본 연구에서 설정한 모델의 GFI 값은 절제，존중，책임，참여 로 나타나 설명력이 크다고 할 수 있다.  GFI 값은 설명력이 증가할수록 커지며，중다 회귀분석에서 R2과 유사한 수치를 나타낸다. CFI 값은 기준치를 상회하고 있는데 모델이 매우 양호함을 나타낸다. RMSEA값은 모형을 채택하는 것이 바람직하다는 것을 나타낸다. 
또한，모델이 없을 경우에 비하여 본 연구에서 설정한 모델이 얼마나 자료를 보다 효과적으로 설명할 수 있는지를 평가하는 GFI 값은 절제(. 949)，존중(. 936)，책임(. 915)，참여 (. 942)로 나타나 각 영역 측정을 위한 연구모델의 설명력이 크다고 할 수 있다, 여기서 GFI 값은 모델의 설명력이 증가할수록 커지며，중다 회귀분석에서 R2과 유사한 수치를 나타낸다. 특히，CFI 값은. 9 이상으로 나타나 기준치를 상회하고 있는데，이는 연구모델이 실제 데이터에 부합하는 정도(예，절제 93.7% )를 나타내는 것으로 모델이 매우 양호함을 나타낸다. 마지막으로 RMSEA값은 연구에서 설정한 모델과 실제 데이터 사이에서 생기는 오차를 의미(문수백，2009)하며 여기에서는 기준치에 적합하므로 모형을 채택하는 것이 바람직하다는 것을 나타낸다. 위의 결과를 종합해 보면，정보통신 윤리 행동을 측정하기 위해 선정한 문항들을 실제 데이터를 통해 검증한 결과，최악의 모형(각 문항이 독립적이라고 가정하는 모형)에 비해서도 상대적으로 양호할 뿐만 아니라，최적의 모형을 기준으로 봤을 때도 기준치 이상이거나 기준치에 근접한 것으로 해석할 수 있다. 이와 함께，〔그림 3〕에서〔그림 6〕은 본 연구의 4개 영역에서 선정한 문항들과 요인들에 대한 모형이며，이들 간의 상관관계를 나타낸 것이다. 이를 통해 문항과 요인，요인과 요인 간의 상관 정도를 확인할 수 있다.