IT-Systeme · Praxisleitfaden

JMP und JMP Pro validieren: Auswertungsstände und Datenentscheidungen nachvollziehen

Ein Punkt verschwindet aus dem Diagramm, bleibt aber in der Berechnung. Eine Validierungsspalte wird in einem Verfahren verwendet und in einem anderen ignoriert. Solche Unterschiede machen den konkreten Auswertungsweg bei JMP entscheidend. Dieser Leitfaden zeigt QA, Laborverantwortlichen und IT, wie sie Datenrollen, Skripte und Berichte für qualitätsrelevante Entscheidungen prüfen. Er richtet sich an den Humanarzneimittel-GMP-Einsatz und enthält eine nachvollziehbare Sollmatrix für ein kleines, ausdrücklich illustratives Datenbeispiel.

Inhaltsverzeichnis

Das Wichtigste vorab

Wie validieren Sie JMP oder JMP Pro für qualitätsrelevante Auswertungen?

Legen Sie Edition, Version, Datenbasis, Analyseplattform und Ergebnisverwendung fest. Prüfen Sie insbesondere Zeilenzustände, Modellrollen, Skripte und den aktuellen Bezug zwischen Daten und Bericht. Hersteller-Referenztests können numerische Nachweise unterstützen; sie ersetzen keine Bewertung Ihres Auswertungswegs. Statistische Modellvalidierung und Computersystemvalidierung beantworten unterschiedliche Fragen. Auch ein reproduzierbares Skript braucht geeignete Daten, fachlich begründete Einstellungen und kontrollierte Aufzeichnungen.

  • Ausblenden und Ausschließen sind verschiedene Zeilenzustände; ihre Bedeutung hängt zusätzlich vom Analyseweg ab.
  • JMP Pro ergänzt Funktionen, ersetzt aber keine fachliche Beurteilung der Methode.
  • Datentabelle, Skript und sichtbarer Bericht müssen zum gleichen maßgeblichen Auswertungsstand gehören.
  • Installationstreue, numerische Referenzrechnung und Nachweis des Kundenprozesses haben unterschiedliche Zwecke.

1. Die konkrete Verwendung des Ergebnisses abgrenzen

Beschreiben Sie zuerst, welche Entscheidung JMP unterstützt. Eine interaktive Untersuchung während der Prozessentwicklung, ein festgelegter Trendbericht und eine bewertete Qualitätsuntersuchung können unterschiedliche Datenwege und Kontrollen benötigen. Exploration ist dabei nicht automatisch außerhalb der Validierung: Entscheidend bleibt, ob und wie ihre Daten oder Ergebnisse eine GMP-relevante Tätigkeit oder Entscheidung beeinflussen.

Dieser Leitfaden behandelt Humanarzneimittel-GMP. Der aktuelle EudraLex-Index führt Annex 11 und Kapitel 4 als einschlägige Leitlinien. Umfang und Tiefe des Nachweises werden am tatsächlichen Einsatz ausgerichtet. Anforderungen klinischer Studien, anderer Produktbereiche oder zusätzlicher Rechtsräume lassen sich daraus nicht pauschal ableiten. Die Softwarebezeichnung JMP allein beantwortet diese Abgrenzung nicht.

Eine brauchbare Zweckbeschreibung benennt Quelle, Beobachtungseinheit, statistische Frage und Empfänger der Auswertung. Sie legt außerdem fest, welche interaktiven Änderungen zulässig sind und wer ihre Bedeutung beurteilt. Wird aus einer einmaligen Untersuchung später ein Routinebericht, sind der freigegebene Ablauf und seine Grenzen entsprechend zu konkretisieren.

Quellen: [9] [10]

2. JMP, JMP Pro und benachbarte Produkte unterscheiden

JMP Statistical Discovery LLC bietet JMP und JMP Pro als unterschiedliche Varianten an. Pro erweitert den Funktionsumfang um zusätzliche Modellierungsverfahren und Optionen. JMP Live für das Teilen von Analysen und JMP Clinical für klinische Auswertungen sind getrennte Angebote. Sie gehören nur dann in Ihre Systembeschreibung, wenn sie tatsächlich eingesetzt werden; ähnliche Produktnamen belegen keine gemeinsame Funktionsfreigabe.

