구조방정식모형을 적용하여 데이터 분석을 수행할 때 주요 관심 중 하나는 경로계수들에 대한 추정과 검정이다. 경로계수들에 대한 검정 방법으로는 t-값을 사용하는 방법, Bollen-Stine의 붓스트랩 방법, Satorra-Bentler의 척도화 검정통계량을 사용하는 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 모두 자료의 정규분포를 가정하는 점근적인 검정 방법이며, 주어진 자료 및 모형의 형태에 따라서 다른 검정결과가 산출되는 경우도 있다. 본 연구에서는 주로 사용되는 검정 방법들에 대하여 모의실험(simulation)을 이용하여 여러 가지 상황하에서 검정력(1-제2종 오류)을 산출하였으며, 그 결과를 통해 이들 검정 방법들의 성능을 평가하였다. ML 방법은 추정과 검정력의 측면에서 자료가 정규분포에 따르지 않는 경우에도 로버스트(robust) 성격을 가지는 것으로 나타났다. 또한 대부분의 상황에서 Satorra-Bentler의 척도화 검정 방법의 검정력이 ML 방법의 검정력보다 크게 나타났다. 그리고 일부 상황에서 표본크기가 작을 때 WLS에 기초한 붓스트랩 방법의 검정력이 다른 방법들에 비하여 다소 작게 나타났다. 본 연구의 결과를 모든 상황에서 일반화할 수는 없으나, 구조방정식모형을 활용한 다양한 분야의 연구에서 참고할 수 있을 것으로 생각된다.