अलग माना जाता है और उन लोगों के बीच इसके कारण को देखने के लिए जो ऑपरेशन के बाद प्रतिस्पर्धा में छोड़ दिए जाते हैं।

अन्त में, सहवर्ती भिन्नता की विधि हमारी खोज को किसी भी घटना या प्रक्रिया के कारण की ओर निर्देशित करती है जिसकी तीव्रता अन्य घटनाओं के बीच समय के साथ बदलती रहती है जिसकी समकालीन या थोड़ी पूर्व तीव्रता कुछ सरल तरीके से पहले की तीव्रता के संबंध में भिन्न होती है।

लेकिन निरंतर संयोजन (ह्यूम) के शासन के प्रकाश में ये सभी विधियां स्पष्ट हैं; वे मुश्किल से ह्युमैन समस्या को हल करने में मददगार साबित होते हैं।

अपने आलोचकों को ह्यूम का जवाब था कि एक एजेंट के रूप में वह अपनी बातों को मनवाने के लिए काफी इच्छुक होंगे लेकिन एक दार्शनिक के रूप में जिज्ञासा के कुछ हिस्से के साथ वह इस निष्कर्ष की नींव जानना चाहते हैं। दुनिया में घटनाओं को जोड़ने की कोई आंतरिक आवश्यकता हो सकती है या नहीं भी हो सकती है और हम यह नहीं जान सकते हैं कि इस तरह का संबंध है या नहीं, लेकिन ऐसा करना वाजिब है।

लेकिन फिर कार्य-कारण के सवाल का क्या जवाब होगा? कार्य-कारण की भाषा में वर्णित प्रकृति की एकरूपता का नियम कहता है कि समान कारणों का सदैव समान प्रभाव होता है और हमें वर्तमान-भविष्य के लिए एक संबंध के रूप में अतीत-वर्तमान का उपयोग करने में सक्षम बनाता है।

लेकिन मान लीजिए कि यह अचानक हमारे सामने आया कि यह कानून टूटने वाला है और कल से इसी तरह के कारणों से समान प्रभाव नहीं हो सकता है।

अब, जब तक हमें पहले से नहीं बताया जाता है कि मतभेद क्या होने जा रहे थे, हमें नए प्रकार की भविष्यवाणियों या नए प्रकार के अवलोकन को आधार बनाने में सक्षम होने के लिए बदलाव का इंतजार करना होगा। लेकिन यह गतिविधि अपने आप में कार्य-कारण संबंध की उसी नियमितता को बनाए रखेगी जिसमें परिवर्तन को प्रति-उदाहरण के रूप में प्रस्तुत किया गया था।

सिद्धांत की असफलता में पूरी तरह से अराजकता शामिल होगी लेकिन किसी के पास इस तथ्य के बारे में जानने का कोई तरीका नहीं होगा कि यह अराजकता हमारी धारणा और विचार तक विस्तारित होगी।

यदि वह सब जिसके लिए तर्क दिया जाता है वह कारण सिद्धांत की सामयिक पतनशीलता है तो यह तर्क पकड़ में नहीं आता है और हम एक बार फिर संशयपूर्ण गतिरोध के लिए प्रेरित होते हैं। इसलिए, समाधान सिद्धांत की सच्चाई को स्थापित करने की कोशिश में झूठ बोलने के लिए प्रतीत नहीं होगा, बल्कि इसे जोर देने में लगेगा।

यह ध्यान दिया जाना है कि किसी भी विशेष परीक्षण में, एक जटिल सेटिंग या पृष्ठभूमि से अमूर्त होने का कारण और प्रभाव। इस प्रकार, सिद्धांत का एक बेहतर सूत्रीकरण यह होगा कि 'यदि पृष्ठभूमि समान हैं तो समान कारणों से समान प्रभाव पैदा होते हैं।'

दूसरे शब्दों में, यदि अन्य चीजें समान हैं (ceteris paribus), तो हम इस धारणा पर आगे बढ़ने का संकल्प कर सकते हैं कि कारण सिद्धांत है, लेकिन साथ ही हम विनम्र संशयवाद के साथ किसी भी दावे का निर्णायक रूप से व्यवहार कर सकते हैं।

हम ब्रह्माण्ड की वर्तमान स्थिति की परिकल्पना कर सकते हैं क्योंकि इसके पिछले राज्य का प्रभाव और इसका अनुसरण क्या होगा। कारण संबंध का अर्थ पूर्ववर्ती स्थितियों और उसके बाद के परिणामों के बीच एक प्रभावी रूप से उत्पादक संबंध है। ह्यूम इस तरह के किसी भी रिश्ते की खोज नहीं कर सकते, एक ने केवल पूर्ववर्ती स्थितियों और उसके बाद के परिणामों को देखा।

प्राचीन ह्यूमैन के दृष्टिकोण का निष्कर्ष यह है कि कारण और प्रभाव के बयान और एसोसिएशन के अन्य सभी बयानों के बीच कोई अंतर नहीं है। लेकिन यह दृष्टिकोण बहुत संतोषजनक नहीं है क्योंकि सामाजिक वैज्ञानिक बात करते हैं और व्यवहार करते हैं जैसे कि कुछ संघ अन्य संघों से अलग वर्ग के हैं।

कार्य-कारण की समावेशी और यथार्थवादी परिभाषा को प्रस्तावित करने के लिए कई प्रयास किए गए हैं। एम। बंज और ब्लालॉक ने इसके लिए पर्यायवाची शब्द प्रस्तुत करके अधिकतर कारण को परिभाषित किया है।

उत्पादन की धारणा को शामिल करते हुए, कारण, Blalock की कल्पना की जाती है, जो उत्पादन प्रभाव का कारण बनता है। उत्पादन स्पष्ट रूप से कार्य के लिए एक पर्याय के रूप में उपयोग किया जाता है। लेकिन समानार्थक शब्द देना तब उपयोगी हो सकता है जब कोई स्पष्ट कर रहा हो कि किसी विशेष भाषा में किसी विशेष शब्द का क्या अर्थ है। जाहिर है, पर्यायवाची कारण लेबलिंग की बुनियादी वैज्ञानिक समस्याओं को हल करने में मदद नहीं करता है।

अवधारणा के कुछ गुणों को नाम देकर परिभाषा प्रस्तुत की जा सकती है। इस प्रकार की परिभाषा यह बताती है कि उदाहरण के लिए, क्या कारण है। यह हमारी दुनिया के कुछ भौतिक गुणों के संदर्भ में एक ontological परिभाषा है।

इस तरह की परिभाषा हमें दूसरों को यह बताने में मदद कर सकती है कि किसी के मन में क्या है। उदाहरण के लिए, एक घोड़ा एक जानवर है जिसका उपयोग सवारी के लिए चार पैरों के साथ किया जाता है, या संस्कृति एक भव्य पैटर्न है जिसमें समाज के सदस्यों द्वारा अधिग्रहित आदतें, रीति-रिवाज, विचार और अनुकूली कौशल शामिल हैं।

बिना किसी सफलता के, दार्शनिकों द्वारा इस तरह की परिभाषा की कोशिश सदियों से की जा रही है। ब्रिजमैन ने उप-परिभाषाओं की आलोचना करते हुए तर्क दिया कि गुणों के संदर्भ में शब्दों को परिभाषित करना समझ को दीवार बनाता है। इसके बजाय, उन्होंने वकालत की कि संचालन के संदर्भ में परिभाषाएं बनाई जानी चाहिए।

ह्यूम ने संचालन के संदर्भ में कार्य-कारण की स्थानापन्न परिभाषा प्रस्तुत किए बिना कार्य-कारण की सामान्य परिभाषा में विशिष्ट दोषों का प्रदर्शन किया। इसके बजाय, उन्होंने सुझाव दिया कि 'कार्य-कारण' शब्द बेकार था और इसे दूर कर देना चाहिए। यह दृश्य बर्ट्रेंड रसेल सहित बीसवीं सदी के दार्शनिकों के बीच प्रचलित सबसे प्रभावशाली लोगों में से एक था।

शर्तों को उदासीनता से, उदाहरण के साथ परिभाषित किया जा सकता है। लेकिन किसी को कार्य-कारण की वैज्ञानिक अवधारणा को स्पष्ट करने के लिए अधिक से अधिक विकृतीकरण की आवश्यकता होती है।

जब किसी पद के आवेदन के बारे में वैज्ञानिकों में असहमति होती है और जब वे इस संभावना को बढ़ाने के लिए उत्सुक होते हैं कि समान समान घटना पर समान शब्द लागू होंगे, तो उन्हें संदर्भ द्वारा अवधारणा की समझ बनाकर परिचालन परिभाषाओं की ओर मुड़ना होगा। शामिल संचालन के लिए।

कार्यविधि की एक परिचालन परिभाषा यथोचित रूप से निम्नलिखित प्रक्रिया के संदर्भ में प्रस्तावित की जा सकती है:

(1) उत्तेजना विभिन्न और विविधताओं (यदि कोई हो) प्रतिक्रिया में मनाया जाता है।

(2) एक ही प्रतिक्रिया होने पर निरीक्षण करने के लिए कई अन्य उत्तेजनाओं का उपयोग किया जाता है।

(3) यदि उपर्युक्त दो चरणों से उचित परिणाम मिले तो उत्तेजना और प्रतिक्रिया के बीच संबंध को 'कारण' कहा जा सकता है।

उन परिस्थितियों में कार्य-कारण को परिभाषित करना जहां संरचित प्रयोग संभव नहीं हैं, स्पष्ट रूप से खतरों से भरा हुआ है। हालांकि, गैर-प्रयोगात्मक सेटिंग में कार्य-कारण की एक सार्थक परिचालन परिभाषा का अर्थ यह होगा कि परिभाषा के परिणाम कई वैज्ञानिकों तक एक ही निर्णय पर पहुंचते हैं। दूसरे, प्रस्तावित परिचालन परिभाषा ज्यादातर वैज्ञानिकों द्वारा आयोजित कार्य-कारण की काल्पनिक अवधारणा को बारीकी से फिट करती है।

यह कहने के लिए समझ में आता है कि कारण संबंध संघों का एक उप-वर्ग है। दूसरे शब्दों में, सभी कारण संबंध संघ हैं, लेकिन सभी संबंध कार्य संबंध नहीं हो सकते हैं। एक कारण और प्रभाव कथन को एक प्रकार की वैज्ञानिक व्याख्या के रूप में समझा जा सकता है लेकिन सभी स्पष्टीकरण कारण कथन नहीं हैं।

अब सवाल यह है कि उन संघों के बीच अंतर को कैसे प्रभावित किया जाए जो कथन के उप-वर्ग के भीतर हैं और जो नहीं हैं। पर्याप्त कारण या गैर-कारण संघों में एक विशेष संघ को शामिल किया जा सकता है या नहीं, यह तय करने के लिए एक विधि खोजने के लिए कुछ प्रयास किए गए हैं।

कई लेखकों ने इस बात का विरोध किया है कि संघ को सत्यापित किया जा सकता है जो प्रयोगात्मक रूप से शीर्षक कारण का हकदार है, कोई अन्य नहीं। यद्यपि यह विज्ञान के अधिकांश भाग में एक उपयोगी नियम है, इसे पूर्ण नियम नहीं कहा जा सकता है। किसी भी प्रयोग में परिकल्पित स्वतंत्र चर में परिवर्तन के बजाय कुछ छिपे हुए तीसरे कारक पर निर्भर चर में परिवर्तन के लिए जिम्मेदार हो सकता है।

