GFI 지표 측면에서 인문계모형과 전문계 모형 모두 매우 적합한 모형으로 평가되었다. 또  RMR 지표 측면에서도 인문계 모형, 전문계 모형 둘 다 매우 양호한 모형으로 평가되었다.
정성적 적합도 평가지수인 GFI(Goodness of Fit Index)는 표본공분산행렬이 모형 공분산행렬에 의해 예언되는 정도를 나타낸다. 표본공분산행렬의 분산과 공분산이 이에 대응되는 모형공분산행렬의 원소들로 예측되는 정도를 1을 기준으로 표시한 것이 합치도 지수이다(이기종, 2012). 모형평가에 대한 유의수준을 .90으로 볼 때, 인문계와 전문계 모형은 공통적으로 .99로 매우 적합한 모형임을 알 수 있다. 또 RMR(Root Mean Square Residual)은 수집된 자료에서 도출된 표본공분산행렬과 모형에 의해 시사되는 모형공분산행렬의 차이이므로 그 값이 작을 때 적합한 모형이 되며, 그 값이 커질수록 모형이 나빠지는 것을 말한다. 따라서 일반적으로 0에 가까울수록 설정된 모형은 수집된 자료와 잘 합치한다고 할 수 있다. 설정된 유의수준을 .05로 적용할 때, 인문계 모형은 .014, 전문계 모형은 .017로 매우 양호한 모형으로 평가할 수 있다.