从相关性的角度精确而定量地探究因果关系
正如有些学者坚持的那样：因果推理的结论断言的应该是现象之间可能具有的相关关系，而不是因果关系。相关关系包括正相关关系、负相关关系和不相关关系。如果某种条件或者事态的增加导致了被研究现象的增加，那么它们之间就存在着正相关关系；如果某种条件或者事态的增加导致了被研究现象的减少，那么它们之间就存在着负相关关系；如果某种条件或者事态的增减变化并未导致被研究现象的任何增减变化，那么它们之间就存在着不相关关系。
在确定了相关性的基础上，可以计算出相关系数。相关系数也称相关度，其数值介于-1到1之间。如果相关系数为1，这种相关就是完全正相关，其图形就是一个斜率为正数的直线；如果相关系数为-1，这种相关就是完全负相关，其图形是一个斜率为负数的直线；如果相关系数为0，这种相关就是完全不相关；如果是除此之外的其他数值，其图形是一个递增或者递减的非直线图形。
两个现象之间的单纯的相关关系不是因果关系的充分条件，虽然前者是后者的必要条件。从外延上说，因果关系是相关关系，但是不是所有相关关系都是因果关系。不难理解的是，相关性分析尤其适用于具有定量分析特征的共变法，其典型案例就是确定醉驾与交通事故之间的因果关系。
虽然相关关系不都是因果关系，但是因果关系无疑都是相关关系。因此，确立相关关系是确立因果关系的必要条件。与因果关系有关的相关关系包括三个方面：时间关联、统计关联和实质关联。时间关联是指两个因素在时间上的联系，包括两个因素中一个早于另一个、两个因素共时发生和两个因素相互恒常伴随。统计关联是指总体中的两个事件或者其特征在统计上的相互关联。就总体而言，某一特征的有无，与另一特征出现的频率的高低相互关联，那么这两个特征之间有统计关联。实质相关是指两个因素在内容或者实质上的相互关联。有些相关关系是因果关系，这样，就可以从相关推出因果。
从相关到因果的推理是根据两个事件之间存在一定的关联性，进而推断它们之间可能存在因果关系，其推理形式是：P和Q之间存在正相关（相关性前提），所以，可能P引起Q。这种推理需要遵守一些规则：[46]
1.相关存在规则：确保P和Q之间存在相关关系；(https://www.daowen.com)
2.证据证实规则：确保存在可以证实P和Q之间存在相关关系的大量证据；
3.因果方向规则：确保存在证据表明是P引起Q而不是Q引起P；
4.其他因素排除规则：确保排除这种可能，即存在第三个因素造成了P和Q之间存在的相关关系；
5.因果直接性规则：确保存在证据表明P和Q之间的相关关系不是由间接的其他因素引起的；
6.因果适度性规则：如果P和Q之间存在的相关关系仅在特定范围之内成立，在这一特定范围之外不再成立，那么就应该清楚地指明这一限制范围或者成立条件。