Diese Vorlesung legt den Schwerpunkt auf die Bedeutung empirischer Forschung im Maschinenbau und deren Verbindung zu fundierter statistischer Analyse. Studierende lernen, wie präzise formulierte Forschungsfragen und Hypothesen die Grundlage für belastbare empirische Studien bilden. Methoden zur Datenerhebung in den Ingenieurwissenschaften werden vorgestellt. Besonderer Fokus liegt dabei darauf, wie Experimente geplant werden, um Einflussfaktoren zu kontrollieren und verlässliche Ergebnisse zu erzielen. Stichprobenstrategien und die Wahl geeigneter Messverfahren gehören dabei besonders dazu, da diese die Datenqualität und Interpretation maßgeblich beeinflussen. Studierende erwerben Fähigkeiten zur Datenaufbereitung und ersten deskriptiven Analyse, bevor Sie sich der Inferenzstatistik zuwenden. Hierbei sind die wichtigen Themen, wie sich Eigenschaften einer Grundgesamtheit aus Stichproben ableiten lassen, statistische Verteilungen, sowie die Formulierung und Überprüfung von Hypothesen. Außerdem sollen die Studierenden durch ihr Wissen über den Zusammenhang zwischen Fehlerwahrscheinlichkeit, Teststärke und Teststatistik befähigt werden, geeignete statistische Tests entsprechend den Anforderungen der Daten auswählen. Am Ende der Vorlesung sind sie in der Lage, empirische Methoden und inferenzstatistische Verfahren anzuwenden, um fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen.