因果关系

假如我们能更为仔细地检验最后一个例子，科学解释与对事实的司法证明之间的相似性就表现得越明显。在这两个领域中，我们要处理因果解释。[20]在现象之间进行单纯的统计数据收集，缺乏因果解释的维度。一般来说，任何建立在随机变量基础上的推论或预测，不可能作为司法证明或科学解释[21]（或许，除非常特殊的情况之外，像那些概率接近于极端情况：p（x）=0 or p（x）=1）[22]因此，法院通常不愿意承认或依赖原始的统计数据，比如未加修饰的流行病学方面的数据。这不是一个有关可靠性的问题。例如，流行病学方面的数据通常在统计相关性上有极高的可靠程度。不只是表现出对法官或其他事实认定者们做出的主观概率评估的厌恶。相反，客观性概率可以用于司法上的事实认定。[23]司法证明的“因果性说明的特征”源于对事实认定的研究本质和在证据中这些认定的支撑点。[24]

人们常说，所有的证据在某种意义上都必须是经过统计的，因为我们只能通过普遍规则理解证据的证明力，这规则表现为在证据包含的信息与能被证明的事实之间的相关性。但是，法律中的事实认定也要求使用其他证据或正在讨论中的事实进行因果关系证明，或作为原因，或作为结果。因果关系涉及法律中的事实认定，与证据和正在被讨论的直接的和间接的事实之间的关系有关（包括涉及可靠性的事实）

在法律的事实认定当中，因果关系的基本要求不应与当代民事侵权法中的一些信条（像证据的损毁、对失去机会的赔偿或拥有市场份额的义务）相混淆。[25]尽管所有这些信条直接与概率有关，但它们都不与证明的概念有关，而是应用于义务的概念，并且对扩展侵权行为的范围发挥作用。而就证明涉及到的范围而言，法律的要求没有发生变化。原告方必须在证据和讨论的民事侵权主题之间确立一个说明性的因果关系。单纯的统计概率在证据与对失去的机会进行避免损失或恢复原状之间的相关性并不充分。同样，拥有市场份额的义务是一种分配被告责任的计算方法，而不是一种新的、有关法律责任的证明和与证明的因果关系模式无关的论点。

坚持因果关系，关键是要从其他表面的归纳理论或实践中对法律和科学进行区分，而这理论与实践要求生产出有关经验现象的知识。例如，占星学解释的考量，该解释声称归纳的程度依赖过去的经验。即使占星学的主张是用因果性术语进行描述（比如“你的婚姻是成功的，因为海王星在你举行婚礼的当天与火星成一条直线”），并照此理解，解释者们完全是基于过去经验之间的相关性制造它们的。而在一般或特殊的占星学解释或预测之下根本没有普遍的因果关系理论，也不存在天体应该如何影响人类事务的理由。说明性—因果原理必须与有关世界的、现存的理论与知识相联系，仅仅由于现象之间存在相关性，这是不可能设想出来的。占星学不像实验科学和法律，甚至明显不是要追求创造出这种因果—说明性原理。