RE연구모형은 가장 정보를 많이 제공하는 모형적합도로 여겨지고 있다. 이의 장점은 신뢰구간 제시에 있다. CFI 방법은 표본이 사례 수에 민감하지 않다는 장점이 있다. 
연구모형이 모수 공분산에 얼마만큼 일치하는 RMSEA 연구모형에 추정된 모수의 수에 민감하게 반응하기 때문에 가장 정보를 많이 제공하는 모형적합도로 고려되고 있다(Diamantopoulos & Siguaw, 2000). RMSEA의 장점은 다른 모형적합도와 다르게 신뢰구간을 제시해주는데 있으며 RMSEA에 적합도 기준은 .05에서 .10 사이의 값들을 받아들이고 있다(Hu & Bentler, 1999). 모든 변수들 간의 상관관계가 없을 때의 카이제곱을 연구모형의 카이제곱으로 나눈 후 사례수를 고려하는 CFI 방법은 표본이 사례수에 민감하게 반응하지 않는 장점이 있다. 0에 가까울 때는 연구모형의 적합도가 좋지 않다고 사료되며 1에 가까울수록 좋은 연구모형으로 고려되어 CFI 일반적인 기준 .90~.95(Hu & Bentler, 1999)로 사용되고 있다.