Financial well-being among Malaysian manufacturing employees
Notice bibliographique
Résumé
Employees and financial well-being are two aspects that are closely related to each other, and have been deeply studied by researchers. Not only can financial well-being directly affect an individual, but it can also indirectly affect his/her organization as well as employer. Any level of financial employees' well-being, either low or high, will change their job performance. Thus, the purpose of this study is to determine the level of financial well-being among manufacturing employees in Batu Pahat, as well as to test the relationships between determinants and financial well-being among manufacturing employees in Batu Pahat. In this study, seven research hypotheses were developed to examine seven determinants, including age, income, gender, education, current job position, income, and marital status which influence employees' financial well-being. In this study, 220 employees at the production level were selected randomly from a manufacturing company in Batu Pahat, Johor, Malaysia. Then, a questionnaire was distributed to the employees. The data obtained were analyzed quantitatively using SPSS version 22.0. The results of this study revealed that the level of financial well-being was moderate and all of the determinants were positively related to financial well-being among the manufacturing employees. This quantitative study is important to the manufacturing industry in Malaysia in order to gain insight on the correlation between financial well-being and its determinants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».