Táto bakalárska práca sa zaoberá stanovením distribučného koeficientu log D respektíve rozdeľovacieho koeficientu log P pomocou vysokoúčinnej kvapalinovej chromatografie na obrátených fázach s gradientovou elúciou. Teoretická časť popisuje dôležitosť distribučného koeficientu ako významného parametru lipofility látok. Ďalej poskytuje prehľadnú literárnu rešerš zameranú na možnosti stanovenia distribučného koeficientu priamymi metódami trepania, pomalého miešania a mikro trepania a stanovenie metódami nepriamymi pomocou kvapalinovej chromatografie, s dôrazom kladeným na HPLC na obrátených fázach. Praktická časť je venovaná experimentálnemu overeniu korelácie medzi chromatografickým správaním analyzovanej látky a jej lipofilitou, vyjadrenou distribučným, respektíve rozdeľovacím koeficientom. Analýzou štandardov s rozličnými fyzikálno-chemickými vlastnosťami pri rôznych experimentálnych podmienkach (vrátane odlišného zloženie mobilnej fázy) na dvoch kolónach, bolo vytvorených niekoľko regresných modelov, pričom svojím rozsahom splňujú podmienku kladenú na tzv. "high-throughput" metódu. Správnosť týchto regresných modelov bola následne otestovaná na troch vybraných látkach.This bachelor thesis deals with the determination of the distribution coefficient log D, respectively the partition coefficient log P, by reverse phase high performance liquid chromatography with gradient elution. The theoretical part describes the importance of the distribution coefficient as a significant parameter of lipophilicity of substances. It also provides a literary overview focusing on the possibility of determining the distribution coefficient by direct methods including shaking, slow mixing and microshaking and determination by indirect methods using liquid chromatography, with emphasis on reversed phase HPLC. The practical part is dealing with the experimental verification of correlation between the chromatographic behavior of analyzed substance and its lipophilicity, which is expressed by the distribution coefficient. By analyzing standards with different physicochemical properties under different experimental conditions (including different mobile phase composition) on two columns, several regression models were created. These models fulfill by their range of application a condition placed on the so-called "high-throughput" method and their accuracy was subsequently evaluated on three selected substances.