Der Hersteller-Dokumentationsindex bezeichnet am 6. Oktober 2026 JMP 19.2 als aktuellen Stand. Das ist ein Bezug für diesen Leitfaden, keine Feststellung Ihrer Installation. Erfassen Sie den tatsächlich eingesetzten Build, das Betriebssystem sowie verwendete JSL-Skripte und Zusatzkomponenten. Datumsangaben einzelner Help-Seiten werden nicht als Releasedatum oder Nachweis eines installierten Patches behandelt.

Auch Lieferantenbelege können einen anderen Versionsbezug haben. Das numerische Whitepaper untersucht JMP und JMP Pro 19 mit einem Build vom 19. August 2025. Diese Abgrenzung bleibt bei der Übernahme sichtbar. Ein Nachweis zu einer bestimmten Version darf nicht allein wegen eines ähnlich lautenden Produktnamens als vollständige Bestätigung eines späteren Funktionsstands gelten.

Quellen: [1] [2] [3] [4]

3. Datenrollen und Analyseplattform gemeinsam festlegen

Eine Auswertung wird nicht allein durch ihre Datentabelle bestimmt. Datentyp, ausgewählte Variablen, Zeilenzustände und Modellrollen beeinflussen, welche Beobachtungen tatsächlich genutzt werden. Halten Sie diese Eigenschaften im Auswertungsauftrag zusammen fest. Damit kann ein Prüfer beurteilen, ob ein Ergebnis zur vorgesehenen Frage gehört, statt nur die sichtbare Kennzahl zu vergleichen.

Die folgende eigene Arbeitsmatrix zeigt, weshalb gleich benannte Eingaben nicht immer gleich wirken. Die Beispiele zur Validierungsspalte stammen aus verschiedenen Help-Kapiteln. Hier bedeutet Validierung die statistische Beurteilung eines Modells an entsprechend aufgeteilten Daten. Das ist ein anderer Nachweiszweck als die Validierung des computergestützten Systems.

Eigene Arbeitshilfe: Die Plattform bestimmt die Bedeutung der Einstellung.
KontrollpunktDokumentiertes VerhaltenFestlegung für den AblaufGeeigneter Prüfnachweis
EditionBestimmte Validierungsspalten-Funktionen sind für JMP Pro beschriebenTatsächliche Edition und benötigte OptionLizenz-/Versionsbezug und ausgeführte Funktion
Standard Least Squares in JMP ProVier oder mehr unterschiedliche Werte: Validierungsspalte wird ignoriertZulässige Werte und erwartete DatenrollenRollenabgleich und Bericht zur tatsächlichen Verwendung
Neural mit ValidierungsspalteMehr als drei unterschiedliche Werte: K-Fold-ValidierungGewähltes Verfahren und beabsichtigte AufteilungNachweis der passenden Plattformregel
Fehlende WerteStandard Least Squares schließt betroffene Zeilen standardmäßig aus; Optionen können abweichenMissing-Regel und verwendete OptionenEingangsdaten und tatsächlich verwendete Beobachtungen
BerichtAutomatic Recalc wird nicht von jeder Plattform unterstütztVorgehen nach Änderungen der TabelleAktueller Bericht mit passendem Daten-/Skriptstand

Quellen: [7] [8] [6] [10]

4. Sichtbarkeit nicht mit rechnerischem Ausschluss verwechseln

JMP unterscheidet Hide und Exclude. Verborgene Punkte werden nicht allein deshalb aus statistischen Berechnungen entfernt. Umgekehrt werden ausgeschlossene Beobachtungen nicht automatisch aus Diagrammen ausgeblendet. Ein aufgeräumter Graph beweist deshalb nicht, welche Daten in der zugehörigen Kennzahl enthalten sind. Prüfen Sie die Datenrolle ausdrücklich und nicht nur den optischen Eindruck.

