要避免辛普森悖論，或許只需“二思”。

“一思”變數關係。

這便提醒我們，在進行變數設計時，一是要儘量多查閱文獻以瞭解自變數，因變數及其他重要變數之間的關係，二是需要相關的經驗，能夠敏銳的察覺到某個變數的重要性。

這個重要潛伏變數指的是與實驗分析的因果都有關係的變數，這一變數的缺失可能會掩蓋或顛倒研究變數的原有關係。

比如在錄取率這個例子中，專業既與錄取率有關，不同專業難度不同，錄取率自然有差異，又與性別有關，女生和男生趨向報考的專業不同。因此專業就是一個重要潛伏變數。

“二思”抽樣代表性

某些研究在變數設計上用心良苦，但卻忽略了抽取樣本的代表性。

關於抽菸和肺癌兩者相關性的研究想必大家都有所耳聞，有些實驗在進行簡單二元分析後得出抽菸和患肺癌沒有相關性，從而得出抽菸對身體沒有危害甚至有益身體的結論，但當增加一個變數，例如性別時，我們卻又發現抽菸不論是對男女都有一定程度的危害。

這個例子其實涉及倖存者的問題，但更大的原因是由於樣本抽取不科學，存在抽樣選擇性誤差。

這警醒我們，在進行抽樣調查時應學會選擇合適的抽樣方法或多種抽樣方法並存，保證抽取的樣本處於遠離極端範圍的中間區域即可。同時在進行非比例抽樣時，應考慮權重的問題。