모형 추정에는 결측치로 인한 편향을 보정하기 위하여 완전정보최대우도법 (Full-Information Maximum Likelihood : FIML)을 활용하였다(Arbuckle, 1996). 모형을 비교하기 위한 적합도 평가는 χ2 검증과 CFI, TLI, RMSEA 지 수를 활용하였다. χ2값은 표본 수에 민감하고, 영가설이 엄격하여 가설이 쉽게 기각된다는 단점이 있어 표본 수에 민감하지 않고 모형의 간명성을 반영하 는 CFI, TLI, RMSEA 지수를 함께 검증하였다(홍세희, 2000). CFI와 TLI는 .95 이상이면 좋은 적합도, .90 이상이면 양호하다고 판단하며, RMSEA는 .08 미만이면 양호한 적합도, .10을 넘으면 적합도가 안 좋은 것으로 판단한다(Brown & Cudeck, 1993 ; Hu & Bentler, 1999). 이상의 설명을 바탕으로 설정한 연구모형은 아래 [그림 1]과 같다.
모형 추정은 완전정보최대우도법, 모형 적합도 평가는 χ2 검증과 CFI, TLI, RMSEA 지수를 활용한다.  CFI, TLI는 90이상 양호, 95이상 좋은 적합도,  RMSEA는 08미만 양호, 10이상 안 좋은 적합도로 판단한다.