Beispiele: Es ist unrealistisch anzunehmen, daß Arbeitseinkommen lediglich von der individuellen Qualifikation und nicht auch von anderen Faktoren abhängen: z.B. von der Branche, Konjunktur, Seniorität usw. Alle diese Faktoren sollten gemeinsam in einer statistischen Analyse berücksichtigt werden, um zu einer optimalen Vorhersage zu kommen.
Beispiele: Angenommen, es geht um den statistischen Zusammenhang zwischen Einkommenshöhe und Geschlecht. Durchschnittlich geringere Einkommen der Frauen sind für einige Autoren ein Beleg für Diskriminierung. Andere meinen dagegen, die geringeren Einkommen seien auf geringere Qualifikationen der Frauen und auf eine Beschäftigung in Branchen mit geringerem Lohnniveau zurückzuführen. Um diese Kontroverse zu entscheiden, müßten alle vier Variablen (Einkommen, Geschlecht, Qualifikation und Branche) gleichzeitig in einer statistischen Analyse berücksichtigt werden.
Methodisch lassen sich die Einflüsse dritter Variablen auf unterschiedliche Art und Weise kontrollieren. Im Rahmen experimenteller Untersuchungen bedient man sich verschiedener Techniken: Elimination, Konstanthaltung, Parallelisierung und Randomisierung.
Beispiele: Mögliche Ablenkungen in einem Experiment zur visuellen Wahrnehmung werden dadurch eliminiert, daß die Versuchspersonen allein in einem fensterlosen Labor vor einem Computer sitzen, auf dessen Bildschirm die wahrzunehmenden Objekte präsentiert werden. Weil man weiß, daß allein die Einbildung, man erhalte eine nützliche medizinische Therapie, bereits zu Therapieerfolgen führen kann, erhalten bei einem Medikamententest sowohl die Experimental- als auch die Kontrollgruppe eine Pille verabreicht - letztere natürlich ein Placebo. Dieser mögliche Störfaktor des Medikamententests ist damit für alle Teilnehmer des Experiments konstant. Wenn man weiß, daß der Therapieerfolg nicht nur von dem Medikament abhängt, sondern auch für Personen unterschiedlichen Geschlechts und Alters unterschiedlich ausfällt, muß man sicherstellen, daß die Experimentalgruppe z.B. nicht einseitig nur aus jüngeren Männern und die Kontrollgruppe nur aus älteren Frauen besteht. Das kann man entweder durch eine gleiche Alters- und Geschlechterzusammensetzung beider Gruppen (Parallelisierung) oder durch eine zufällige Zuweisung der Teilnehmer zur Experimental- und Kontrollgruppe (Randomisierung) in den Griff bekommen. Eine Randomisierung hat den Vorteil, daß sie gleichzeitig alle anderen potentiellen Drittvariablen (außer Geschlecht und Alter) kontrolliert.
Bei nicht-experimentellen Untersuchungen muß man die Drittvariablen statistisch kontrollieren. Dies ist Aufgabe der multivariaten Statistik. Ganz grob gesagt geht es dabei darum, den Einfluß der Drittvariable konstant zu halten.