diff --git a/.github/workflows/Documenter.yml b/.github/workflows/Documenter.yml
index 18ee58d..5666784 100644
--- a/.github/workflows/Documenter.yml
+++ b/.github/workflows/Documenter.yml
@@ -23,7 +23,7 @@ jobs:
     runs-on: ubuntu-latest
     timeout-minutes: 30
     steps:
-      - uses: actions/checkout@v2
+      - uses: actions/checkout@v3
       - uses: julia-actions/setup-julia@v1
         with:
           version: "1.8"
diff --git a/Project.toml b/Project.toml
index 6bae3bf..edb8c08 100644
--- a/Project.toml
+++ b/Project.toml
@@ -3,7 +3,7 @@ uuid = "00e1d80e-504f-4d7b-946f-0aea2e7abfe3"
 keywords = ["bioequivalence"]
 desc = "Bioequivalence"
 authors = ["Vladimir Arnautov <mail@pharmcat.net>"]
-version = "0.2.2"
+version = "0.2.3"
 
 [deps]
 CategoricalArrays = "324d7699-5711-5eae-9e2f-1d82baa6b597"
@@ -19,10 +19,10 @@ StatsBase = "2913bbd2-ae8a-5f71-8c99-4fb6c76f3a91"
 CategoricalArrays = "0.10"
 DataFrames = "1"
 Distributions = "0.21, 0.22, 0.23, 0.24, 0.25"
-GLM = "1.8.2"
-Metida = "0.14.6, 0.14.7"
-MetidaNCA = "0.5.7"
-MixedModels = "4.11, 4.12, 4.13, 4.14"
+GLM = "1.8"
+Metida = "0.15"
+MetidaNCA = "0.5"
+MixedModels = "4"
 StatsBase = "0.30, 0.31, 0.32, 0.33, 0.34"
 julia = "1"
 
diff --git a/docs/src/api.md b/docs/src/api.md
index fbd7042..b4f68c3 100644
--- a/docs/src/api.md
+++ b/docs/src/api.md
@@ -6,12 +6,17 @@
 MetidaBioeq.bioequivalence
 ```
 
-### MetidaBioeq.makeseq
+### MetidaBioeq.estimate
 ```@docs
-MetidaBioeq.makeseq
+MetidaBioeq.estimate
 ```
 
 ### MetidaBioeq.result
 ```@docs
 MetidaBioeq.result
+```
+
+### MetidaBioeq.makeseq
+```@docs
+MetidaBioeq.makeseq
 ```
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/src/example.md b/docs/src/example.md
index 79ae07c..17e26a5 100644
--- a/docs/src/example.md
+++ b/docs/src/example.md
@@ -4,8 +4,8 @@
 using MetidaBioeq, CSV, DataFrames, CategoricalArrays;
 
 bedf2x2 = CSV.File(joinpath(dirname(pathof(MetidaBioeq)), "..", "test", "csv",  "2x2rds1.csv")) |> DataFrame
-transform!(bedf2x2, :Subject => categorical, renamecols = false)
-transform!(bedf2x2, :Period => categorical, renamecols = false)
+transform!(bedf2x2, :Subj => categorical, renamecols = false)
+transform!(bedf2x2, :Per => categorical, renamecols = false)
 bedf2x2.logVar = log.(bedf2x2.Var)
 
 bedf2x2x4 = CSV.File(joinpath(dirname(pathof(MetidaBioeq)), "..", "test", "csv",  "2x2x4rds1.csv")) |> DataFrame
@@ -28,10 +28,10 @@ Simple 2x2 study. Data (`var`) not log-transgormed.
 ```@example beexample
     be1 = MetidaBioeq.bioequivalence(bedf2x2, 
     vars = :Var, 
-    subject = :Subject, 
-    formulation = :Formulation, 
-    period = :Period,
-    sequence = :Sequence, 
+    subject = :Subj, 
+    formulation = :Trt, 
+    period = :Per,
+    sequence = :Seq, 
     reference = "R",
     design = "2x2",
     autoseq = true,
diff --git a/docs/src/index.md b/docs/src/index.md
index 8218ba5..5359c3f 100644
--- a/docs/src/index.md
+++ b/docs/src/index.md
@@ -13,7 +13,103 @@ The United States Food and Drug Administration (FDA) has defined bioequivalence
 * Julia ≥1.8+
 * MixedModels ≥4.11
 * GLM ≥1.8.2
-* Metida ≥0.14.6
+* Metida ≥0.15
+
+### Models 
+
+Basic models for bioequivalence.
+
+#### A
+
+Standard fixed-effect model. For parallel design Welch's correction not used.
+
+```julia
+# Parallel design GLM
+fit(LinearModel, @formula(var ~ formulation), data; 
+contrasts = Dict(formulation => DummyCoding(base = reference)),
+)
+
+
+# Cross-over designs GLM
+fit(LinearModel, @formula(var ~ formulation + period + sequence + subject), data; 
+contrasts = Dict(formulation => DummyCoding(base = reference)),
+)
+```
+
+Validated with:
+
+* Schütz, H., Labes, D., & Fuglsang, A. (2014). Reference datasets for 2-treatment, 2-sequence, 2-period bioequivalence studies. The AAPS journal, 16(6), 1292–1297. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9661-0
+* Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+
+
+#### Type B
+
+Random-effect model, no covariance.
+
+```julia
+# MixedModels
+
+fit(MixedModel, @formula(var ~ formulation + period + sequence + (1|subject)), data; 
+    contrasts = Dict(formulation => DummyCoding(base = reference)),
+    REML=true
+)
+
+# Metida
+lmm = LMM(@formula(var~sequence+period+formulation), data;
+random = VarEffect(@covstr(1|subject), SI),
+contrasts = Dict(formulation => DummyCoding(base = reference)),
+)
+
+```
+
+Validated with: 
+
+* Schütz, H., Labes, D., Tomashevskiy, M., la Parra, M. G., Shitova, A., & Fuglsang, A. (2020). Reference Datasets for Studies in a Replicate Design Intended for Average Bioequivalence with Expanding Limits. The AAPS journal, 22(2), 44. https://doi.org/10.1208/s12248-020-0427-6
+
+
+#### Type C
+
+Random-effect model, with covariance (FDA reference code).
+
+```julia
+# Metida
+lmm =LMM(@formula(var~sequence+period+formulation), data;
+random = VarEffect(@covstr(formulation|subject), CSH),
+repeated = VarEffect(@covstr(formulation|subject), DIAG),
+contrasts = Dict(formulation => DummyCoding(base = reference)),
+)
+```
+
+Validated against SPSS model:
+
+```
+MIXED var BY period formulation sequence subject
+  /CRITERIA=CIN(90) MXITER(200) MXSTEP(20) SCORING(2) SINGULAR(0.000000000001) HCONVERGE(0,
+    RELATIVE) LCONVERGE(0.0000000000001, RELATIVE) PCONVERGE(0, RELATIVE)
+  /FIXED=period formulation sequence | SSTYPE(3)
+  /METHOD=REML
+  /RANDOM=formulation | SUBJECT(subject) COVTYPE(CSH)
+  /REPEATED=formulation | SUBJECT(subject*period) COVTYPE(DIAG)
+  /EMMEANS=TABLES(formulation) COMPARE REFCAT(FIRST) ADJ(LSD).
+```
+
+What complies with the FDA code ([FDA Guidance for Industry: Statistical Approaches to Establishing Bioequivalence](https://www.fda.gov/media/70958/download), APPENDIX F):
+
+```
+PROC MIXED;
+CLASSES SEQ SUBJ PER TRT;
+MODEL Y = SEQ PER TRT/ DDFM=SATTERTH;
+RANDOM TRT/TYPE=FA0(2) SUB=SUBJ G;
+REPEATED/GRP=TRT SUB=SUBJ;
+ESTIMATE 'T vs. R' TRT 1 -1/CL ALPHA=0.1;
+```
+
+**In the Random statement, TYPE=FA0(2) could possibly be replaced by TYPE=CSH. This
+guidance recommends that TYPE=UN not be used, as it could result in an invalid (i.e., not non-
+negative definite) estimated covariance matrix**
+
+[Exported SPSS results](https://github.com/PharmCat/Metida.jl/blob/f76cd21fe7aceb01e5d0fcf75137c9ff6f3a8377/validation/RDS-OUTPUT.docx).
+
 
