Bei der Interpretation medizinischer Testbefunde ist das statistische Denken des Arztes gefordert: Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit für das Vorliegen einer Krankheit bei einem positiven Testbefund? Diese Wahrscheinlichkeit lässt sich mithilfe der Regel von Bayes bestimmen. Mehrere Studien zeigen jedoch, dass Ärzte oft Schwierigkeiten mit derartigen bayesianischen Inferenzen haben. Wir zeigen, dass ihre Urteile deutlich verbessert werden können, wenn nummerische Information auf eine Weise repräsentiert wird, die der menschlichen Informationsverarbeitung leicht zugänglich ist. Dies ist bei den üblicherweise verwendeten Wahrscheinlichkeiten nicht der Fall wohl aber bei „natürlichen Häufigkeiten“, die sich durch die Auszählung von beobachteten Einzelfällen in einer natürlichen Umgebung ergeben. In einer Reihe von Studien haben wir das Repräsentationsformat der relevanten statistischen Information variiert. Wurde die Information nicht in Form von Wahrscheinlichkeiten oder Prozenten, sondern in natürlichen Häufigkeiten präsentiert, konnten sowohl medizinische Experten als auch Laien ihre Urteile deutlich verbessern. Und so lässt sich auch der Umgang mit Wahrscheinlichkeiten und Prozenten leicht erlernen: Zwei Trainingsprogramme, in denen gezeigt wurde, wie Wahrscheinlichkeiten in natürliche Häufigkeiten zu übersetzen sind, versetzten die Teilnehmer in die Lage, sehr gute Ergebnisse auch bei der Lösung dieser Aufgaben zu erzielen. Abschließend diskutieren wir die Bedeutung, die eine verständliche Risiko- und auch Nutzenkommunikation im Arzt-Patienten-Verhältnis hat.