Eigenlijk zijn alle effectgrooten, op de cohen's d na, varianten van correlaties (r). Een partial eta-squared is bijvoorbeeld een partiele correlatie in het kwadraat.
De verschillen zijn vooral subtiel: hoe het unieke effect van een variabele berekend wordt is in de verschillende effectgrootten anders opgelost, en dat kan nog wel eens consequenties hebben: onder sommige omstandigheden zijn sommige effectgrootten te conservatief, of te liberaal. Om deze reden wordt bijvoorbeeld in factoriele ANOV's de omega-kwadraat geprefereerd.
Al die verschillende effectgrootten kunnen omgerekend worden, of men kan direct de r berekenen. In veel gevallen is er geen probleem mee om dit te doen. Het kan soms zelfs helpen om over verschillende onderzoeken heen een goede vergelijkingsbasis te hebben voor de effecten in verschillende studies, doordat alles op een of andere manier naar r omgerekend kan worden.
Mocht je daarom besluiten dat r the way to go is, dan is dat geen probleem, maar het is dan nog steeds handig om van de overige typen r (dus omega, eta, phi, etc.) op de hoogte te zijn, omdat soms per context het beter is om die overigen te prefereren.