They advocate that brand equity dim

They advocate that brand equity dimensions may be expanded to clarify the structure of this construct in detail. Therefore we included three kinds of associations widely recognised in the literature: perceived value, brand personality and organisational associations (Aaker, 1996; Chen, 2001; Pappu et al., 2005). Based on Lassar et al. (1995), Aaker (1996), and Netemeyer et al. (2004) three items were used to measure perceived value. Brand personality was measured following Aaker (1996). Finally, for organisational brand associations, Aaker’s (1996) and Pappu’s et al. (2005, 2006) proposals were followed. In all cases, seven-point Likert-type questions were used with 1 ¼ strongly disagree and 7 ¼ strongly agree. A list of the items used to measure each construct is provided in Table I.

Model evaluation criteria
To evaluate the hypothesised models and determine whether the fit declines substantially as invariance parameters are
imposed, the difference in the Satorra-Bentler scaled chi- square (S-Bx2) values was used. If this difference value is
statistically significant, it suggests that the constraints specified in the more restrictive model do not hold. By contrast, if this difference value is statistically non-significant, it suggests that the specified equality constraints are tenable.

In addition, since researchers have argued that this difference in the S-Bx2 value (DS-Bx2) is sensitive to sample size, two
more alternative criteria were employed. First, an adequate fit of the model to the data. We evaluated the models using the normed-fit index (NFI), the non-normed fit index (NNFI), the comparative fit index (CFI), the incremental fit index (IFI) and the root mean square error of approximation (RMSEA). Values of 0.9 or above for the NFI, NNFI, CFI and IFI and values of RMSEA of 0.08 or smaller indicate a
good fit (Hair et al., 2006). Second, a negligible DCFI value
between the models of 20.01 or less (Cheung and Rensvold, 2002; Byrne, 2006). Finally, identification of missfitting parameters (e.g. equality constraints non-invariant across groups) was accomplished by means of the lagrange multiplier
test (LM). In the LM test, the viability of fixed parameters is assessed univariately and multivariately to determine those
parameters that would significantly decrease the x2 if they
were freely estimated in a future run (Byrne, 2006).

Kết quả (Việt) 1:

Họ chủ trương thương hiệu vốn chủ sở hữu kích thước có thể được mở rộng để làm rõ các cấu trúc này xây dựng chi tiết. Do đó chúng tôi bao gồm ba loại của các Hiệp hội công nhận rộng rãi trong văn học: nhận thức giá trị, thương hiệu cá nhân và tổ chức Hiệp hội (Aaker, năm 1996; Chen, 2001; P: et al., 2005). Dựa trên Lassar et al. (1995), Aaker (1996), và các mặt hàng ba Netemeyer et al. (2004) đã được sử dụng để đo lường giá trị cảm nhận. Tính cách thương hiệu được đo sau Aaker (1996). Cuối cùng, cho thương hiệu tổ chức Hiệp hội, Aaker của (1996) và của P: et al. (2005, 2006) đề nghị được tiếp nối. Trong mọi trường hợp, bảy điểm Likert, loại câu hỏi đã được sử dụng với 1 ¼ rất không đồng ý và 7 ¼ mạnh mẽ đồng ý. Danh sách các mục được sử dụng để đo lường mỗi xây dựng được cung cấp trong bảng I.Tiêu chí đánh giá mô hìnhĐể đánh giá các mô hình hypothesised và xác định liệu phù hợp với giảm đáng kể như định các tham sốáp đặt, sự khác biệt trong các giá trị (S-Bx2) Satorra-Bentler mô chi-vuông được sử dụng. Nếu giá trị khác biệt này làthống kê quan trọng, nó cho thấy rằng những hạn chế chỉ định trong mô hình hạn chế không giữ. Ngược lại, nếu giá trị khác biệt này là thống kê không quan trọng, nó cho thấy rằng những hạn chế chỉ định bình đẳng tenable. Ngoài ra, kể từ khi các nhà nghiên cứu đã cho rằng sự khác biệt này trong giá trị S-Bx2 (DS-Bx2) là nhạy cảm với kích thước mẫu, 2Thêm tiêu chí khác đã được sử dụng. Đầu tiên, một đầy đủ phù hợp với mô hình dữ liệu. Chúng tôi đánh giá các mô hình bằng cách sử dụng các chỉ mục không phù hợp (NFI), các phòng không-không phù hợp với chỉ số (NNFI), phù hợp so sánh chỉ số (CFI), phù hợp với sự gia tăng chỉ số (IFI) và lỗi root mean square xấp xỉ (RMSEA). Giá trị của 0,9 hoặc trên cho NFI, NNFI, CFI IFI và giá trị của RMSEA là 0,08 hoặc nhỏ hơn chỉ ra mộtthích hợp (tóc và ctv., 2006). Thứ hai, một giá trị không đáng kể DCFIgiữa các mô hình của 20.01 hoặc ít hơn (Trương Quốc Vinh và Rensvold, 2002; Byrne, 2006). Cuối cùng, xác định các tham số missfitting (ví dụ như bình đẳng khó khăn không bất biến trong các nhóm) đã được thực hiện bằng phương pháp hệ số lagrangekiểm tra (LM). Trong thử nghiệm LM, tính khả thi của các thông số cố định là đánh giá univariately và multivariately để xác định nhữngthông số một cách đáng kể sẽ làm giảm các x2 nếu họtự do được ước tính trong một tương lai chạy (Byrne, 2006).