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Schl ießl ich

dies der dritte Aspekt in der Konzeption dieser Arbei tstagung

so1 1 te den Teil nehmern Gelegenheit geboten werden, während des Workshops

selbst praktisch mit NONMET und GLIM zu rechnen. Carol Cassidy

(ZUMA-Compu-

terabteilung) führte die Teilnehmer in die Benutzung der Mannheimer SIEMENS-

Anlage ein und stand für technische Beratungen während der gesamten Tagung

zur Verfügung.

Tei

1 nehmer

An der Arbeitstagung haben neben den Dozenten

Wissenschaftler aus dem

gesamten Bundesgebiet und aus Österreich teil genommen. Neben

Sozi01 ogen und

Pol

tol ogen waren Geographen, Wirtschaftswissenschaftler und Erziehungswis-

senschaftler sowie Mathematiker verschiedener Rechenzentren vertreten.

Will

man ein kurzes inhaltliches Fazit aus dem Verlauf der Arbeitstagung

ziehen, so läßt sich feststellen, daß NONMET und GLIM eigentlich nicht in

direkter Konkurrenz stehen, sondern der Einsatz des einen oder anderen Pro-

gramms primär von der statistischen und EDV-mäßigen Vorbildung des poten-

tiel len Benutzers abhängig gemacht werden

so1 1 te.

Beide Programme bieten die

Mogl ichkei

mehrdimensionale Kreuztabell en

wahlweise

1 inear (mit Anteil swerten) oder 1 og-1 inear zu analysieren. Im 1 og-

1 inearen Fa1 1 ist das Schätzverfahren von GLIM unter formal statistischen

Kriterien al s

über1 egen anzusehen. Auswirkungen auf die substanzwi ssen-

schaftlichen Interpretationen sind jedoch nicht zu erwarten.

Beide Programme bieten durch geeignete Definition der sogenannten

Design-

Matrizen die Möglichkeit, gemischte Analysen durchzuführen, also den metri-

schen Charakter einzelner Merkmale mitauszunutzen.

GLIM bietet gleichzeitig alle Möglichkeiten klassischer mul tivariater

Ana-

lyse, die sich unter das Lineare Model 1 subsummieren 1 assen (Regression,

Varianzanalyse etc.

Der Benutzer kann es durch eigene Unterprogramme sehr

flexibel nach seinen Bedürfnissen ausgestalten; dafür

1 äßt der Standard-

Output aber einige Wünsche offen. Benutzer mit guten statistischen

Kennt-

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