If you do not find what you're looking for, you can use more accurate words.
المثال اللذي يُستشهَدُ به كثيرًا لهذه المغالطة نشأ مع اموس تفيرسكي ودانيل كاهنيمان. على الرغم من أن الوصف والشخص الموصوف وهميان، سكرتيرة اموس تفيرسكي في مدينة ستانفورد كان اسمُها ليندا كوفينكتون، وقام هو بتسمية الشخصية المشهورة في اللغز على إسمها.
اغلب اللذين تم سؤالهم اختاروا الخيار الثاني. ومع ذلك، احتمالية حدوث حدثين سويًة (في تزامن) هي دائمًا أقل مِن أو مساوية لاحتمالية حدوث أيٍ منهم على حِدى، بشكل رسمي، عدم مساواة هذين الحدثين (A) و (B) ممكن ان تُكتب بالشكل الاّتي:
على سبيل المثال، حتى اختيار احتمالية ضعيفة جدا وهي كون ليندا موظفة مصرف، لِنَقُل أن احتمالية كون ليندا موظفة مصرف = 0.05 و احتمالية كونها ناشطة نسوية = 0.95، إذاً احتمالية كون ليندا موظفة مصرف وناشطة نسوية في نفس الوقت = 0.05 × 0.95 أي ما يساوي 0.0475 وهو أقل من احتمالية كون ليندا موظفة مصرف. تفيرسكي وكاهنيمان ناقشوا أن أغلب الناس يفهمون هذه المشكلة بشكل خاطيء بسبب أنهم يستخدمون طريقة إستدلالية (تُحسب بشكل سهل) تُسمى التمثيل لإصدار هذا النوع من الأحكام: الخيار الثاني يبدو أكثر تمثيليًة لليندا بناءً على الوصف المُقدم عنها، بالرغم من أن احتمالية حدوث هذا هي رياضيًا أقل.
في براهين اخرى، ناقشوا أن سيناريو معين بدا أكثر احتمالية بسبب التمثيل، ولكن كل تفصيلٍة تُضاف سوف تقلل من احتمالية حدوث هذا السيناريو. بهذه الطريقة سوف تكون مشابهة لمغالطات الحيوية المُضلِلة والانزلاق للنتائج. مؤخرا، كاهنيمان ناقش بأن مغالطة التزامن هي نوع من إهمال الامتداد.