Некоторые различия между коэффициентами Пирсона и Чупрова:

• Область применения:
• Коэффициент Пирсона применяется для измерения связи между двумя качественными признаками, распределёнными по двум группам. 4
• Коэффициент Чупрова используется для определения степени сопряжённости между качественными признаками с количеством градаций каждого признака больше двух. 6
• Точность оценки:
• Коэффициент Пирсона имеет недостаток: он не достигает единицы и при полной связи признаков, а лишь стремится к ней при увеличении числа групп. 19
• Коэффициент Чупрова считается более точным, так как он учитывает количество групп по каждому признаку. 1
• Диапазон значений:
• Коэффициент Пирсона принимает значения от −1 до 1. 38 Чем ближе значение к 1, тем выше положительная корреляция между показателями. 8 Если оно ближе к −1 — корреляция отрицательная. 8 Значение, близкое к 0, включая сам ноль, говорит, что корреляции нет. 8
• Коэффициент Чупрова изменяется в пределах от 0 до 1. 1 Коэффициент Чупрова может достигать предельного максимального значения только в случае квадратной таблицы: чем больше несимметрична таблица, тем больше отличается коэффициент Чупрова от единицы при полной связи признаков. 1

Таким образом, коэффициент Чупрова обычно меньше коэффициента Пирсона и даёт более осторожную оценку связи. 9