“causal”是形容词，意为“因果的；原因的；有因果关系的”，常用于描述事物之间存在因果联系的情况，在学术、科学、日常表达等领域均有使用。
“causal”源自拉丁语“causa”，意思是“原因”或“起因”。在英语中，它主要用来描述事物之间的因果关系，即一个事件（原因）导致另一个事件（结果）发生。
1、 学术与科学领域
研究因果关系：在科学研究中，“causal”常用于描述实验或观察结果中的因果关系。例如，在医学研究中，科学家可能会研究某种药物与疾病治疗效果之间的“causal relationship”（因果关系），以确定药物是否真的有效，以及这种效果是由药物直接引起的，还是由其他因素导致的。
构建因果模型：在统计学和经济学等领域，研究者会构建“causal models”（因果模型）来分析变量之间的因果关系。这些模型可以帮助他们理解复杂系统中的因果机制，并预测不同干预措施的效果。
2、 日常表达
描述因果事件：在日常对话中，人们也会使用“causal”来描述一些简单的因果关系。例如，“The heavy rain caused the flood.”（这场大雨导致了洪水。）这里虽然用的是“caused”（“cause”的过去式），但“causal”的概念同样适用，即大雨是洪水的“causal factor”（原因因素）。不过，在日常表达里，“causal”相对较少直接使用，更多时候会用更简单的词汇或短语来表达因果关系，但在需要强调因果的专业性或正式性时，可能会用到“causal”。
讨论原因与结果：当人们讨论某个问题的原因和结果时，也可能会隐含地使用“causal”的概念。例如，“The poor management is the causal factor of the company's decline.”（管理不善是公司衰落的起因。）虽然句子中没有直接用“causal”这个词，但“causal factor”明确表达了因果关系。
3、 与其他词汇搭配
causal relationship：因果关系，是最常见的搭配之一。如前文所述，在学术研究和日常分析中，经常需要探讨不同变量或事件之间的因果关系。
causal effect：因果效应，指一个原因变量对结果变量的影响程度。例如，在政策评估中，研究者会研究某项政策对经济增长的“causal effect”，以确定政策是否有效促进了经济发展。
causal inference：因果推断，是一种从数据中推断因果关系的方法。在统计学和机器学习领域，因果推断是一个重要的研究方向，旨在解决如何从观察数据中准确地识别因果关系的问题。