การลดโอกาสการเกิดและผลของปัจจัยกวน สามารถทำได้โดยเพิ่มประเภทและจำนวนการเปรียบเทียบในการวิเคราะห์[ต้องการอ้างอิง] แต่ว่า ถ้ามีตัวกวนโดยวิธีวัด (operational confound) หรือโดยวิธีดำเนินการ (procedural confound) การวิเคราะห์เปรียบเทียบกลุ่มย่อย ๆ อาจจะไม่สามารถแสดงให้ปรากฏได้ว่า มีตัวกวนนอกจากนั้นแล้ว การเพิ่มจำนวนการเปรียบเทียบเป็นกลุ่มย่อย ๆ สามารถเพิ่มปัญหาอย่างอื่น ๆ เช่น multiple comparisons

นอกจากนั้นแล้ว การทบทวนโดยผู้เชี่ยวชาญในระดับเดียวกัน (Peer review) ยังสามารถช่วยลดตัวกวน ไม่ว่าจะทบทวนก่อนเริ่มดำเนินการศึกษา หรือหลังจากที่ทำการวิเคราะห์แล้วเพราะว่า การทบทวนเช่นนี้อาศัยความชำนาญงานร่วมกันในสาขาวิชาการ เพื่อกำหนดจุดอ่อนของการออกแบบและการวิเคราะห์งานศึกษา รวมทั้งกลไกที่ผลงานศึกษาอาจมีผลจากตัวกวนและโดยนัยเดียวกัน การทำซ้ำ (replication) สามารถตรวจสอบความทนทานของผลจากงานศึกษาหนึ่ง ไปยังอีกงานศึกษาหนึ่งที่มีเงื่อนไขและการวิเคราห์ต่าง ๆ กัน (เช่น สามารถควบคุมตัวกวนที่ไม่รู้ หรือไม่ได้คุมในการศึกษาเบื้องต้น)

ปรากฏการณ์ตัวกวนมีโอกาสน้อยกว่าที่จะเกิดและมีผลเหมือน ๆ กัน ในงานศึกษาที่ทำต่างเวลาและต่างสถานที่[ต้องการอ้างอิง] ในการเลือกสถานที่เพื่อทำการศึกษา อาจจะต้องบันทึกสิ่งแวดล้อมโดยรายละเอียด เพื่อให้มั่นใจได้ว่า สถานที่มีสิ่งแวดล้อมคล้ายคลึงกัน และดังนั้น มีโอกาสน้อยที่จะมีตัวแปรกวนและท้ายสุดในเรื่องนี้ ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทางสิ่งแวดล้อมที่อาจะเป็นตัวกวนการวิเคราะห์ กับค่าที่วัด สามารถนำมาศึกษาให้ละเอียดเพราะว่า ข้อมูลที่ได้สามารถนำมาใช้ในแบบจำลองเฉพาะสถานที่ เพื่อกำหนดความแตกต่างที่แบบจำลองทั่วไปอธิบายไม่ได้ ซึ่งอาจจะเป็นความแตกต่างที่เป็นผลจริง ๆ[12]

ขึ้นอยู่กับแบบการศึกษาที่ใช้ มีวิธีหลายอย่างที่สามารถปรับวิธีการศึกษา เพื่อละเว้นหรือควบคุมตัวแปรกวน คือ[13]

