Как построить график леви дженнингса в excel
You'll need to choose a username for the site, which only take a couple of moments. After that, you can post your question and our members will help you out.
Similar Threads
how do I create a levey-jennings chart in excel? | 1 | May 6, 2007 |
Levy jennings chart | 4 | Mar 18, 2009 |
Levy-Jennings Chart | 3 | Mar 28, 2007 |
How do I make a Levy Jennings chart in Excel 2003? | 2 | Mar 20, 2008 |
Ways to create a budget chart for money managment | 1 | Jan 20, 2022 |
How to create a bubble chart with more than 2 variables. | 0 | Nov 2, 2021 |
Levey-Jennings chart | 2 | Dec 4, 2008 |
Cannot see and gantt charts or other displays | 0 | Jun 24, 2019 |
We're a friendly discussion community for Microsoft Office help and support. All of the individual suite applications are supported here, so please post your question in the relevant section for help.
В этой главе мы узнаем: как выполнять первичные вычисления для настройки контрольной карты, как построить график Леви-Дженнингса, как выделять контрольные значения и интерпретировать результаты. Для удобства представим, что контрольные материалы уже отобраны и проанализированы в вашей лаборатории. Чтобы собрать 20 измерений мы будем использовать предпочтительный 20-дневный период, вместо минимального 10-дневного.
Рассмотрим пример.
В нашем методе примером исследования будет холестерин. Два разных контрольных материала имеют концентрации в пределах основных уровней медицинских значений 200 мг/дл и 240 мг/дл. Это уровни, определенные в национальных образовательных программах по холестерину (NCEP) как критические для интерпретации теста. Контрольные материалы исследовались ежедневно в течение двадцати дней. Исходя из полученных результатов рассчитываются значения стандартных отклонений для формирования контрольной карты.
Наблюдаемые значения контроля 1:
205 мг/дл; (11) 197 мг/дл;
Наблюдаемые значения контроля2:
255 мг/дл; (11) 247 мг/дл;
Ваши вычисления для среднего и стандартного отклонения должны быть:
Контроль 1: среднее 199,95 мг/дл, SD 4,03 мг/дл;
Контроль 2: среднее 249,95 мг/дл, SD 4,98 мг/дл.
Для практических целей мы округлим эти значения до среднего значения 200 мг / дл и SD 4,0 для контроля 1 и среднего значения 250 мг / дл и SD 5,0 мг / дл для контроля 2.
Реализация процедур контроля качества
Каждый из двух контрольных материалов будет анализироваться один раз в каждом прогоне, обеспечивая в общей сложности два контрольных измерения. Состояние контроля будет оцениваться по правилу 1/2s или 1/3s. Эти правила определяются следующим образом:
(1/2s) относится к правилу управления, которое используется с графиком Леви-Дженнингса, когда пределы контроля установлены как среднее +/- 2s. Во многих лабораториях это правило используется для отклонения прогона, когда одно контрольное измерение превышает контрольный предел в 2 с.
(1/3s) соответствует диаграмме Леви-Дженнингса, имеющей контрольные пределы, установленные как среднее +/- 3s. Аналитический прогон отклоняется, когда одно контрольное измерение превышает контрольный предел 3 с.
Правило 1/2s широко используется сегодня и обеспечивает высокое обнаружение ошибок. Использование контрольных пределов 2s формирует очень большое количество ложных отказов. Правило 1/3s обеспечивает альтернативную процедуру контроля качества, которая имеет более низкий уровень ложного отказа, но и более широкий диапазон обнаружение ошибок. В этом упражнении вы увидите, как применить обе процедуры контроля качества, а также почувствовать разницу в их исполнении.
Расчет контрольных пределов
Для реализации описанных выше правил потребуются два набора контрольных пределов. В первом наборе используются 2s контрольные пределы (для реализации правила 1/2s), рассчитанные как среднее +/- 2 стандартных отклонений. Во втором наборе используются 3s контрольные пределы (для реализации правила 1/3s), рассчитанные как среднее +/- 3 стандартных отклонений.
В этом примере контрольное значение 1 имеет среднее значение 200 и стандартное отклонение 4 мг/дл.
Верхний контрольный предел:
Нижний предел контроля:
Каковы контрольные пределы 3s для Контроля 1?
Каковы контрольные лимиты 2s для Контроля 2?
