자료에 대한 기술통계분석과 상관분석을 위해 SPSS 17. 0를, 측정모형과 구조모형을 검증을 위해 AMOS 18. 0을 적용했다. 모형의 적합도 평가에는 χ2와 더불어 TLI,  CFI, RMSEA 등의 적합도 지수도를 택했으며 분석 전에 자료가 정규분포의 가정에 적합한지도 증명해 보았다. 각 변수들도 정규분포의 기준을 충족하는 것으로 나타났다.
자료 분석은 SPSS 17.0을 이용해 기술통계분석과 상관분석을 실시하였다. 측정모형과 구조모형 검증은 AMOS 18.0을 사용하였다. 각 모형의 적합도 평가를 위해 χ2와 함께 적합도 지수도를 고려하였는데, χ2 검증의 영가설의 내용이 엄격해서 모형이 너무 쉽게 기각되는 경향이 있다는 문제와 χ2 값이 표본크기에 민감하다는 문제가 있기 때문이다. 여러 적합도 지수 중에서 TLI(Tucker-Lewis Index), CFI(Comparative Fit Index), RMSEA(Root Mean Square Error of Approximation)를 사용하였는데, 이 지수들을 선택한 이유는 이 지수들이 표본크기에 영향을 많이 받지 않고, 특히 TLI와 RMSEA의 경우 모형의 설명력뿐만 아니라 모형의 간명성을 고려하기 때문이다(홍세희, 2000). TLI와 CFI의 경우 값이 .95 이상일 때, RMSEA의 경우는 .06 이하일 때를 좋은 적합도로 해석한다(Hu & Bentler, 1999). 분석에 앞서, 자료가 정규분포의 가정을 따르는지도 검증하였는데, 정규분포 가정이 심하게 위반된 경우, 최대 우도법에서 왜곡된 결과를 초래할 수 있기 때문이다(Curran, West & Finch, 1996). 각 변수들이 정규분포를 따르는지를 보기 위해 첨도(kurtosis)와 왜도(skewness)를 살펴본 결과, 자료는 Curran, West and Finch(1996)가 제시한 정규분포의 기준(왜도<2, 첨도<7)을 충족하는 것으로 나타났다.