Гамма-коэффициент - это мера отношения между двумя порядковыми переменными. Они могут быть непрерывными (например, возраст и вес) или дискретными (например, «нет», «немного», «немного», «много»). Гамма - это один из видов корреляционной меры, но в отличие от более известного коэффициента Пирсона (часто обозначаемого r), на гамму не сильно влияют выбросы (очень необычные точки, например, 10-летний ребенок с массой 200 фунты). Гамма-коэффициент хорошо работает с данными, имеющими много связей.
Определите, если гамма выше нуля, ниже нуля или очень близка к нулю. Гамма ниже нуля означает отрицательную или обратную зависимость; то есть, когда одна вещь поднимается, другая опускается. Например, если вы спросите людей о «соглашении с Обамой» и «соглашении с чаепитием», вы ожидаете отрицательных отношений. Гамма выше нуля означает положительную взаимосвязь; по мере увеличения одной переменной растет другая, например, «соглашение с Обамой» и «вероятность голосования за Обаму в 2012 году»). Гамма, близкая к нулю, означает очень слабые отношения (например, «согласие с Обамой» и «предпочтение собаки по сравнению с кошкой»).
Определите силу отношений. Гамма, как и другие коэффициенты корреляции, колеблется от -1 до +1. -1 и +1 указывают на идеальные отношения. Отсутствие связи обозначается 0. Насколько далеко должна быть гамма от 0, чтобы ее можно было считать «сильной» или «умеренной», зависит от области исследования.
Интерпретируйте гамму как пропорцию. Вы также можете интерпретировать гамму как долю пар рангов, которые совпадают в рейтинге из всех возможных пар. То есть, если гамма = +1, это означает, что каждый участник вашего исследования точно согласен с тем, как он или она ранжирует две переменные. Например, это будет означать, что каждый человек, который сказал «очень сильно согласен» с Обамой, также сказал, что «весьма вероятно» проголосует за него в 2012 году, и так далее для каждого ранга.