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#Para cada subclase <math> C_i </math> se debe aplicar la condición <math> rc = P (D \ mid C_i) - P (D) \ neq 0, </math> es decir, la probabilidad de encontrar en el subgrupo <math > C_i </math> una persona que presenta los síntomas, signos clínicos y elementos pertenecientes al conjunto <math> D = \ {\ delta_1, \ delta_2, ..., \ delta_n \} </math>. Se dice que una partición causalmente relevante de este tipo es '' 'homogénea' ''.

#Para cada subclase <math> C_i </math> se debe aplicar la condición <math> rc = P (D \ mid C_i) - P (D) \ neq 0, </math> es decir, la probabilidad de encontrar en el subgrupo <math > C_i </math> una persona que presenta los síntomas, signos clínicos y elementos pertenecientes al conjunto <math> D = \ {\ delta_1, \ delta_2, ..., \ delta_n \} </math>. Se dice que una partición causalmente relevante de este tipo es '' 'homogénea' ''.

#Each subset <math>C_i</math> must be 'elementary', i.e. it must not be further divided into other subsets, because if these existed they would have no causal relevance.

#Cada subconjunto <math> C_i </math> debe ser 'elemental', es decir, no debe dividirse en otros subconjuntos, porque si estos existieran no tendrían relevancia causal..

Now let us assume, for example, that the population sample <math>n</math>, to which our good patient Mary Poppins belongs, is a category of subjects aged 20 to 70. We also assume that in this population we have those who present the elements belonging to the data set <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math> which correspond to the laboratory tests mentioned above and precisa in '[[The logic of classical language]]'.

Now let us assume, for example, that the population sample <math>n</math>, to which our good patient Mary Poppins belongs, is a category of subjects aged 20 to 70. We also assume that in this population we have those who present the elements belonging to the data set <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math> which correspond to the laboratory tests mentioned above and precisa in '[[The logic of classical language]]'.