Diese Arbeit behandelt die Theorie der optimalen Versuchsplanung, welche auf Dosisfindungsstudien angewendet wird. Nach einer kurzen Einführung in das Gebiet der klinischen Studien, insbesondere der Dosisfindungsstudien, wird eine Einführung in die allgemein bekannte Theorie der optimalen Versuchsplanung gegeben. Dabei wird speziell auf den Fall von nichtlinearen Modellen eingegangen. Nachfolgend werden häufig für Dosisfindungsstudien verwendete Modelle (das logistiche Modell, das Proportional-Odds-Modell und das E-max-Modell) vorgestellt. Für das logistische und das Proportional-Odds-Modell werden Bedingungen für die Existenz des Maximum-Likelihood-Schätzers hergeleitet, und die Theorie der optimalen Versuchsplanung wird auf diese Modelle angewandt. Danach wird ein neues Modell für zwei Zielvariablen, von denen eine kategoriell und die andere binär ist, eingeführt. Dieses wird zur simultanen Modellierung der Toxizität und der Wirksamkeit unter Berücksichtigung möglicher Abhängigkeiten zwischen diesen Zielvariablen verwendet. Zunächst wird die Informationsmatrix für dieses Modell hergeleitet, die dann zur Bestimmung beispielhafter lokal D-optimaler Versuchspläne für bestimmte Parameter verwendet wird. Des Weiteren wird mit dem "Sequential Locally Optimal Design", kurz "SLOD", ein sequentieller Ansatz zur Kombination der einfachen Standardmethode für Dosis-Eskalations-Studien (dem 3+3-Design) und der optimalen Versuchsplanung eingeführt. Varianzen und zugehörige Konfidenzintervalle für die interessierenden Größen bei diesem Ansatz werden hergeleitet. Dieser Ansatz wird mit Hilfe einer Simulationsstudie mit der Standardmethode und einem Bayesianischen Ansatz bezüglich des Verhaltens in realistischen Studiensituationen verglichen. Die Simulationsstudie zeigt die Vorteile des neu vorgeschlagenen Ansatzes gegenüber den bekannten Methoden. Die Arbeit schließt mit einer Diskussion der Ergebnisse und einem Ausblick auf mögliche zukünftige Arbeiten.
