Wir haben (theoretisch) mehrere mögliche Funktionalitäten zu einem existierenden Produkt entwickelt.
Wie zufrieden die Teilnehmer mit den Funktionalitäten und dem bestehenden Produkt (Baseline ) sind, erfassen wir mit einem KPI Wert (1-7).
Die Produkte werden den Teilnehmern in zufälliger Zusammensetzung vorgestellt, das sieht wie folgt aus:
- Produktmerkmal 1 = 3 Ausprägungen
- Produktmerkmal 2 = 6 Ausprägungen
- Produktmerkmal 3 = 2 Ausprägungen
- Produktmerkmal 4 = 4 Ausprägungen
Das heißt Teilnehmer A kriegt: Merkmal1, Ausprägung1, Merkmal2, Ausprägung3, usw. Teilnehmer B kriegt hingegen: Merkmal1, Ausprägung2, Merkmal2, Ausprägung2, usw.
Die einzelnen Ausprägungen liegen als Faktoren in R vor.
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str(data_test$scenario1_type)
Factor w/ 3 levels "praeg1","praeg2",..: 1 1 1 1 2 3
Meine Forschungsfrage lautet:
Welche Kombination von Ausprägungen führt zum höchsten KPI Wert.
Kann ich die Funktion glmer nutzen um vorauszusagen, dass bspw Merkmal1, Ausprägung2 einen besonders starken Einfluss auf den KPI Wert hat?
Oder gibt es andere Funktionen die mir das zuverlässiger sagen können?
Falls jemand eine Funktion kennt, würde ich mich auch darüber freuen wenn ihr mir Infos geben könntet in welcher Form meine Daten vorliegen müssen.
Bei Fragen, einfach raus damit. Ich versuche sie bestmöglich zu beantworten.
Beste Grüße,
Nils