Vid geotekniska arbeten är osäkerheter oundvikliga, men i stället för att hantera dessa som okända parametrar kan geotekniker med hjälp av bayesiansk statistik hantera geotekniska osäkerheter som slumpmässiga variabler med en sannolikhetsfördelning. I detta arbete har den bayesianska metoden utökad multivariabelanalys (EMA) tillämpats för bedömning av odränerad skjuvhållfasthet (𝑐u) i leror längs med Göta älv. Analysen har genomförts för områdena Smådala och Sörängen lokaliserade i lilla Edet längs med Göta älv, med mätdata från fem geotekniska mätmetoder i fält- och laboratorium: CPT-sondering (CPT), CRS-försök (CRS), direkta skjuvförsök (DSS), vingförsök (Vb) och fallkonförsök (Kon). Beräkningarna har genomförts i två steg: först har den totala osäkerheten för skattningen av 𝑐u bestämts separat för varje metod med hjälp av varianskoefficienten (𝐶𝑂𝑉tot) och sedan har samtliga 𝐶𝑂𝑉tot viktats med en EMA för en uppdaterad, mer tillförlitlig, total osäkerhet (𝐶𝑂𝑉tot,viktad). Resultaten visar 𝐶𝑂𝑉tot,viktat ≈ 2– 3,5 % för Smådala och 𝐶𝑂𝑉tot,viktat ≈ 1– 2 % för Sörängen. Slutsatsen är att bayesiansk statistik kan bidra till att kvantifiera geotekniska osäkerheter och därmed öka förståelsen dessa. Dock har osäkerheter vid bedömningen av vissa parametrar i 𝐶𝑂𝑉tot uppmärksammats, vilket kan innebära att osäkerheten från modellfelet (𝜗) kan öka osäkerheten vid skattningen av 𝑐u. Därför rekommenderas att storleken på 𝜗 vid bedömning av 𝐶𝑂𝑉tot bör undersökas och adderas till modellen för att möjliggöra användning av EMA i praktiken. / Uncertainties are inevitable in geotechnical investigations. However, instead of viewing these uncertainties as unknown parameters they could be managed with Bayesian statistics where the uncertainties are viewed as random variables with a statistical distribution. In this master thesis, the Bayesian method extended multivariate analysis (EMA) has been used for evaluation of the undrained shear strength (𝑐u) in clay along the Göta älv river. The analysis has been applied for the areas Smådala and Sörängen in the region Lilla Edet along the river, and with data from five geotechnical investigations methods from field- and laboratory testing: cone penetration test (CPT), constant rate of strain test (CRS), direct simple shear test (DSS), vane shear test (Vb) and fall cone test (Kon). The calculations were performed in two steps: first the calculation of the total uncertainty from the estimation of 𝑐u for each investigation method with the coefficient of variation (𝐶𝑂𝑉tot) and secondly the weighting of all the different 𝐶𝑂𝑉tot with an EMA to achieve an updated estimation of the uncertainties (𝐶𝑂𝑉tot,viktad). The results show that 𝐶𝑂𝑉tot,viktat ≈ 2– 3,5 % in Smådala and 𝐶𝑂𝑉tot,viktat ≈ 1– 2 % in Sörängen. The conclusion is that the usage of Bayesian statistics could increase the understanding of geotechnical uncertainties as well as give tools to quantify them. Although, there were uncertainties with the estimation of some parameters within 𝐶𝑂𝑉tot and thus the uncertainty from the so-called model error (𝜗) could increase the uncertainty in the estimation of 𝑐u. Therefore, it is suggested that the magnitude of 𝜗 when estimating 𝐶𝑂𝑉tot should be investigated and added to the model to enable the usage of EMA in practice.