Zusätzlich kann die Analyseplattform einem Ausschluss eine besondere Bedeutung geben. In Neural verwendet die Einstellung Excluded Rows Holdback nicht ausgeschlossene Zeilen zum Trainieren und ausgeschlossene Zeilen zur Validierung. Die Aussage „ausgeschlossen bedeutet überall unbenutzt“ wäre daher falsch. Im vorgesehenen Ablauf müssen Plattform, Option und Rolle gemeinsam nachvollziehbar sein.

Ein auffälliger Punkt rechtfertigt keinen automatischen Ausschluss. Klären Sie seine Herkunft und Bedeutung nach dem passenden Untersuchungsverfahren. Ein Messfehler, eine anders definierte Population und ein tatsächlich ungewöhnliches Prozessergebnis sind unterschiedliche Sachverhalte. Dokumentieren Sie relevante Entscheidungen und Änderungen, ohne einen außergewöhnlichen Wert schon als Betrug, OOS oder unbrauchbare Beobachtung einzuordnen.

Quellen: [5] [8] [10] [11]

Vertiefung zu diesem Thema:

5. Illustrativer Prüffall mit unabhängiger Mittelwertrechnung

Das folgende eigene Beispiel prüft einen einfachen Mittelwertbericht, kein Prognosemodell. Fünf fiktive Beobachtungen A bis E besitzen die Werte 10, 11, 12, 13 und 34 in derselben frei gewählten Einheit. Alle gehören zunächst zur festgelegten Datenbasis. Der hohe Wert E ist absichtlich enthalten; es gibt keine Behauptung, er sei fachlich falsch.

Die Varianten werden mit dokumentiertem Ausgangszustand in einer Testumgebung geprüft. Ein Ausschluss von E dient ausschließlich dem vorbestimmten Funktionsnachweis. Daraus folgt keine Erlaubnis, in realen Untersuchungen unerwünschte Ergebnisse zu entfernen. Rechenbasis, Zeilenzustand und tatsächlich erzeugter Bericht werden jeweils zusammen erfasst.

Illustrative Sollmatrix: Gleiche Quelldaten, unterschiedliche Zustände.
ZustandDatenbasisUnabhängiger SollwertPrüfentscheidung
A–E eingeschlossen und sichtbar5 Werte; Summe 8080 / 5 = 16Ausgangsbericht eindeutig zuordnen
E nur verborgenRechnerisch weiter 5 Werte; Darstellung ohne EWeiterhin 16Verbergen darf nicht als rechnerischer Ausschluss dokumentiert werden
E für den einfachen Bericht ausgeschlossen4 verwendete Werte; Summe 4646 / 4 = 11,5Datenrolle, Testvorgabe und neue Berechnung nachweisen
Bericht noch nicht synchronisiertTabelle geändert, sichtbarer Bericht möglicherweise älter16 und 11,5 nicht verwechselnRecalc-Verhalten beziehungsweise Warnung der konkreten Plattform prüfen
E wieder sichtbar und eingeschlossenWieder 5 Werte; Summe 80Wieder 16Rückkehr zum Ausgangszustand mit neu erzeugtem Bericht belegen

Quellen: [5] [6] [8] [10]

6. Skript und Bericht auf denselben Stand bringen

JMP kann den Weg zu einem Analysebericht als JSL-Skript speichern, beispielsweise an der Datentabelle oder in einem Workflow. Das unterstützt die Wiederholung. Ein im Journal gespeicherter Verweis benötigt jedoch die adressierte Datentabelle. Ein vorhandener Link oder ein Skript ohne passende Daten ist deshalb noch kein belastbarer Wiederholungsnachweis.

