Eine "Scheinkorrelation" kann in unterschiedliche Richtungen gehen. Nehmen wir mal den Zusammenhang A -> B. Im ersten Fall war es wohl so, dass die kontrollierte Variable C sowohl A als auch B beeinflusste. Also eine Drittvariable die gemeinsame Varianz verursacht.
Im zweiten Fall könnte (!) es so sein, dass B und C zusammenhängen. Das heißt: Wenn A und B (unkontrolliert) unabhängig sind, dann führt das "Herausrechnen" von C aus A dazu, dass ein gewisser Varianzanteil von C Teil von A wird. Wenn aber C und B korreliert sind, dann führt das am Ende dazu, dass auch das kontrollierte A und C korreliert sind.
Also nur ein Scheinzusammenhang? Wie bei allen statistischen Verfahren steckt der Teufel in der Interpretation. Es könnte nämlich auch so sein, dass erst die Kontrolle von C die Variable A so "bereinigt", dass der Zusammenhang zwischen A und B sichtbar wird. Ein Beispiel: Sie haben A=eine Messung der Produktinteresse, welche um den Wohnort verzerrt ist. Das Wohnort-bedingte Rauschen sorgt dafür, dass A nicht mit B=soziale Situation korreliert ist, denn der Zusammenhang von Wohnort und sozialer Situation überlagert den Zusammenhang A-B zu stark. Wenn man nun den Wohnort C kontrolliert, dann entdeckt man den Zusammenhang zwischen A und B. Aber das funktioniert eben nur, weil (auch) der Wohnort mit der sozialen Situation zusammenhängt.
Aber hat man nun wirklich einen verdeckten Zusammenhang aufgedeckt? Oder ist das doch nur eine Scheinkorrelation, die durch Überkorrektur entstanden ist? Auf Basis der Messung von A, B und C ist das statistisch nicht zu beantworten. Hier kann man nur nach bestem Wissen interpretieren und Studien durchführen, die zusätzliche Variablen messen, um den Zusammenhang besser zu verstehen...