GFI检验（goodness-of-fit index）中文译为拟合优度检验或适配度检验，通过统计方法判断样本数据与理论分布的匹配程度，检验模型对观测值的拟合效果。当解释变量为多元时需采用调整的拟合优度，以消除变量元素增加对评估结果的影响，该检验同时引入调整卡方值χ²_red=χ²/ν（ν为自由度）进行综合评估 。
主要方法包括卡方检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Shapiro-Wilk检验，适用于分类数据校验、连续分布验证及小样本正态性分析。检验流程需设定显著性水平与零假设，应用场景涵盖模型选择、异常值检测和趋势预测，其中FITEQL软件通过参数值量化拟合优度，NEA吸附实验则采用对数差值公式衡量计算结果与实验数据的偏差 。
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