Für unterstützte Plattformen kann Automatic Recalc Änderungen wie hinzugefügte oder ausgeschlossene Zeilen im Bericht berücksichtigen. Ist die Funktion ausgeschaltet und die Tabelle geändert, beschreibt die Hilfe eine Warnung zur fehlenden Synchronisation. Einige Plattformen unterstützen Automatic Recalc grundsätzlich nicht, darunter DOE und Make Validation Column. Verallgemeinern Sie das Verhalten eines einzelnen Fensters nicht.

Prüfen Sie den freigegebenen Ablauf daher vom richtigen Datenstand bis zum erneut erzeugten Bericht. Halten Sie Skriptversion, relevante Optionen und die erwartete Rechenbasis fest. Vergleichen Sie nach Wiederholung mehr als eine Überschrift oder den Dateinamen: Datenanzahl, verwendete Variablen, Modellrolle und maßgebliche Kennzahlen müssen zur ursprünglichen Entscheidung passen. Bei stochastischen Verfahren ist die Reproduktionsvorgabe zusätzlich fachlich zu bestimmen.

Quellen: [6] [10] [11]

7. Eine verständliche Auswertungsakte erhalten

Für eine später überprüfbare Entscheidung braucht es den relevanten Zusammenhang zwischen Quelle, Bearbeitung und Ergebnis. Definieren Sie, welche Quelldaten, Auswahlregeln, Skripte, Parameter, Ausgaben und Bewertungen dazugehören. Kapitel 4 verlangt einen nachvollziehbaren Dokumentationszusammenhang; es schreibt dafür kein universelles JMP-Dateipaket vor. Der konkrete Aufbewahrungszweck bestimmt den benötigten Umfang.

Eine praktikable Akte kann die maßgebliche Datentabelle, den kontrollierten Skriptstand, den zugehörigen Bericht und eine kurze Begründung wesentlicher Datenauswahl enthalten. Das ist eine Arbeitshilfe, kein zwingendes Schema für jeden Lauf. Wenn ergänzende Unterlagen außerhalb von JMP geführt werden, müssen ihr Bezug, ihre Verfügbarkeit und die erforderlichen Kontrollen ebenso nachvollziehbar sein.

Die Möglichkeit, ein Skript oder Session-Log zu speichern, belegt keine vollständige geschützte Änderungshistorie. Bestimmen und prüfen Sie die erforderlichen Zugriffs- und Änderungskontrollen der tatsächlichen Umgebung. Ein zusätzlicher Review ist nicht automatisch ein ausreichender Ersatz für fehlende technische Funktionen. Vor einer Nutzungsentscheidung muss erkennbar sein, ob die gesamte Gestaltung den konkreten Nachweiszweck erfüllt.

Quellen: [6] [10] [11]

Vertiefung zu diesem Thema:

8. Installationstreue und numerische Referenztests richtig verwenden

JMP beschreibt zwei unterschiedliche Hilfen: ein Installation-Validation-Werkzeug zur Integrität installierter Dateien und ein NIST-StRD-basiertes Testframework für numerische Prüfungen. Das Installationstool ist auf der Qualitätsseite für Windows angeboten. Eine gleichartige macOS-Verfügbarkeit lässt sich daraus nicht ableiten. Für beide Werkzeuge nennt der Anbieter eine Registrierung.

Diese Werkzeuge wurden für den Leitfaden weder bezogen noch ausgeführt. Gelesen wurde unter anderem der öffentliche Genauigkeitsbericht für JMP/JMP Pro 19. Er nennt Build, Betriebssysteme und untersuchte Verfahren. Die Resultate sind damit ein abgegrenzter Lieferantenbeleg, keine eigene Prüfung einer Kundeninstallation und keine vollständige Bestätigung aller Funktionen in JMP 19.2.

Stellen Sie die übernommenen Nachweise den benötigten Funktionen gegenüber. Installationstreue kann eine technische Grundlage bestätigen; Referenzdaten können bestimmte numerische Rechnungen stützen. Weder Nachweis beantwortet automatisch, ob Ihre Daten richtig ausgewählt sind, die Methode passt oder ein Skript die beabsichtigte Auswertung abbildet. Diese offenen Punkte bestimmen die zusätzlich erforderlichen Prüfungen.