• งานศึกษามีกลุ่มควบคุมจะกระจายตัวกวนไปในกลุ่มต่าง ๆ ทั้งกลุ่มทดลองและกลุ่มควบคุมโดยเท่า ๆ กัน ยกตัวอย่างเช่น ถ้าต้องการศึกษาเหตุของกล้ามเนื้อหัวใจตายเหตุขาดเลือด และคิดว่า อายุอาจจะเป็นตัวแปรกวน เราก็จับคู่คนไข้อายุ 67 ปีทุกคน กับบุคคลสุขภาพดีอายุ 67 ปีเป็นตัวควบคุม ในงานศึกษาประเภทนี้ ตัวแปรที่ใช้จับคู่บ่อยที่สุดก็คืออายุและเพศ ข้อเสียของวิธีนี้ก็คือ ทำได้เฉพาะในกรณีที่ง่ายในการหาบุคคลที่เป็นตัวควบคุม คือ บุคคลนั้นควรรจะมีตัวแปรที่อาจจะเป็นตัวกวนทุกอย่าง เหมือนกับคนไข้ในกลุ่มทดลอง สมมุติว่า เราต้องหาเหตุของโรคในบุคคลหนึ่งซึ่ง 1) มีอายุ 45 ปี 2) มาจากจังหวัดอุบลราชธานี 3) เป็นคนชอบเตะฟุตบอล 4) กินอาหารเจ และ 5) ทำงานด้านการศึกษา บุคคลตัวควบคุมเพื่อจับคู่ที่สมบูรณ์ทางทฤษฎี ก็จะเป็นบุคคลที่ไม่มีโรคที่เป็นประเด็นการศึกษา พร้อมกับมีลักษณะเหมือนกันทุกอย่างกับคนไข้ และไม่มีโรคที่คนไข้ไม่มี แต่ว่าการหาบุคคลเช่นนี้เป็นเรื่องยาก
• ในงานศึกษาตามรุ่น (cohort study) การจัดกลุ่ม (cohort) ผู้ที่มีลักษณะคล้ายกันจะพอเป็นไปได้ในระดับหนึ่ง และปกติจะเลือกคนที่มีอายุหรือเพศเดียวกันเป็นกลุ่มศึกษา ดังนั้น คนในกลุ่มทุกคนจะมีลักษณะที่อาจเป็นตัวแปรกวนเหมือน ๆ กัน ยกตัวอย่างเช่น ถ้าคิดว่าอายุและเพศอาจจะเป็นตัวกวน เราก็เลือกเอาชายอายุระหว่าง 40-50 ปีเป็นกลุ่มศึกษา เพื่อประเมินความเสี่ยงต่อกล้ามเนื้อหัวใจตายเหตุขาดเลือด โดยแบ่งเป็นคนที่ใช้ชีวิตแบบแอ๊กถีฟและไม่ค่อยแอ๊กถีฟ จุดอ่อนของวิธีนี้ก็คือ อาจกีดกันข้อมูลออกมากเกินไป ทำให้กลุ่มบุคคลที่เป็นประเด็นงานศึกษามีวงแคบเกินไป และบุคคลอื่น ๆ ที่ความจริงก็ประสบปัจจัยที่เป็นเหตุและเกิดผลเช่นเดียวกัน ก็จะไม่ได้ประโยชน์จากข้อแนะนำของงานศึกษา และโดยนัยเดียวกัน การจัดกลุ่มย่อยเกินไป (over-stratification) สำหรับข้อมูลที่ได้จากงานศึกษา อาจจะลดขนาดตัวอย่างในแต่ละกลุ่มจนกระทั่งว่า การถือเอานัยทั่วไป (generalization) จากข้อมูลบุคคลที่อยู่ในกลุ่มย่อยเพียงเท่านั้น อาจจะไม่แสดงผลที่มีนัยสำคัญทางสถิติ
• การทดลองแบบอำพรางสองฝ่าย เป็นแบบการศึกษาที่ปกปิดทั้งผู้ร่วมการทดลอง และผู้สังเกตการณ์ว่า ผู้ร่วมการทดลองอยู่ในกลุ่มการทดลองกลุ่มไหน โดยอำพรางไม่ให้ผู้ร่วมการทดลองรู้ว่าตนกำลังได้รับการรักษาที่เป็นประเด็นหรือไม่ ปรากฏการณ์ยาหลอกก็จะมีเท่า ๆ กันทั้งในกลุ่มควบคุมและกลุ่มทดลอง และโดยอำพรางผู้สังเกตการณ์ ก็จะไม่มีความเอนเอียงที่เกิดจากการปฏิบัติต่อกลุ่มต่าง ๆ ไม่เหมือนกัน หรือตีความผลที่ได้โดยไม่ใช้กฎเกณฑ์เดียวกัน
• การทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุม เป็นแบบการศึกษาที่สุ่มแบ่งผู้ร่วมการทดลองเข้ากลุ่ม เพื่อป้องกันความเอนเอียงที่เกิดจากการคัดเลือกตัวเอง (self-selection) ของผู้ร่วมการทดลอง หรือความเอนเอียงอื่น ๆ จากผู้ทำงานวิจัย คือ ก่อนที่จะเริ่มการทดลอง นักวิจัยจะสุ่มผู้ร่วมการทดลองเข้ากลุ่มควบคุม (control) กลุ่มรักษา (intervention) หรือกลุ่มเปรียบเทียบ (parallel) โดยใช้กระบวนการสุ่มที่เหมือนกับตัวสร้างเลขสุ่ม เช่นที่มีในคอมพ์ ยกตัวอย่างเช่น ในงานศึกษาผลของการออกกำลังกาย ผลสรุปจะสมเหตุผลตรงความจริงน้อยกว่า ถ้าผู้ร่วมการทดลองมีโอกาสเลือกว่าจะอยู่ในกลุ่มควบคุมที่ไม่ต้องออกกำลังกาย หรือจะอยู่ในกลุ่มทดลองซึ่งจะต้องออกกำลังกายตามโปรแกรม เพราะว่า ผลงานศึกษาจะประกอบด้วยตัวแปรอื่น ๆ นอกจากการออกกำลังกาย เช่น ระดับสุขภาพก่อนการทดลอง และแรงจูงใจที่จะรับเอากิจกรรมสุขภาพไปใช้ ส่วนด้านนักวิจัย ผู้ทำการทดลองอาจจะคัดเลือกผู้ร่วมการทดลองที่น่าจะให้ผลตามที่ต้องการ หรืออาจจะตีความผลวัดที่เป็นอัตวิสัย (เช่น ขะมักขะเม้นมีกำลังวังชา หรือมีทัศนคติที่ดี) อย่างมีอคติตามความต้องการของตน
• การแบ่งกลุ่มย่อย (stratification) เช่นโดยเหมือนกับตัวอย่างที่ผ่านมาแล้ว การออกกำลังกายเชื่อว่าเป็นพฤติกรรมที่ป้องกันกล้ามเนื้อหัวใจตายเหตุขาดเลือด แต่ว่าอายุอาจจะเป็นตัวแปรกวน ดังนั้น เราจะแบ่งข้อมูลที่ได้ตามกลุ่มอายุ ซึ่งหมายความว่า เราจะวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างการออกกำลังกายกับกล้ามเนื้อหัวใจตายเฉพาะภายในกลุ่มย่อย และถ้ากลุ่มย่อยต่าง ๆ ปรากฏว่ามีความเสี่ยงสัมพัทธ์ที่มีค่าต่างกันมาก เราก็จะต้องพิจารณาอายุว่าเป็นตัวแปรกวน มีวิธีการทางสถิติหลายอย่าง เช่น Mantel-Haenszel method ที่สามารถใช้วิเคราะห์ข้อมูลที่แบ่งออกเป็นกลุ่มย่อย ๆ
• การคุมตัวกวนโดยวัดตัวแปรกวนตามที่รู้ แล้วใช้เป็น covariate ในการวิเคราะห์หลายตัวแปร (multivariate analysis) เช่นในการวิเคราะห์การถดถอย (regression analysis) แต่ว่าการวิเคราะห์หลายตัวแปรให้ข้อมูลเกี่ยวกับ "กำลัง" (strength) และทิศทาง (polarity) ของตัวแปรกวนได้น้อยกว่าวิธีการแบ่งกลุ่มย่อย ยกตัวอย่างเช่น ในการทดลองเกี่ยวกับกล้ามเนื้อหัวใจตาย ถ้าเราควบคุมตัวแปร คือ ยาแก้ซึมเศร้า โดยใช้การวิเคราะห์หลายตัวแปร แต่ไม่ได้แบ่งกลุ่มย่อยประเภทยาเป็น Tricyclic antidepressant (TCA) และ Selective serotonin reuptake inhibitor (SSRI) การวิเคราะห์จะไม่เห็นว่ายาสองประเภทนี้มีผลที่มีทิศทางตรงกันข้ามต่อกล้ามเนื้อหัวใจตายเหตุขาดเลือด (คือตัวแรกเพิ่มเลือดและตัวหลังทำให้ขาดเลือด) และว่ายาตัวหนึ่งมีกำลังมากกว่าอีกตัวหนึ่ง

