Гама коефициентът е мярка за връзката между две редови променливи. Те могат да бъдат непрекъснати (като възраст и тегло) или дискретни (като „няма“, „малко“, „някои“, „много“). Гамата е един вид корелационна мярка, но за разлика от по-известния коефициент на Пиърсън (често се обозначава r), гамата не се влияе много от извънредни стойности (изключително необичайни точки, като 10-годишно дете, което тежи 200 паунда). Гама коефициентът се справя добре с данни, които имат много връзки.
Определете дали гамата е над нулата, под нулата или много близо до нулата. Гама под нулата означава отрицателна или обратна връзка; тоест, когато едното върви нагоре, другото спада. Например, ако попитате хората за „споразумение с Обама“ и „споразумение с чаеното парти“, бихте очаквали негативна връзка. Гама над нулата означава положителна връзка; тъй като една променлива се покачва, другата се покачва, напр. „споразумение с Обама“ и „вероятност за гласуване за Обама през 2012 г.“). Гама близо до нула означава много малко взаимоотношения (например „споразумение с Обама“ и „предпочитание за куче срещу котка“).
Определете силата на връзката. Гамата, както и другите коефициенти на корелация, варира от -1 до +1. -1 и +1 всяка показват перфектни взаимоотношения. Нито една връзка не е обозначена с 0. Колко далеч от 0 трябва да бъде гама, за да се счита за „силна“ или „умерена“, зависи от областта на изследване.
Интерпретирайте гамата като пропорция. Можете също да интерпретирате гама като пропорция на двойки чинове, които се съгласяват в класирането от всички възможни двойки. Тоест, ако гама = +1, това означава, че всеки човек във вашето проучване се съгласява точно как той или тя класира двете променливи. Например, това би означавало, че всеки човек, който е казал „много се съгласявам“ за Обама, също е казал „много вероятно“ да гласува за него през 2012 г. и така нататък за всеки ранг.