 ### Reference:
 
diff --git a/src/bioequivalence.jl b/src/bioequivalence.jl
index 6be2e3c..d788127 100644
--- a/src/bioequivalence.jl
+++ b/src/bioequivalence.jl
@@ -20,19 +20,23 @@ function functional_term(f, arg_expr...)
 end
 
 """
-    bioquivalence(data;
-    vars = nothing,
-    subject = :subject,
-    period = :period,
-    formulation = :formulation,
-    sequence = :sequence,
-    stage = nothing,
-    reference = nothing,
-    design = nothing,
-    io::IO = stdout,
-    seqcheck = true,
-    dropcheck = true,
-    logt = true)
+    bioequivalence(data;
+        vars = nothing,
+        subject::Union{String, Symbol},
+        period::Union{String, Symbol, Nothing} = nothing,
+        formulation::Union{String, Symbol},
+        sequence::Union{String, Symbol, Nothing} = nothing,
+        stage::Union{String, Symbol, Nothing} = nothing,
+        reference::Union{String, Symbol, Nothing} = nothing,
+        design::Union{String, Symbol, Nothing} = nothing,
+        io::IO = stdout,
+        seqcheck::Bool = true,
+        designcheck::Bool = true,
+        dropcheck::Bool = true,
+        info::Bool = true,
+        warns::Bool = true,
+        autoseq::Bool = false,
+        logt::Bool = true)
 
 * `vars` - variabel's column(s);
 * `subject` - subject's column;
@@ -42,8 +46,12 @@ end
 * `stage` - stage's column;
 * `reference` - reference value for `formulation` column;
 * `design` - design: "parallel", "2X2", "2X2X2", "2X2X4", ets. (formulations X sequences X periods);
-* `seqcheck` - check sequencs;     
+* `seqcheck` - check sequencs; 
+* `designcheck` - check design correctness;  
 * `dropcheck` - dropuot check;
+* `info` - show information;
+* `warns` - show warnings;
+* `autoseq` - try to make sequence collumn;
 * `logt` - if `true` (default) data is already log-transformed, else `log()` will be used.
 """
 function bioequivalence(data;
@@ -57,6 +65,7 @@ function bioequivalence(data;
     design::Union{String, Symbol, Nothing} = nothing,
     io::IO = stdout,
     seqcheck::Bool = true,
+    designcheck::Bool = true,
     dropcheck::Bool = true,
     info::Bool = true,
     warns::Bool = true,
@@ -189,7 +198,7 @@ function bioequivalence(data;
         if seqcheck && !isnothing(sequence)
             for i = 1:obsnum
                 if getcol(data, sequence)[i] != subjdict[getcol(data, subject)[i]]
-                    error("Sequence error or data is incomplete! \n Subject: $(getcol(data, subject)[i]), Sequence: $(getcol(data, sequence)[i]), auto: $(subjdict[getcol(data, subject)[i]])")
+                    error("Sequence error or data is incomplete! \n Subject: $(getcol(data, subject)[i]), Sequence: $(getcol(data, sequence)[i]), auto: $(subjdict[getcol(data, subject)[i]]), use `seqcheck = false` keyword to disable sequence check.")
                 end
             end
             if length(unique(length.(sequences))) > 1
@@ -202,13 +211,13 @@ function bioequivalence(data;
             info && @info "Trying to find out the design..."
             design = "$(length(formulations))X$(length(sequences))X$(length(periods))"
             info && @info  "Seems design type is: $design"
-        else
+        elseif designcheck
             if design == "2X2" design = "2X2X2" end
             spldes = split(design, "X")
             if length(spldes) != 3 error("Unknown design type. Use fXsXp format or \"2Х2\".") end
             if length(formulations) != parse(Int, spldes[1]) error("Design error: formulations count wrong!") end
             if length(sequences) != parse(Int, spldes[2]) error("Design error: sequences count wrong!") end
-            if length(periods) != parse(Int, spldes[3]) error("Design error: periods count wrong!") end
+            if length(periods) != parse(Int, spldes[3]) error("Design error: periods count wrong! length(periods) = $(length(periods)), desigh = $design , use `designcheck = false` keyword to disable design check.") end
             info && @info "Design type seems fine..."
         end
     else
@@ -366,8 +375,9 @@ function estimate(be; estimator = "auto", method = "auto", supresswarn = false,
 
         end
     end
-    
+    ##############################
     # MODEL SELECTION
+    ##############################
     if design == "parallel"
 
