Дж. Гласc и Дж. Стэнли [15] приводят сводную таблицу для демонстрации возможных сочетаний типов шкал для измеряемых переменных, между которыми подсчитывается коэффициент корреляции. Выбор меры связи определяется двумя моментами: 1) обоснованием типа шкал для каждой из переменных; 2) обоснованием соответствия способа определения коэффициента тем или иным допущениям теоретического плана. Не все коэффициенты корреляции, как r Пирсона, предполагают вычисление отклонений значений переменной от среднего показателя, (?-коэффициент, разработанный для случая двух дихотомических переменных (шкала наименований), может быть интерпретирован различным образом. Помимо соответствия его коэффициенту Пирсона, указывают возможности рассмотрения его как процента изменчивости и как меры степени воздействия, если одна из переменных подвержена функциональному контролю, например, на уровне подбора групп (так, переменные «наличие или отсутствие лечения», «новый или старый метод обучения» могут задаваться исследователем).
Вычисление (?-коэффициента предполагает указание доли людей (или задач, или других случаев, отличия между которыми измерены в дихотомической шкале), получивших одно из двух значений по Х- и ?-показателю.
Подсчет коэффициентов корреляции при обработке данных в экспериментальных, квазиэкспериментальных и собственно корреляционных исследованиях включен в разные планы обработки данных. В зависимости от конкретизации способов обработки данных количественная оценка взаимосвязи может характеризовать полученные эффекты как достаточно четко установленные или, напротив, недостаточно явные, не удовлетворяющие по величине той их роли, которая предполагалась в гипотезе исследования.