구성개념과 변수구성의 최적상태 여부를 확인하기 위해 적합도를 평가하였다. 적합도 지수는값 외에 표본의 크기에 영향을 받지 않고 모형의 간명성을 선호하는 것으로 알려진 TLI, NNFI, RMSEA를 중심으로 고려하였으며, CFI, GFI 등도 고려하였다.
모형의 전반적인 부합도를 평가하는 지수인 절대부합지수를 보면 제안된 모델이 적절함을 통계적으로 볼 수 있었다. 우선 모형의 부합도를 설명해주는 x²/d.f는 4.319로 분석 되었다.
연구자가 설정한 연구모델이 표본공분산행렬에 존재하는 분산/공분산을 설명할 수 있는 비율을 모델이 없는 경우의 설명량과 비교하여 추정한 추정치인 절대부합도 지수(absolute fit index) 중 하나인 GFI(goodness-of-fit index)는 0.888로 분석되었다. GFI수치는 회귀분석 모형의 R2와 유사하여 준거변인과 상관이 있는 예측변인의 수를 증가시킬수록 절대적인 설명력은 증가하지만 모델이 복잡해져 간명성이 상실될 수 있다. 모델의 설명력이 증가할수록 GFI값도 증가함을 의미하지만본 연구의 GFI값이 기준치인 0.9에 근사값인 0.888로 조사되어 그 설명력이 상당히 높다고 볼 수 있다.