探求现象因果联系的方法之一。在被研究的现象发生变化的若干场合中，如果只有一种发生变化的先行情况，那么这种情况就是该现象的原因。如水稻的产量不断提高，其他情况都相同，只有肥料的数量增加了。由此认为多施肥是水稻增产的原因。共变法得出的结果有或然性，有时除了所发现的发生变化的先行情况之外，还有发生变化的先行情况未被发现，而后者才是被研究的现象的真正的原因。
共变法是中国传统逻辑学与科学方法论中的重要概念，指通过观察两个现象在变化过程中的一致性，推断其可能存在因果联系的归纳推理方法。其核心原理基于“同变即因果”的假设，例如物体温度升高与体积膨胀呈现共变关系，可推导温度变化是体积变化的成因。
该方法包含三个基本要件：第一，共变现象需具有可观测的规律性；第二，需排除其他变量的干扰；第三，变量变化需具备可重复验证性。现代科学研究中，共变法常与对照实验结合使用，通过控制变量来增强结论可靠性，例如医学研究中药物剂量与疗效的关联性验证。
相较于求同法、求异法等传统归纳方法，共变法的优势在于能揭示变量间的量化关系。但需注意其局限性：英国哲学家穆勒在《逻辑体系》中指出，共变现象可能源于第三变量的间接作用，因此需配合其他逻辑方法进行综合验证。
权威文献来源：
共变法是归纳推理中判断因果关系的核心方法之一，其定义和核心要点可综合多个权威来源归纳如下：
一、定义
共变法指当某一现象（原因）发生定量或等级变化时，另一现象（结果）也发生同步的、可观察的对应变化，且其他相关条件保持不变，此时可推断两者存在因果关系。这一方法适用于因素可量化的场景，例如温度变化对酶活性的影响。
二、核心步骤
三、应用场景
四、注意事项
共变法的结论具有或然性，需注意：
结论：共变法通过量化分析揭示变量间的潜在因果关系，但其结论需结合实验控制与多维度验证，尤其在复杂系统中需谨慎应用。
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