Robuste Detektion und Quantifizierung niedermolekularer Substanzen mittels oberflächenverstärkter Raman Spektroskopie Die chemische Analytik ist für viele Anwendungsbereiche der Lebenswissenschaften von grundlegender Bedeutung. Dabei werden hohe Anforderungen hinsichtlich Zuverlässigkeit und Genauigkeit an die eingesetzten Methoden gestellt. Zusätzlich spielen Faktoren wie der zeitliche personelle und finanzielle Aufwand sowie die Eignung zur Untersuchung von Proben hoher chemischer Komplexität eine wichtige Rolle bei der Bewertung der Analyseverfahren. Eine Methode mit hohem Potential für den Einsatz in den Lebenswissenschaften stellt die oberflächenverstärkte Raman Spektroskopie (SERS) dar. Die geringe Reproduzierbarkeit sowie negative Einflüsse der Probenmatrix auf die Ergebnisse stellen derzeitig jedoch Hindernisse für die Anwendung in der Routineanalytik dar. Um diese Herausforderungen bewältigen zu können müssen experimentelle Faktoren gleichermaßen wie die Datenauswertung adressiert werden. Das zentrale Thema der Dissertation ist die Quantifizierung niedermolekularer Substanzen in komplexen Probenmatrices mit Hilfe der SERS Spektroskopie. Zu diesem Zweck sind auf das jeweilige Anwendungsgebiet angepasste experimentelle Ansätze mit robusten chemometrischen Methoden kombiniert worden. Da sich der störende Einfluss der Probenmatrix auf die gemessenen Spektren aus experimenteller Sicht nur bedingt reduzieren lässt stellt die Verwendung multivariater Modelle die dessen ungeachtet die Extraktion quantitativer Informationen aus den Daten ermöglicht ein wichtiges Kernstück der Arbeit dar. Zur Erprobung der entwickelten Verfahren wurden zwei Anwendungsbereiche aus den Lebenswissenschaften als Beispiel ausgwählt: Die Kontrolle von Lebensmitteln auf bedenkliche Inhaltsstoffe und die Überwachung des Medikamentenspiegels in Urin. Die hohe Diversität der Urinproben erschwert dabei den Einsatz von Kalibriermodellen weshalb ein Kombination der Standardadditionsmethode mit Methoden der multivariaten Statistik als Alternative vorgeschlagen wird.