第三款 判斷因果關係之整體流程
如上所述，流行病學界以升高風險作為原因之概念，然而，當我們以流行病學手法判斷因果關係時，需考量的原則、要素絕對不僅止於風險而已。以下將說明判斷因果關係之整體流程。
首先，在判斷因果關係是否存在時，
面對已完成的某些研究及數據，我們應該先思考，我們手上有哪些證據？人群所接觸的特定因子是什麼？干擾因素又是什麼？這個研究是屬於哪一種類型（Cohort studies or Case-control studies；Prospective studies or Retrospective studies）？；研究的族群（人群）是什麼？；結果（outcome，例如某種疾患、傷害）是什麼？主要效果（main result，亦即接觸特定因子與結果間之關聯性又是什麼？作這樣的初步思考，可以幫助我們理解某份研究之目的以及相關要素，是否對我們有充分的幫助，進而決定是否要更加詳細地檢驗這份研究。
其次，尚須估計這份研究的內在有效性（internal validity），亦即，就研究的主題而言，現有的資料、數據是否足夠認定在接觸、暴露於特定物質與結果（疾病、傷害）間有因果關係？為達成此目的，必須由兩個層面去完成估計，其一是消極的層面，我們要考慮之要素為：
1. 這些結果、效果是否有可能被觀察上的偏差（observation bias）所影響？
2. 倘若在觀察上並沒有偏差，這些結果是否有可能被干擾因素（confounding）所影響，甚至是由干擾因素所產生？
3. 倘若並沒有被干擾因素影響，那麼這些結果是否有可能是偶然（chance variation）所導致？
在探討完上述消極層面後，接下來尚須考慮積極的層面，亦即檢討因果關係的積極特徵（positive features of causation）。
1. 時間關係、時序性（Time relationship）： 要建立起因果關聯，被想定的原因（對某特定因子、物質的接觸）必須作用於結果（疾患或傷害）發生之前。在展望性（prospective）的實驗、研究中，藉著確認實驗組及對照組的客體於實驗開始時皆尚未罹患某特定疾病，時序性的要求就可以被確立。然而，在回顧性（retrospective）的研究中，要澄清時序性是否存在就不是那麼容易； 必須留意不要將發生於結果之後的要素當作是造成結果的原因。因此，在回顧性的研究中，最好將已經發生疾患結果的實驗對象記錄起來。研究時間長短的設定可能也會影響關聯性的判斷。例如，使用口服避孕藥或者接觸放射線的負面效果，可能要經過較長的時間才會顯現；因此短期的研究可能會錯誤地判定接觸該特定物質與負面效果間並不具有因果關聯。
2. 關聯性的強度（Strength of the association）：一個較強的關聯性，也可以說是較大的相對危險度，或是歸因風險，比較可能反映出因果關係的存在。之所以說「比較可能」，是因為較強的關聯性並不必然表示接觸該物質正是結果的原因；而在較弱的關聯性（較小的相對危險度或歸因風險）下，接觸該種特定物質仍可能是造成結果的真正原因。一言以蔽之，關聯性的強度對於認定因果關係是很有用的參考，但並非絕對的指標。
3. 藥量反應關係（Dose-response relationship）：Elwood認為藥量反應關係與關聯性的強度非常類似（提供類似的判斷參考）。在觀察關聯性的強度以及藥量反應關係時，須預防被觀察以及實驗上的偏差誤導。例如，某研究統計數據顯示，服用某種口服避孕藥的婦女較容易產生某種特定的症狀；表面上看起來服用該種避孕藥與產生某種症狀間似乎有很強的關聯性，或者有藥量反應關係；但事實上可能很多婦女都有該種症狀，只是服用口服避孕藥的婦女較常去看診，所以症狀較容易被發現。這就是一種觀察上的偏差。
4. 關聯的一致性（Consistency of the association）：接觸某種特定物質與疾患結果之間，倘若真的有因果關聯存在，這種因果關聯不應該只侷限在某個特定的人群（族群）之中。舉例言之，如果一種新的止痛藥很有療效，那麼不分年齡，不論性別、膚色，服用之後都應該能減輕痛楚。又，不同的調查者使用不同研究方法，卻能觀察出相同的關聯性，這也是一致性的表現。如果不同的研究能得出相同的關聯性，而且該項關聯性在不同群組的實驗客體上都能趨於一致，此一致性可以被視為是支持因果關係的指標。相反地，當一項新研究顯示出在服用糖精和罹患膀胱癌之間有積極的關聯性時，如果這項關聯性只在男性實驗對象中出現，卻未在女性實驗對象中出現，而且沒有辦法在生物學上解釋為何缺乏一致性時，則該因果關聯存在之可信度就會被削弱。
5. 關聯的特異性（Specificity of association）：特異性是指，該項關聯性應該被限制於特定人群、特定地點與特定疾病型態之上；並且與其他的致死原因與發病原因無關。特異性也可以說是「由一個變數的發生預測另一個變數發生之準確性」的指標。最理想的情形是一對一關係（one-to-one relationship），亦即該原因既是必要也是充分條件（necessary and sufficient）；關係越接近這種狀況，特異性也就越高，因果推論的可信度也就更強。
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