इसके अलावा, कई परिस्थितियां प्रयोग की अनुमति नहीं देती हैं। चूंकि एक छिपा हुआ तीसरा कारक वास्तविक कारण हो सकता है, एक एकल प्रयोग समझदारी की एक व्यापक परिचालन परिभाषा प्रदान करने में विफल रहता है।

परिस्थितियों के तहत आवश्यक है, संबंधित प्रयोगों को चलाने के लिए स्थिति के विभिन्न मापदंडों को अलग करना। प्रयोग-श्रृंखला के दौरान महत्वपूर्ण संभावनाएं समाप्त होने के बाद ही हम निष्कर्ष निकाल सकते हैं या सही कह सकते हैं कि प्रायोगिक उत्तेजना प्रतिक्रिया का कारण बनती है।

जहां प्रयोग संभव है, कार्य-कारण की परिचालन परिभाषा निम्नानुसार प्रस्तावित की जा सकती है:

यदि प्रतिक्रिया प्रयोग उत्तेजना का अनुसरण करती है और यदि यह प्रयोगात्मक संबंध बनी रहती है, भले ही स्थिति के अन्य तत्व भिन्नता के अधीन हों, तो मनाया गया संबंध कार्य-कारण कहला सकता है।

ऐसी परिस्थितियाँ जिनमें कोई प्रयोग संभव नहीं है और इसलिए प्रयोगात्मक पुष्टि का परीक्षण आकस्मिक बयानों को परिभाषित करने के लिए एक मानदंड के रूप में काम नहीं कर सकता है, जो कारण बयानों के बारे में कई सवाल उठाते हैं। ऐसी परिस्थितियाँ अधिकांश सामाजिक विज्ञानों की विशेषता होती हैं।

Wold (1966) ने प्रायोगिक सत्यापन सिद्धांत की पहुंच के भीतर गैर-प्रायोगिक स्थितियों को लाने का प्रयास करते हुए पूछा कि क्या कोई गैर-प्रायोगिक स्थिति काल्पनिक है या काल्पनिक प्रयोग है या नहीं।

यह है कि क्या प्राकृतिक स्थिति में एक वास्तविक प्रयोग के कई तत्व हैं। लेकिन यह अवधारणा कमियों के बिना नहीं है। सबसे पहले, कार्य-कारण की परिचालन परिभाषा के रूप में प्रयोगों का सार यह है कि यह एक वास्तविक प्रयोग का वास्तविक मनाया परिणाम है जो यह निर्धारित करने के लिए कार्य करता है कि क्या संबंध को कारण कहा जाना है या नहीं।

दूसरे, कारण के रूप में लेबल संबंध को चुनने का बहुत ही कार्य एक ऑपरेशन है जो कार्य-कारण को परिभाषित करता है। लेकिन इस तरह की एक ऑपरेशनल "परिभाषा में वैधता का अभाव है क्योंकि यह मुश्किल से लोगों में असहमति को दूर करने की ओर जाता है।

तर्कवादियों और दार्शनिकों ने 'अगर-तब' किस्म के सशर्त बयानों के विभिन्न संयोजनों की कोशिश की है। उन्होंने कुछ तार्किक सूत्रीकरण का पता लगाने का प्रयास किया है जो कारण और गैर-कारण संघों के बीच सफलतापूर्वक अंतर करता है।

यह खोज, हालांकि, लक्ष्य तक पहुंचने में विफल रही है। फिर भी एक अन्य प्रकार का प्रयास हाल ही में एच। साइमन, ब्लालॉक और अन्य लोगों द्वारा किया गया है जो पी। लजारसफेल्ड के मूल काम से अलग हैं।

इस समूह ने जांच की है कि तीन या अधिक चर के बीच और किस तरह का विश्लेषण विश्लेषण में मदद कर सकता है कि इनमें से कौन सा चर इसका कारण कहा जा सकता है। यह विश्लेषण का एक निहितार्थ और औपचारिककरण है जो यह जांचने की कोशिश करता है कि क्या एक छिपा हुआ तीसरा कारक दो अन्य चर के बीच संबंध के लिए जिम्मेदार है।

इस प्रकार के कार्य-कारण क्रमबद्धता का अध्ययन काफी उपयोगी और महत्वपूर्ण है, लेकिन यह निर्धारित परिणामों को प्राप्त नहीं करता है। उदाहरण के लिए, यदि अन्वेषक तीन चरों के साथ शुरू होता है, जिसमें से किसी को भी वास्तव में दूसरे का कारण नहीं कहा जाना चाहिए, तो विश्लेषण हमें इस बारे में कुछ नहीं बता सकता है कि दिए गए दो चरों के बीच संबंध को कारण कहा जाना चाहिए या नहीं।

इस तरह की योजनाएं, जो कार्य-कारण या गैर-कारण के रूप में संबंधों को लेबल करने के उद्देश्य से होती हैं, जो हमें रिश्ते को सुलझाने में मदद करने के लिए बाहरी ज्ञान के उपयोग पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं। उदाहरण के लिए, यह ज्ञान कि एक निश्चित घटना समय में अन्य सभी से पहले होती है और इसलिए इन घटनाओं का प्रभाव नहीं हो सकता है।

इस प्रकार, पूरी बात यह दावा करने के लिए उकसाती है कि एक संबंध जब तक अन्यथा साबित नहीं होता है जब तक कि सहजता के लिए परीक्षण द्वारा साबित न हो। इस तरह की योजना स्पष्ट रूप से यह इंगित करने के लिए एक परिचालन परिभाषा नहीं देती है कि क्या किसी दिए गए रिश्ते को कारण कहा जाना चाहिए। सबसे अच्छा यह केवल सुझाव दे सकता है कि चर के एक सेट के भीतर एक संबंध दूसरे की तुलना में अधिक कारण है।

