Indici de ajustare (CFI, TLI, RMSEA, SRMR)

Ei arată cât de bine se potrivește un model cu datele. CFI și TLI compară modelul cu un model fără nicio legătură (mai mare este mai bine; regulă empirică de la ,95). RMSEA și SRMR măsoară nepotrivirea (mai mic este mai bine; regulă empirică: RMSEA până la ,06 și SRMR până la ,08, după Hu și Bentler 1999). Intervalul de 90% al RMSEA arată cât de precis este estimat.

Exemplu: CFI = ,97, TLI = ,96, RMSEA = ,04, SRMR = ,04: ajustare bună.

Atenție: Acestea sunt reguli empirice, nu teste; la modele mici sau la puține persoane sunt nesigure. Testul χ² iese semnificativ statistic chiar și la nepotriviri mici în eșantioane mari.