แต่ว่า วิธีที่กล่าวมาทั้งหมดนี้มีจุดอ่อน

1. เพราะวิธีที่ดีที่สุดเพื่อป้องกันผลเทียมจากตัวกวนบ่อยครั้งก็คือ ไม่ต้องไปแบ่งข้อมูลเป็นกลุ่มย่อย ๆ แต่ให้ทำการศึกษาแบบสุ่มโดยมีขนาดตัวอย่างที่เพียงพอ เพื่อให้สิ่งที่อาจเป็นตัวแปรกวน ทั้งที่รู้และไม่รู้ กระจายโดยสุ่มไปในกลุ่มทั้งหมดของการศึกษา และดังนั้นจะไม่ปรากฏเป็นผลที่มีเฉพาะในกลุ่ม
2. ในมุมมองทางจริยธรรม ในการทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุมที่อำพรางทั้งสองฝ่าย ผู้ร่วมการทดลองจะไม่รู้ว่าตนกำลังได้รับการรักษาเทียม และไม่ได้รับการรักษาที่อาจมีประสิทธิภาพ[14] นอกจากนั้นแล้ว ยังมีข้อขัดข้องในการทดลองที่ศึกษาวิธีการทางศัลยกรรม เพราะว่า คนไข้จะตกลงรับการผ่าตัดซึ่งมีความเสี่ยง ต่อเมื่อเข้าใจว่าตนกำลังได้รับการรักษาจริง ๆ