The reliabilities and average varia

The reliabilities and average variance extracted (AVE)

were calculated for the post-event constructs. The reliabil-
ities were strong and all five of the constructs easily exceed

the minimal value for AVE (see Table 3). By following the

Gerbing and Anderson (1988) approach, unidimensional

measures of each construct were created based on the

criteria of unidimensionality implied by the multiple-
indicator measurement model. The results of the post-event

CFA (Table 4) revealed relatively high intercorrelations

between some of the constructs. In turn, the three highest

correlations (i.e., Product/Brand, Product/Other Owner and

Brand/Other Owner) were each fixed at 1.0 and the fit of

each modified model was assessed. In each case, the chi-
square for the model was higher and the fit was

significantly worse (There was a one degree of freedom

change in the model and the resulting change in chi-square

was significant at p

Kết quả (Việt) 1:

Reliabilities và trung bình phương sai chiết xuất (AVE)được tính cho xây dựng sau sự kiện. Reliabil-ities đã được mạnh mẽ và tất cả năm của các cấu trúc dễ dàng vượt quáđáng AVE, tối thiểu (xem bảng 3). Bằng cách làm theo cácPhương pháp (1988) Gerbing và Anderson, unidimensionalCác biện pháp xây dựng từng được tạo ra dựa trên cáctiêu chí của unidimensionality ngụ ý bởi nhiều-chỉ số đo lường mô hình. Kết quả của sự kiện sauCFA (bảng 4) tiết lộ tương đối cao intercorrelationsgiữa dự tất cả hay một số các cấu trúc. Lần lượt, ba cao nhấtmối tương quan (tức là, sản phẩm/thương hiệu, sản phẩm / chủ sở hữu khác vàThương hiệu / chủ sở hữu khác) mỗi đã được cố định tại 1.0 và phù hợp củamỗi mô hình lần được đánh giá. Trong mỗi trường hợp, chí-quảng trường cho các mô hình đã cao hơn và phù hợp làđáng kể tồi tệ hơn (có là một mức độ tự dothay đổi trong mô hình và sự thay đổi kết quả trong chi-vuônglà đáng kể tại p < 0,001 cho mỗi mối tương quan cố định ở1.0). dựa trên kết quả này, quyết định đã được thực hiện đểđiều tra một giải pháp thứ hai để như được thảo luận tiếp theo.Ở một mức, một mục tiêu của nghiên cứu này là tốt hơnhiểu mối quan hệ giữa TCEs và individ-ual thành phần của thương hiệu tích hợp cộng đồng (tức là,Giả thuyết 1-4). Ở cấp độ tiếp theo, các nhà nghiên cứu tinrằng trong khi mối quan hệ cá nhân các thành phần rất quan trọngkhái niệm, Khách xem chúng như là một phần của một toàn thể. Đểkiểm tra vấn đề này, nó cần phải xác định cho dù đâybốn cấu trúc là một sự phản ánh đầy đủ của một đơn cao-xây dựng đơn đặt hàng. Nếu cá nhân thương hiệu cộng đồng ele -ments có thể được hiển thị để tạo thành một xây dựng duy nhất, sau đó thương hiệucộng đồng tích hợp như là một trật tự cao xây dựng có thểthử nghiệm. Cho mục đích này, một cấu trúc yếu tố thứ hai đểthử nghiệm (xem hình 1), và một hợp chấp nhận được cho mô hình này làtìm thấy (bảng 5). Dựa trên những kết quả này, trọng tâm của cácphân tích thay đổi để kiểm tra ảnh hưởng của TCEs vào cácngười tham gia Thái độ về hướng không chỉ là các thành phầnmối quan hệ cộng đồng thương hiệu, nhưng cũng hướng tới cácbiện pháp thứ tự cao của thương hiệu cộng đồng tích hợp.Phân tíchTrước và sau khi điểm số cho mỗi cộng đồng thương hiệuyếu tố và TCEs được tạo ra bằng cách sử dụng các thiết lập cuối cùng của mụctừ CFA. Là kết quả của sự thành công của mô hình hai tầng, phổ nhạc cho hội nhập bốn cộng đồngthành phần được hợp nhất để tạo ra một cộng đồng tổng thểtích hợp điểm (xem bảng 6 cho thống kê mô tả).Sau xét nghiệm của các tần số nàyđiểm số, nó là điều hiển nhiên rằng một số người được hỏi có "peggedquy mô"với cộng đồng rất cao tích hợp điểmngay cả trước khi tham dự sự kiện này. Để tốt hơn đánh giá cho dù mộtkinh nghiệm cá nhân là phụ thuộc vào TCEs hoặc ngày trước khicảm xúc và Thái độ hồi qui phân cấp được sử dụng(Cohen và Cohen 1983).Mục đích của việc phân tích là để xác định tác động củaTCEs vào điểm số sau sự kiện sau khi loại bỏ ảnh hưởng củathe pre-score. In the hierarchical regression approach, thefirst step was to regress the post-score for a component onthe corresponding pre-score. Not surprisingly, the pre-scorewas a significant predictor of the post-score for eachmeasure (see Table 7). In the next step, the transcendentcustomer experience construct was added to the regression;

