Fontos statisztikai alapvetés, hogy a kétváltozós elemzések nagyon félrevezetőek lehetnek,többek között az úgynevezett összemosó változók miatt. Az összemosás a mediáció egyik típusa; mégpedig az, amikor X és Y között a kapcsolat csak látszólagos, és csak azért találjuk meg egy elemzés során, mert egy harmadik változó jár együtt mindkettővel, egyszerre. Klasszikus példa a jelenségre a ráncok és az ősz hajszálak mennyiségének kapcsolata. Minél több a ránca valakinek, annál több az ősz hajszála is? Igen. Ha korrelációt futtatnánk, szoros kapcsolatot találnánk a két változó között? Minden bizonnyal. De mégsem a sok ránc okozza az ősz hajat, és nem is az ősz hajszálak magasabb aránya a több ránco; hanem mindkettőt egy harmadik -mediátor, vagy itt specifikusabban összemosó változó- az életkor.

Itt van továbbá még a híres „gólya hozza a gyereket” sztori, tudományosan alátámasztva:

Itt az összemosó változó a falusias, vagy városias környezet; az urbanizáltság mértéke! A nagyvárosokban kevesebb a gólya, és átlagosan kevesebb gyereket vállalnak a párok. Érdemes megfigyelni, hogy a grafikon nem „hazudik”. Igaz, hogy minél több a gólya egy településen, annál magasabb a gyerekszám. Mindössze csupán két változó kapcsolatát boncolgatva ritkán látjuk a teljes képet-a világ általában komplexebb ennél.

Ezért minden, szakdolgozó tanítványomnak azt szoktam javasolni, hogy keressenek potenciális összemosó változókat egy-egy, a szakterületükön furcsának, meglepőnek számító, kétváltozós összefüggés mögött.