>Предполагаю, что каждая из них содержит слишком много от другой.
это вам PCA или матрица корреляций вполне покажут

про изолировать я имею ввиду, что когда у вас уравнение регрессии вида y = 2  * x1 + 3 * x3 + 19, вы не можете говорить о том, что x3 делает максимальный вклад, так как у вас в модели два предиктора. точнее, вы можете так говорить, если корреляция между предикторами нулевая

Определенно уникальный.

я про это думала, но как исправить не знаю

а вы не хотите просто какой-нибудь альфой кронбаха потестировать вопросы, на дифференцирующую способность ответы проверить?

>Предполагаю, что каждая из них содержит слишком много от другой.
это вам PCA или матрица корреляций вполне покажут

про изолировать я имею ввиду, что когда у вас уравнение регрессии вида y = 2  * x1 + 3 * x3 + 19, вы не можете говорить о том, что x3 делает максимальный вклад, так как у вас в модели два предиктора. точнее, вы можете так говорить, если корреляция между предикторами нулевая

создание Product должно быть в саммарайзе

я всю жизнь думал, что наибольший вклад определяется по станартизированному коэффициенту…

а, если вы про такой вариант summarise(Revenue = sum(itemRevenue),Product = paste(productName,sep = ";")) , то я пробовала. ошибка такая:must be length 1 (a summary value), not 3

потому что должно быть paste0(productName, collapse = ";")

наибольший уникальный вклад. Наибольший вклад вообще может иметь наименьший стандартизированный коэффициент, если весь этот вклад распиливается по другим переменным без остатка

если мотивация обратиться к PCA - в расчёте перейти от отдельно взятых ненадёжных вопросов к чему-то более ёмкому по смыслу, то я бы посоветовал CatPCA с супервизором из зависимой переменной. Тогда а) можно будет выправить кривизну шкалирования по отдельным вопросам, б) предикторы будут трансфорироваться не на основе междусобойной близости (и нет гарантии, что компоненты, которые наиболее хорошо обобщают данные по предикторам, одновременно хоть как-нибудь связаны с откликом), а прежде всего из соображений максимальной связи с откликом.