Suatu model dikatakan baik jika dapat mendeskripsikan suatu kejadian yang sebenarnya dengan galat yang kecil. Munculnya galat tidak dapat dihindari karena kejadian sebenarnya sangat kompleks sedangkan model hanya menjelaskan hubungan pokoknya saja. Detail dari kejadian yang tidak bisa dijelaskan oleh model akan masuk dalam komponen galat (residual). Terkait dengan data dapat dinyatakan dengan: Data Model Residual di mana: Data adalah nilai pengukuran yang berkaitan dengan variabel-variabel teramati dan membentuk sampel penelitian. Residual adalah perbedaan antara model yang dihipotesiskan dengan data yang diamati. Model adalah model yang dihipotesiskan atau dispesifikasikan oleh peneliti. Jika nilai residual mendekati 0 (nol), maka kecocokan data-model yang dihasilkan baik. Dalam SEM, selain data mentah, matriks kovarians dan matriks korelasi dari variabel yang diuji dapat digunakan sebagai input. Matriks kovarians adalah matriks yang terdiri dari nilai kovarians antara semua indikator setiap variabel Hipotesis Fundamental Hipotesis fundamental dalam prosedur SEM adalah bahwa matriks kovarians data dari populasi (matriks kovarians variabel teramati) adalah sama dengan matriks kovarians yang diturunkan dari model (θ). Jika model yang dispesifikasikan benar dan jika parameter – parameter (θ) dapat diestimasi nilainya, maka matriks kovarians populasi ( ) dapat dihasilkan kembali dengan tepat. Formulasi dari hipotesis fundammental yaitu: di mana, (2.10) matriks kovarians populasi dari variabel-variabel teramati (θ) matriks kovarians dari model dispesifikasikan θ vektor yang berisi parameter-parameter model tersebut Pada uji hipotesis terhadap hipotesis fundamental, hipotesis harus menghasilkan tidak tolak. Hal ini dilakukan agar didapatkan nilai residual sama dengan nol atau. Berbeda dengan pada uji hipotesis statistik pada umumnya yang menginginkan ditolak. Dengan tidak ditolaknya, itu berarti bahwa data mendukung model yang kita spesifikasikan (Bollen, 1989).