         if estimator != "glm" && !supresswarn @warn("Design is parallel, but estimator not GLM, GLM will be used!") end 
@@ -377,7 +387,13 @@ function estimate(be; estimator = "auto", method = "auto", supresswarn = false,
         if be.logt
             models = [@eval @formula($i ~ $(be.formulation)) for i in be.vars]
         else
-            models = [@eval @formula(log(Term($i)) ~ $(be.formulation)) for i in be.vars]
+            models = [begin
+                rfo =  @eval  @formula(0 ~ $(be.formulation))
+                lhs = functional_term(log, i)
+                FormulaTerm(lhs, rfo.rhs) 
+            end for i in be.vars
+            #@eval @formula(log(Term($i)) ~ $(be.formulation)) for i in be.vars
+            ]
         end
 
     elseif design in ("2X2", "2X2X2") 
@@ -457,7 +473,7 @@ function estimate(be; estimator = "auto", method = "auto", supresswarn = false,
                 rfo = @eval @formula(0 ~ $(be.formulation) + $(be.period) + $(be.sequence) + $(be.subject)) 
                 lhs = functional_term(log, i)
                 FormulaTerm(lhs, rfo.rhs)
-            end for i in be.vars]
+                end for i in be.vars]
             end
         elseif estimator == "met"
             if be.logt
@@ -476,7 +492,6 @@ function estimate(be; estimator = "auto", method = "auto", supresswarn = false,
                 models = [begin 
                 rfo = @eval @formula(0 ~ $(be.formulation) + $(be.period) + $(be.sequence) + (1| $(be.subject) ))
                 lhs = functional_term(log, i)
-                #lhs = term(i)
                 FormulaTerm(lhs, rfo.rhs) 
                 end for i in be.vars]
                 
@@ -486,6 +501,9 @@ function estimate(be; estimator = "auto", method = "auto", supresswarn = false,
         end
     end
     
+    ####################################
+    # ESTIMATION (fitting)
+    ####################################
     # If GLM used 
     if estimator == "glm"
 
@@ -539,7 +557,7 @@ function estimate(be; estimator = "auto", method = "auto", supresswarn = false,
             lnLCI = PE - SE * quantile(dist, 1-alpha)
             lnUCI = PE + SE * quantile(dist, 1-alpha)
             push!(df, (string(coefnames(i)[2], " - ", be.reference),
-                coefnames(i.mf.f.lhs),
+                responsename(i),
                 PE,
                 SE,
                 DF,
@@ -583,9 +601,8 @@ function estimate(be; estimator = "auto", method = "auto", supresswarn = false,
                 ))
         end
 
-
     end
-    BEResults(results, df, estimator, method)
+    BEResults(results, Dict(:result => df), estimator, method)
 end
 
 """
@@ -594,5 +611,5 @@ end
 Returns dataframe with bioequivalence results.
 """
 function result(beres::BEResults)
-    beres.df
+    beres.df[:result]
 end
\ No newline at end of file
diff --git a/src/types.jl b/src/types.jl
index 863ba0a..ec84455 100644
--- a/src/types.jl
+++ b/src/types.jl
@@ -18,7 +18,7 @@ end
 
 struct BEResults
     models::Vector
-    df::DataFrame
+    df::Dict
     estimator::String
     method::String
 end
@@ -48,6 +48,7 @@ function Base.show(io::IO, obj::Bioequivalence)
 end
 
