The model and items used for measur

The model and items used for measurement are well discussed in their paper, so we do not intend to reiterate them here. Based onFig. 1, the xs in our case are perceived quality, brand awareness, brand image, management trust, and brand reliability. The hs are brand loyalty and brand choice intention. Forxs we have 16 indicators. For example loyalty is measured through three indicators (BL1, BL2, BL3), intention through three indicators (BR1, BR2 and BR3), etc.All observed variables are on a Likert scale(1)e(7). To generate the data for a specific replication we use the following strategy:a) We estimate the model by maximum likelihood (ML) assuming all covariance matrices are diagonal.b) Using the estimated parameters we generate hi; xi; xi; yi as described above.c) Since the data is continuous we transform to Likert scale using the minimum and maximum values of the continuous data. The covariance matrix is recomputed using the new ordinal data.

結果 (繁體中文) 1:

該模型，並用於測量項目在他們的論文很好的討論，所以我們不打算在這裡重申他們。基於onFig。1，在我們的情況下，XS的感知質量，品牌知名度，品牌形象，管理委託，和品牌的信賴度。房協是品牌的忠誠度和品牌的選擇意向。Forxs我們有16個指標。例如忠誠是通過三個指標（BL1，BL2，BL3）測定，打算通過三個指標（BR1，BR2和BR3）等

所有觀察到的變量是在李克特量表（1）E（7）。要生成我們用下面的策略特定的複製數據：
一）我們估計最大似然（ML模型）假設所有的協方差矩陣是對角。
b）使用所估計的參數，我們生成喜; 喜; 喜; 義如上所述。
C）由於數據是連續的，我們使用的最小和的連續數據的最大值變換李克特量表。

該協方差矩陣使用新的有序數據重新計算。

結果 (繁體中文) 2:

用於測量的模型和專案在論文中得到了很好的討論，因此我們不打算在此重申它們。基於圖。1、xs在我們案例中是感知品質，品牌知名度，品牌形象，管理信任，和品牌可靠性。hs是品牌忠誠度和品牌選擇意圖。福克斯我們有16個指標。例如，忠誠度通過三個指標（BL1、BL2、BL3）、意圖通過三個指標（BR1、BR2 和 BR3）等來衡量。

所有觀察到的變數都位於 Likert 刻度（1）e（7）上。要生成特定複製的資料，我們使用以下策略：
a） 假設所有共變數矩陣都是對角線，我們按最大可能性 （ML） 估計模型。
b） 使用我們生成的估計參數;希;希;如上文所述。
c） 由於資料是連續的，我們使用連續資料的最小值和最大值轉換為 Likert 縮放。

使用新的正則位資料重新計算共變數矩陣。

結果 (繁體中文) 3:

他們的論文中對用於量測的模型和項目進行了很好的討論，囙此我們不打算在這裡重複它們。基於onFig。1.我們案例中的X是感知質量、品牌意識、品牌形象、管理信任和品牌可靠性。hs是品牌忠誠和品牌選擇意向。我們有16個名額。例如，忠誠度是通過三個名額（BL1、BL2、BL3）來衡量的，意圖是通過三個名額（BR1、BR2和BR3）來衡量的。
所有觀察到的變數都在Likert標度（1）e（7）上。要為特定複製生成數據，我們使用以下策略：
a）假設所有協方差矩陣都是對角的，我們用最大似然（ML）估計模型。
b）我們使用估計的參數生成hi；xi；xi；yi，如上所述。
c）由於數據是連續的，我們使用連續數據的最小值和最大值轉換為Likert標度。
利用新的序數數據重新計算協方差矩陣。