Kết quả (Việt) 2:

Các độ tin cậy và trung bình phương sai trích (AVE) được tính toán cho các cấu trúc sau sự kiện. Các reliabil- nhà chức đã mạnh mẽ và tất cả năm của các cấu trúc dễ dàng vượt quá các giá trị tối thiểu cho AVE (xem Bảng 3). Bằng cách làm theo các cách tiếp cận Gerbing và Anderson (1988), unidimensional biện pháp của mỗi cấu trúc được tạo ra dựa trên các tiêu chí của unidimensionality hàm ý bởi multiple- mô hình đo lường chỉ số. Các kết quả của post-event CFA (Bảng 4) tiết lộ intercorrelations tương đối cao giữa một số các cấu trúc. Đổi lại, ba cao nhất tương quan (ví dụ, sản phẩm / thương hiệu, sản phẩm / Chủ đầu khác và Nhãn hiệu / Chủ khác) mỗi loại cố định ở mức 1.0 và sự phù hợp của mỗi mô hình sửa đổi được đánh giá. Trong mỗi trường hợp, các Chi- vuông cho các mô hình cao hơn và phù hợp là tồi tệ hơn đáng kể (Có một mức độ tự do của một sự thay đổi trong mô hình và sự thay đổi về chi-square là có ý nghĩa với p <0,001 cho mỗi tương quan cố định tại 1.0). Dựa trên kết quả này, các quyết định đã được thực hiện để điều tra một giải pháp thứ hai-thứ tự như đã thảo luận tiếp theo. Ở một mức độ, một mục tiêu của nghiên cứu này là để tốt hơn hiểu mối quan hệ giữa TCEs và individ- thành phần ual hòa nhập cộng đồng thương hiệu (tức là, Giả thuyết 1-4). Ở cấp độ tiếp theo, các nhà nghiên cứu tin rằng trong khi các thành phần quan hệ cá nhân rất quan trọng về mặt khái niệm, khách hàng xem họ như là bộ phận của một tổng thể. Để xem xét vấn đề này, nó cần phải được xác định liệu những bốn cấu trúc là một sự phản ánh đầy đủ của một higher- duy nhất để xây dựng. Nếu cộng đồng thương hiệu cá nhân tố ments có thể được hiển thị để tạo thành một cấu trúc duy nhất, sau đó thương hiệu hội nhập cộng đồng như là một trật tự xây dựng cao hơn có thể được thử nghiệm. Với mục đích này, một cấu trúc yếu tố thứ hai để được kiểm tra (xem hình. 1), và thích hợp chấp nhận cho mô hình này đã được tìm thấy (Bảng 5). Dựa trên những kết quả này, trọng tâm của các ca phân tích để kiểm tra ảnh hưởng của TCEs vào thái độ của người tham gia theo hướng không chỉ các thành phần mối quan hệ cộng đồng của thương hiệu, mà còn hướng tới các biện pháp bậc cao của hội nhập cộng đồng thương hiệu. Phân tích trước và hậu điểm số cho mỗi cộng đồng thương hiệu yếu tố và TCEs được tạo ra bằng cách sử dụng tập cuối cùng của các mặt hàng từ CFA. Như một kết quả của sự thành công của mô hình hai giai đoạn, điểm số của bốn hội nhập cộng đồng các thành phần được kết hợp để tạo ra một cộng đồng chung số điểm tích hợp (xem bảng 6 cho thống kê mô tả). Sau khi xem xét các tần số của các điểm số, nó Hiển nhiên là một số người được hỏi đã "chốt quy mô" với điểm hội nhập cộng đồng rất cao, ngay cả trước khi tham dự sự kiện này. Để đánh giá tốt hơn cho dù một kinh nghiệm của cá nhân phụ thuộc vào TCEs hoặc trước cảm xúc và thái độ hồi quy phân cấp đã được sử dụng (Cohen và Cohen 1983). Mục đích của việc phân tích là để xác định tác động của TCEs trên điểm số sau sự kiện sau khi loại bỏ tác của các-score trước. Trong các phương pháp hồi quy phân cấp, các bước đầu tiên là để thoái-score bài cho một thành phần trên các-score tiền tương ứng. Không ngạc nhiên,-score trước là một yếu tố dự báo quan trọng của-score bài cho từng biện pháp (xem Bảng 7). Trong bước tiếp theo, các siêu việt trải nghiệm khách hàng xây dựng được thêm vào hồi quy;