다음으로, 각각의 직장 부적응 현상 발생 여부가 아니라 직장 부적응 현상의 종합적인 발생 정도에 각각의 변수들이 어떤 영향을 미치는지 Ordered Probit 분석을 통해 검토하기로 한다. Ordered Probit 분석은 종속변수가 1, 2, ... M과 같이 순서형 범주(ordered categorical)로 되어 있는 경우 각 범주에 속할 확률에 대한 독립변수의 영향을 측정하는데 이용한다. 이 글에서는 각각 5점 척도로 되어 있는 각 직장 부적응 현상 점수를 모두 집계하고, 이를 전체 부적응 현상 개수인 6으로 나누고 다시 그 정수(integer) 값에 따라 5개 범주로 구분하였다. 이는 응답자별로 5점 척도 내의 각 점수가 등간격으로 되어 있지 않기 때문으로, 각 점수의 등간격이 보장되지 않을 경우 선형 회귀 분석보다 일치 추정치(consistent estimates)를 제공하게 된다.
직장 부적응 현상의 종합적인 발생 정도에 각각의 변수들이 어떤 영향을 미치는지 Ordered Probit 분석을 통해 검토하기로 한다. 각각 5점 척도로 되어 있는 각 직장 부적응 현상 점수를 모두 집계하고, 이를 5개 범주로 구분하였다.