 function Base.show(io::IO, obj::BEResults)
-    println(io, obj.df)
+    println(io, "  Result:")
+    println(io, obj.df[:result])
     print(io, "Estimator: $(obj.estimator) ($(obj.method))")
 end
\ No newline at end of file
diff --git a/test/csv/2x2rds1.csv b/test/csv/2x2rds1.csv
index 082716b..20f789d 100644
--- a/test/csv/2x2rds1.csv
+++ b/test/csv/2x2rds1.csv
@@ -1,4 +1,4 @@
-Subject	Sequence	Period	Formulation	Var
+Subj	Seq	Per	Trt	Var
 3	TR	1	T	225.95
 1	RT	1	R	181.09
 2	RT	1	R	114.48
diff --git a/test/csv/ciref.csv b/test/csv/ciref.csv
new file mode 100644
index 0000000..eaf2c43
--- /dev/null
+++ b/test/csv/ciref.csv
@@ -0,0 +1,121 @@
+Design;Dataset;Model;GMR;LCI;UCI;DF;LCISPSS;UCISPSS;DFSPSS;CVr;REMLSPSS;Comments;Ref;RefTxt
+2x2;A;;95.09;90.76;99.62;;;;;;;;Sauter et al. 1992;"Sauter R, Steinijans VW, Diletti E, Böhm E, Schulz H-U. Presentation of results from bioequivalence studies. Int J Clin Pharmacol Ther Toxicol. 1992;30:S7–30."
+2x2;B;;71.1;51.45;98.26;;;;;;;;Clayton and Leslie 1981;"Clayton D, Leslie A. The bioavailability of erythromycin stearate versus enteric-coated erythromycin base when taken immediately before or after food. J Int Med Res. 1981;9:470–7."
+2x2;C;;58.56;39.41;87.03;;;;;;;;Mod1 B;
+2x2;D;;71.1;51.45;98.26;;;;;;;;Mod2 B;
+2x2;E;;91.83;55.71;151.37;;;;;;;;Mod3 B;
+2x2;F;;99.89;93.37;106.86;;;;;;;;Schütz et al. 2014;Schütz, H., Labes, D., & Fuglsang, A. (2014). Reference datasets for 2-treatment, 2-sequence, 2-period bioequivalence studies. The AAPS journal, 16(6), 1292–1297. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9661-0
+2x2;G;;92.15;88.46;95.99;;;;;;;;Schütz et al. 2014;Schütz, H., Labes, D., & Fuglsang, A. (2014). Reference datasets for 2-treatment, 2-sequence, 2-period bioequivalence studies. The AAPS journal, 16(6), 1292–1297. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9661-0
+2x2;H;;93.42;86.81;100.55;;;;;;;;Schütz et al. 2014;Schütz, H., Labes, D., & Fuglsang, A. (2014). Reference datasets for 2-treatment, 2-sequence, 2-period bioequivalence studies. The AAPS journal, 16(6), 1292–1297. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9661-0
+parallel;P1;welch corr;48.58;26.78;88.14;;;;;;;;Clayton and Leslie 1981;"Clayton D, Leslie A. The bioavailability of erythromycin stearate versus enteric-coated erythromycin base when taken immediately before or after food. J Int Med Res. 1981;9:470–7."
+parallel;P2;welch corr;41.99;23.71;74.38;;;;;;;;Mod1 P1;
+parallel;P3;welch corr;104.67;24.40;449.08;;;;;;;;Mod2 P1;
+parallel;P4;welch corr;71.97;38.05;136.15;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P5;welch corr;109.23;106.44;112.10;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P6;welch corr;103.12;91.84;115.79;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P7;welch corr;116.14;97.38;138.51;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P8;welch corr;109.57;105.79;113.49;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P9;welch corr;111.89;103.80;120.61;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P10;welch corr;116.68;97.82;139.17;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P11;welch corr;11.67;6.30;21.60;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P1;no welch corr;48.58;27.15;86.94;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P2;no welch corr;41.99;18.26;96.59;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P3;no welch corr;104.67;26.35;415.71;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P4;no welch corr;71.97;38.60;134.21;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P5;no welch corr;109.23;106.44;112.10;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P6;no welch corr;103.12;91.85;115.78;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P7;no welch corr;116.14;106.86;126.23;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P8;no welch corr;109.57;105.79;113.49;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P9;no welch corr;111.89;103.80;120.61;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P10;no welch corr;116.68;107.20;126.99;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+parallel;P11;no welch corr;11.67;7.83;17.38;;;;;;;;Fuglsang et al. 2014;Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+TRTR|RTRT;rds01;A;;107.11;124.89;;;;;46.96;;;;European Medicines Agency. Clinical pharmacology and pharmacokinetics: questions and answers. 3.1 Which statistical method for the analysis of a bioequivalence study does the Agency recommend? Annex II. London. 2011.
+TRR|RTR|RRT;rds02;A;;97.32;107.46;;;;;11.17;;;;
+TRT|RTR;rds03;A;;113.05;136.43;;;;;58.34;;;;
+TRR|RTR|RRT;rds04;A;;117.90;159.69;;;;;61.22;;;;
+TRRT|RTTR;rds05;A;;103.82;112.04;;;;;11.92;;;;"Shumaker RC, Metzler CM. The phenytoin trial is a case study of ‘individual’ bioequivalence. Drug Inf J. 1998;32(4):1063–72."
+TRTR|RTRT;rds06;A;;80.07;93.37;;;;;35.16;;;;
+TRR|RTR|RRT;rds07;A;;86.46;92.81;;;;;34.19;;;;
+TRTR|RTRT;rds08;A;;75.69;87.60;;;;;77.62;;;;
+TRTR|RTRT;rds09;A;;75.69;87.60;;;;;77.62;;;;
+TRR|RTT;rds10;A;;96.27;107.59;;;;;9.51;;;;
+TRRT|RTTR;rds11;A;;80.64;100.38;;;;;36.23;;;;
+TRTR|RTRT;rds12;A;;90.82;158.96;;;;;221.55;;;;
+TRTR|RTRT;rds13;A;;72.71;85.36;;;;;79.58;;;;
+TRTR|RTRT;rds14;A;;69.99;123.17;;;;;126;;;;
+TRTR|RTRT;rds15;A;;72.71;85.36;;;;;79.58;;;;
+TRRT|RTTR;rds16;A;;69.54;89.37;;;;;49.72;;;;
+TRT|RTR;rds17;A;;116.02;155.19;;;;;30.39;;;;
+TRTR|RTRT;rds18;A;;54.16;99.46;;;;;126;;;;
+TRTR|RTRT;rds19;A;;54.18;100.00;;;;;115.23;;;;
+TRTR|RTRT;rds20;A;;51.17;96.75;;;;;135.93;;;;
+TRTR|RTRT;rds21;A;;111.72;127.74;;;;;32.16;;;;
+TRR|RTR;rds22;A;;77.98;106.09;;;;;45.28;;;;
+TRTR|RTRT|TRRT|RTTR;rds23;A;;97.13;128.41;;;;;49.61;;;;
+TRRT|RTTR|TTRR|RRTT;rds24;A;;87.24;109.85;;;;;54.24;;;;
+TRTR|RTRT;rds25;A;;77.93;98.10;;;;;82.81;;;;
+TRTR|RTRT;rds26;A;;133.52;171.42;;;;;60.26;;;;"Patterson SD, Jones B. Bioequivalence and statistics in clinical pharmacology. 2nd ed. Boca Raton: CRC Press; 2016. p. 105–6."
+TR|RT|TT|RR;rds27;A;;78.65;89.06;;;;;35.76;;;;
+TTRR|RRTT;rds28;A;;87.86;100.07;;;;;28.75;;;;
+TRTR|RTRT;rds29;A;;88.28;121.31;;;;;20.14;;;;
+TRR|RTR|RRT;rds30;A;;79.60;108.03;;;;;25.23;;;;
+TRTR|RTRT;rds01;B;;107.17;124.97;217;107.17;124.97;216.94;;536.2011488;;;
+TRR|RTR|RRT;rds02;B;;97.32;107.46;45;97.32;107.46;45;;-28.58817102;;;
+TRT|RTR;rds03;B;;113.31;136.73;143;113.31;136.73;143.27;;436.5116766;;;
+TRR|RTR|RRT;rds04;B;;117.90;159.69;99;117.90;159.69;99;;316.0505672;;;
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+TRTR|RTRT;rds15;B;;72.87;85.51;550;72.87;85.51;554.66;;2090.10396;;;
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+TRR|RTR|RRT;rds30;C;;;;;;;;;14.94403807;**;;
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new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/test/csv/pds10.txt
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index 0000000..4f94ae4
--- /dev/null
+++ b/test/csv/pds11.txt
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index 0000000..da46fbe
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@@ -0,0 +1,19 @@
+Subj	Treat	Var
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--- /dev/null
+++ b/test/csv/pds5.txt
@@ -0,0 +1,61 @@
+Subj	Treat	Var
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diff --git a/test/csv/pds6.txt b/test/csv/pds6.txt
new file mode 100644
index 0000000..a8d7acb
--- /dev/null
+++ b/test/csv/pds6.txt
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diff --git a/test/csv/pds7.txt b/test/csv/pds7.txt
new file mode 100644
index 0000000..f916446
--- /dev/null
+++ b/test/csv/pds7.txt
@@ -0,0 +1,1201 @@
+Subj	Treat	Var
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+167;1;TRTR;T;130.214
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+185;2;TRTR;R;17.378
+185;3;TRTR;T;15.110
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+186;1;TRTR;T;115438000.000
+186;2;TRTR;R;78509000.000
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+186;4;TRTR;R;140652000.000
+187;1;TRTR;T;160387000.000
+187;2;TRTR;R;144730000.000
+187;3;TRTR;T;139302000.000
+187;4;TRTR;R;40469000.000
+188;1;TRTR;T;754078000.000
+188;2;TRTR;R;352968000.000
+188;3;TRTR;T;650002000.000
+188;4;TRTR;R;229339000.000
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+192;2;TRTR;R;86519000.000
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+192;4;TRTR;R;253142000.000
+193;1;TRTR;T;169314000.000
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+193;3;TRTR;T;29846000.000
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+200;4;TRTR;R;60254000.000
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+205;4;TRTR;R;51611000.000
+206;1;TRTR;T;156398000.000
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+207;1;TRTR;T;427452000.000
+207;2;TRTR;R;512544000.000
+207;3;TRTR;T;220086000.000
+207;4;TRTR;R;244642000.000
+208;1;TRTR;T;6413000.000
+208;2;TRTR;R;50960000.000
+208;3;TRTR;T;65063000.000
+208;4;TRTR;R;107732000.000
+209;1;TRTR;T;16429000.000
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+210;4;TRTR;R;10029000.000
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+215;4;TRTR;R;198806000.000
+216;1;TRTR;T;215587000.000
+216;2;TRTR;R;390796000.000
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+217;1;TRTR;T;80782000.000
+217;2;TRTR;R;89659000.000
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+217;4;TRTR;R;127468000.000
+218;1;TRTR;T;594739000.000
+218;2;TRTR;R;1034969000.000
+218;3;TRTR;T;412796000.000
+218;4;TRTR;R;524782000.000
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+219;2;TRTR;R;651836000.000
+219;3;TRTR;T;163767000.000
+219;4;TRTR;R;553188000.000
+220;1;TRTR;T;32322000.000
+220;2;TRTR;R;47351000.000
+220;3;TRTR;T;69849000.000
+220;4;TRTR;R;53275000.000
+221;1;TRTR;T;219906000.000
+221;2;TRTR;R;1652441000.000
+221;3;TRTR;T;198370000.000
+221;4;TRTR;R;666875000.000
+222;1;TRTR;T;45187000.000
+222;2;TRTR;R;24766000.000
+222;3;TRTR;T;16612000.000
+222;4;TRTR;R;17326000.000
diff --git a/test/tests.jl b/test/tests.jl
index efeb392..87f655b 100644
--- a/test/tests.jl
+++ b/test/tests.jl
@@ -1,17 +1,21 @@
 using Test, DataFrames, CSV, CategoricalArrays, StatsModels
+using MetidaNCA
 
