因果推理偏差是指个体在判断事件因果关系时，由于认知局限或信息处理方式而产生的系统性偏离。这种偏差常表现为过度简化因果链条、错误归因或忽视潜在混杂因素，导致对事件间关系的理解偏离客观现实。例如，人们可能将时间上的先后顺序误认为因果联系（即“后此故因此”谬误），或将相关性武断地解释为因果关系，而忽略第三方变量的影响。
在行为决策中，这种偏差可能源于认知捷径的使用，如可得性启发式或代表性启发式，使个体更倾向于接受表面显见的因果解释，而非深入探究复杂的作用机制。典型的实例包括将商业成功简单归因于领导者的个人特质，而忽视市场环境或团队协作的作用；或在医疗诊断中，因近期接触某类病例而高估其与当前症状的因果关联。
理解因果推理偏差对于提升决策质量至关重要，它提醒我们在分析现象时需保持审慎，主动考虑替代解释和潜在混淆变量。通过采用控制实验、反事实思维或统计建模等方法，可部分矫正此类偏差，从而更准确地把握事物间的真实因果联系。