Некоторые преимущества коэффициента Чупрова перед другими методами измерения зависимости:

• Учёт количества групп по каждому из исследуемых признаков. 2 Результат оценки тесноты связи, полученный на основании коэффициента Чупрова, более точен. 2
• Возможность измерения связи в прямоугольных таблицах. 2 В отличие от коэффициента Пирсона, который используется в основном в случае квадратной таблицы, коэффициент Чупрова пригоден для измерения связи и в прямоугольных таблицах. 2
• Применение для качественных данных, в которых признаки имеют несколько градаций, а не только две. 1

Некоторые недостатки коэффициента Чупрова:

• Ограничение в применении. 1 Для использования коэффициента Чупрова значения в клетках таблицы должны быть не менее 5, а объём выборки — не менее 50. 1
• Чувствительность к законам распределения. 5 Различные законы распределения данных влияют на точность и интерпретацию результатов, полученных с помощью коэффициента Чупрова. 5