इन विभिन्न प्रयासों का अवलोकन एक को निष्कर्ष पर ले जाता है, कोई भी ऐसी परिभाषा नहीं बनाई गई है जो प्रथागत वैज्ञानिक उपयोग के लिए उपयुक्त हो, हालांकि यह उन सभी का घोषित उद्देश्य है। यह भी आश्चर्य की बात नहीं है कि कोई भी पूर्ण या निकट परिभाषा अभी तक उत्पन्न नहीं हुई है। यहां तक ​​कि सबसे अच्छी परिचालन परिभाषा हर एक को बिल्कुल उसी तरह से इस तरह की अवधारणाओं के सभी उदाहरणों को वर्गीकृत करने का नेतृत्व नहीं करती है।

सीमा रेखा पर हमेशा अपवाद होते हैं। इसलिए, यह काफी समझ में आता है कि ऐसे शब्द जो कारण और प्रभाव के रूप में बहुत जटिल और सार हैं, संतोषजनक ढंग से परिभाषित करने के लिए बहुत कठिन होंगे और कई और सीमा रेखा के मामले होंगे, जिन पर लोग कारण और गैर-कारण के रूप में स्थितियों को वर्गीकृत करते समय असहमत होते हैं।

एक नियंत्रित प्रयोग के लिए एक स्थिति बारीकी से समरूप है या नहीं, यह कार्य-कारण की पूरी परिभाषा प्रदान नहीं करता है। इसके अलावा, यहां तक ​​कि नियंत्रित प्रयोग में अक्सर विषय-वस्तु के ज्ञान के अलावा विनिर्देश त्रुटि के लिए कोई मदद नहीं मिलती है।

उपरोक्त चर्चा के आलोक में कार्य-कारण संबंध की एक कार्यशील परिभाषा निम्नानुसार प्रस्तुत की जा सकती है:

एक कारण संबंध एक बयान में व्यक्त किया गया है जिसमें निम्नलिखित महत्वपूर्ण विशेषताएं हैं: सबसे पहले, यह एक ऐसा संघ है जो पर्यवेक्षक के लिए यह विश्वास करने के लिए पर्याप्त मजबूत है कि इसमें एक पूर्वानुमान (व्याख्यात्मक) शक्ति है जो वैज्ञानिक रूप से उपयोगी या दिलचस्प होने के लिए पर्याप्त है।

उदाहरण के लिए, यदि मनाया गया सहसंबंध 0.6 है, भले ही नमूना सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण के रूप में सहसंबंध को न्यायोचित ठहराने के लिए पर्याप्त हो, अर्थात, महत्वहीन संबंधों के कारण लेबल होने की संभावना नहीं है। दूसरे, अधिक कसकर एक रिश्ता बाध्य होता है, अर्थात्, एक सामान्य सैद्धांतिक ढांचे के साथ संगत, मजबूत होने के कारण इसके दावे को कारण के रूप में नामित किया जाता है।

एक सैद्धांतिक ढांचे के साथ संबंध इस विश्वास का समर्थन करते हैं कि कथन को सही रखने के लिए आवश्यक पक्ष की शर्तें प्रतिबंधित नहीं हैं और यह कि सुधार के परिवर्तन पर्याप्त नहीं हैं; क्योंकि एक स्टेटमेंट खड़ा होता है या गिर जाता है क्योंकि बाकी सिस्टम खड़ा या गिर जाता है।

यह ध्यान दिया जा सकता है कि कार्य-कारण शब्द के निर्णयकर्ता और वैज्ञानिक के लिए अलग अर्थ होने की अधिक संभावना है। यदि वह उम्मीद करता है कि निर्णयकर्ता इसे सफलतापूर्वक करने में सक्षम होने की उम्मीद करता है, तो एक संबंध कारण कहेगा। उदाहरण के लिए, धूम्रपान करने वालों को सांख्यिकीय रूप से धूम्रपान से संबंधित बीमारियों से होने वाली मौतों को कम करने के लिए एक निर्णय निर्माता द्वारा कारण माना जा सकता है।

लेकिन वैज्ञानिकों के लिए शब्द का अर्थ यह है कि स्थिति को और अधिक अन्वेषण की आवश्यकता नहीं है। सिगरेट के मामले में शायद सिगरेट में केवल एक घटक नुकसान करता है और इस घटक की खोज करने वाले वैज्ञानिक धूम्रपान के कारण शब्द को रोकना चुन सकते हैं।

निर्णय लेने और शुद्ध जांच की स्थिति के बीच कार्य-कारण अवधारणा के अर्थ और उपयोग में अंतर सामान्य प्रस्ताव का एक उदाहरण है कि कार्य-कारण का उद्देश्य किसी के उद्देश्य पर निर्भर करता है।

कारण-अवधारणा शायद किसी नीति-निर्माता के लिए सबसे आवश्यक है, खासकर जब वह प्रजनन चर में, उदाहरण के लिए, एक अन्य चर में परिवर्तन प्राप्त करने की उम्मीद में एक चर को बदलने पर विचार कर रहा है।

वर्गीकरण कारण और गैर-कारण उन स्थितियों के बीच भेदभाव करने का एक प्रयास है जो उनका मानना ​​है कि इस तरह के नियंत्रण की अनुमति देता है और जो ऐसा नहीं करते हैं। दूसरी ओर, कारण अवधारणा उस व्यक्ति के लिए बिल्कुल भी आवश्यक नहीं है, जिसे पूर्वानुमान के लिए उम्मीद की जाती है कि उसे स्वतंत्र चर में हेरफेर करने में कोई दिलचस्पी नहीं है। शुद्ध अन्वेषक के लिए कारण अवधारणा आवश्यक हो सकती है या नहीं भी हो सकती है।

बर्टट्रांड रसेल और अधिकांश समकालीन भौतिकविदों का मानना ​​है कि यह भौतिक / प्राकृतिक विज्ञानों में न तो आवश्यक था और न ही उपयोगी था। सामाजिक विज्ञान में कई गैर-नीति विद्वानों को, हालांकि भविष्य के शोध के लिए परिस्थितियों को वर्गीकृत करने में उपयोगी कार्य-कारण की अवधारणा लगती है।