Quellen: [3] [4] [10]

9. Verantwortung und Änderungen im KMU konkret organisieren

Starten Sie mit einem repräsentativen qualitätsrelevanten Bericht und seinem vollständigen Entstehungsweg. Der Fachbereich erklärt die Beobachtungen und Entscheidung. Ein statistisch qualifizierter Verantwortlicher begründet Methode und Datenrollen. IT beziehungsweise der Systemverantwortliche erfasst Edition, Build, Skripte, Zugriffe und Ablage. QA hilft, Anforderungen und Nachweise passend in das Qualitätssystem einzuordnen.

Erstellen Sie daraus einen begrenzten Prüfplan mit unabhängig bestimmten Erwartungen. Halten Sie tatsächliche Resultate und Abweichungen fest und bestimmen Sie den zulässigen Nutzungsumfang. Aufwand entsteht insbesondere durch viele Analyseplattformen, freie JSL-Anpassungen, Zusatzkomponenten, wechselnde Datenquellen und unklare historische Berichte. Ein wiederholbarer Routineweg benötigt eine andere Planung als ein offener Werkzeugkasten für ständig neue Fragestellungen.

Bei Änderungen wird geprüft, welche dieser Beziehungen berührt werden. Ein anderer Build, geändertes Skript oder neu gewählte Plattform kann andere Vergleichsfälle erfordern als eine rein redaktionelle Berichtsanpassung. Eine vollständige Neuvalidierung jedes Eingriffs ist ebenso wenig begründet wie eine unveränderte Freigabe aller Funktionen. Die periodische Bewertung berücksichtigt außerdem relevante Vorfälle, Änderungen und fortbestehende Nachweisgrenzen.

Quellen: [10] [11] [2] [6]

10. Checkliste für den freigegebenen JMP-Auswertungsweg

Diese eigene Checkliste hilft, einen konkreten Ablauf abschließend zu beurteilen. Offene Punkte werden nach Bedeutung bewertet und mit Verantwortlichen sowie Maßnahmen verbunden. Ein pauschaler Vermerk „JMP validiert“ ersetzt diese Abgrenzung nicht.

  • Verwendungszweck, Qualitätsentscheidung und Grenzen des Auswertungswegs sind beschrieben.
  • Edition, Build, Betriebssystem und tatsächlich genutzte Zusatzkomponenten sind erfasst.
  • Beobachtungseinheit, Datenherkunft, Kennungen und Missing-Regel sind nachvollziehbar.
  • Hide, Exclude, Modellrollen und ihre plattformspezifische Bedeutung wurden geprüft.
  • Methode und wesentliche Einstellungen sind fachlich begründet.
  • Unabhängige Sollfälle decken relevante Zustandswechsel und Fehlverwendungen ab.
  • Daten, Skript und Bericht gehören zum maßgeblichen Auswertungsstand.
  • Herstellerbelege wurden auf Build, Plattform und tatsächliche Abdeckung eingegrenzt.
  • Zugriff, Änderung, Aufbewahrung und Wiederherstellung passen zum Nachweiszweck.
  • Nutzungsumfang, Verantwortlichkeiten und Bewertung künftiger Änderungen sind festgelegt.

Quellen: [10] [11]

Häufige Fragen zu JMP / JMP Pro

Sind JMP und JMP Pro für die Validierung dasselbe System?

Sie gehören zur gleichen Produktfamilie, besitzen aber unterschiedliche Funktionsumfänge. Entscheidend ist, welche Edition und welche konkreten Analyseplattformen Ihr Prozess verwendet. Ein für JMP dokumentierter Routinebericht deckt nicht automatisch eine neu genutzte Pro-Funktion ab. JMP Live und JMP Clinical sind außerdem getrennt zu betrachten. Erfassen Sie die tatsächliche Kombination, statt eine Freigabe allein über den Markennamen zu vergeben.

