Commenti e considerazioni finali
Nella letteratura SEM sono state sollevate forti argomentazioni contro l’applicazione di RMSEA, CFI e TLI e i loro valori di cutoff convenzionali (si veda, ad esempio, Barrett 2007). Tuttavia, prima che i ricercatori propongano e accettino alternative migliori, questi indici di bontà dell’adattamento continueranno ad essere applicati nella maggior parte degli studi SEM. Xia and Yang (2019) fanno notare come, in base alla consuetudine corrente, valori RMSEA più grandi e valori CFI e TLI più piccoli indicano un adattamento peggiore. Ciò spinge i ricercatori a modificare i loro modelli per cercare di ottenere indici migliori. Tuttavia, la pratica attuale si è evoluta a tal punto da raggiungere la fase per cui gli indici di adattamento servono come gli unici criteri (in molte situazioni) per determinare se accettare o rifiutare un modello ipotizzato: se i valori degli indici di adattamento raggiungono la soglia “di pubblicabilità” (ad es. RMSEA < .06), allora non si ritiene più necessario migliorare il modello. In realtà, un’affermazione come la seguente non è sufficiente: “poiché i valori RMSEA, CFI e TLI suggeriscono un buon adattamento, questo modello è stato scelto come modello finale”. Il raggiungimento di una serie di soglie desiderate di RMSEA, CFI e TLI è solo uno dei possibili indicatori che devono essere considerati nel processo di selezione di modelli. I ricercatori dovrebbero anche spiegare se esistono altre opzioni per migliorare il modello, perché tali opzioni sono o non sono adottate, e quali sono le conseguenze scientifiche e cliniche che derivano dalla scelta del modello in questione come quello finale.