• Asia Marketing Journal
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• 제19권3호
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• pp.1-17
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• 2017

The current research examines whether and when cause marketing, whereby firms link product sales to the support of a charity or cause, can increase charitable giving and happiness. Previous research suggests that cause marketing might reduce charitable giving and happiness among consumers. However, the present research finds the opposite result by introducing nostalgia as a moderator; cause marketing can enhance consumers' charity giving when their nostalgia is triggered. Moreover, results show that charitable giving increased by cause marketing improves feelings of happiness, suggesting that people view charitable behavior as a means of enhancing happiness. Interestingly, charitable giving and happiness are promoted by the situational priming of nostalgic events, but not by chronic individual differences such as nostalgia proneness.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.412-420
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• 2010

상품 및 시장의 복잡성으로 인하여 소비자들은 마케팅 대상에 대하여 역설적인 태도를 가지는 현상이 증대하게 되었는데, 이런 역설적인 태도들은 소비자와 상품간의 관계에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 심층 면접, 근거 이론 등을 활용하여 최근 그 중요성이 강조되고 있는 농식품을 중심으로 이런 역설적 현상들을 발견하고 소비자의 대응 행동 양식을 이해하고자 하였다. 연구 결과에 의하면 사전의 기대나 소비 경험이 역설을 발생시키는 요인이 되며, 이로 인하여 가격, 유통, 상품, 촉진 및 소비와 관련한 역설적인 품질 경험이 발생하게 됨을 알 수 있었다. 발생된 경험은 인구통계학적 특성의 차이나 기타 기호, 위험 지각 등 중재적 조건의 정도에 따라 차이는 있지만 소비자들에게 품질 역설과 관련된 상호작용이나 커뮤니케이션을 유발하게 되고, 결과적으로 소비자들이 이런 역설적 상황에 보다 효율적으로 대응할 수 있도록 구매 최소화, 잉여분 처분, 참여, 품질기대 조정, 품질기준 재정립, 품질정보원 활용 등 다양한 대응 전략들을 촉진하게 된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권5호
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• pp.545-557
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• 2018

The inclusion of covariates in the model often affects not only the estimates of meaningful variables of interest but also its statistical significance. Such gap between statistical and subject-matter significance is a critical issue in huge sample studies. A popular huge sample study, the sample cohort data from Korean National Health Insurance Service, showed such gap of significance in the inference for the effect of obesity on cause of mortality, requiring careful consideration. In this regard, this paper proposes a sample size calibration method based on a Monte Carlo t (or z)-test approach without Monte Carlo simulation, and also proposes a test procedure for subject-matter significance using this calibration method in order to complement the deflated p-value in the huge sample size. Our calibration method shows no subject-matter significance of the obesity paradox regardless of race, sex, and age groups, unlike traditional statistical suggestions based on p-values.