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Diese Einführung in die Datenverarbeitung hat verschiedene Ziele: sie soll Sozialwissenschaftlern ohne Programmier kenntnisse zeigen, wie sie ihre eigenen Probleme ohne dauern de Abhängigkeit von Computerexperten durch Verwendung von Analysesystemen selbst l6sen k6nnen. Den Benutzern von Analysesystemen soll gezeigt werden, welche M6glichkeiten außerhalb des einen Systems, das sie benutzen, gegeben sind, und wie Analysesysteme sinnvoll für Datenanalysen eingesetzt werden k6nnen. Außerdem ging es darum, bestimmte nützliche Angaben (z. B. maschineninterne Darstellung mehrfachgelochter Daten) verfügbar zu machen, die in der Fachliteratur zu ver streut sind, um zugänglich zu sein. Diese Einführung kann die Lektüre der Handbücher der Systeme nicht ersetzen, sondern soll für Anfänger diese Lektüre er leichtern. Für Benutzer der Systeme ist sie als begleitende Lektüre geeignet. Wenn diese Einführung auch ohne Vorkennt nisse lesbar sein sollte, wird sich doch die Bedeutung manchen Kapitels (z. B. über multivariate Analyse oder über Fehlersuche) erst bei der praktischen Verwendung der Systeme voll erschließen. Vollständig dokumentiert sind alle Systeme nur in englischer Sprache. Da diese Einführung die tat sächliche Benutzung der Systeme erleichtern soll, schien es nicht sinnvoll, jeden Begriff einzudeutschen. Wo es eine entsprechende deutsche Terminologie gibt, wurde verschiedent lich zur Erleichterung des Ubergangs zu den Handbüchern der englische Begriff in Klammern hinzugefügt. Die Grenzen zwischen "Computerchinesisch" und schlechtem Deutsch sind fließend; Verbesserungsvorschläge auch im Hinblick auf Formulierungen sind deshalb sehr willkommen. Besondere Aufmerksamkeit wurde den Gebieten gewidmet, deren Verständnis erfahrungsgemäß beträchtliche Schwierigkeiten bereitet.
Inhaltsverzeichnis
Datenverarbeitung in den Sozialwissenschaften: eine Einführung.- Maschinenlesbare Datenaufbereitung: Computer, Datenorganisation und Vercodung.- Definition und Transformation der Daten.- Häufigkeitsverteilungen und Assoziationsmaße.- Multivariable Analyseverfahren.- Neue Möglichkeiten der Datenanalyse.- Betriebssysteme und Steuersprachen: OS/360 und /370.- Fehlersuche und Fehlerkorrektur.- Praktische Ratschläge für die Datenverarbeitung.- Zur Strategie der Datenanalyse mit Computern.
