验证性因素分析可以比较多个模型之间的优劣，从而决定最佳匹配模型。本研究提出三个假设模型。第一个是虚无模型，假设胜任力测量问卷中的每一个题目都是一个单独的维度，题目之间没有相关性。第二个是单维模型，假设胜任力这个概念里只有一个维度，胜任力模型是个单维的模型。第三个是12因子模型，假设胜任力模型是由12个因子构成的。使用统计软件LISREL8.70对另外243个被试的样本进行验证性因素分析，各项拟合指标如表5-4所示。

表5-4　企业员工胜任力问卷的验证性因素分析结果（N=243）

结构方程的拟合指标中，最常用的是拟合优度的卡方检验。当卡方不显著时，认为模型拟合较好。但卡方受样本规模的影响较大，样本规模较大时，卡方值容易显著，为减小样本对拟合检验的影响，可以用卡方值与自由度的比值来估计，当卡方值与自由度的比值小于3时，则可以认为模型拟合较好。另外，通常还使用GFI，NNFI，CFI，IFI，RMSEA，SRMR来衡量模型的拟合情况。GFI，NNFI，CFI，IFI的值域在0到1之间，一般大于0.9时则认为模型拟合观测数据，越接近于1越好。RMSEA、SRMR的变化区间也在0到1之间，但越接近于0越好，临界标准为0.08以下（郭志刚，1999）。(www.daowen.com)

从表5-4的结果来看，12因素模型的拟合指标明显优于虚无模型和单一因素模型。从12因子模型的数据来看，GFI、IFI、CFI、NNFI都接近.90，低于理想拟合度，说明模型还需要进一步修正；X2/df小于3；RMSEA为.065，小于.08，SRMR为.086，接近.08，说明结构可以接受，数据拟合模型较好，因此我们接受12因素模型。

结构方程模型对样本容量要求较高，GFI等指标的值受样本容量的影响较大（温忠麟等，2004），本次分析的样本容量较少，样本量和项目比值为4.5∶1，可能对GFI等指标影响较大。相对而言，RMSEA受样本容易影响较少，是较好的绝对拟合指数，RMSEA为.065，表明了较好的拟合度。因素负荷、参数估计路径图见附录8，其中参数值均十分良好，因素载荷量从0.86到0.63，表明各个项目的拟合均较高。

验证性因素分析表明，问卷的因素结构具有跨样本一致性，表明该问卷具有较好的构想效度。企业员工胜任力12维度模型与实际数据资料拟合较好，可以认为企业员工胜任力模型是可以接受的，包括12个因素：成就导向、关系建立、学习能力、积极主动、团队合作、诚信、自我控制、沟通协调、分析性思维、弹性、创新、自信。