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1.
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Liver Cancer.jmp」を開きます。
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2.
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［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
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3.
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4.
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これにより、2次までのすべての項がモデルに追加されます（「2」は、［次数］ボックスのデフォルト値です）。
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5.
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「手法」のリストから［一般化回帰］を選択します。
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6.
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［実行］をクリックします。
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7.
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「推定法」で［弾性ネット］を選択します。
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8.
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［実行］をクリックします。
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図7.3 「パラメータ推定値の経路」プロット
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9.
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「適応型弾性ネット (検証法: [AICc]検証法)」の赤い三角ボタンをクリックし、［ゼロの項を選択］オプションを選択します。
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「効果の検定」レポートを見ると、5%の有意水準において有意な効果はないこともわかります。ただし、「時間*マーカー」の交互作用のp値は0.0626と小さく、また、「時間」効果のp値も0.1459という小さな値です。
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10.
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「適応型弾性ネット (検証法: [AICc]検証法)」の赤い三角ボタンをクリックし、［プロファイル］>［プロファイル］を選択します。
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メモ: 説明変数の「肝炎」は、アクティブな項（パラメータ推定値がゼロではない項）のいずれにも含まれないため、プロファイルに表示されません。「マーカー」と「黄疸」は、主効果としてはアクティブでないものの、アクティブな交互作用項に含まれているため、プロファイルに表示されます。
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11.
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「時間」の赤い点線を左から右に動かすと、「マーカー」との交互作用が確認できます（時間値が小さいときの、P(重症=High)のプロファイルおよび時間値を大きくしたときの、P(重症=High)のプロファイル）。「時間」値が小さい患者の場合、「マーカー」は「重症」にほとんど影響を与えません。しかし、時間が長い患者の場合は、「マーカー」が重要です。時間が長くなると、マーカーが「0」の方が、「重症」がHighになる確率が低いことがわかります。
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