สมมติว่าเรากำลังใช้ตัวอย่างของร้านขายของชำที่ทดสอบความถูกต้องของกฎการเชื่อมโยงที่มีประวัติก่อนหน้าและที่ตามมา (ตัวอย่างเช่น: "หากลูกค้าซื้อขนมปังพวกเขาก็จะซื้อเนย")
หากคุณดูธุรกรรมทั้งหมดและตรวจสอบแบบสุ่มความน่าจะเป็นที่ธุรกรรมนั้นมีผลลัพธ์นั้นคือ "ความมั่นใจที่คาดหวัง" หากคุณดูธุรกรรมทั้งหมดที่มีรายการก่อนหน้าและเลือกธุรกรรมแบบสุ่มจากสิ่งเหล่านี้ความน่าจะเป็นที่ธุรกรรมนั้นจะมีผลลัพธ์ที่ตามมาคือ "ความมั่นใจ" "ลิฟท์" เป็นหลักความแตกต่างระหว่างสองคนนี้ ด้วยการยกเราสามารถตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างสองรายการที่มีความเชื่อมั่นสูง (ถ้าความเชื่อมั่นต่ำการยกก็ไม่เกี่ยวข้องเลย)
หากพวกเขามีความมั่นใจสูงและยกตัวต่ำเราก็ยังรู้ว่ามีการซื้อสินค้าบ่อยครั้งด้วยกัน แต่เราไม่ทราบว่าผลที่ตามมานั้นเกิดขึ้นเนื่องจากเหตุการณ์ก่อนหน้าหรือหากเป็นเพียงเรื่องบังเอิญ ทั้งผลิตภัณฑ์ยอดนิยม แต่ไม่มีความสัมพันธ์ใด ๆ กับคนอื่น)
อย่างไรก็ตามหากความเชื่อมั่นและการยกมีสูงทั้งสองเราสามารถสรุปได้อย่างสมเหตุสมผลว่าผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นเนื่องจากสิ่งที่เกิดขึ้นก่อนหน้านี้ ยิ่งลิฟต์มีค่าสูงเท่าใดความน่าจะเป็นที่จะลดลงก็คือความสัมพันธ์ระหว่างสองรายการนั้นเป็นเรื่องบังเอิญ ในแง่คณิตศาสตร์:
Lift = Confidence / Confidence ที่คาดหวัง
ในตัวอย่างของเราถ้าความเชื่อมั่นในกฎของเรานั้นสูงและลิฟต์อยู่ในระดับต่ำนั่นหมายความว่าลูกค้าจำนวนมากกำลังซื้อขนมปังและเนย แต่เราไม่ทราบว่าเป็นเพราะความสัมพันธ์พิเศษระหว่างขนมปังกับเนยหรือไม่ ขนมปังและเนยเป็นเพียงรายการยอดนิยมทีละรายการและความจริงที่ว่าพวกเขาปรากฏตัวในรถเข็นขายของชำด้วยกันเป็นเรื่องบังเอิญ หากความเชื่อมั่นในกฎของเราสูงและลิฟท์นั้นสูงแสดงว่าสัมพันธภาพที่มั่นคงระหว่างสิ่งที่เกิดขึ้นก่อนหน้าและต่อเนื่องมาจากความหมายที่ว่าเราสามารถสันนิษฐานได้ว่าลูกค้ากำลังซื้อเนยเพราะพวกเขากำลังซื้อขนมปัง ยิ่งลิฟท์สูงเท่าไหร่เราก็ยิ่งมีความมั่นใจมากขึ้นเท่านั้น
