最好的研究设计应该能同时保证高水平的内部效度和外部效度。这样的设计能防止伪相关，增加假设检验的可信度，并确保小样本中所得出的结论可以推广至总体样本。研究人员可以通过以下五种控制方式来保证研究设计中的内部效度（即因果关系）：（1）操控、（2）剔除、（3）包含、（4）统计控制、（5）随机试验。
在操控方面，研究人员在一个或多个层面对自变量进行操控（称为“处理”），并与没有接受处理的对照组进行比较，以发现结果的差异。这种处理可能是医学治疗研究中对研究对象采用一种新的药物或不同剂量的药物，或是在教育领域对学生采取不同的教学风格等。这种类型的操控可以在实验研究或准实验研究中实现，但并不能在非实验研究（如调查研究）中实现。值得注意的是，如果研究对象不能充分地辨别出不同实验处理的操控的差异，则他们对于不同操控的反应可能相同，那么这样的操控是失败的。
剔除方法可通过在不同处理过程中保持外生变量的一致性来实现，比如将研究对象限定为同性别或处于相同社会经济地位的主体。包含方法可通过在研究设计中包含外生变量，并分别评估其对因变量的作用（比如包含性别因素的因子设计）来实现。这种方法得出的结论具有普遍推广性，但同时也需要更大的研究样本。在统计控制中，外生变量在统计检验过程里被用作为协变量。
最后，若能保证外生变量的影响是随机（非系统化）产生的，则可以通过随机抽样过程来消除这种影响，我们称这种方法为随机方法。随机方法有两种类型：（1）随机选择，即在总体样本中随机选取样本；（2）随机分配，即把由非随机方式选取的研究主体随机分配到试验组和对照组中。
随机化也可以确保外部效度，并能把目标样本中所获得的结论推广到相应的总体样本中。需要注意的是，由于资源或数据获取的限制而无法进行随机选择时，需要强制进行随机分配。然而，我们很难保证研究结果在不同群体中也可以得到推广。这是因为群体之间存在多个维度上的差异，而我们只能控制其中很少的一些维度。
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