O artigo faz uma apresentação introdutória da inferência causal e sua importância para a avaliação de políticas públicas, destacando sua importância para compreender se uma intervenção desencadeia efeitos que não ocorreriam na ausência dela. Em contraste com a inferência estatística, que busca estimar parâmetros e extrapolá-los para a população, a inferência causal visa determinar se o parâmetro estimado reflete a relação de causa e efeito que se deseja analisar. O artigo apresenta o conceito de contrafactual como uma ferramenta crucial para abordar questões causais e chama a atenção para a inadequação de comparações intuitivas do tipo antes versus depois e afetados versus não afetados no exame de questões de natureza causal. O texto destaca a importância não apenas de dados e procedimentos estatísticos, mas também de hipóteses nem sempre empiricamente testáveis. O objetivo final é promover a compreensão de inferências causais válidas e identificar abordagens malsucedidas.