Orientador: Prof. Dr. Raphael Yokoingawa de Camargo / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Neurociência e Cognição, 2017. / Causalidade pode ser entendida como a relação de causa e efeito entre eventos subsequentes. Já a percepção de causalidade está relacionada a como percebemos relações causais em uma sequência de eventos, mesmo que essas relações sejam inexistentes. Por mais de meio século a percepção de causalidade é objeto de estudo frequente, mas seus mecanismos e origens ainda não são conhecidos. Existem evidências empíricas de que diversas modalidades de percepção são processadas no sistema nervoso utilizando janelas perceptuais discretas, o que chamamos de Percepção Discreta. Argumenta-se que a percepção de causalidade também pode apresentar processamento em janelas discretas. A literatura também apresenta a Percepção Rítmica, onde ciclos alfa possuem fases de maior ou menor excitação e essas fases modulam a probabilidade de um dado estímulo ser processado. Neste trabalho, propomos um modelo probabilístico de alto nível que mescla as hipóteses das percepções discreta e rítmica para explicar resultados experimentais de diversas tarefas. Nossa hipótese é que, dependendo da fase do ciclo alfa em que um estímulo chegar existe uma probabilidade, que varia em função da fase da oscilação, do processamento ser realizado apenas no ciclo seguinte. Propomos diferentes maneiras como a mudança de ciclo de processamento ocorre e comparamos as predições do modelo com dados de 2 experimentos psicofísicos diferentes. Encontramos que, considerando a probabilidade de mudança do ciclo de processamento e faixas de frequências mínimas e máximas dentro dos limites do alfa, o modelo foi capaz de reproduzir os dados experimentais testados. / Causality can be understood as the cause and effect relationship between subsequent events. On the other hand the perception of causality is related to how we perceive causal relations in a sequence of events, even if these relations are non-existent. For more than half a century the perception of causality is the subject of frequent study, but its mechanisms and origins are not yet known. There are empirical evidence that diverse perception modalities are processed in the nervous system using discrete perceptual windows, what we call Discrete Perception. It is argued that the perception of causality may also present processing in discrete windows. The literature also presents Rhythmic Perception, where alpha cycles have phases of greater or lesser excitation and these phases modulate the probability of a given stimulus being processed. In this work, we propose a high level probabilistic model that merges discrete and rhythmic perceptions hypotheses to explain experimental results of several tasks. Our hypothesis is that depending on the phase of the alpha cycle in which a stimulus arrives there is a probability, which varies as a function of the oscillation phase, for the processing to be performed only in the next cycle. We propose different ways in which the change of processing cycle occurs and we compare the predictions of the model with data from 2 different psychophysical experiments. We found, considering the probability of changing the processing cycle and minimum and maximum frequency bands within the limits of the alpha, the model was able to reproduce the tested experimental data.