Quellen: [1] [3] [10]

Müssen auch explorative Analysen in den GMP-Scope aufgenommen werden?

Das hängt von ihrer Verwendung ab. Exploration ist nicht automatisch ausgenommen, wenn daraus entscheidungsrelevante Daten, Einstellungen oder Schlussfolgerungen entstehen. Beschreiben Sie, welche Ergebnisse übernommen werden und wie dieser Übergang kontrolliert wird. Ein offener Untersuchungsweg kann andere Nachweise brauchen als ein fester Routinebericht. Der hier behandelte Humanarzneimittel-GMP-Kontext darf nicht pauschal auf sämtliche Forschungs- oder klinischen Anwendungen übertragen werden.

Quellen: [9] [10] [11]

Ist ein ausgeblendeter Punkt aus der Berechnung entfernt?

Nicht allein durch Hide. Die JMP-Hilfe unterscheidet die Sichtbarkeit eines Punkts von seinem rechnerischen Ausschluss. Im illustrativen Mittelwertfall bleibt der nur verborgene Wert 34 enthalten; der Mittelwert bleibt 16. Prüfen Sie Datenrolle und verwendete Analyse zusätzlich zur Grafik. Für einen tatsächlichen Ausschluss braucht es außerdem eine fachlich begründete Regel und nachvollziehbare Behandlung des ursprünglichen Datensatzes.

Quellen: [5] [10] [11]

Werden ausgeschlossene Zeilen in JMP immer vollständig ignoriert?

Nein. Neben der normalen Bedeutung eines Ausschlusses gibt es plattformspezifische Verwendungen. Neural kann bei Excluded Rows Holdback ausgeschlossene Zeilen zur Validierung und nicht ausgeschlossene Zeilen zum Trainieren nutzen. Dokumentieren Sie deshalb die konkrete Option und Datenrolle. Eine Tabelle mit Exclude-Markierungen allein erklärt noch nicht vollständig, welchen Einfluss die betreffenden Beobachtungen auf die gesamte Modellbeurteilung haben.

Quellen: [5] [8]

Warum ist dieselbe Validierungsspalte nicht überall gleich verwendbar?

Die Regeln hängen von der Analyseplattform ab. In JMP Pro ignoriert Standard Least Squares eine Validierungsspalte mit vier oder mehr unterschiedlichen Werten. Neural verwendet bei mehr als drei Werten dagegen K-Fold-Validierung. Ein kopierter Spaltenname beweist somit keine korrekte Aufteilung. Legen Sie die erwarteten Rollen fest und prüfen Sie, wie die gewählte Plattform sie tatsächlich interpretiert.

Quellen: [7] [8]

Ist statistische Modellvalidierung bereits Computersystemvalidierung?

Nein. Eine Prüfung an Trainings-, Validierungs- oder Testdaten beurteilt bestimmte Eigenschaften eines statistischen Modells. Die Computersystemvalidierung betrachtet die Eignung des festgelegten Systems und Auswertungsprozesses für seinen Verwendungszweck. Dazu können Datenübernahme, Konfiguration, Skripte, Rechte und Aufzeichnungen gehören. Beide Nachweiszwecke können zusammenwirken; ein gutes Modellergebnis ersetzt jedoch keine Prüfung der übrigen relevanten Prozessschritte.

Quellen: [7] [8] [10]

Aktualisiert sich jeder JMP-Bericht automatisch nach einer Datenänderung?

Nein. Automatic Recalc ist eine Einstellung unterstützter Plattformen; einige Verfahren unterstützen sie nicht. Die Hilfe beschreibt bei ausgeschalteter Neuberechnung eine Warnung, wenn Daten und Bericht nicht mehr synchron sind. Prüfen Sie den tatsächlich benutzten Berichtspfad und dokumentieren Sie seinen Stand. Ein geöffnetes Fenster oder ein unveränderter Dateiname ist kein ausreichender Nachweis, dass die aktuelle Datenbasis bereits berücksichtigt wurde.

