วิธีแก้ไขที่ ศ. Ioannidis เสนอรวมทั้ง

1. งานวิจัยที่ใช้เทคนิคที่มีประสิทธิภาพดีกว่า รวมทั้ง
   • งานวิเคราะห์งานวิจัย (meta-analysis) ที่มีระดับความเอนเอียงต่ำ
   • งานวิจัยมีตัวอย่างทางสถิติมากที่สามารถจะแสดงผลที่ชัดเจน ใช้เพื่อทดสอบไอเดียสำคัญทั่วไปด้วย
2. มาตรฐานงายวิจัยที่สูงขึ้นรวมทั้ง
   • การลงทะเบียนวิธีการทดลองล่วงหน้าสำหรับงานทดลองแบบสุ่ม
   • การลงทะเบียนข้อมูลที่เก็บมาจากภาคสนาม หรือการแบ่งใช้ข้อมูลที่เก็บผ่านระบบเครือข่าย (ในงานภาคสนามบางอย่างที่นักวิจัยต้องการจะสร้างสมมติฐานอาศัยข้อมูลที่เก็บ)
   • โดยทำตามแบบงานทดลองแบบสุ่มมีกลุ่มควบคุม (randomized controlled trial) คือให้มีหลักในการออกแบบและทำตามกฎระเบียบวิธีการทดลอง (ที่ได้ออกแบบไว้ล่วงหน้า)
3. พิจารณาก่อนที่จะทำการทดลองว่า โอกาสมีเท่าไรในการได้ผลบวกหรือผลลบเกี่ยวกับความสัมพันธ์ที่เป็นประเด็น
   • ให้ประเมินความน่าจะเป็นของ false positive report (ผลที่แสดงว่าบวกโดยไม่ตรงกับความจริง) อย่างมีหลักเกณฑ์ โดยอาศัยพลังทางสถิติของวิธีการทดลอง[20]
   • ให้ทำซ้ำการทดลอง (ถ้าถูกต้องตามจรรยาบรรณ) เพื่อเช็คผลการทดลองที่เป็นแบบฉบับ (คือมีผู้ให้ความสนใจหรือเป็นที่เชื่อถือมาก) โดยทำงานวิจัยที่มีตัวอย่างทางสถิติมาก ออกแบบให้มีความเอนเอียงน้อยที่สุด