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Bei der Realisierung von Projekten und spater dann bei der Ana- lyse der Daten wird uns nicht selten bewuBt, daB wir manches hat- ten besser durchdenken und sorgfaltiger planen mussen. Eine knappe Zusammenfassung wichtiger Planungsstufen sowie weiterer Gesichtspunkte, auch die Auswertung betreffend, erganzt das in den Statistischen Methoden , knapp M genannt, realisierte Konzept. Auch hier wird der Leser sogenannte intermediate stati- stical methods antreffen, die in den einfiihrenden Lehrbuchem kaum und in den weiterfiihrenden fiir den Praktiker zu knapp dar- gestellt werden, z. B. der paarweise Vergleich von Mittelwerten an- hand neuerer Methoden (Teil III) mit den zugehOrigen Signifikanz- schranken (Anhang). Die hier vorgestellten Methoden sind wie die 12 Methoden aus M von mittlerem Schwierigkeitsgrad. Nur in we- nigen Fallen liegen sie bereits in den bekannten Programmpaketen (z. B. BMDP, P-STAT, SAS, SPSS) vor. Wiederholungen sind beabsichtigt. Widerspriiche waren nicht ganzlich zu vermeiden. Sie sind vielleicht typisch (a) fur konkurrie- rende Ziele und (b) fur eine rasch wachsende Wissenschaft, die zu- gleich auch wissenschaftliche Methodik ist mit dem Anspruch, nach Moglichkeit Praktiker und Theoretiker nicht zu sehr zu ent- tauschen. Wahrend aus der Praxis stammende Beispiele sicher besser moti- vieren, sind einfache Rechenbeispiele instruktiver, zumal sie ohne Kommentar verstanden und, abgesehen von den Tabellen des An- hangs, praktisch ohne Hilfsmittel nachvollzogen werden konnen.
