一種假設檢定的統計方法，檢驗一組時間序列X是否為另一組時間序列Y的原因。它的基礎是回歸分析當中的自回歸模型。回歸分析通常只能得出不同變數間的同期相關性；自回歸模型只能得出同一變數前後期的相關性；但諾貝爾經濟學獎得主克萊夫·格蘭傑（Clive Granger）於1969年論證，在自回歸模型中透過一系列的檢定進而揭示不同變數之間的時間落差相關性是可行的。

格蘭傑因果關係檢驗的結論是統計意義上的因果性，不一定是真正的因果關係，但因在統計意義上的因果關係也是有意義的，所以有一定參考價值。

P值小於0.05時拒絕原假設，反之同理。

在「維度」欄中拖曳進一個變數，在「數值」欄中拖曳進兩個變數，勾選格蘭傑因果關係，即可計算變數間的因果關係。