80年代末，Anderson（郭志刚，2004）建议在理论建立与发展的过程中，通过探索性分析建立模型，再用验证性分析来检验模型，即在探索性因素分析的基础上，寻找到可能的结构，再用另一个样本采用验证性因素分析去证实结构的合理性，这种程序称为交叉证实。这里将采用Amos4.0来实现验证性因素分析。
一、样本
在收集探索性样本并进行嵌入度量表的结构分析时，就开始收集验证性因素分析样本，本人把问卷发给了仍然保持联系的往届研究生，样本来源于阜阳39份，西安61份，深圳48份，天津8份，北京150份，上海34份，共收集到340份问卷，剔除无效问卷，验证性因素分析样本为322份。
表3-8 验证性分析样本的人口统计学特征
续表
表3-9 验证性分析样本的相关差异因素情况
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二、验证性因素分析
前面的研究证明，工作嵌入度是一个六因素模型（组织适合、组织联系、组织损失、社区联系、社区适合、社区损失），本研究通过验证性因素分析，对六因素模型与若干可能存在的模型进行比较，以验证六因素模型是否是最佳模型，因为以往的研究有工作嵌入度的单因素模型，两维度模型（社区嵌入度，组织嵌入度）和三维度模型（适合度、联系度、损失度）。采用amos4.0进行验证性因素分析，比较分析单因素模型、二因素模型、三因素模型和六因素模型，比较结果如下：
表3-10 工作嵌入度的各个模型指数比较（n=322）
根据Bollen，Joreskog和Sorbom等的建议，我们决定采用X2/df、NFI、IFI、TLI、CFI和RMSEA，并确定各指数的拟合标准分别为：X2/df大于10表示模型很不理想，小于5表示模型可以接受，小于3则模型较好；NFI、IFI、TLI、CFI应大于或接近0.90，越接近1越好；RMSEA处于0和1之间，临界值为0.08，越接近0越好。从表中的验证性因素分析结果可以看出，工作嵌入度的六因素模型得到了数据的支持，也就是说，工作嵌入度包括六个因素：组织适合、组织联系、组织损失、社区联系、社区适合、社区损失。
图3-1 工作嵌入度的因子负载图
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