Ключова відмінність між цією ICC і міжкласовою кореляцією (Пірсона) полягає в тому, що дані об’єднуються для оцінки середнього значення та дисперсії. Причиною цього є те, що в налаштуваннях, де бажана внутрішньокласова кореляція, пари вважаються невпорядкованими.
Внутрішньокласова кореляція (ICC) і коефіцієнт кореляції Пірсона (r Пірсона) є методами визначення ступеня зв’язку між різними групами в наборі даних. R Пірсона та кожна з моделей ICC мають різні випадки використання та можуть давати дуже різні результати в різних ситуаціях.
Коефіцієнт кореляції моменту продукту Пірсона (іноді відомий як PPMCC або PCC,) є мірою лінійного зв’язку між двома змінними, які були виміряні за шкалою інтервалів або співвідношення. Його можна використовувати лише для вимірювання зв’язку між двома змінними, які мають нормальний розподіл.
Найважливіша відмінність полягає в тому, що вони обчислюються на різних типах даних. Коефіцієнт кореляції Пірсона (r) кількісно визначає кореляцію між двома числовими змінними. Тест хі-квадрат тестів асоціації для асоціації між двома категоріальними змінними.
Коефіцієнт внутрішньокласової кореляції (ВКК) становить описова статистика який описує ступінь, до якої результати 1) в кожному кластері ймовірно будуть подібними або 2) між різними кластерами ймовірно будуть відрізнятися один від одного відносно результатів інших кластерів.
Коефіцієнт кореляції Пірсона зазвичай використовується для надійності між оцінювачами, коли є лише одна або дві значущі пари від одного або двох оцінювачів. Однак, якщо пар більше, слід використовувати внутрішньокласовий коефіцієнт кореляції.