चर के संबंध में विषयों के बीच अंतर को कारण कहा जाता है यह भी दर्शाता है कि कारण लेबलिंग उद्देश्य पर निर्भर करता है। उन मामलों में जिनमें चर पूरक होते हैं, जैसे उपलब्धि प्रेरणा और निवेश, मनोवैज्ञानिक या अर्थशास्त्री के लिए यह अनावश्यक है कि किसी दूसरे चर पर इसे लागू करने के लिए कारण चर को एक चर में नकार दिया जाए।

लेकिन जब चर पदानुक्रमिक होते हैं, तो वे यथोचित असंगत और विशेष जांचकर्ता हो सकते हैं, जो उनके विषयों पर निर्भर करता है, उन्हें उस लेबल का अध्ययन करने के लिए कौन सा लेबल देना चाहिए, इसका चयन करना चाहिए और जिस लेबल को वे सबसे उपयोगी मानते हैं।

शब्द के सामाजिक वैज्ञानिक उपयोग में साक्ष्य के रूप में कार्य-कारण के अर्थ के संबंध में, वैज्ञानिकों के बीच काफी आम सहमति दिखाई देती है, जिस पर संबंध कारण हैं और जो नहीं हैं। जेएल साइमन ने कार्य-कारण की एक परिचालन परिभाषा प्रस्तावित की है।

"एक कथन", वे कहते हैं, "यदि कार्य को काफी उपयोगी या दिलचस्प होने के करीब है, तो इसे कारण कहा जाएगा, यदि इसकी सामान्यता और महत्व प्राप्त करने के लिए पक्ष की शर्तों के इतने बयानों की आवश्यकता नहीं है; यदि पर्याप्त हो ... तीसरे कारक चर को कुछ आश्वासन देने की कोशिश की गई है कि संबंध सहज नहीं है; और यदि संबंध सिद्धांत के एक बड़े निकाय से घटाया जा सकता है या ... सहायक प्रस्तावों के एक सेट द्वारा समर्थित हो, जो उस तंत्र की व्याख्या करता है जिसके द्वारा संबंध काम करता है। "

उपरोक्त परिभाषा मानदंडों की एक चेक सूची की प्रकृति में अधिक है। किसी दिए गए रिश्ते को पर्याप्त रूप से मानदंड कहा जाता है या नहीं, यह कारण न तो स्वचालित है और न ही उद्देश्य। निर्धारण के लिए संपूर्ण संदर्भ के निर्णय और ठोस ज्ञान की आवश्यकता होती है।

इसलिए, यह स्पष्ट होना चाहिए कि विज्ञान अपने 'कुशल कारणों' का खुलासा करके घटनाओं के व्यवस्थित कारोबार के बारे में जानता है। इसका सीधा सा मतलब है कि विचाराधीन घटना को पूर्ववर्ती घटनाओं द्वारा निर्धारित किया जाना दिखाया गया है।

विज्ञान के दार्शनिक, एई टेलर की टिप्पणी को मुश्किल से निकाला जा सकता है। वे कहते हैं, '' दो चीजों के बीच लेन-देन के रूप में कार्य-कारण की धारणा को प्रायोगिक विज्ञान में केवल एक घटना के रूप में बदल दिया जाता है, जैसे कि पूर्ववर्ती घटनाओं द्वारा किसी घटना का निर्धारण।

जैसा कि यह अधिक स्पष्ट हो जाता है कि पूर्ववर्ती घटनाएँ, जो एक स्थिति होती हैं, एक जटिल बहुलता होती हैं, और उन राज्यों को शामिल करती हैं जिन्हें लोकप्रिय कहा जाता है, जिन चीज़ों पर कार्रवाई की जाती है और तथाकथित एजेंट में प्रक्रियाएँ होती हैं, विज्ञान 'एजेंट के बीच भेद के लिए स्थानापन्न करता है। 'और' रोगी ', पारस्परिक रूप से निर्भर अंतःक्रियात्मक कारकों की एक प्रणाली की अवधारणा ... कारण की वर्तमान वैज्ञानिक अवधारणा (इस प्रकार) की स्थिति में' स्थितियों की समग्रता 'है, जिसमें कोई घटना होती है और जिसके किसी सदस्य की अनुपस्थिति में यह नहीं होता है।

अधिक संक्षेप में, वर्तमान वैज्ञानिक अर्थों में कारण का अर्थ निश्चित रूप से ज्ञात परिस्थितियों में अनुक्रम है। "

आधुनिक विज्ञान में जोर 'स्थितियों को निर्धारित करने' की बहुलता पर है जो एक साथ दी गई घटना या प्रभाव की घटना को संभावित बनाते हैं। वैज्ञानिक सोच एक प्रभाव के लिए 'आवश्यक' और 'पर्याप्त' स्थिति की खोज से संबंधित है।

जबकि 'सामान्य ज्ञान' एक उम्मीद की ओर जाता है कि एक कारक एक पूर्ण विवरण प्रदान कर सकता है, वैज्ञानिक शायद ही किसी कारक या स्थिति को खोजने की उम्मीद करता है जो एक प्रभाव लाने के लिए आवश्यक और पर्याप्त दोनों हो।

इसके बजाय, वह 'अंशदायी स्थितियों, ' 'वैकल्पिक स्थितियों' में रुचि रखते हैं, जिनमें से सभी किसी दिए गए घटना या प्रभाव की घटना को संभावित (लेकिन निश्चित नहीं) बनाने के लिए संचालन खोजने की उम्मीद करेंगे। अब हम उपरोक्त 'शर्तों को संक्षेप में समझाएंगे और समझाएंगे।'

