Na análise de experimentos em classificação tripla com interação para dados balanceados, onde os fatores envolvidos podem ter níveis qualitativos ou quantitativos e a interação é significativa, é relevante a obtenção da decomposição dos graus de liberdade da interação e dos graus de liberdade dos efeitos envolvidos. No que se refere à interação tripla significativa a análise estatística tem, ainda, como objetivo testar o efeito de um dos fatores de tratamentos aninhados, em relação à combinação dos níveis dos outros fatores de tratamentos envolvidos. Através do PROC GLM do SAS é possível testar esse efeito utilizando o comando CONTRAST ou ESTIMATE. Assim, a proposta do presente trabalho é a obtenção das somas de quadrados de tais efeitos utilizando o comando CONTRAST do PROC GLM / SAS. Isso é possível através da construção da hipótese a ser testada e da aplicação do método dos contrastes ortogonais, visando a facilidade na checagem dos resultados obtidos. Para tal, são dados um exemplo numérico e o programa SAS.In a three-way analysis of variance, in which significant interaction among the involved factors is detected, it might be important to get the fractioning of the interaction degrees of freedom added to the degrees of freedom of the involved factors. In the case of a significant triple interaction, the effecet of one nested factor is usually checked against the combined effect of the remaining factors. The main aim of this research work has been to get the sum of squares of such effect through the CONTRAST command of PROC GLM, available in the SAS computer program. The feasibility of checking hypothesis and the application of orthogonal contrasts is evaluated through the checking of the obtained results. A numerical example is provided.
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NOGUEIRA, M. C. S., & CORRENTE, J. E. (2000). Decomposição da interação tripla significativa utilizando o comando contrast do PROC GLM do SAS aplicado ao modelo de classificação tripla para dados balanceados. Bragantia, 59(1), 109–115. https://doi.org/10.1590/s0006-87052000000100017
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