Каковы контрольные пределы 3s для Контроля 2?
Подготовка контрольных карт
Это упражнение показывает, как создавать контрольные диаграммы вручную, используя стандартную бумагу. Графическая бумага, имеющая 10 * 10 или 20 * 20 линий на дюйм, подходит для этого как нельзя лучше. Вам понадобятся два листа, по одному на каждый график для двух контрольных материалов. Хотя можно подготовить обе диаграммы на одном листе, но это может уменьшить читаемость контрольных карт.
Таблицы меток
Напишите имя теста и имя контрольного материала на видном месте, чтобы эта информация была быстро и легко различима при просмотре диаграммы. Единица измерения в данном случае мг/дл, может быть включена в метку оси Х или в метку для оси У. Графики обычно включают другую информацию, такую как название аналитической системы, номер партии контрольного материала, текущее среднее и стандартное отклонение, а также период времени, охватываемый графиком.
Масштаб и метка оси Х
Горизонтальная ось или ось X представляет время, и вы обычно устанавливаете масштаб 30 дней в месяц или 30 запусков в месяц. В этом примере разделите ось X на равные по размеру деления и отметьте их последовательно от 1 до 30. Пометьте ось X как «День».
Масштабирование и метка оси Y
Вертикальная ось или ось Y представляет наблюдаемое контрольное значение. Вам нужно установить масштаб, чтобы обеспечить самые низкие и самые высокие ожидаемые результаты. В целом полезная шкала должна иметь такое же низкое значение, как среднеквадратическое отклонение -4 и значение, равное среднему +4 стандартным отклонениям. Для этого примера, график контроля 1 должен быть масштабирован так, чтобы разместить диапазон от 200 -(4 * 4), который составляет 184, до 200+ (4 * 4), что равно 216. Можно округлить до 180-220, чтобы было соответствие 10 * 10 или 20 * 20 сетке на бумаге. Отметить и определить соответствующие концентрации по оси y. Пометьте ось Y как «Контрольное значение». Каков диапазон масштабирования диаграммы для элемента управления 2?
Проведите линии для средних и контрольных пределов
На оси Y найдите значения, соответствующие среднему значению, и нарисуйте сплошную горизонтальную линию (200 мг/дл для контроля 1). Найдите значения, которые соответствуют среднему значению + 2s и среднему -2s, и нарисуйте пунктирные горизонтальные линии (на 192 и 208 для контроля 1). Найдите значения, которые соответствуют среднему значению + 3s и среднему значению -3s, и нарисуйте пунктирные горизонтальные линии (на 188 и 212 для контроля 1). Каковы средние и контрольные предельные линии для Контроля 2?
Использование контрольных диаграмм
После того, как контрольные диаграммы были настроены, вы начинаете строить новые контрольные значения, которые собираются в процессе вашей рутинной работы. Идея состоит в том, что для стабильного процесса тестирования новые контрольные измерения должны показывать то же распределение, что и прошлые контрольные измерения. Это означает, что будет несколько необычно видеть значение контроля, превышающее контрольный предел в 2s, и очень редко можно увидеть контрольное значение, превышающее контрольный предел в 3s. Если метод неустойчив и имеет какую-то проблему, тогда должна быть более высокая вероятность увидеть контрольные значения, превышающие контрольные пределы. Поэтому, когда контрольные значения попадают в ожидаемое распределение, вы классифицируете прогон как «контролируемый», принимаете результаты и сообщаете результаты тестирования пациента. Когда контрольные значения выходят за рамки ожидаемого распределения, вы классифицируете прогон как «неконтролируемый», отклоняете тестовые значения и не сообщаете результаты тестирования пациента.
Результаты контроля участка
В следующей таблице представлены результаты контроля нашего примера по холестерину. Выведите эти результаты, один из Контроля 1 и один из Контроля 2, на каждый день. Вы можете использовать рабочий лист Levey-Jennings QC Practice Exercise для отображения всех результатов контроля. Для первого дня значение для элемента контроля 1 равно 200, а для элемента контроля 2 - 247. На диаграмме для элемента контроля 1 найдите значение 1 на оси X и значение 200 на оси Y, следуйте линиям сетки, где они пересекаются и пометьте точку; она должна попасть на среднюю линию. На диаграмме для элемента контроля 2 найдите значение 1 на оси X и значение 247 на оси Y, затем отметьте эту точку; она должна упасть немного ниже средней линии. При построении контрольных значений обычная практика заключается в том, чтобы рисовать линии, соединяющие точки данных на контрольном графике, чтобы обеспечить визуальное восприятие и облегчить просмотр значений. Продолжайте так до тех пор, пока не будут построены все результаты.