(ए) एक आवश्यक शर्त एक को कहा जाता है जो घटित होना चाहिए अगर यह घटना एक 'कारण' है, उदाहरण के लिए, यदि एक्स वाई की एक आवश्यक शर्त है, तो वाई तब तक कभी नहीं होगा जब तक कि एक्स नहीं होता है। एक्स और वाई के बीच इस तरह के रिश्ते को 'निर्माता-उत्पाद' के रूप में नामित किया जा सकता है। इस तरह के 'निर्माता-उत्पाद' रिश्ते सामाजिक और व्यवहारिक विज्ञान की विशिष्ट चिंताएँ हैं।

चित्रण के माध्यम से, हम कह सकते हैं कि भेदभाव सामाजिक स्तरीकरण की एक आवश्यक शर्त है, अर्थात, यदि सामाजिक संपर्क के व्यक्ति अलग-अलग नहीं हुए तो सामाजिक स्तरीकरण कभी नहीं होगा।

(बी) एक पर्याप्त स्थिति वह है जो हमेशा उस घटना के बाद होती है जिसके कारण यह एक 'कारण' है। यदि X, Y की एक पर्याप्त स्थिति है, तो जहाँ भी X होता है, वहाँ Y हमेशा होता है। यह ध्यान में रखना होगा कि 'कारण-प्रभाव' के इस सख्त अर्थ में, कोई वस्तु या घटना अपने आप में किसी अन्य वस्तु या घटना का कारण नहीं कही जा सकती है।

किसी वस्तु या घटना का दूसरे पर होने वाला प्रभाव, हमेशा उसके वातावरण पर निर्भर करता है, उदाहरण के लिए, घंटी को मारना केवल बाद की ध्वनि का कारण नहीं होगा यदि घंटी एक वैक्यूम में मारा जाता है। एक्स और वाई के बीच इस तरह के संबंध का अध्ययन मुख्य रूप से 'मैकेनिस्टिक सिस्टम' में किया जाता है।

(c) एक अंशदायी स्थिति वह है जो इस संभावना को बढ़ाती है कि दी गई घटना घटित होगी, लेकिन इसकी घटना निश्चित नहीं होती है क्योंकि यह केवल कई कारकों में से एक है जो एक साथ दी गई घटना की घटना को निर्धारित करते हैं।

कुछ समाजशास्त्रीय अध्ययनों ने सुझाव दिया है कि बचपन के दौरान घर से एक पिता-आकृति की अनुपस्थिति परिवार में किशोरों के बीच नशीली दवाओं की लत की पीढ़ी में एक सहायक स्थिति है।

(घ) एक आकस्मिक स्थिति वह है जिसके तहत किसी दिए गए घटना (प्रभाव) के उत्पादन में एक कारक दिया जाता है। उपरोक्त उदाहरण में, योगदानकर्ता स्थिति, अर्थात, पिता की आकृति की अनुपस्थिति, केवल किशोरों में नशीली दवाओं की लत की घटनाओं में योगदान दे सकती है, केवल दवाओं का उपयोग काफी व्यापक था।

इस मामले में, ऐसा पड़ोस एक आकस्मिक है जिसके तहत अंशदायी स्थिति, अर्थात, पिता-आकृति की अनुपस्थिति, 'प्रभाव' की घटना की संभावना में योगदान करती है।

(() वैकल्पिक स्थितियां ऐसी स्थितियां हैं जो किसी दिए गए घटना या प्रभाव की घटना के लिए योगदान कर सकती हैं।

ऊपर दिए गए उदाहरण में, यह देखा जा सकता है कि पिता-आकृति की अनुपस्थिति (अंशदायी स्थिति नंबर 1) या पिता-आकृति बच्चों के प्रति विभिन्न रूप से विरोधी भाव व्यक्त करती है (अंशकालिक स्थिति नंबर 1) दोनों प्रभाव पैदा करने की दिशा में योगदान करते हैं, अर्थात, मादक पदार्थों की लत। इन स्थितियों को वैकल्पिक स्थितियों के रूप में जाना जाता है।

यह असंभव है, सीधे प्रदर्शित करने के लिए कि किसी दी गई विशेषता या घटना X अन्य विशेषताओं या घटना Y को निर्धारित करती है, या तो स्वयं या अन्य विशेषताओं या घटनाओं के साथ संयोजन में।

हम इसके बजाय देखे गए डेटा से अनुमान लगाने की स्थिति में हैं कि एक्स की वाई के लिए एक परिकल्पना है कि विश्वास की कुछ विशेष माप के साथ किरायेदार है (या नहीं है)। आइए अब विचार करें कि क्या कारण किसी भी संबंध के औचित्य को सही ठहराने के लिए आवश्यक हैं।

(ए) एक प्रकार के प्रासंगिक प्रमाण चिंताजनक भिन्नता को चिन्हित करते हैं, अर्थात, एक्स और वाई किस हद तक एक साथ होते हैं या एक साथ भिन्न होते हैं।

मान लीजिए कि हम इस परिकल्पना का परीक्षण करना चाहते हैं कि X, Y की अंशदायी स्थिति है, तो हमें यह पता लगाना होगा कि क्या विशेषता Y के कारण होने वाले मामलों की विशेषता X के मामलों की तुलना में विशेषता X वाले मामलों की तुलना में काफी अधिक है। इस तरह के साक्ष्य प्राप्त कर सकते हैं, हम आमतौर पर यह निष्कर्ष निकालेंगे कि परिकल्पना करने योग्य नहीं है।

इसके अलावा, यदि परिकल्पना यह भी निर्दिष्ट करती है कि Y की राशि X की राशि से निर्धारित होती है, तो हमें इस आशय का प्रमाण भी खोजना होगा कि, कुल मिलाकर, उन मामलों में जो X की अधिक मात्रा दिखाते हैं, एक उच्च राशि भी प्रदर्शित करते हैं। Y की

अन्य प्रकार के कारण परिकल्पनाओं, उदाहरण के लिए, कि X आवश्यक है या पर्याप्त 'कारण' Y या कि X, M के साथ एक आकस्मिक कारण के रूप में और N के साथ एक वैकल्पिक कारण के रूप में, X और Y के बीच संबंध के विशेष पैटर्न की पहचान करने की आवश्यकता होगी।

