Współczynnik gamma jest miarą relacji między dwiema zmiennymi porządkowymi. Mogą być ciągłe (takie jak wiek i waga) lub dyskretne (takie jak „brak”, „trochę”, „trochę”, „dużo”). Gamma jest jednym z rodzajów miar korelacji, ale w przeciwieństwie do lepiej znanego współczynnika Pearsona (często oznaczanego jako r), na gamma nie mają większego wpływu wartości odstające (bardzo nietypowe punkty, takie jak 10-latek, który waży 200 funtów). Współczynnik gamma dobrze radzi sobie z danymi, które mają wiele powiązań.
Określ, czy gamma jest powyżej zera, poniżej zera lub bardzo blisko zera. Gamma poniżej zera oznacza zależność ujemną lub odwrotną; to znaczy, gdy jedna rzecz rośnie, druga spada. Na przykład, jeśli zapytasz ludzi o „zgodę z Obamą” i „zgodę z Tea Party”, spodziewałbyś się negatywnej relacji. Gamma powyżej zera oznacza pozytywną relację; gdy jedna zmienna rośnie, druga rośnie, np. „porozumienie z Obamą” i „prawdopodobieństwo głosowania na Obamę w 2012 r.”). Gamma bliskie zeru oznacza bardzo mały związek (na przykład „zgoda z Obamą” i „preferowanie psa w porównaniu z kotem”).
Określ siłę związku. Gamma, podobnie jak inne współczynniki korelacji, waha się od -1 do +1. -1 i +1 oznaczają idealne relacje. Brak związku jest oznaczony przez 0. To, jak daleko od 0 gamma należy uznać za „silne” lub „umiarkowane”, zależy od kierunku studiów.
Zinterpretuj gamma jako proporcję. Możesz również zinterpretować gamma jako proporcję par rang, które zgadzają się w rankingu spośród wszystkich możliwych par. Oznacza to, że jeśli gamma = +1, oznacza to, że każda osoba w twoim badaniu dokładnie zgadza się, jak uszeregowała te dwie zmienne. Na przykład oznaczałoby to, że każda osoba, która powiedziałaby, że „bardzo się zgadzam” na temat Obamy, powiedziała również „bardzo prawdopodobne”, że zagłosuje na niego w 2012 roku i tak dalej dla każdego stopnia.