ในทางสถิติการวิเคราะห์แบบวนซ้ำคือการเลือกรายละเอียดของการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์อยู่ มักเรียกกันว่าการใช้ข้อมูลซ้ำสองครั้ง เพราะเป็นการใช้ข้อมูลชุดเดียวกันถึงสองครั้ง การวิเคราะห์แบบวนซ้ำทำให้ความน่าเชื่อถือทางสถิติของผลลัพธ์ที่รายงานสูงเกินจริง และในกรณีที่รุนแรงที่สุด อาจทำให้ผลลัพธ์ที่ดูเหมือนมีนัยสำคัญนั้นพบได้ในข้อมูลที่ประกอบด้วยสัญญาณรบกวนเท่านั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในกรณีที่ทำการทดลองเพื่อศึกษาผลกระทบที่คาดการณ์ไว้ การลดชุดข้อมูลทั้งหมดลงโดยการเลือกชุดย่อยของข้อมูลในลักษณะที่สอดคล้องกับผลกระทบที่กำลังศึกษาอยู่ ถือเป็นการใช้สถิติที่ผิดพลาด การใช้สถิติที่ผิดพลาดประการที่สอง คือ การรายงานประสิทธิภาพของแบบจำลองหรือกฎการจำแนกประเภทที่ ปรับให้เหมาะสม แล้วเป็นผลลัพธ์ดิบ โดยไม่คำนึงถึงผลกระทบของการเลือกแบบจำลองและการปรับพารามิเตอร์ตามข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์

ในรูปแบบที่ง่ายที่สุด การประมวลผลล่วงหน้าอาจรวมถึงการตัดสินใจกำจัดข้อมูลที่ผิดปกติ หลังจากสังเกตเห็นว่าการทำเช่นนั้นอาจช่วยปรับปรุงการวิเคราะห์การทดลองได้ ผลกระทบอาจละเอียดอ่อนกว่านั้น ตัวอย่างเช่น ใน ข้อมูล การถ่ายภาพด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าเชิงฟังก์ชัน (fMRI) มักต้องมีการประมวลผลล่วงหน้าจำนวนมาก ซึ่งอาจดำเนินการทีละน้อยจนกว่าการวิเคราะห์จะ "ได้ผล" ในทำนองเดียวกัน ตัวจำแนกที่ใช้ในการวิเคราะห์รูปแบบหลายพิกเซลของข้อมูล fMRI ต้องการพารามิเตอร์ ซึ่งสามารถปรับแต่งเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการจำแนกให้สูงสุดได้

ในทางธรณีวิทยา ศักยภาพในการวิเคราะห์แบบวงกลมได้รับการบันทึกไว้^{[ 1 ]}ในกรณีของแผนที่รอยเลื่อนทางธรณีวิทยา ซึ่งแผนที่เหล่านี้อาจถูกวาดขึ้นบนพื้นฐานของสมมติฐานที่ว่ารอยเลื่อนพัฒนาและแพร่กระจายในลักษณะเฉพาะ โดยแผนที่เหล่านั้นจะถูกนำมาใช้ในภายหลังเป็นหลักฐานว่ารอยเลื่อนพัฒนาไปในลักษณะนั้นจริง ๆ

การออกแบบการวิเคราะห์ที่วางแผนจะดำเนินการอย่างรอบคอบก่อนการรวบรวมข้อมูล หมายความว่าการเลือกการวิเคราะห์จะไม่ได้รับผลกระทบจากข้อมูลที่รวบรวมได้ หรืออีกทางหนึ่ง อาจตัดสินใจปรับปรุงการจำแนกประเภทให้สมบูรณ์แบบกับผู้เข้าร่วมหนึ่งหรือสองคน จากนั้นจึงใช้การวิเคราะห์กับข้อมูลของผู้เข้าร่วมที่เหลือ สำหรับการเลือกพารามิเตอร์การจำแนกประเภท วิธีทั่วไปคือการแบ่งข้อมูลออกเป็นสองชุด และค้นหาพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดโดยใช้ชุดหนึ่ง จากนั้นทดสอบโดยใช้ค่าพารามิเตอร์นี้กับชุดที่สอง นี่เป็นเทคนิคมาตรฐานที่ใช้ (ตัวอย่างเช่น) โดยไลบรารีการจำแนกประเภท MVPA ของ Princeton ^{[ 2 ]}