In seismischer Tomographie ist es üblicherweise sehr schwierig die Datenunsicherheiten abzuschätzen und zu bewerten. Dieser Bayesschen Ansatz zur inversen Theorie durch Markov Ketten Monte Carlo (McMC) beprobt relevante Bereiche des Modelraumes und liefert damit einen quantitativen Überblick über die Datenunsicherheiten aller Modelparameter. Diese Methode ist sehr rechenintensiv und ein wichtiger Aspekt ist es die Effizienz dieser Methode zu steigern. In dieser Studie wird der Unterschied zwischen geschwindigkeitsbasierter und langsamkeitsbasierter McMC in refraktionsseismischer Tomographie untersucht. Während die Geschwindigkeit bei Oberflächenwelleninversionen nicht mehr als um den Faktor Zwei variiert, können die Variationen in refraktionsseismischen Tomographien einen Faktor von Zehn ausmachen und der Unterschied zwischen langsamkeits- und geschwindigkeitsbasierten Perturbationen ist dadurch relevanter. Da die Langsamkeit proportional zur Laufzeit ist, benötigen die Modellperturbationen keine willkürliche Skalierungen. In unseren Experimenten sind die Perturbationen gleichmäßiger und zeigen bessere Mischungseigenschaften im Vergleich zur geschwindigkeitsbasierten McMC. Wir untersuchen auch multivariate Perturbationen, basierend auf der Auflösungsmatrix. Unsere Versuche zeigen, dass dadurch größere Akzeptanzraten und/oder größere Schrittweiten zustande kommen.