Это пример рассмотрен на холестерине, где: контроль 1 имеет среднее значение 200 мг/дл и стандартное отклонение 4,0 мг / дл, контроль 2 имеет среднее значение 250 мг/дл и стандартное отклонение 5,0 мг / дл.
Интерпретируйте результаты контроля, применяя правила управления 1/2s и 1/3s и решите, следует ли вам принимать или отклонять запуск на каждый день. Контрольные значения для первого дня находятся в норме, и результаты пациента могут быть представлены. Продолжайте выделять 2 контрольных значения в день и интерпретировать эти результаты. Обведите те точки, которые соответствуют прогонам, которые должны быть отвергнуты. Следите за правилами контроля, которые нарушаются на рабочем листе графика Леви-Дженнингса. Результаты, полученные в ходе исследования, когда правило 1/3s нарушается, скорее всего, неверны. Результаты, полученные на прогонах, где правило 1/2s нарушается, могут быть верными или нет, так как существует вероятность того, что это произойдет, даже если метод работает отлично. Это проблема «ложной тревоги», которая присуща использованию 2-х контрольных пределов с отклонением +/- 2. Несмотря на это серьезное ограничение, многие лаборатории продолжают использовать контрольные лимиты 2s и регулярно повторять прогон и контроль. Обратите внимание, что если элемент контроля выходит второй раз, фактическое правило управления, которое используется для отклонения прогона, - это правило 2/2s, а не указанное правило 1/2s. К сожалению, правило 2/2s само по себе не очень чувствительно, поэтому лучше использовать правила 1/3s и 2/2s вместе в многоканальной процедурой для улучшения обнаружения ошибок, в то же время поддерживая низкий уровень ложных отказов. В следующей главе мы расскажем о процедурах контроля качества многоканальных процедур.
Интерпретация результатов контроля - с правилами 1/2s и 1/3s.
Использование правила 1/2s в качестве строгого правила правил отклонения приводит к отклонению прогонов на 5, 6, 8, 11, 13, 14, 17, 25 и 27 днях, всего 9 прогонов, что видно из записей в столбце для нарушений правил 1/2s.
Использование правил отклонения 1/3s приводит к отклонению только одного прогона на 5-й день, как показано в единственной записи в столбце для правил правила 1/3s.
Что, если бы использовались различные правила контроля?
Учитывая, что правило 1/2, как известно, вызывает высокий уровень ложных тревог или ложного отклонения, может быть лучше интерпретировать данные более тщательно, фактически применяя дополнительные правила контроля, такие как правила 2/2 s и R/4s:
2/2s указывает отклонение, когда два последовательных контрольных значения превышают один и тот же средний + 2s предел или один и тот же средний контрольный предел -2с; Это правило чувствительно к сдвигам в среднем по распределению, поэтому оно является хорошим показателем увеличения систематической ошибки или изменения точности метода.
R/4s указывает на отклонение, когда одно контрольное измерение в ходе превышает контрольный предел + 2 с, а другое превышает контрольный предел -2с. Это правило «диапазона» чувствительно к изменениям в ширине распределения, поэтому оно является хорошим показателем увеличения случайной ошибки или изменения точности метода.
Использование правила 1/3s вместе с правилами 2/2s и R/4s приводит к процедуре многократного контроля качества, в которой одновременно применяются несколько критериев принятия решения. Если какое-либо одно правило управления нарушено, прогон отклоняется. Чтобы увидеть как интерпретируется многократный контроль качества процедур 1/3s, 2/2s, R/4s рассмотрим пример набора результатов контроля:
День 5. Значения для Контроля 1 превышают контрольный предел -3s, это является хорошим показателем того, что способ работает с этим методом. Остановите, отклоните пробег, установите и устраните причину проблемы, затем перезапустите метод и повторно проанализируйте образцы пациентов.