आइए एक उदाहरण की मदद से इसे समझने की कोशिश करते हैं। मान लीजिए कि एक छोटे शहर में एक डॉक्टर अपनी टिप्पणियों के आधार पर, इस परिकल्पना को आगे बढ़ाता है कि एक विशेष मौसमी फल (एक्स) खाने से गंभीर ठंड (वाई) हो सकती है।

परिकल्पना के परीक्षण के लिए एक जांच की जाती है। यदि जांच के परिणामस्वरुप यह पाया जाता है कि जिन लोगों के पास इसका अनुपात है उनमें से जो मौसमी फल (एक्स) खाते हैं वे लगभग बराबर थे, हम उस परिकल्पना को खारिज कर देंगे कि एक्स वाई की ओर जाता है।

बेशक, परिकल्पना को खारिज करने से पहले, एक आकस्मिक जांच करने की आवश्यकता होगी ताकि यह पता लगाया जा सके कि मौसमी फल (एक्स) खाने से कुछ आकस्मिक स्थिति के तहत ठंड (वाई) का योगदान होता है, जैसे, सामान्य दुर्बलता।

मान लीजिए, जांच से पता चला है कि जिन व्यक्तियों ने फल खाए थे और सामान्य कमजोरी से पीड़ित थे, वे ठंड से पीड़ित लोगों में भारी अनुपात में थे, तो हम कह सकते हैं कि मौसमी फल (एक्स) गंभीर सर्दी (वाई) की एक सहायक स्थिति है सामान्य दुर्बलता (एम) की आकस्मिक स्थिति के तहत।

यदि, दूसरी ओर, जांच ने संकेत दिया कि ठंड से पीड़ित 92% लोगों ने मौसमी फल खाया था और केवल 25% लोगों ने ठंड से पीड़ित नहीं खाया था, तो हम यह निष्कर्ष निकालेंगे कि एक्स का योगदान है परिकल्पना Y का 'कारण' टेनबल है।

यह याद रखना चाहिए कि परिकल्पना मात्र दस की है, सिद्ध नहीं होगी, क्योंकि एक्स और वाई के बीच देखे गए संबंध के अन्य संभावित स्पष्टीकरणों को लागू किया जा सकता है और यह समान रूप से टेनबल होगा, अर्थात:

(१) किसी तरह से ठंड लगने के कारण फल की लालसा पैदा हुई, जिसका अर्थ है कि फल खाने से सर्दी नहीं होती थी; बल्कि यह दूसरा रास्ता है, अर्थात, ठंडा (Y) फल खाने के लिए आग्रह करता है (X)।

(२) कुछ अन्य दशाओं (Z) के कारण दोनों ने मौसमी फल खाया और ठंडी हुई।

(३) फिर भी एक और स्थिति (डब्ल्यू) जैसी अशुद्धता जो केवल मौसमी फल खाने के साथ जुड़ी हुई थी, ठंड के लिए जिम्मेदार थी, अर्थात, नल का पानी।

(b) कार्य-कारण के बारे में प्रासंगिक दूसरे प्रकार के साक्ष्य दो घटनाओं X और Y का समय क्रम है। एक घटना को यथोचित रूप से दूसरे का कारण माना जाता है यदि यह अन्य घटनाओं के बाद होती है।

परिभाषा के अनुसार, एक घटना द्वारा एक प्रभाव उत्पन्न नहीं किया जा सकता है, जो प्रभाव होने के बाद ही होता है। हमारे उदाहरण में, X को Y के 'कारण' के रूप में नहीं माना जा सकता है, यदि वैकल्पिक परिकल्पना संख्या 1 में प्रस्तावित किया गया है, तो गंभीर ठंड (Y) की स्थिति के कारण मौसमी फल (X) की लालसा होती है।

यह याद रखना ठीक होगा कि समय के आदेश को कुछ लोग कार्य-कारण के स्वत: परीक्षण के रूप में स्वीकार नहीं कर सकते हैं। इस तर्क का उत्तर इस बात से दिया जा सकता है कि सिर्फ इसलिए कि कोई तार्किक संबंध नहीं है, यह इस बात का पालन नहीं करेगा कि समय अंतराल किसी भी कारण को स्थापित करने में मदद नहीं करते हैं।

हमें इस बात को पहचानना चाहिए कि किसी विशेष संबंध में कार्य-कारण की दिशा का अनुमान लगाने के लिए समय अंतराल या समय-क्रम का उपयोग करना है, जो कि किए गए सभी प्रयोगों के आधार पर सबसे सामान्य निष्कर्षों में से एक का उपयोग करना है, अर्थात्। वर्तमान अतीत को संशोधित करने के लिए प्रकट नहीं होता है।

लेकिन यह एक सांख्यिकीय अनुभवजन्य परिकल्पना है, बिना ज्ञात अपवादों के। इसलिए, इस आशय को समझदारीपूर्ण उपयोग के लिए रखने के लिए, किसी को यह सुनिश्चित करने के लिए अन्य अतिरिक्त कारणों को जोड़ने की आवश्यकता है कि परिकल्पना को किसी विशेष मामले में लागू करने के लिए माना जा सकता है।

यह भी ध्यान दिया जाना चाहिए कि एक कारण घटना की घटना पूर्ववर्ती हो सकती है या एक प्रभाव की घटना के साथ समकालीन हो सकती है। रिश्ते के प्रत्येक कारक के लिए 'कारक' और दूसरे कारक का 'प्रभाव' दोनों होना भी संभव है।

यह सममित कारण संबंध का एक उदाहरण है। जॉर्ज हैमन की परिकल्पना:

"किसी समूह के भीतर किसी व्यक्ति का पद जितना ऊँचा होता है, उसकी लगभग उतनी ही गतिविधियाँ समूह के मानदंडों के अनुरूप होती हैं" सममित कार्य-संबंध संबंध को उतने ही बढ़ाते हैं जितना कि परिकल्पना का उल्टा होना भी सत्य है, अर्थात, निकट की गतिविधियाँ एक व्यक्ति आदर्श पर आता है, उसकी रैंक उतनी ही अधिक होगी।

यद्यपि सममित कार्य-कारण संबंध अक्सर सामाजिक परिघटनाओं के दायरे में पाए जाते हैं, लेकिन यह किसी एक कारक के दूसरे पर प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करने के लिए उपयोगी है।

'कारण' और 'प्रभाव' के बीच अंतर करने में, यह स्थापित करना उपयोगी है कि दोनों में से कौन सी घटना पहले आई, यह मानते हुए कि वे एक साथ घटित नहीं हुईं। Knowing that an increase in rank in a specific instance, preceded an increase in conformity to group norms, we understand that the increase in conformity was not the causal factor.

