Wskaźniki dopasowania (CFI, TLI, RMSEA, SRMR)

Pokazują, jak dobrze model pasuje do danych. CFI i TLI porównują model z modelem bez żadnych zależności (wyżej znaczy lepiej; przybliżona reguła od ,95). RMSEA i SRMR mierzą niedopasowanie (niżej znaczy lepiej; przybliżona reguła RMSEA do ,06 i SRMR do ,08, według Hu i Bentlera 1999). 90% przedział RMSEA pokazuje, jak dokładnie jest oszacowany.

Przykład: CFI = ,97, TLI = ,96, RMSEA = ,04, SRMR = ,04: dobre dopasowanie.

Ostrożnie: To reguły orientacyjne, a nie testy; przy małych modelach lub niewielu osobach są niewiarygodne. Test χ² jest istotny nawet przy niewielkim niedopasowaniu w dużych próbach.