Quellen: [6]

Reicht ein gespeichertes JSL-Skript als vollständiger Nachweis?

Ein Skript kann die Wiederholung unterstützen, benötigt aber die richtige Datenbasis und einen nachvollziehbaren Stand. Auch Auswahlregeln, relevante Parameter und die fachliche Entscheidung müssen passend erhalten bleiben. Ein Journal-Verweis funktioniert beispielsweise nur mit der adressierten Datentabelle. Die Möglichkeit zur Skriptspeicherung belegt weder vollständige Änderungshistorie noch regulatorische Gesamtfreigabe. Prüfen Sie die gesamte erforderliche Aufzeichnung, nicht nur das Vorhandensein einer Datei.

Quellen: [6] [11] [10]

Was belegen JMP-Installationstool und NIST-Testframework?

Das öffentlich beschriebene Installationstool prüft installierte Dateien gegen Herstellervorgaben; es wird dort für Windows angeboten. Das NIST-basierte Framework unterstützt ausgewählte numerische Prüfungen. Beide Werkzeuge wurden für diesen Leitfaden nicht ausgeführt. Vor der Übernahme sind Version und Abdeckung zu klären. Die passende Kundendatenwahl, statistische Methode und korrekte Prozessverwendung bleiben gesonderte Nachweisfragen.

Quellen: [3] [4] [10]

Wie begrenzen wir Aufwand und Testumfang bei einem Update?

Beginnen Sie mit dem tatsächlich freigegebenen Auswertungsweg: Edition, Build, Datenquellen, Plattformen, Skripte und Berichte. Bewerten Sie, welche Änderungen diesen Umfang berühren, und wählen Sie dazu passende Vergleichs- und Fehlerfälle. Bei vielen individuellen Abläufen wächst der Aufwand entsprechend. Eine feste Testzahl oder vollständige Neuvalidierung lässt sich nicht allein aus dem Versionswechsel ableiten; die begründete Bewertung muss nachvollziehbar bleiben.

Quellen: [10] [2] [6]

Quellen & fachlicher Stand

Stand 6. Oktober 2026. Herstellerbezug: aktueller JMP-Dokumentationsindex 19.2 und benannte Help-Kapitel; numerisches Whitepaper separat für JMP/JMP Pro 19, Build 19. August 2025. Registrierungsabhängige Prüfwerkzeuge wurden nicht bezogen oder ausgeführt; das Installationstool ist öffentlich für Windows beschrieben. Regulatorischer Schwerpunkt: Humanarzneimittel-GMP. Die Tabellen sind eigene Arbeitshilfen und keine ausgeführten Produkttests.

  1. Buy JMP — Select your solution
  2. JMP documentation
  3. Our commitment to quality — Quality Statement
  4. Assessing the Numerical Accuracy of JMP 19
  5. Exclude and Hide Markers
  6. Save Script Menus in JMP Reports
  7. Validation in Standard Least Squares
  8. Validation Methods for Neural
  9. Europäische Kommission: EudraLex Volume 4
  10. EU-GMP Annex 11: Computerised Systems, Revision Januar 2011
  11. EU-GMP Kapitel 4: Documentation, Januar 2011

Zuletzt fachlich geprüft am 06.10.2026.

Daniel Herrmann, Daniel Herrmann Consulting

Daniel Herrmann Consulting

Den JMP-Auswertungsweg gezielt prüfen

Wir helfen Ihnen, Datenrollen, Skripte und Berichtsnachweise auf den konkreten Qualitätsprozess zu beziehen und passende Prüfungen mit Fachbereich, QA und IT zu planen.

  • IT-GxP-Audit →

    Die Aussagekraft bestehender JMP-Auswertungsakten und offene Nachweisgrenzen bewerten.

  • IT-GxP-Consulting →

    Kontrollierte Auswertungswege, Sollfälle und Änderungsbewertungen gemeinsam ausarbeiten.

Ihr Vorhaben besprechenEinblicke in unsere Projektarbeit →