День 6. Значение для Контроля 2 превышает контрольный предел + 2s, но не превышает 3s. Возможно, имеется проблема, но это может быть и ложное отклонение. Если правило 1/2s было строго применено, прогон будет отклонен. Однако, поскольку значение для элемента контроля 1 удовлетворительное, вероятно, это ложное отклонение.
День 8. Оба значения для контроля 1 и 2 превышают их соответствующие контрольные пределы +2 s . Очень редко можно увидеть, что два значения в строке превышают один и тот же предел + 2s, поэтому это показание указывает на проблему в работе метода. Заметим, что эта интерпретация применяет правило контроля 2/2s, то есть 2 значения в строке, превышающие тот же контрольный предел. Поскольку оба элемента контроля находятся в одном и том же направлении, вероятно, существует систематическая ошибка (или проблема с точностью метода). Остановите, отклоните пробег, установите и устраните причину проблемы, затем перезапустите метод и повторно проанализируйте образцы пациентов.
День 11. Оба контрольных значения превышают 2 s контрольных пределов, но один является положительным, а один отрицательным. Это редкое явление, и, скорее всего, проблема связана с этим методом. Поскольку два элемента управления находятся в противоположных направлениях, вполне вероятно, что имеется случайная ошибка (или проблема с точностью в методе). Следует отметить, что эта интерпретация применяет правило R/4s, то есть диапазон контрольных значений превышает 4s. Остановите, отклоните прогон, установите и устраните причину проблемы, затем перезапустите метод и повторно проанализируйте образцы пациентов.
День 13. Значение для Контроля 2 находится за пределами нижнего предела диапазона 2s. Существует предупреждение о возможной проблеме, но это может быть и ложное отклонение. Примите этот прогон, потому что ни одно из других правил отклонения не нарушено.
День 14. Значение для Контроля 2 снова выходит за нижний предел диапазона 2s. Это делает 2 дня или 2 серии подряд, что необычно. Поскольку оба значения для контроля 1 находятся в одном и том же направлении, вероятно, существует систематическая ошибка (или проблема с точностью метода). Остановите, отклоните пробег, установите и устраните причину проблемы, затем перезапустите метод и повторно проанализируйте образцы пациентов.
День 17. Значения Контроля 1 превышают контрольный предел +2s. Если правило 1/2s было строго применено, прогон будет отклонен. Однако, поскольку значение для элемента контроля 2 удовлетворительное, вероятно, это ложное отклонение.
День 25. Значения Контроля 1 превышают контрольный предел - 2s. Если правило 1/2s было строго применено, прогон будет отклонен. Однако, поскольку значение для элемента контроля 2 удовлетворительное, вероятно, это ложное отклонение.
День 27. Значения Контроля 1 превышают контрольный предел - 2s. Если правило 1/2s было строго применено, прогон будет отклонен. Однако, поскольку значение для элемента контроля 2 удовлетворительное, вероятно, это ложное отклонение.
Для оценки уровня неравенства между различными слоями населения общества часто используют кривую Лоренца и производный от неё показатель — коэффициент Джинни. С помощью них можно определить, насколько велик социальный разрыв в обществе между самыми богатыми и наиболее бедными слоями населения. С помощью инструментов приложения Excel можно значительно облегчить процедуру построения кривой Лоренца. Давайте, разберемся, как в среде Эксель это можно осуществить на практике.
Использование кривой Лоренца
Кривая Лоренца представляет собой типичную функцию распределения, отображенную графически. По оси X данной функции располагается количество населения в процентном соотношении по нарастающей, а по оси Y — общее количество национального дохода. Собственно, сама кривая Лоренца состоит из точек, каждая из которых соответствует процентному соотношению уровня дохода определенной части общества. Чем больше изогнута линия Лоренца, тем больше в обществе уровень неравенства.
В идеальной ситуации, при которой отсутствует общественное неравенство, каждая группа населения имеет уровень дохода прямо пропорциональный её численности. Линия, характеризующая такую ситуацию, называется кривой равенства, хотя она и представляет собой прямую. Чем больше площадь фигуры, ограниченной кривой Лоренца и кривой равенства, тем выше уровень неравенства в обществе.
Кривая Лоренца может использоваться не только для определения ситуации имущественного расслоения в мире, в конкретной стране или в обществе, но и для сравнения в данном аспекте отдельных домохозяйств.