However, knowledge of temporal priority is not in itself sufficient for inferring causality. In our example, even if we had established for certain that X preceded Y, this was not enough to say that the eating of seasonal fruit (X) caused severe cold (Y).

Two other alternative hypotheses (No. 2 and No. 3) need to be considered, ie, that some other condition led to both (X) and (Y) or some other condition associated with X was responsible for Y.

(c) We must, therefore, get at the evidence which would establish that no other factor save the hypothesized one (X) was the 'cause' of the hypothesized effect (Y). Till such time as the evidence ruling out other factor as possible determining condition of the hypothesized effect is secured, we shall not be able to say that X is the 'cause' of Y.

In our example, it may be that some third factor, eg, glandular secretions, led both to desire eating the seasonal fruit as also to severe cold. If we can disprove this, the other alternative possibility still remains to be reckoned, ie, some other factor which merely happened to be associated with eating of seasonal fruit led to cold.

Suppose it was found that people who had bought the fruit from a particular shop where the fruit was kept in the open for a long time were the ones who mostly suffered from cold, whereas the few who had bought from other shop where the fruits were kept in a cold storage mostly did not suffer from cold; then the hypothesis that the seasonal fruit (X) itself was the cause of severe cold (Y) would have to be discarded and attention would be turned on to the effects of the storing system which might have brought about a chemical reaction on fruits in one shop but not in the other.

Under these circumstances, the effect Y would properly be attributed to the chemical factor. It must be stressed that the three kinds of evidence, ie, concomitant variation, time sequence of variables and evidence ruling out other factor as 'cause' is or in not cause of the effect. It does not, however, provide any absolute certainty.

That is, we may, on the basis of our evidence, conclude that it is reasonable to believe that X is the 'cause' of Y but we can never be certain that the relationship has been conclusively demonstrated.

In our above example, the procedures suggested for testing the hypothesis that X is a cause of Y, called for a number of different studies. None of these separate studies could provide a very secure ground for testing the hypothesis because it left the alternative hypotheses unscathed and untested.

An experimental design provides for the gathering of various kinds of evidence simultaneously so that all the alternative hypotheses can be tested. In an experimental test of the hypothesis in our example, the researcher would arrange for a number of subjects to eat the seasonal fruit ('x) and for a number of comparable subjects not to eat the fruit.

The groups are to be chosen such that they do not differ from each other except by chance, before eating the seasonal fruit. Now comparison of the incidence of cold (Y) in two groups after one group which has not eaten it, would provide evidence of whether eating of the fruit (X) and cold (Y) vary together.

By keeping a careful record of the time of eating the fruit (X) and the time of the ons2 et of cold (Y) the researcher would get the proof as to which of the variables came first.

By introducing 'controls' to protect against the possibility that different exposures or experiences during the experiment (other than eating of seasonal fruit or not eating it) which might affect the occurrence of cold, he would ensure that the two groups differ from each other only with respect to (X).

The researcher, in addition, could build into his experiment, the provision for testing hypotheses about particular alternative causal factors. For example, the researcher would test the hypotheses about the effects of storing system by having some of the subjects eat seasonal fruit that had been stored in cold-storage and some eat other fruit (not the seasonal fruit in question) stored in the open.

This would help him “to ascertain whether the 'open' storing system alone was productive of (Y) or whether the 'open storage' interacted with the seasonal fruit (X) and the product of interaction (V) produced (Y), ie, cold.

Thus, we see that experimental design wherever it is feasible is the most effective device for testing a causal hypothesis. But then, experiments are not possible to be set up in certain situations.

Suppose a researcher is interested in studying the effects of different methods of child-rearing on the personality structure of a person. He cannot conceivably assign certain children to be brought up in one way, others in another.

In such a case he would have no other alternative but to proceed by locating children who have been brought up in different ways and then assessing their personalities.

Hypotheses about the effect of attributes of the individuals are not often amenable to experimental investigation since the manipulation of the 'independent' variable (experimental variable or the factor which has been hypothesized as the 'cause') is either extremely difficult or impossible. Let us say, we want to see the effect of feeblemindedness (X) on perception (Y).

It would not be possible in this case to manipulate (increase or decrease) feeblemindedness. The only alternative open to us will be to achieve this variation by selecting individuals in whom this variable is present or absent; more or less.

Occasionally, natural situations may provide the desired contrasting conditions (eg, very high IQ) and thus the opportunity for sufficiently rigorous procedures to make possible a reasonably sound basis for inference.

Ordinarily, however, the natural situations are complicated and do not admit of an assumption on the part of the researcher that two or more groups that he has chosen for the purpose of experimentation variable. It is understandable that without a sound basis for such an assumption which a created artificial situation affords. The results of the experiment can have only a doubtful reliability.

Of course, there is no absolute certainty about the validity of inference. No matter how carefully controlled the experiment, there always lurks a possibility that the influence of some factor was not taken into account.

Especially, in social sciences, where there is little knowledge about what factors to control and where many of the relevant factors (eg, attributes of the individual) are not quite amenable to control, this possibility has to be contended with.