 path     = dirname(@__FILE__)
 io       = IOBuffer();
 
-rds1 = bedf2x2 = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds1.csv")) |> DataFrame
-transform!(bedf2x2, :Subject => categorical, renamecols = false)
-transform!(bedf2x2, :Period => categorical, renamecols = false)
+rdsdict    = Dict()
+rdsdict[1] = rds1 = bedf2x2 = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds1.csv")) |> DataFrame
+transform!(bedf2x2, :Subj => categorical, renamecols = false)
+transform!(bedf2x2, :Per => categorical, renamecols = false)
 bedf2x2.logVar = log.(bedf2x2.Var)
 
 bedf2x2x4 = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2x4rds1.csv")) |> DataFrame 
 transform!(bedf2x2x4, :Subject => categorical, renamecols = false)
 transform!(bedf2x2x4, :Period => categorical, renamecols = false)
 
+refvals = CSV.File(joinpath(path, "csv", "ciref.csv")) |> DataFrame
+
 @testset "  Basic test" begin
 
     @test MetidaBioeq.nomissing(bedf2x2x4, :logVar) == false
@@ -30,9 +34,9 @@ transform!(bedf2x2x4, :Period => categorical, renamecols = false)
     sequence = :Sequence, 
     autoseq = true)
     berBmet  = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "met", method = "B")
-    @test berBmet.df[1,1] == "Formulation: T - R"
-    @test berBmet.df[1,2] == "logVar"
-    @test berBmet.df[1,:level] == 90.0
+    @test MetidaBioeq.result(berBmet)[1, 1] == "Formulation: T - R"
+    @test MetidaBioeq.result(berBmet)[1, 2] == "logVar"
+    @test MetidaBioeq.result(berBmet)[1,:level] == 90.0
     berCmet  = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "met", method = "C")
     berBmm   = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "mm", method = "B")
     berAglm  = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm", method = "A")
@@ -70,16 +74,16 @@ transform!(bedf2x2x4, :Period => categorical, renamecols = false)
     #
     be2 = MetidaBioeq.bioequivalence(bedf2x2, 
     vars = :logVar, 
-    subject = :Subject, 
-    formulation = :Formulation, 
-    period = :Period,
-    sequence = :Sequence, 
+    subject = :Subj, 
+    formulation = :Trt, 
+    period = :Per,
+    sequence = :Seq, 
     autoseq = true)
     bedf2x2seq = MetidaBioeq.makeseq(bedf2x2, 
-    subject = :Subject, 
-    formulation = :Formulation, 
-    period = :Period)
-    @test bedf2x2.Sequence == bedf2x2seq
+    subject = :Subj, 
+    formulation = :Trt, 
+    period = :Per)
+    @test bedf2x2.Seq == bedf2x2seq
 
     beAglm  = MetidaBioeq.estimate(be2;  estimator = "glm", method = "A")
     beBmm   = MetidaBioeq.estimate(be2;  estimator = "mm", method = "B")
@@ -98,7 +102,7 @@ transform!(bedf2x2x4, :Period => categorical, renamecols = false)
     be3 = MetidaBioeq.bioequivalence(bedf2x2, 
     vars = :logVar, 
     subject = :psbj, 
-    formulation = :Formulation, 
+    formulation = :Trt, 
     autoseq = true)
 
