연구모델의 절대부합지수를 말하는 AGFI(adjusted goodness-of-fit index)은 모델의 복잡성을 고려하여 GFI값을 하향 조정하는 기능을 갖고 있고 모델이 복잡할수록 GFI값을 하향조정하는 특징을 가지고 있다. 중다회귀분석의 adjR2과 유사값으로 모형의 설명력을 나타내고 있다. 본 연구 모델의 경우 그 기준 값인 0.9에 근사한 0.873으로 분석되어져 모델의 설명력은 적정 수준이라고 볼 수 있다.
연구모형의 절대부합도를 말해주는 또 다른 지수인 평균잔차공분산(RMR: root mean square residual)은 0.062로 낮게 나타나서 적절한 수준의 부합도를 보여 주고 있었다. RMSEA(root mean square error of approximation)는 본 연구에서 설정한 모델이 모집단 자료에 완벽하게 부합될 것이라는 가정을 하지 않기에 중심성 카이자승 분포 대신에 비중심성 카이자승분포를 이루는 것으로 가정하고 모델의 부합도를 평가한다. Browne & Cudeck(1933)은 “RMSEA<=.05은 아주 양호”, “.05<RMSEA<.08 이면 적정”, “RMSEA>=1.0이면 부합도에 문제”가 있는 모델로 보고 있다. 따라서 본 연구에서 도출된 RMSEA 값이 0.049으로 도출되어본 연구 모델이 적정함을 통계적으로 검증 할 수 있었다.