重回帰分析に関する質問

現在、モバイルゲームでユーザーの課金意欲を引き立てる要素は何かを調べるための論文を書いています。
そのためにユーザー120人にアンケートを取りました。質問内容は「年齢」、「プレイ歴」、「月の課金額」、「一回の最高課金額」、「最高課金額を記録したタイミング」、「どんな時に課金意欲やモチベーションが上がるか」の6つです。これらに対する回答を基に重回帰分析を行うにあたって、目的変数は「最高課金額」や「月の課金額」にするのですが、説明変数をどうするべきかがあまり分からないです。ちなみに課金のタイミングとしてアンケートでは、「新限定キャラ登場」、「コラボガチャ」、「期間限定イベント」、「ビジュアルが好きなキャラがいた」の4項目を用意し、ここから一つ選んでもらいました。課金のタイミングなどの非数量的要素を説明変数として用いる場合、ダミー変数を使う予定です。
説明変数やダミー変数をどのように置いて、どのような分析を行うべきか皆さんの意見をお聞きしたいです。

No.1 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2023/11/07 13:14

年齢：量的変数

プレイ歴：量的変数
月の課金額：量的変数
一回の最高課金額：量的変数
最高課金額を記録したタイミング：どんな値ですか？
どんな時に課金意欲やモチベーションが上がるか：どんな値ですか？

新限定キャラ登場
コラボガチャ
期間限定イベント
ビジュアルが好きなキャラがいた
これらはワンホット化してダミー変数にしますよね。
すると、各列は01の二値変数ですよね。
重回帰分析を正則化回帰でやらないならば、どれかひとつの列を除く必要があります。

また、
年齢とプレイ歴は相関を持ちます。

上記の如くダミー変数を使いますし、説明変数間に相関があるので「正則化回帰」が良いでしょう。

あと、目的変数は非負ですし、課金額が大きくなれば予測誤差も増えるでしょうから、ポアソン回帰が良いのでは？

それはそうと、直線回帰で良いのですか？
まさか、１回に何十万も使う人はいないだろうから、上限があるような曲線になりませんか？