     berPglm  = MetidaBioeq.estimate(be3;  estimator = "glm")
@@ -121,10 +125,10 @@ transform!(bedf2x2x4, :Period => categorical, renamecols = false)
     #
     be2 = MetidaBioeq.bioequivalence(bedf2x2, 
     vars = :Var, 
-    subject = :Subject, 
-    formulation = :Formulation, 
-    period = :Period,
-    sequence = :Sequence, 
+    subject = :Subj, 
+    formulation = :Trt, 
+    period = :Per,
+    sequence = :Seq, 
     design = "2x2",
     autoseq = true,
     logt = false)
@@ -132,7 +136,7 @@ transform!(bedf2x2x4, :Period => categorical, renamecols = false)
     # 2x2
     # 
     beAglm  = MetidaBioeq.estimate(be2;  estimator = "glm", method = "A")
-    @test beAglm.df[1,2] == "log(Var)"
+    @test MetidaBioeq.result(beAglm)[1,2] == "log(Var)"
     beBmm   = MetidaBioeq.estimate(be2;  estimator = "mm", method = "B")
     beBmet  = MetidaBioeq.estimate(be2;  estimator = "met", method = "B")
     @test beAglm.method == "A"
@@ -154,194 +158,286 @@ transform!(bedf2x2x4, :Period => categorical, renamecols = false)
     # More than 1 var; reverce reference
     be2 = MetidaBioeq.bioequivalence(bedf2x2, 
     vars = [:Var, :logVar], 
-    subject = :Subject, 
-    formulation = :Formulation, 
+    subject = :Subj, 
+    formulation = :Trt, 
     reference = "T",
-    period = :Period,
-    sequence = :Sequence)
+    period = :Per,
+    sequence = :Seq)
     beres =  MetidaBioeq.estimate(be2;  estimator = "glm", method = "A")
-    @test beres.df[1,1] == "Formulation: R - T"
+    @test MetidaBioeq.result(beres)[1,1] == "Trt: R - T"
     @test_nowarn  MetidaBioeq.estimate(be2;  estimator = "mm", method = "B")
     @test_nowarn  MetidaBioeq.estimate(be2;  estimator = "met", method = "B")
 
 end
 
-rds2 = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds2.csv")) |> DataFrame
-transform!(rds2, :Subj => categorical, renamecols = false)
-transform!(rds2, :Per => categorical, renamecols = false)
-rds2.logVar = log.(rds2.Var)
-
-rds3 = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds3.csv")) |> DataFrame
-transform!(rds3, :Subj => categorical, renamecols = false)
-transform!(rds3, :Per => categorical, renamecols = false)
-rds3.logVar = log.(rds3.Var)
-
-rds4 = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds4.csv")) |> DataFrame
-transform!(rds4, :Subj => categorical, renamecols = false)
-transform!(rds4, :Per => categorical, renamecols = false)
-rds4.logVar = log.(rds4.Var)
-
-rds5 = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds5.csv")) |> DataFrame
-transform!(rds5, :Subj => categorical, renamecols = false)
-transform!(rds5, :Per => categorical, renamecols = false)
-rds5.logVar = log.(rds5.Var)
-
-rds6 = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds6.csv")) |> DataFrame
-transform!(rds6, :Subj => categorical, renamecols = false)
-transform!(rds6, :Per => categorical, renamecols = false)
-rds6.logVar = log.(rds6.Var)
-
-rds7 = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds7.csv")) |> DataFrame
-transform!(rds7, :Subj => categorical, renamecols = false)
-transform!(rds7, :Per => categorical, renamecols = false)
-rds7.logVar = log.(rds7.Var)
-
-rds8 = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds8.csv")) |> DataFrame
-transform!(rds8, :Subj => categorical, renamecols = false)
-transform!(rds8, :Per => categorical, renamecols = false)
-rds8.logVar = log.(rds8.Var)
-
-@testset "  Validation" begin
-    # RDS 1
-    be = MetidaBioeq.bioequivalence(rds1, 
-    vars = :Var, 
-    subject = :Subject, 
-    formulation = :Formulation, 
-    period = :Period,
-    sequence = :Sequence, 
-    design = "2x2",
-    autoseq = true,
-    logt = false)
-    beres  = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm", method = "A")
-    df     = MetidaBioeq.result(beres)
-
-    @test isapprox(df.GMR[1], 95.09, atol = 0.01)
-    @test isapprox(df.LCI[1], 90.76, atol = 0.01) 
-    @test isapprox(df.UCI[1], 99.62, atol = 0.01)
-
-    # RDS 2
-    be = MetidaBioeq.bioequivalence(rds2, 
-    vars = :Var, 
-    subject = :Subj, 
-    formulation = :Trt, 
-    period = :Per,
-    sequence = :Seq, 
-    design = "2x2",
-    autoseq = true,
-    logt = false)
-    beres  = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm", method = "A")
-    df     = MetidaBioeq.result(beres)
-
-    @test isapprox(df.GMR[1], 71.10, atol = 0.01)
-    @test isapprox(df.LCI[1], 51.45, atol = 0.01) 
-    @test isapprox(df.UCI[1], 98.26, atol = 0.01)
-
-    # RDS 3
-    be = MetidaBioeq.bioequivalence(rds3, 
-    vars = :Var, 
-    subject = :Subj, 
-    formulation = :Trt, 
-    period = :Per,
-    sequence = :Seq, 
-    design = "2x2",
-    autoseq = true,
-    logt = false)
-    beres  = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm", method = "A")
-    df     = MetidaBioeq.result(beres)
-
-    @test isapprox(df.GMR[1], 58.56, atol = 0.01)
-    @test isapprox(df.LCI[1], 39.41, atol = 0.01) 
-    @test isapprox(df.UCI[1], 87.03, atol = 0.01)
+rdsdict[2] = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds2.csv")) |> DataFrame
+rdsdict[3] = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds3.csv")) |> DataFrame
+rdsdict[4] = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds4.csv")) |> DataFrame
+rdsdict[5] = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds5.csv")) |> DataFrame
+rdsdict[6] = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds6.csv")) |> DataFrame
+rdsdict[7] = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds7.csv")) |> DataFrame
+rdsdict[8] = CSV.File(joinpath(path, "csv", "2x2rds8.csv")) |> DataFrame
 
-    # RDS 4
-    be = MetidaBioeq.bioequivalence(rds4, 
-    vars = :Var, 
-    subject = :Subj, 
-    formulation = :Trt, 
-    period = :Per,
-    sequence = :Seq, 
-    design = "2x2",
-    autoseq = true,
-    logt = false)
-    beres  = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm", method = "A")
-    df     = MetidaBioeq.result(beres)
 
-    @test isapprox(df.GMR[1], 71.10, atol = 0.01)
-    @test isapprox(df.LCI[1], 51.45, atol = 0.01) 
-    @test isapprox(df.UCI[1], 98.26, atol = 0.01)
+for (k,v) in rdsdict
+    transform!(v, :Subj => categorical, renamecols = false)
+    transform!(v, :Per => categorical, renamecols = false)
+    v.logVar = log.(v.Var)
+end
 
