因果関係

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因果関係

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/15 04:47 UTC 版)

「デイヴィッド・ヒューム」の記事における「因果関係」の解説

因果について詳細に検討した結果、因果に関する問題を四つに分け提示した。 因果関係causal relationについて 因果の推論causal inferenceについて 因果の原則causal principleについて 必然性についての三つの疑問 ヒュームは、因果関係の特徴は「でなければならない（must）」という考え、あるいは必然性にあると見なした。しかし彼は、原因と結果の間に必然的な結合と言えるような結びつきはなく、事物は我々にそのような印象を与えないと論じ、「であるbe」あるいは「起こるoccur」でしかなく、「must」は存在しないと主張した。一般に因果関係といわれる二つの出来事のつながりは、ある出来事と別の出来事とが繋がって起こることを人間が繰り返し体験的に理解する中で習慣によって、観察者の中に「因果」が成立しているだけのことであり、この必然性は心の中に存在しているだけの蓋然性でしかなく、過去の現実と未来の出来事の間に必然的な関係はありえず、あくまで人間の側で勝手に作ったものにすぎないのである。では「原因」と「結果」と言われるものを繋いでいるのは何か。それは、経験に基づいて未来を推測する、という心理的な習慣である。 ヒュームは、それまで無条件に信頼されていた因果律には、心理的な習慣という基盤が存在することは認めたが、それが正しいものであるかは論証できないものであるとした。後世この考えは「懐疑主義的」だと評価されることになった。

因果関係

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/09/19 06:37 UTC 版)

「業務上過失致死傷罪」の記事における「因果関係」の解説

本罪が成立するためには、業務上の過失のほかに、構成要件として「その過失がなければ死傷するはずがなかった」という因果関係が存在することが必要である。 例えば、医療過誤で患者が死亡した場合、たとえ医師に過失があったとしても、過失とは無関係の段階で救命可能性が低かった（適切な処置が行われたとしても死亡する可能性が高かった）と判断されれば、構成要件を満たさないため、本罪の適用を受けない。

因果関係

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/20 18:11 UTC 版)

「不法行為」の記事における「因果関係」の解説

不法行為は行為者に対して損害に対する責任を課すものであるから、発生した損害と加害者の行為との間に因果関係が存在することが必須の要件となる。被告の行為と損害の発生との因果関係については原告側に立証責任がある。 「あれなければこれなし」という関係（事実的因果関係）だけでは際限なく関連性が認められる場合もある。これを防ぐために適切と思われる範囲で制限するため、社会通念上、その行為がなければその損害が生じなかったことが認められ、かつ、そのような行為があれば通常そのような損害が生じるであろうと認められるような関係、つまり、相当因果関係（不法行為）という概念が用いられる。 なお、刑法においても相当因果関係という概念が用いられるが、不法行為法上のそれとは必ずしも同一ではないので注意が必要である。いずれも、無限定に広がりかねない因果関係を限定することによって、行為者に帰責すべき結果を相当な範囲に限定しようとする点において、同様の意図に基づくものといえる。しかし、それが具体的にどのような場合に認められるかについては、不法行為法上も、刑法上も、依拠する立場によって少しずつその範囲を異にする。

因果関係

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/04 16:32 UTC 版)

「共分散」の記事における「因果関係」の解説

共分散や相関係数を因果関係の根拠として記述している資料がある。しかし、共分散自身は1つの対象の2つの測定値が対応しているということの指標に過ぎない。因果関係があるかどうかは示していない。共分散を計算する際に、時間、関連を入力していない。共分散構造分析など、複数の共分散を分析する手法では因果関係があるかどうかを推測する使い方があるが、同じ様に時間、関連を入力していないので保証はしていない。因果関係と相関関係は別次元の事象であり、時間と直接的な関係を示す根拠、擬相関などいくつかの代表的なパターンがある[要出典]。数値から意味を解釈する人間の論理は、しばしば嘘と呼ぶことがある。数理経済学者の佐和隆光は以下のように述べている： しばしば統計は、他人をだますための方便ともなる。統計の悪用と誤用は、日常茶飯のごとく見受けられる。数字の氾濫するこの世の中において、「統計のウソ」に対する抵抗力を備えておくことは、将来どういう仕事に携わる人にとっても必要不可欠なはずである。