Вертикальная прямая, которая соединяет линию равенства и наиболее удаленную от неё точку кривой Лоренца, называется индексом Гувера или Робин Гуда. Данный отрезок показывает, какую величину дохода нужно перераспределить в обществе, чтобы достичь полного равенства.
Уровень неравенства в обществе определяется с помощью индекса Джинни, который может варьироваться от 0 до 1. Он ещё называется коэффициентом концентрации доходов.
Построение линии равенства
Теперь давайте на конкретном примере посмотрим, как создать линию равенства и кривую Лоренца в Экселе. Для этого используем таблицу количества населения разбитого на пять равных групп (по 20%), которые суммируются в таблице по нарастающей. Во второй колонке этой таблицы представлена величина национального дохода в процентном соотношении, которая соответствует определенной группе населения.
Для начала построим линию абсолютного равенства. Она будет состоять из двух точек — нулевой и точки суммарного национального дохода для 100% населения.
- Переходим во вкладку «Вставка». На линии в блоке инструментов «Диаграммы» жмем на кнопку «Точечная». Именно данный тип диаграмм подойдет для нашей задачи. Далее открывается список подвидов диаграмм. Выбираем «Точечная с гладкими кривыми и маркерами».
В поле «Значения X» следует указать координаты точек диаграммы по оси X. Как мы помним, их будет всего две: 0 и 100. Записываем данные значения через точку с запятой в данном поле.
В поле «Значения Y» следует записать координаты точек по оси Y. Их тоже будет две: 0 и 35,9. Последняя точка, как мы можем видеть по графику, соответствует совокупному национальному доходу 100% населения. Итак, записываем значения «0;35,9» без кавычек.
После того, как все указанные данные внесены, жмем на кнопку «OK».
Урок: Как сделать диаграмму в Экселе
Создание кривой Лоренца
Теперь нам предстоит непосредственно построить кривую Лоренца, опираясь на табличные данные.
-
Кликаем правой кнопкой мыши по области диаграммы, на которой уже расположена линия равенства. В запустившемся меню снова останавливаем выбор на пункте «Выбрать данные. ».
В поле «Значения X» следует занести все данные столбца «% населения» нашей таблицы. Для этого устанавливаем курсор в область поля. Далее зажимаем левую кнопку мыши и выделяем соответствующий столбец на листе. Координаты тут же будут отображены в окне изменения ряда.
В поле «Значения Y» заносим координаты ячеек столбца «Сумма национального дохода». Делаем это по той же методике, по которой вносили данные в предыдущее поле.
После того, как все вышеуказанные данные внесены, жмем на кнопку «OK».
Построение кривой Лоренца и линии равенства в Экселе производится на тех же принципах, что и построение любого другого вида диаграмм в этой программе. Поэтому для пользователей, которые овладели умением строить диаграммы и графики в Excel, данная задача не должна вызвать больших проблем.
Healthcare labs use the Levey Jennings charts to monitor key measures of health like cholesterol and glucose.
Example of a QI Macros Levey Jennings Control Chart Template in Excel
The template opens to the standard Levey Jennings chart. However, there are several other template options including percent, target and fixed standard deviation charts:
Here is how each Levey Jennings Control Chart Template works
Calculated from the data and drawn at 1, 2 and 3 standard deviations
Default draws sigma lines at 10, 20, and 30% from the center line.
Percentages can be changed using the drop down menu.
Calculated from the data but can be overridden by inputting a different value in the Target cell
Default draws sigma lines at 5, 10 and 15% from the center line.
Percentages can be changed using the drop down menu.
Calculated from the data but can be overridden by inputting a different value in the Center Line cell
Calculated from the data but can be overridden by inputting a different value in the Stdev cell
Note: According to SOFT / AAFS FORENSIC TOXICOLOGY LABORATORY GUIDELINES 9.1.12, standard deviation may represent an unacceptably large percentage deviation from the mean. Therefore, a realistic percentage deviation should be used, such as ±20% or ±30%. This option is available in the Levey Jennings Percent template and the Percent Macro.
Levey Jennings Templates in QI Macros for Excel:
Find the Levey Jennings templates by clicking on the QI Macros menu > Control Chart Templates > Special (CUSUM, EWMA) > Levey Jennings Stdev or Levey Jennings 10%:
Levey-Jennings chart is a graph that quality control data is plotted on to give a visual indication whether a laboratory test is working well. The distance from the mean is measured in standard deviations.