+# Schütz, H., Labes, D., & Fuglsang, A. (2014). Reference datasets for 2-treatment, 2-sequence, 2-period bioequivalence studies. The AAPS journal, 16(6), 1292–1297. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9661-0
+
+@testset "  Validation 2x2" begin
+    cidf = refvals[1:8, 4:6]
+
+    for (k, v) in rdsdict
+        be = MetidaBioeq.bioequivalence(v, 
+        vars = :Var, 
+        subject = :Subj, 
+        formulation = :Trt, 
+        period = :Per,
+        sequence = :Seq, 
+        design = "2x2",
+        autoseq = true,
+        logt = false,
+        info = false)
+        beres  = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm", method = "A")
+        df     = MetidaBioeq.result(beres)
+
+        @test isapprox(df.GMR[1], cidf[k, "GMR"], atol = 0.01)
+        @test isapprox(df.LCI[1], cidf[k, "LCI"], atol = 0.01) 
+        @test isapprox(df.UCI[1], cidf[k, "UCI"], atol = 0.01)
+    end
+    for (k, v) in rdsdict
+        be = MetidaBioeq.bioequivalence(v, 
+        vars = :logVar, 
+        subject = :Subj, 
+        formulation = :Trt, 
+        period = :Per,
+        sequence = :Seq, 
+        design = "2x2",
+        autoseq = true,
+        logt = true,
+        info = false)
+        beres  = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm", method = "A")
+        df     = MetidaBioeq.result(beres)
+
+        @test isapprox(df.GMR[1], cidf[k, "GMR"], atol = 0.01)
+        @test isapprox(df.LCI[1], cidf[k, "LCI"], atol = 0.01) 
+        @test isapprox(df.UCI[1], cidf[k, "UCI"], atol = 0.01)
+    end
+end
 
-    # RDS 5
-    be = MetidaBioeq.bioequivalence(rds5, 
-    vars = :Var, 
-    subject = :Subj, 
-    formulation = :Trt, 
-    period = :Per,
-    sequence = :Seq, 
-    design = "2x2",
-    autoseq = true,
-    logt = false)
-    beres  = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm", method = "A")
-    df     = MetidaBioeq.result(beres)
 
-    @test isapprox(df.GMR[1], 91.83, atol = 0.01)
-    @test isapprox(df.LCI[1], 55.71, atol = 0.01) 
-    @test isapprox(df.UCI[1], 151.37, atol = 0.01)
+# Reference Datasets for Studies in a Replicate Design Intended for Average Bioequivalence with Expanding Limits
 
-    # RDS 6
-    be = MetidaBioeq.bioequivalence(rds6, 
-    vars = :Var, 
-    subject = :Subj, 
-    formulation = :Trt, 
-    period = :Per,
-    sequence = :Seq, 
-    design = "2x2",
-    autoseq = true,
-    logt = false)
-    beres  = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm", method = "A")
-    df     = MetidaBioeq.result(beres)
-
-    @test isapprox(df.GMR[1], 99.89, atol = 0.01)
-    @test isapprox(df.LCI[1], 93.37, atol = 0.01) 
-    @test isapprox(df.UCI[1], 106.86, atol = 0.01)
+rdsdict2 = Dict()
+for i = 1:30
+    rdsdict2[i] = CSV.File(joinpath(path, "csv", "rds$i.csv")) |> DataFrame
+    transform!(rdsdict2[i], :subject => categorical, renamecols = false)
+    transform!(rdsdict2[i], :period => categorical, renamecols = false)
+    rdsdict2[i].logVar = log.(rdsdict2[i].PK)
+end
 
-    # RDS 7
-    be = MetidaBioeq.bioequivalence(rds7, 
-    vars = :Var, 
-    subject = :Subj, 
-    formulation = :Trt, 
-    period = :Per,
-    sequence = :Seq, 
-    design = "2x2",
-    autoseq = true,
-    logt = false)
-    beres  = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm", method = "A")
-    df     = MetidaBioeq.result(beres)
+# Schütz, H., Labes, D., Tomashevskiy, M., la Parra, M. G., Shitova, A., & Fuglsang, A. (2020). Reference Datasets for Studies in a Replicate Design Intended for Average Bioequivalence with Expanding Limits. The AAPS journal, 22(2), 44. https://doi.org/10.1208/s12248-020-0427-6
+
+@testset "  Validation replicate (model B)" begin
+    cidf = refvals[61:90, :]
+
+    for i = 1:30
+        @testset "  RDS $i" begin
+            be = MetidaBioeq.bioequivalence(rdsdict2[i], 
+            vars = :PK, 
+            subject = :subject, 
+            formulation = :treatment, 
+            period = :period,
+            sequence = :sequence, 
+            autoseq = false,
+            seqcheck = false,
+            dropcheck = false,
+            logt = false,
+            info = false)
+
+            beres = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "mm", method = "B")
+            df     = MetidaBioeq.result(beres)
+
+            @test isapprox(df.LCI[1], cidf[i, "LCI"], atol = 0.01) 
+            @test isapprox(df.UCI[1], cidf[i, "UCI"], atol = 0.01)
+            @test isapprox(df.DF[1],  cidf[i, "DF"], atol = 0.1)
+
+            beres = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "met", method = "B")
+            df     = MetidaBioeq.result(beres)
+
+            @test isapprox(df.LCI[1], cidf[i, "LCISPSS"], atol = 0.01) 
+            @test isapprox(df.UCI[1], cidf[i, "UCISPSS"], atol = 0.01)
+            if !isapprox(df.DF[1], cidf[i, "DFSPSS"], atol = 0.1)
+                @info "DF for Metida method B = $(df.DF[1]), reference value SAS = $(cidf[i, "DF"]), reference value SPSS = $(cidf[i, "DFSPSS"]). CI check passed."
+            end
+            @test isapprox(beres.models[1].result.reml, cidf[i, "REMLSPSS"], atol = 0.01)
+
+        end
+    end
+
+    @testset "  Already log-transformed" begin
+        for i = 1:30
+        
+            be = MetidaBioeq.bioequivalence(rdsdict2[i], 
+            vars = :logVar, 
+            subject = :subject, 
+            formulation = :treatment, 
+            period = :period,
+            sequence = :sequence, 
+            autoseq = false,
+            seqcheck = false,
+            dropcheck = false,
+            logt = true,
+            info = false)
+
+            beres = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "mm", method = "B")
+            df     = MetidaBioeq.result(beres)
+            @test isapprox(df.LCI[1], cidf[i, "LCI"], atol = 0.01) 
+            @test isapprox(df.UCI[1], cidf[i, "UCI"], atol = 0.01)
+            beres = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "met", method = "B")
+            df     = MetidaBioeq.result(beres)
+            @test isapprox(df.LCI[1], cidf[i, "LCISPSS"], atol = 0.01) 
+            @test isapprox(df.UCI[1], cidf[i, "UCISPSS"], atol = 0.01)
+        end
+    end
 
