Table 3Multinomial logit results fo

Table 3
Multinomial logit results for considering to company or profession (ref. cat.: doesn’t consider quitting company nor profession).
Consideres quitting company Consideres quitting profession
B p OR B p OR
Intercept
0.031 0.981
0.219 0.867
Individual characteristics
Gender
Woman 0.622 0.021 1.862 0.008 0.979 1.008
(Men = ref.)
Ethnicity
Native Belgian
0.639 0.037 0.528 0.246 0.481 1.278
(Immigrant = ref.)
Age
0.047 0.000 0.954
0.059 0.000 0.943
Education
Primary education 0.351 0.303 1.421 0.328 0.341 1.389
Lower secondary education 0.067 0.760 1.069 0.114 0.592 1.120
(Higher secondary = ref.)
Higher education 0.255 0.539 1.291 0.234 0.560 1.264
Objective job characteristics
Subsector
Special regular services 0.356 0.304 1.427 0.719 0.034 2.053
Occasional services 0.460 0.194 1.584 0.314 0.382 1.368
(public transport = ref)
Contract type
Indefinite contract
1.431 0.000 0.239
0.697 0.073 0.498
(Temporary = ref)
log2 (number of hours) 0.331 0.152 1.392 0.290 0.205 1.337
Working non-conventional hours (times/month)
0.011 0.363 0.989
0.012 0.294 0.988
Work schedule changes
Work schedule changes on the day itself 1.116 0.000 3.053 0.286 0.372 1.331
Work schedule changes one day in advance 0.497 0.056 1.644 0.091 0.715 1.095
Work schedule changes week/month in advance 0.212 0.516 1.237
0.069 0.811 0.933
(No changes = ref)
Subjective job characteristics
Physical violence or harassment
Victim 0.519 0.014 1.681 0.450 0.028 1.569
(No victim = ref.)
FAC_demands (higher = more demanding) 0.409 0.000 1.506 0.800 0.000 2.225
FAC_control (higher = more control)
0.554 0.000 0.575
0.425 0.000 0.654
FAC_fulfillment (higher = better fulfillment)
0.458 0.000 0.633
0.884 0.000 0.413
FAC_worklife (higher = better balance)
0.636 0.000 0.530
0.649 0.000 0.523
FAC_lack-of-support (higher = less support)
0.581 0.000 0.559
0.258 0.011 0.772
Table 4
Relative importance of predictors in the multinomial logit model.
Consideres quitting company Consideres quitting profession
Wald df |r| Rank Wald df |r| Rank
Individual characteristics
Gender 4.694 1 0.065 10 0.007 1 0.000 12
Ethnicity 2.926 1 0.038 11 0.408 1 0.000 12
Age 16.780 1 0.152 5 27.999 1 0.196 4
Education 2.530 3 0.000 12 0.626 3 0.000 12
Objective job characteristics
Subsector 2.465 2 0.000 12 5.376 2 0.045 8
Contract type 15.818 1 0.147 6 2.875 1 0.036 10
log2 (number of hours) 1.653 1 0.000 12 3.278 1 0.043 9
Working non-conventional hours (times/month) 0.505 1 0.000 12 2.181 1 0.016 11
Work schedule changes 12.142 3 0.098 8 1.945 3 0.000 12
Subjective job characteristics
Physical violence or harassment 6.749 1 0.086 9 4.346 1 0.059 7
FAC_demands (higher = more demanding) 12.010 1 0.125 7 44.854 1 0.252 2
FAC_control (higher = more control) 21.972 1 0.177 3 12.662 1 0.126 5
FAC_fulfillment (higher = better fulfillment) 19.916 1 0.167 4 69.075 1 0.315 1
FAC_worklife (higher = better balance) 30.743 1 0.212 1 37.465 1 0.229 3
FAC_lack-of-support (higher = less support) 26.071 1 0.194 2 6.395 1 0.081

結果 (繁體中文) 1:

表 3考慮到公司或行業的多項 logit 結果 (參考文獻貓︰ 不考慮退出公司也專業)。內容全面、 合理退出公司將退出職業B p 或 B p 或攔截 0.031 0.981 0.219 0.867個體特徵性別女人 0.622 0.021 1.862 0.008 0.979 1.008(男人 = ref。)民族本機的比利時 0.639 0.037 0.528 0.246 0.481 1.278(移民 = ref。)年齡 0.047 0.000 0.954 0.059 0.000 0.943教育小學教育 0.351 0.303 1.421 0.328 0.341 1.389初中教育 0.067 0.760 1.069 0.114 0.592 1.120(高級中等教育 = ref。)高等教育 0.255 0.539 1.291 0.234 0.560 1.264客觀的職業特點界別分組特殊定期服務 0.356 0.304 1.427 0.719 0.034 2.053偶爾服務 0.460 0.194 1.584 0.314 0.382 1.368(公共交通 = ref)合同類型不定合同 1.431 0.000 0.239 0.697 0.073 0.498(臨時 = ref)log2 （小時數） 0.331 0.152 1.392 0.290 0.205 1.337非常規工時 (次 / 月) 0.011 0.363 0.989 0.012 0.294 0.988工作日程更改工作日程更改在這一天本身 1.116 0.000 3.053 0.286 0.372 1.331工作日程更改一天提前 0.497 0.056 1.644 0.091 0.715 1.095工作日程更改的周月提前 0.212 0.516 1.237 0.069 0.811 0.933(沒有變化 = ref)主觀的工作特性身體上的暴力或騷擾受害者 0.519 0.014 1.681 0.450 0.028 1.569(沒有受害者 = ref。)FAC_demands （高 = 要求更高） 0.409 0.000 1.506 0.800 0.000 2.225FAC_control （高 = 更多的控制） 0.554 0.000 0.575 0.425 0.000 0.654FAC_fulfillment （高 = 更好實現） 0.458 0.000 0.633 0.884 0.000 0.413FAC_worklife （高 = 更好的平衡） 0.636 0.000 0.530 0.649 0.000 0.523FAC_lack 的支援 （高 = 少支援） 0.581 0.000 0.559 0.258 0.011 為 0.772表 4多項 logit 模型中的預測因素的相對重要性。內容全面、 合理退出公司將退出職業沃爾德 df | r |排名 Wald df | r |等級個體特徵性別 4.694 1 0.065 10 0.007 1 0.000 12族裔 2.926 1 0.038 11 0.408 1 0.000 12年齡 16.780 1 0.152 5 27.999 1 0.196 4教育 2.530 3 0.000 12 0.626 3 0.000 12客觀的職業特點界別分組 2.465 2 0.000 12 5.376 2 0.045 8合同類型 15.818 1 0.147 6 2.875 1 0.036 10log2 （小時數） 1.653 1 0.000 12 3.278 1 0.043 9非常規工時 (次 / 月) 0.505 1 0.000 12 2.181 1 0.016 11工作日程更改 12.142 3 0.098 8 1.945 3 0.000 12主觀的工作特性身體上的暴力或騷擾 6.749 1 0.086 9 4.346 1 0.059 7FAC_demands （高 = 要求更高） 12.010 1 0.125 7 44.854 1 0.252 2FAC_control （高 = 更多的控制） 21.972 1 0.177 3 12.662 1 0.126 5FAC_fulfillment （高 = 更好實現） 19.916 1 0.167 4 69.075 1 0.315 1FAC_worklife （高 = 更好的平衡） 30.743 1 0.212 1 37.465 1 0.229 3FAC_lack 的支援 （高 = 少支援） 26.071 1 0.194 2 6.395 1 0.081

結果 (繁體中文) 2:

表3
為考慮公司或行業的多項logit結果（參見：貓不會考慮戒菸公司也不專業）。
Consideres戒菸公司Consideres退出職業
乙P或B P或
攔截？0.031 0.981？0.219 0.867
個體特徵
性別
女0.622 0.021 1.862 0.008 0.979 1.008
（男性= REF）
種族
本土比利時？0.639 0.037 0.528 0.246 0.481 1.278
（移民= REF）
年齡？0.047 0.000 0.954？0.059 0.000 0.943
教育
初等教育0.351 0.303 1.421 0.328 0.341 1.389
初級中等教育0.067 0.760 1.069 0.114 0.592 1.120
（高級中學= REF）
高等教育0.255 0.539 1.291 0.234 0.560 1.264
客觀的工作特性
界別分組
的特別定期服務0.356 0.304 1.427 0.719 0.034 2.053
臨時服務0.460 0.194 1.584 0.314 0.382 1.368
（公交= REF）
合同類型
不定合同嗎？1.431 0.000 0.239？0.697 0.073 0.498
（臨時= REF）
LOG2（小時數）0.331 0.152 1.392 0.290 0.205 1.337
工作非傳統小時（次/月）？0.011 0.363 0.989？0.012 0.294 0.988
工作日程改變
工作日程的變化在這一天本身1.116 0.000 3.053 0.286 0.372 1.331
工作日程改變提前一天0.497 0.056 1.644 0.091 0.715 1.095
工作進度週/月的變化提前0.212 0.516 1.237？0.069 0.811 0.933
（沒有變化= REF）
主觀的工作特點
身體暴力或騷擾
受害者0.519 0.014 1.681 0.450 0.028 1.569
（無被害人= REF）。
FAC_demands（高=更苛刻）0.409 0.000 1.506 0.800 0.000 2.225
FAC_control（較高=更多的控制）？0.554 0.000 0.575？0.425 0.000 0.654
FAC_fulfillment（高=更好的履行） ？0.458 0.000 0.633？0.884 0.000 0.413
FAC_worklife（高=更好的平衡）？0.636 0.000 0.530？0.649 0.000 0.523
FAC_lack-的支持（較高=不支持）？0.581 0.000 0.559？0.258 0.011 0.772
表4
中預測的相對重要性。多項Logit模型
Consideres戒菸公司Consideres退出職業
瓦爾德DF | R | 排名沃爾德DF | R | 排名
個體特徵
性別4.694 1 0.065 10 0.007 1 0.000 12
種族2.926 1 0.038 11 0.408 1 0.000 12
年齡16.780 1 0.152 5 27.999 1 0.196 4
教育2.530 3 0.000 12 0.626 3 0.000 12
客觀的工作特性
界別分組2.465 2 0.000 12 5.376 2 0.045 8
合同類型15.818 1 0.147 6 2.875 1 0.036 10
LOG2（小時數）1.653 1 0.000 12 3.278 1 0.043 9
工作非傳統小時（次/月）0.505 1 0.000 12 2.181 1 0.016 11
工作計劃更改12.142 3 0.098 8 1.945 3 0.000 12
主觀的工作特點
身體暴力和騷擾6.749 1 0.086 9 4.346 1 0.059 7
FAC_demands（高=更苛刻）12.010 1 0.125 7 44.854 1 0.252 2
FAC_control（較高=更多的控制）21.972 1 0.177 3 12.662 1 0.126 5
FAC_fulfillment （高=更有效地履行）19.916 0.167 1 4 1 69.075 0.315 1
FAC_worklife（高=更好的平衡）30.743 0.212 1 1 1 37.465 0.229 3
FAC_lack-的支持（較高=不支持）26.071 0.194 1 2 1 6.395 0.081