Последната стъпка от моделирането на структурни уравнения е да се определи валидността на модела. Един от най-разпространените методи, използвани за определяне на валидността на структурния модел, е методът "Bootstrapping". Процесът на bootstrapping се състои в повторна извадка на оригиналните данни (Scharkow, 2017). Използвайки тази стратегия, можем да установим валидността на модела в по-големи извадки. За бутстрапирането се отваря елемент от менюто "Analysis Properties" (Свойства на анализа) и се избира разделът "Indirect, direct, and total effects" (Косвени, преки и общи ефекти). В раздела "Bootstrap" се избират опциите "Perform Bootstrap", "Bias-Corrected Confidence Intervals" и "Bootstrap ML". Въведете число между 500 и 1000 за опцията "Number of bootstrap samples" (Брой на извадките за bootstrap) (Cheung & Lau, 2008). Това число представлява броят на повторните извадки на вашия модел. Напишете 95 за опцията "BC Confidence Level" (Ниво на доверие на BC). По този начин анализът се извършва с 95% доверителен интервал. След като всичко е направено дотук, щракнете върху бутона "Calculate Estimates" (Изчисляване на оценките) и получете резултатите. Примерна екранна снимка на менюто "Analysis Properties" (Свойства на анализа) е дадена по-долу.
Табът "Стандартизиран непряк ефект" в "Изход" показва непрекия ефект на независимата променлива върху зависимата променлива. Дали този ефект е значим, се определя чрез разглеждане на долната и горната граница на доверителния интервал. За тази цел числото между независимата променлива и зависимата променлива трябва да се провери в таблиците "Lower Bounds" (Долни граници) и "Upper Bounds" (Горни граници) в раздела "Standardized Indirect Effect" (Стандартизиран косвен ефект). Тези числа представляват долната и горната граница на доверителния интервал. Hayes (2022 г.) заявява, че косвеният ефект е значим, ако няма нула между долната и горната граница на доверителния интервал (например долната граница е -,470, а горната -,102). Снимката на екрана, показваща долната и горната граница в таблицата, е дадена по-долу.
Тъй като на фигура 15 независимата променлива е "Осъзнатост", а зависимата - "Регулиране на емоциите", когато разгледаме долната граница (-,470) и горната граница (-,102) между тези две променливи, виждаме, че между тях няма нула. Така, в резултат на bootstrapping, индиректният ефект в структурния модел е значим при 95% доверителен интервал. В крайна сметка всички анализи, проведени в рамките на структурното моделиране на уравненията, следва да бъдат отчетени.
