subsamples),
vì giá trị alpha của Cronbach thấp nhất là 0,61, ngoại trừ
cho các biến FIT.
Testing H1 có nghĩa là kiểm tra xem các tùy chọn để mở rộng thương hiệu
có tác động pha loãng vào thương hiệu, bao gồm một thương hiệu chung
hình ảnh (H1A) và hình ảnh sản phẩm (H1B ). Bảng 1 cho thấy rằng có
một sự khác biệt trong các giá trị trung bình cuối cùng của cả hai cặp (PBI / GBI), trong
mỗi một trong bốn phụ mẫu, trong đó chứng tỏ rằng hình ảnh thương hiệu
bị ảnh hưởng bởi các chiến lược mở rộng. Vì giá trị trung bình sau khi
mở rộng là luôn luôn thấp hơn so với giá trị ban đầu, có bằng chứng
rằng các chiến lược mở rộng có tác dụng pha loãng trên cả nói chung
hình ảnh thương hiệu và hình ảnh sản phẩm (đáng kể ở mức 95% cho tất cả các nhãn hiệu
và danh mục bằng test t, trừ NOKTEN -GBI, mà là
90%).
Vì vậy, xem xét các giá trị t, giả thuyết cho rằng các
chiến lược mở rộng thương hiệu có tác dụng pha loãng vào hình ảnh thương hiệu không được
từ chối, cho dù đó là thương hiệu chung hoặc hình ảnh sản phẩm. Đây cũng là
không phụ thuộc vào loại sản phẩm và loại extension-nếu nó là
nhiều hơn kín đáo (hơn loại tương tự) hoặc nhiều táo bạo (rất
chuyên mục khác nhau).
Giả thuyết H6 dùng để mở rộng thương hiệu có một pha loãng
ảnh hưởng đến lợi ích trong các loại sản phẩm gốc . Bảng 1 cho thấy
rằng có sự khác biệt đáng kể trong các trung bình CAT1 và
CAT2 giá trị, trong tổng số mẫu trong mỗi phụ mẫu, trừ
HAVCEL. Từ các giá trị trung bình sau khi mở rộng là luôn luôn
nhỏ hơn so với giá trị ban đầu, có bằng chứng rằng có một
hiệu ứng pha loãng trong sự quan tâm của các loại sản phẩm ban đầu,
mặc dù không phải cho tất cả các phần mở rộng.
Giả thuyết H2 để H5 đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng tuyến tính đa
hồi quy phương pháp và chỉ có các mẫu tổng thể (384 câu hỏi
đã trả lời bởi 192 người). Mặc dù mỗi phần tử đã trả lời hai
câu hỏi cùng một lúc, không ai trả lời câu hỏi cùng một
hai lần, và không làm mất hiệu lực các quá trình (sử dụng các thông tin
được nhóm lại trong một hồi quy là phổ biến trong các nghiên cứu mở rộng, như trong
Martinez; Chernatony, 2004; Aaker, 1990; và Dacin; Smith,
1994). Bảng 2 cho thấy các hệ số của mỗi phương trình hồi quy.
Từ bảng 2, các giá trị R2 thấp (0,342 cho GBI2 và 0,289
cho PBI2) nhưng gần với những người được tìm thấy trong Martinez và Chernatony
(2004) (0.425 cho GBI2 và 0,333 cho PBI2), cho thấy ít hơn
35% sự biến động trong các biến phụ thuộc (hình ảnh thương hiệu nói chung
sau khi hình ảnh sản phẩm và mở rộng sau khi mở rộng) được giải thích bởi
các biến độc lập.
Tất cả H2 để H5 giả thuyết không được loại bỏ ở mức 95%
xác suất, ngoại trừ H4b (cho thấy sự giống nhau giữa các
loại ban đầu và mở rộng không có một tác động tích cực về
hình ảnh sản phẩm sau khi mở rộng).
đang được dịch, vui lòng đợi..
