Eine Analyse der Pearson-Korrelationen zwischen den Komplexitätsmaßen zeigt, dass einige davon nahezu perfekt korrelieren.<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">5</hi> So beispielsweise <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">closeness centralization</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">outdegree centralization</hi> (r = 0,99), <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">closeness centrality</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">closeness centralization</hi> (r = 0,98), die Höhe des Dependenzbaums und die Satzlänge (r = 0,97) und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">closeness centrality</hi> und die Anzahl Dependenten pro Wort (r = 0,96). <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Average dependency distance</hi> ist den anderen dependenzbasierten Maßen am unähnlichsten (0,50 ≤ r ≤ 0,78). Insgesamt betrachtet, korrelieren die verwendeten Maße zwar recht robust mit der durchschnittlichen Satzlänge (0,65 ≤ r ≤ 0,83), scheinen sich aber (mit Ausnahme der Höhe des Dependenzbaums) doch auch ausreichend stark von ihr zu unterscheiden um den durch das Parsen der Texte und Berechnen der dependenzbasierten Maße entstehenden Mehraufwand zu rechtfertigen. Zusätzlich könnte es durch die gezielte Entwicklung längenkorrigierter Maße gelingen, unterschiedliche Aspekte syntaktischer Komplexität getrennt voneinander zu erfassen.