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From: Bobs on 30 Jun 2010 23:43
Hi All,
Just a quick question. SAS Can Be used t generate treatment
combinations, But I have problem because I never analyzed data with
factorial design more one treatment control.
For example I have 3 ^ 5 (3 sources of protein and 5 levels) factorial
design one more treatment control (without level) in a randomized
design.
My doubts are the following:
How should consider this treatment in control analysis.
If the interaction is significant levels*sources should to make the
regression.
So what is the best method of doing this analysis.
Below is a small example and various analysis I did, but what is the
best ..






DATA fish;
INPUT TReAT$ sources level control GP;
IF level = 1 THEN level = 0;
cards;
CONTROL 1 1 1 107.1
CONTROL 1 1 1 118.2
CONTROL 1 1 1 69.8
CONTROL 1 1 1 121.93
CONTROL 1 1 1 58.2
2SOJA 2 2 0 106.6846667
2SOJA 2 2 0 100.1246667
2SOJA 2 2 0 96.08466667
2SOJA 2 2 0 92.08466667
2SOJA 2 2 0 157.6846667
4SOJA 2 4 0 94.83
4SOJA 2 4 0 101.63
4SOJA 2 4 0 80.93
4SOJA 2 4 0 127.73
4SOJA 2 4 0 116.53
4SOJA 2 4 0 71.73
6SOJA 2 6 0 104.154
6SOJA 2 6 0 85.544
6SOJA 2 6 0 64.804
6SOJA 2 6 0 110.184
6SOJA 2 6 0 93.174
8SOJA 2 8 0 69.44933333
8SOJA 2 8 0 67.68933333
8SOJA 2 8 0 147.0293333
8SOJA 2 8 0 60.96933333
8SOJA 2 8 0 45.64933333
10SOJA 2 10 0 94.34866667
10SOJA 2 10 0 99.92866667
10SOJA 2 10 0 115.4686667
10SOJA 2 10 0 98.76866667
10SOJA 2 10 0 80.59866667
2MILHO 3 2 0 121.5706667
2MILHO 3 2 0 104.1606667
2MILHO 3 2 0 87.90066667
2MILHO 3 2 0 106.7106667
2MILHO 3 2 0 66.80066667
4MILHO 3 4 0 121.582
4MILHO 3 4 0 65.742
4MILHO 3 4 0 69.182
4MILHO 3 4 0 115.322
4MILHO 3 4 0 125.722
6MILHO 3 6 0 76.92133333
6MILHO 3 6 0 83.32133333
6MILHO 3 6 0 179.6213333
6MILHO 3 6 0 95.72133333
6MILHO 3 6 0 92.52133333
8MILHO 3 8 0 89.66333333
8MILHO 3 8 0 108.0533333
8MILHO 3 8 0 76.31333333
8MILHO 3 8 0 126.5133333
10MILHO 3 10 0 119.628
10MILHO 3 10 0 88.858
10MILHO 3 10 0 102.468
10MILHO 3 10 0 164.128
10MILHO 3 10 0 93.068
2LINHAÇA 4 2 0 122.952
2LINHAÇA 4 2 0 101.622
2LINHAÇA 4 2 0 88.152
2LINHAÇA 4 2 0 87.252
2LINHAÇA 4 2 0 95.242
4LINHAÇA 4 4 0 76.692
4LINHAÇA 4 4 0 102.442
4LINHAÇA 4 4 0 75.162
4LINHAÇA 4 4 0 85.122
4LINHAÇA 4 4 0 84.332
6LINHAÇA 4 6 0 102.662
6LINHAÇA 4 6 0 120.512
6LINHAÇA 4 6 0 118.872
6LINHAÇA 4 6 0 57.362
6LINHAÇA 4 6 0 73.212
8LINHAÇA 4 8 0 93.32666667
8LINHAÇA 4 8 0 132.1766667
8LINHAÇA 4 8 0 128.9466667
8LINHAÇA 4 8 0 67.36666667
8LINHAÇA 4 8 0 101.5266667
8LINHAÇA 4 8 0 132.9866667
10LINHAÇA 4 10 0 123.7566667
10LINHAÇA 4 10 0 128.9566667
10LINHAÇA 4 10 0 160.5566667
10LINHAÇA 4 10 0 101.3566667
10LINHAÇA 4 10 0 121.6566667
10LINHAÇA 4 10 0 91.15666667
10LINHAÇA 4 10 0 123.3566667
10LINHAÇA 4 10 0 78.15666667
10LINHAÇA 4 10 0 84.35666667
10LINHAÇA 4 10 0 101.7566667
10LINHAÇA 4 10 0 93.45666667
10LINHAÇA 4 10 0 104.4566667
10LINHAÇA 4 10 0 93.45666667
10LINHAÇA 4 10 0 118.2566667
10LINHAÇA 4 10 0 128.4566667
10LINHAÇA 4 10 0 75.19933333
10LINHAÇA 4 10 0 60.66933333
10LINHAÇA 4 10 0 61.66933333
10LINHAÇA 4 10 0 61.66933333
10LINHAÇA 4 10 0 84.36933333
10LINHAÇA 4 10 0 55.86933333
10LINHAÇA 4 10 0 57.26933333
10LINHAÇA 4 10 0 33.76933333
10LINHAÇA 4 10 0 65.96933333
10LINHAÇA 4 10 0 110.0693333
10LINHAÇA 4 10 0 95.56933333
10LINHAÇA 4 10 0 78.06933333
10LINHAÇA 4 10 0 87.66933333
10LINHAÇA 4 10 0 99.36933333
10LINHAÇA 4 10 0 33.66933333
10LINHAÇA 4 10 0 106.9233333
10LINHAÇA 4 10 0 120.3933333
10LINHAÇA 4 10 0 124.3933333
10LINHAÇA 4 10 0 104.2233333
10LINHAÇA 4 10 0 113.8233333
10LINHAÇA 4 10 0 145.1233333
10LINHAÇA 4 10 0 109.9233333
10LINHAÇA 4 10 0 144.2233333
10LINHAÇA 4 10 0 117.6233333
10LINHAÇA 4 10 0 102.2233333
10LINHAÇA 4 10 0 171.7233333
10LINHAÇA 4 10 0 95.62333333
10LINHAÇA 4 10 0 122.0486667
10LINHAÇA 4 10 0 91.41866667
10LINHAÇA 4 10 0 110.4586667
10LINHAÇA 4 10 0 86.15866667
10LINHAÇA 4 10 0 98.90866667
;
Run;

