대부분의 모형적합도 지수는 연구모형의 적합성만 강조한 나머지 모형의 간명성을 간과하는 문제점을 지니고 있었다. AIC(Akaike, 1974)와 BIC는 단순히 연구모형의 설명력을 높이기 위해 설정한 복잡한 경로의 영향을 낮추고 표본의 크기에 민감하지 않아 오늘날 많이 사용되고 있다. 발달 양상을 나타내는데 많이 사용되는 잠재성장모형은 크게 2가지 측면을 신중히 접근할 필요성이 있다. 첫째, 측정하고자 하는 구인(construct)에 대한 측정의 동일성(measurement invariance)이 구현되어야 한다(Hancock, Kuo, & Lawrence, 2001). 측정의 동일성이 확보된다는 것은 측정하고자 하는 구인 (construct)이 시간의 변화에도 같은 의미로 측정된다는 것을 의미한다고 볼 수 있다. 따라서 동등화하려는 영역(content)에 대하여 수직등등화(vertical equating)를 통한 점수를 제공하여 OECD ESP 주요변수인 ‘학습환경, 인지역량 및 사회정서 역량, 사회진보’의 발달 양상을 좀 더 정확히 측정할 필요성이 있다. 실례로, 미국 유아기 종단적 연구(ECLS-K)에서는 학생들의 읽기능력을 포함한 학업성취도 수준을 고전반응검사나 문항반응 이론을 통한 변환점수(scaled score)로 제공하여 잠재성장모델(Latent Growth Model)을 하여 학생들의 잠재적 학업성취도 변화 양상의 정보를 제공할 수 있도록 하였다.
모형적합도 지수는 대체로 나머지 모형의 주요 특성을 내포하지 못한다는 점에서 한계를 지닌다. 잠재성장모형에서는 측정 구인에 대한 동일성을 확보해야 한다. 즉 시간의 변화에도 수직동등화를 통해 일정 점수를 매겨 주요 변수의 변화 양상을 보다 명확히 측정해야 한다. 미국 유아기 종단적 연구에서는 잠재성장모델을 기반으로 학생의 학업성취도 변화를 분석했다.