Indici di bontà dell’adattamento (CFI, TLI, RMSEA, SRMR)

Mostrano quanto bene un modello si adatta ai dati. CFI e TLI confrontano il modello con un modello privo di qualsiasi relazione (più alto è meglio; regola empirica da ,95). RMSEA e SRMR misurano lo scostamento (più basso è meglio; regola empirica RMSEA fino a ,06 e SRMR fino a ,08, secondo Hu e Bentler 1999). L’intervallo al 90% dell’RMSEA mostra con quale precisione è stimato.

Esempio: CFI = ,97, TLI = ,96, RMSEA = ,04, SRMR = ,04: buon adattamento.

Attenzione: Sono regole empiriche, non test; con modelli piccoli o poche persone non sono affidabili. Il test χ² è statisticamente significativo anche per piccoli scostamenti nei campioni grandi.