In dieser Arbeit werden die Auswertemöglichkeiten von Bodendaten mit multivariater Statistik vorgestellt. Neben den klassischen Methoden Clusteranalyse und -imaging sowie Faktorenanalyse, liegt der Fokus auf den Quellenmodellierungsmethoden. Die Quellenmodellierung ist im Umweltkompartiment Luft bereits seit Jahren etabliert, im Umweltbereich Boden fehlen jedoch grundlegende Arbeiten. In dieser Arbeit werden die Methoden multivariate Kurvenauflösung mit alternierender Fehlerquadratsummenminimierung (MCR-ALS) und absolute Hauptkomponentenwerte kombiniert mit multipler linearer Regression (APCS-MLR) ausführlich anhand zweier Fallbeispiele vorgestellt. Bei beiden Beispielen wird der Boden durch die Emissionen der Eisenindustrie geprägt und ist somit durch verschiedene Schwermetalle belastet. Es wurden jeweils 60 Bodenproben genommen, getrocknet und kleiner 2 mm gesiebt. Im Königswasseraufschluss dieser Proben konnte mit verschiedenen Methoden der instrumentellen Analytik die Konzentration 15 verschiedener Metalle bestimmt werden. Das Clusterimaging ermöglicht bereits erste Interpretationen, mit den Methoden der Quellenmodellierung sind genauere Aussagen möglich. Die Belastung des Bodens durch die Metalle wird vier verschiedenen Quellen zugeordnet. Die Kombination von Quellenmodellierung mit Geostatik ermöglicht die Interpolation zwischen den Probennahmestellen. Dadurch ist es möglich, den Einfluss der einzelnen Quellen auf das Untersuchungsgebiet genau zu veranschaulichen. Die quellenspezifische Elementverteilung kann somit mittels Isolinien- oder auch Konturplots dargestellt werden und der quantitative Einfluss der Quelle für jedes Element wird dadurch veranschaulicht. Insgesamt hat sich gezeigt, dass Quellenmodellierungsmethoden sehr gut geeignet sind, Elementgehalte im Boden zu beschreiben. Die Kombination mit der Geostatistik ermöglicht eine umfassende Beschreibung des Bodenzustandes und sollte bei umfangreichen Untersuchungen stets Verwendung finden.