El coeficiente gamma es una medida de la relación entre dos variables ordinales. Estos pueden ser continuos (como la edad y el peso) o discretos (como "ninguno", "un poco", "un poco", "mucho"). Gamma es un tipo de medida de correlación, pero a diferencia del coeficiente de Pearson mejor conocido (a menudo etiquetado r), gamma no se ve muy afectado por valores atípicos (puntos muy inusuales, como un niño de 10 años que pesa 200 libras). El coeficiente gamma trata bien con datos que tienen muchos vínculos.

Determine si gamma está por encima de cero, por debajo de cero o muy cerca de cero. Gamma bajo cero significa una relación negativa o inversa; es decir, cuando una cosa sube, la otra baja. Por ejemplo, si le pregunta a la gente sobre el "acuerdo con Obama" y el "acuerdo con el Tea Party", esperaría una relación negativa. Gamma por encima de cero significa una relación positiva; a medida que una variable aumenta, la otra aumenta, por ejemplo, "acuerdo con Obama" y "probabilidad de votar por Obama en 2012"). Gamma cerca de cero significa muy poca relación (por ejemplo, "acuerdo con Obama" y "preferencia por un perro versus un gato").

Determine la fuerza de la relación. Gamma, al igual que otros coeficientes de correlación, varía de -1 a +1. -1 y +1 indican relaciones perfectas. No se indica ninguna relación por 0. ¿Qué tan lejos de 0 debe ser gamma para ser considerado "fuerte" o "moderado" varía con el campo de estudio.

Interprete gamma como una proporción. También puede interpretar gamma como la proporción de pares de rangos que coinciden en el ranking de todos los pares posibles. Es decir, si gamma = +1, significa que cada persona en su estudio acepta exactamente cómo clasifica las dos variables. Por ejemplo, significaría que cada persona que dijo "muy enérgicamente de acuerdo" con Obama también dijo que "muy probablemente" votaría por él en 2012, y así sucesivamente para cada rango.