- Close Excel.
- Right-click the .
- Next, double-click the QI Macros setup.exe file to run the installation wizard.
- Answer the prompts.
- Open Excel, you should now see "QI Macros" on your menu bar.
Also asked, what are the control limits of the Levey Jennings chart?
12s refers to the control rule that is commonly used with a Levey-Jennings chart when the control limits are set as the mean plus/minus 2s. In many laboratories, this rule is used to reject a run when a single control measurement exceeds a 2s control limit.
What is a shift in quality control?
A shift is a sudden change of values from one level of the control chart to another. A common cause of a shift is failure to recalibrate when changing lot numbers of reagents during an analytical run.
What is the purpose of a statistical control chart?
The control chart is a graph used to study how a process changes over time. Data are plotted in time order. A control chart always has a central line for the average, an upper line for the upper control limit, and a lower line for the lower control limit. These lines are determined from historical data.
What is the purpose of Westgard rules?
Westgard Rules are multirule QC rules to help analyze whether or not an analytical run is in-control or out-of-control. It uses a combination of decision criteria, usually 5 different control rules to judge the acceptability of an analytical run.
What is internal quality control?
Internal quality control (IQC) is a process for checking that the uncertainty at validation does not deteriorate after validation, that is, when the method is in routine use.
How do you use Westgard rules?
Use the other control rules to inspect the control points. Stop if a single point exceeds a 3s limit. Stop if two points in a row exceed the same 2s limit. Stop if one point in the group exceeds a plus 2s limit and another exceeds a minus 2s limit.
What is the difference between shift and trend?
Applicable to run charts and control charts, a shift in its most basic form is seven points in a row either above or below the centerline. A trend is seven points in a row in an upward direction or seven points in a row in a downward direction. With a trend, it doesn't matter if the centerline is crossed.
What causes a trend in quality control?
Trends can be caused by deterioration of reagents, tubing, or light sources. Shifts and trends can occur without loss of precision and can occur together or independently. The occurrence of shifts and trends on the Levey-Jennings control chart is the result of either proportional or constant error.
What are the 4 types of quality control?
- Checklists. At its most basic, quality control requires you to check off a list of items that are imperative to manufacture and sell your product.
- Fishbone diagram.
- Control chart.
- Stratification.
- Pareto chart.
- Histogram.
- Scatter Diagram.
Why do we run controls?
Why Run Controls? Running controls helps monitor and control analytic error when performing a testing procedure. There is no one quality control format that is appropriate or practical for every testing situation, nor will a single QC system detect every error.
What is the difference between quality control and calibration?
Calibrators give a reference point for the instrument to adjust to. Controls (QC) make sure the instrument is working properly. If the QC is out of range - a calibrator can be used to adjust the instrument so the QC results can be within the correct ranges.
What is the difference between internal and external quality control?
Internal and external quality control programs complement each other. Internal quality control monitors the daily precision and accuracy of methodologies, personnel, and instruments. External quality control maintains long term accuracy. Increased confidence in the accuracy of the laboratory's testing results.
What is Z score in Eqas?
A z-score is a calculated value that tells how many standard deviations a control result is from the mean value expected for that material. It is calculated by taking the difference between the control result and the expected mean, then dividing by the standard deviation observed for that control material.
What is control and calibration?
Calibrators give a reference point for the instrument to adjust to. Controls (QC) make sure the instrument is working properly. They are basically a fake patient sample with lab values we already know. If the results match what we expect- we know the instrument is giving accurate results.
What is the general purpose of preparing a Levey Jennings chart?
Levey-Jennings chart is a graph that quality control data is plotted on to give a visual indication whether a laboratory test is working well. The distance from the mean is measured in standard deviations. It is named after S.
What does Quality Assurance mean?
Quality assurance (QA) is a way of preventing mistakes and defects in manufactured products and avoiding problems when delivering products or services to customers; which ISO 9000 defines as "part of quality management focused on providing confidence that quality requirements will be fulfilled".
What is external quality assurance?
External quality assurance seeks to ensure that assessment and internal quality assurance activities have been conducted in a consistent, safe and fair manner. The process must take place on behalf of an awarding organisation (AO) for each accredited centre which offers their qualifications.
Читайте также: