구조방정식 모형 분석결과를 평가하기 전에 먼저 모형이 적합한지를 검토하도록 하였다. 모형의 적합도 지수의 유형은 다양하게 있지만, 주로 절대적합지수와 증분적합지수를 통해 평가를 한다. 절대적합지수(Absolute Fit Index)란 모형의 전반적인 적합도를 평가하는 지수이다. 절대적합지수는 데이터의 공분산행렬과 추정된 모형의 공분산행렬과의 유사성을 가지고 적합도를 파악하는 지표로, 전체적인 모형의 적합성을 파악하는 데 주로 활용된다. 구조방정식 모형에서는 가장 기초적이고 우선적으로 파악해야 하는 평가지수라고 할 수 있다. 대표적으로 χ2, 근사오차평균제곱잔차(RMSEA, Root Mean Square Error of Approximation)와 같은 평가지표가 활용된다. 이에 반하여, 증분적합지수(Incremental Fix Index)는 기초모형을 기준으로 제안모형의 개선 정도를 파악하는 지수이다. 기초 모형은 측정변수 사이에 상관관계가 없는 모형으로 독립모형이라고도 하고, 제안모형은 연구에서 설정한 모형이다. 기초모형을 기준으로 제안모형의 개선 정도가 적다면 굳이 구조방정식 모형 분석을 할 필요가 없다는 것을 의미한다. 대표적으로 비표준적합지수(TLI), 비교적합지수(CFI)와 같은 평가지표가 활용된다.
구조방정식 모형 분석결과를 평가하기 전 모형의 적합도 지수를 통해 적합도를 검토한다. 주로 절대적합지수를 통해 모형의 적반적인 적합도를 평가하고, 증분적합지수로 제안모형의 개선 정도를 파악할 수 있다.