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The influence of user characteristics on the quality of judgment prediction models for tablet applications
Zitatschlüssel gong2013a
Autor Gong, Xin GUang and Engelbrecht, Klaus-Peter
Buchtitel Grundlagen und Anwendungen der Mensch-Maschine-Interaktion. 10. Berliner Werkstatt Mensch-Maschine-Systeme
Seiten 197–203
Jahr 2013
ISBN 978-3-7983-2625-5
Ort Berlin, Germany
Herausgeber Brandenburg, Elisabeth and Doria, Laura and Gross, Alice and Günzler, Torsten and Smieszeck, Hardy
Verlag Universitätsverlag TU Berlin
Zusammenfassung In this paper, we analyze the influence of five different user characteristics on the quality of judgment prediction models (multiple linear regression) for three Android tablet applications. The interaction parameters which we use as predictors in the models are based on the definitions in the ITU-T Recommendation Supplement 25 to P- Series (Möller, 2011). The following user characteristics have the strongest effects on the predictions: gender, age, technical affinity and technical experience.
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