-    @test isapprox(df.GMR[1], 92.15, atol = 0.01)
-    @test isapprox(df.LCI[1], 88.46, atol = 0.01) 
-    @test isapprox(df.UCI[1], 95.99, atol = 0.01)
+end
 
-    # RDS 8
-    be = MetidaBioeq.bioequivalence(rds8, 
-    vars = :Var, 
-    subject = :Subj, 
-    formulation = :Trt, 
-    period = :Per,
-    sequence = :Seq, 
-    design = "2x2",
-    autoseq = true,
-    logt = false)
-    beres  = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm", method = "A")
-    df     = MetidaBioeq.result(beres)
+spssinfmsg = Dict()
+spssinfmsg["*"] = """
+ - The final Hessian matrix is not positive definite although all convergence criteria
+are satisfied. The MIXED procedure continues despite this warning. Validity of subsequent
+results cannot be ascertained."""
+
+spssinfmsg["**"] = """
+ - Iteration was terminated but convergence has not been achieved. The MIXED procedure
+continues despite this warning. Subsequent results produced are based on the last iteration.
+Validity of the model fit is uncertain."""
+spssinfmsg[missing] = "" 
+
+
+@testset "  Validation replicate (model C)" begin
+    cidf = refvals[91:120, :]
+
+    for i = 1:29 # RDS 30 not estimable with SPSS 
+        @testset "  RDS $i" begin
+            be = MetidaBioeq.bioequivalence(rdsdict2[i], 
+            vars = :PK, 
+            subject = :subject, 
+            formulation = :treatment, 
+            period = :period,
+            sequence = :sequence, 
+            autoseq = false,
+            seqcheck = false,
+            dropcheck = false,
+            logt = false,
+            info = false)
+
+            beres = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "met", method = "C")
+            df     = MetidaBioeq.result(beres)
+
+            if !isapprox(df.LCI[1], cidf[i, "LCISPSS"], atol = 0.1)
+                @info "RDS$i LCI for Metida method C = $(df.LCI[1]), reference value SPSS = $(cidf[i, "LCISPSS"]). "
+
+            end
+            if !isapprox(df.UCI[1], cidf[i, "UCISPSS"], atol = 0.1)
+                @info "RDS$i UCI for Metida method C = $(df.UCI[1]), reference value SPSS = $(cidf[i, "UCISPSS"]). "
+
+            end
+  
+            @test isapprox(beres.models[1].result.reml, cidf[i, "REMLSPSS"], atol = 0.01)
+
+        end
+    end
+end
 
-    @test isapprox(df.GMR[1], 93.42, atol = 0.01)
-    @test isapprox(df.LCI[1], 86.81, atol = 0.01) 
-    @test isapprox(df.UCI[1], 100.55, atol = 0.01)
+rdsdict3 = Dict()
+for i = 1:11
+    rdsdict3[i] = CSV.File(joinpath(path, "csv", "pds$i.txt")) |> DataFrame
+    transform!(rdsdict3[i], :Subj => categorical, renamecols = false)
+    rdsdict3[i].logVar = log.(rdsdict3[i].Var)
+end
 
+# Fuglsang, A., Schütz, H., & Labes, D. (2015). Reference datasets for bioequivalence trials in a two-group parallel design. The AAPS journal, 17(2), 400–404. https://doi.org/10.1208/s12248-014-9704-6
+
+@testset "  Validation parallel, no welch correction" begin
+    cidf = refvals[20:30, :]
+
+    for i = 1:11
+        @testset "  RDS $i" begin
+            be = MetidaBioeq.bioequivalence(rdsdict3[i], 
+            vars = :Var, 
+            subject = :Subj, 
+            formulation = :Treat, 
+            autoseq = false,
+            seqcheck = false,
+            dropcheck = false,
+            logt = false,
+            info = true)
+
+            beres = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm")
+            df     = MetidaBioeq.result(beres)
+            
+            @test isapprox(df.LCI[1], cidf[i, "LCI"], atol = 0.01) 
+            @test isapprox(df.UCI[1], cidf[i, "UCI"], atol = 0.01)
+        end
+    end
+
+    for i = 1:11
+        @testset "  RDS $i log-transformed" begin
+            be = MetidaBioeq.bioequivalence(rdsdict3[i], 
+            vars = :logVar, 
+            subject = :Subj, 
+            formulation = :Treat, 
+            autoseq = false,
+            seqcheck = false,
+            dropcheck = false,
+            logt = true,
+            info = true)
+
+            beres = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm")
+            df     = MetidaBioeq.result(beres)
+
+            @test isapprox(df.LCI[1], cidf[i, "LCI"], atol = 0.01) 
+            @test isapprox(df.UCI[1], cidf[i, "UCI"], atol = 0.01)
+        end
+    end
 end
 
 
+@testset "  NCA parallel design" begin
+    ncads  = CSV.File(joinpath(dirname(pathof(MetidaNCA)), "..", "test", "csv",  "pkdata2.csv")) |> DataFrame
+    ncares = nca(ncads, :Time, :Concentration, [:Subject, :Formulation])
+    ncadf = DataFrame(ncares)
+    transform!(ncadf, :Subject => categorical, renamecols = false)
+    be = MetidaBioeq.bioequivalence(ncadf, 
+            vars = [:Cmax, :AUClast], 
+            subject = :Subject, 
+            formulation = :Formulation, 
+            autoseq = false,
+            seqcheck = false,
+            dropcheck = false,
+            logt = false,
+            info = false)
+
+            beres = MetidaBioeq.estimate(be;  estimator = "glm")
+            df    = MetidaBioeq.result(beres)
+
+            @test df.Parameter[1] == "Formulation: T - R"
+            @test df.Metric[1] == "log(Cmax)"
+            @test isapprox(df.DF[1], 8.0, atol = 0.01)
+            @test isapprox(df.LCI[1], 77.98, atol = 0.01) 
+            @test isapprox(df.UCI[1], 149.52, atol = 0.01)
+
+            @test df.Parameter[2] == "Formulation: T - R"
+            @test df.Metric[2] == "log(AUClast)"
+            @test isapprox(df.DF[2], 8.0, atol = 0.01)
+            @test isapprox(df.LCI[2], 90.41, atol = 0.01) 
+            @test isapprox(df.UCI[2], 154.16, atol = 0.01)
+end
 # Examples
 #=
 using MixedModels