Kausalität bezeichnet eine feste Beziehung zwischen Ursache und Wirkung. Kausalität besagt, dass ein Ereignis (Ursache) ein anderes Ereignis (Wirkung) hervorruft, wobei der Mechanismus dahinter bekannt ist (wissenschaftliche Erklärung).

Beispiel: Ein Auto wird ohne Handbremse auf einer steilen Strasse parkiert (Ursache X), kommt ins Rollen und drückt einen Gartenzaun ein (Ergebnis Y). Das Ergebnis Y ist also die unmittelbare Folge einer Ursache X.

Um wissenschaftlich eine Kausalität festzustellen, sind sorgfältige Untersuchungen nötig. Es besteht nämlich die Gefahr, dass ein Zusammenhang zwischen zwei Variablen auf Korrelation, Zufall oder dem Auftreten von Drittvariablen zurückzuführen ist. Die Prinzipien der Kausalität und Korrelation werden oft verwechselt oder gleichgesetzt. Das Verwechseln von Kausalität und Korrelation birgt die Gefahr, dass falsche Schlüsse gezogen werden. Dies kann weitreichenden Auswirkungen auf Entscheidungsprozesse in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft haben. Nur weil eine Korrelation zwischen zwei Variablen besteht, bedeutet das nicht automatisch, dass die Ursache-Wirkung-Beziehung kausal ist.

Folgendes Beispiel erklärt den Unterschied zwischen Kausalität und Korrelation:
Die Anzahl Störche in der Schweiz nahm über Jahrzehnte gleichzeitig ab mit der Fertilität der Bevölkerung (Anzahl Babies gemessen an der Bevölkerungszahl). Daraus den Schluss zu ziehen, dass der Geburtenrückgang beim Menschen auf den Rückgang der Storchenpopulation zurückzuführen ist, wäre falsch. Stattdessen sind beide Ergebnisse mit anderen Ursachen kausal erklärbar, die zeitgleich passiert sind: Die industrialierungsbedingte Wohlstandszunahme hat zu kleineren Familiengrössen geführt. Gleichzeitig haben die Entsumpfung und die Überbauung vieler Mittellandgebiete zu einer Einschränkung von Lebensraum und Nahrungsangebot für Störche geführt.

Für einen Entscheidungsprozess ist es unabdingbar, die tatsächlichen kausalen Zusammenhänge zu untersuchen.