因果関係を単一の準独立変数に帰属させます

Question

これが正しい場所ではない場合は謝罪します - これが統計やデータサイエンスに最適かどうかはわかりません。

アナリティクスを使用して、マーケティング担当者がユーザーの属性を特定して、コンバージョンの成功に対応しています（製品を購入したり、ニュースレターにサインアップしたり、サービスに購読したりするなど）。属性は、彼らがどのサイトから来たか（リファラー）、その場所、時間/日、デバイスタイプ、ブラウザなどから来たものです。

私が言いたいのは（私はそれが可能であるかどうかはわかりませんが）、個々の属性に変換率の違いを分離することです。変換された 'は、属性「リファラー」と属性「Facebook」のレベルがコンバージョンの駆動に責任があることを意味します。

数百の準独立変数があるかもしれないことを考えると、その変数の1つの変数と1つのレベルに効果を分離することさえ可能ですか？それらの組み合わせとは対照的に、それは違いを駆り立てる可能性が高くなりますか？もしそうなら、私はどのような手法または概念的なパラダイムを使用して、従属変数である変換率の最大のリフトの原因となる変数レベルを特定しますか？

Answer 1

どちらかを直接検討することをお勧めします 次元削減 アプローチ。小切手 私の関連する答え このサイトで。別の有効なオプションは使用することです 潜在変数モデリング, 、 例えば、 構造方程式モデリング. 。 Wikipediaの関連記事から始めることができます（これ と これ, 、それに応じて）そして、必要に応じて、より専門的またはより実用的な記事、論文、本を読んでください。