1)
proc mixed data=fish;
class Treat sources level ;
model GP = sources|level/outp=xx2 residuals;
lsmeans sources*level /adjust=Tukey pdiff slice = level
slice=sources;
run;quit;


2)

proc mixed data=fish;
class control sources level;
model GP = control sources(control) level(control) sources*level
(control)/outp=xx1 ddfm=sat residuals;
lsmeans sources*level (control)/ slice= level(control);
run;quit;

3)

proc glm data=peixe;
class TReAT;
model GP =treat/ss3 clparm;
means treat;
means treat/dunnett('CONTROL');
contrast ‘control vs other ………

……………………
run;
quit;

4)
DATA REGPOL;
SET fish;
IF TReAT = 'CONTROL' THEN DELETE;
NQ = level*level;
NC = level*level*level;
NQ2 = level*level*level*level;RUN;

proc sort data=REGPOL;by sources;RUN;
proc mixed data=REGPOL method=ml;
class level;
model GP =level/residuals outp=GP;
Contrast 'level linear' level -2 -1 0 2 1;
Contrast 'level Quadratic' level 2 -1 -2 -1 2;
Contrast 'level Cubic' level -1 2 0 -2 1;
Contrast 'level Q' level 1 -4 6 -4 1;
by sources;
run;

5)

proc REG data=REGPOL;
model GP =level NQ NC NQ2;
BY sources;
RUN;
QUIT;


Thanks for help,




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