陸時羨馬上對劉獻華的專業性發出了質疑。
“我說你好歹也是堂堂博士，你說的這個，里面怎么可能需要檢測還原性物質呢？”
劉獻華剛剛也是下意識的反應，現在又怎么可能認慫，于是反駁道：“怎么不可能？說不定沒錢吃飯吃土了呢？”
陸時羨：(￢_￢)
他只能說不愧是博士，腦子轉的就是快啊！
陸時羨懶得和他爭論，穿好消毒后的白大褂、戴好鞋套和口罩以及其他的一些注意事項。
他開始準備器皿、配置試劑以及計量儀器等一些準備工作。
將其擺放整齊，然后在試劑貼上明晰的標簽。
然后根據自己的檢驗目的開始進行檢樣的登記，編號。
旁邊的劉獻華原本還無所謂的表情，忽然變得越來越怪異。
對于科研而言，有句話是真理，那就是細節決定成敗。
陸時羨的操作看似毫不起眼，可是卻是整個實驗成功的基石。
而這種東西只有真正踏入科研的人才會明白。
陸時羨的情況他是清楚的，就算他是生競國一金牌，可所謂的生物競賽實驗在真正的科研面前根本就沒有入門。
于是趁著實驗還沒開始，他終于忍不住了，向他開口問道。
“陸時羨，你這一手是哪里學來的啊？”
陸時羨知道他想問什么，毫無心理負擔地將鍋扔給了他的指導老師。
“我高中生競隊的教練啊，看看不就會了？”
劉獻華越發疑惑，是他跟不上時代了嗎？
現在高中老師都有這個水平了？
不過，現在不是糾結這個的時候了。
因為陸時羨的實驗操作已經開始了。
測試還原性物質這個步驟頗為復雜，因為里面需要測定的東西太多了，而他需要測量的樣本又非常多，所以他今天的工作量還不少。
他需要測定的內容有還原性物質總量、活性還原性物質、fe2+、mn2+及活性有機還原性物質含量等。
其中土壤還原性物質由al2（so4）3浸提，還原性物質總量采用重鉻酸鉀氧化法測定。
而活性還原性物質含量采用高錳酸鉀滴定法測定。
fe2+含量要采用鄰菲羅啉比色法測定，mn2+含量采用高碘酸鉀比色法測定。
活性有機還原性物質含量則是活性還原性物質含量與fe2+含量之差。
......
做著做著一個上午的時間就要過去了，就只剩下幾個樣本沒有測定了。
既然這樣，陸時羨也不休息了，索性連午餐都省去了。
這對于他來說是極不正常的，因為他一直保持正常、規律的作息時間和就餐時間。
可這些跟科研比起來，優先級又差了一些。
在過去，有時候忘記吃飯喝水都是常事。
于是這一做，時間就來到了下午兩點多。
實驗到此結束，他也得到了需要的數據。
于是他開始關閉電源、臺燈、處理污物和臺面，然后將試驗臺上的東西擺放整齊。
最后習慣性的將廢液、廢棄物放入回收裝置。
他脫下工作服，輕輕吐了一口氣，然后走出實驗室開始舒展筋骨。
他原來的計劃是半天將其測定完畢，但是他制定好的計劃被打亂也不是一次兩次了。
只要今天能夠順利完成任務，他就達到心理預期了。
旁邊的劉獻華跟著他走出去，已經是不知道說些什么好了。
看著他的動作由生澀再到順滑，簡直濃縮了從新手到老司機的所有歷程。
原以為他在理論上比較有天賦，沒想到對實驗好像也能觸類旁通。
這就是國一金牌冠軍的實力嗎？
真的是怪物啊！
他忍不住一直在心中感慨。
這時，他才有功夫問道：“你測這東西有什么用？”
“無非是一些氧化還原作用，這似乎是偏化學向的內容啊？”
陸時羨達到了自己來時的目標，現在心情正好，便跟他開了一個玩笑。
“你猜啊，猜我想干什么？”
劉獻華沒好氣地回應：“你猜我猜不猜？”
既然陸時羨要保持神秘，他也不細問。
對他而言，無論陸時羨做的實驗，對他這個層次看來，都是很low的那種。
“你實驗做完了吧？那我就溜了。你是快弄完了，我的論文還沒著落呢！”
說完，劉獻華終于完成了他工具人的使命，直接開溜了。
而陸時羨則是準備先去填飽肚子，對他而言最艱難的一關已經完成了。
對于這種實驗而言，只要得到了數據，剩下的工作就非常簡單了。
吃完午餐，陸時羨在金陵大學在電子閱覽室隨便找了臺電腦。
第一題的實驗設計早就完成了。
現在的任務是第二題試驗數據整理與特征數計算。
其實有專門的數據處理軟件的，前世他用的比較多的就是江浙大學開發的dps數據處理系統、statistical以及matlab軟件。
不過就這種程度的數據處理，恕他直言，他用excel電子表格就能完成。
將數據使用microsoftexcel2008錄入和整理。
他所得的數據都是屬于連續性變數資料，一般而言直接進行排序、求極差、確定組數和組距、選定組限和組中值以及歸組之后，這個過程也就完成了。
接著插入函數眾數mode、中位數midian、算術平均數average、幾何平均數geomean、四分位值quartile、標準差stdev和方差var。
接下來是第三題統計推斷。
這個步驟他需要完成的任務是參數估計，因為樣本數本來就不多，所以他使用樣本統計量的值作為總體參數的估計值，也就是點估計。
然后是抽樣分布，分別進行x^2（卡方）分布、t分布以及f分布的計算。
x^2分布是方差的抽樣分布，它說明的是，從正態分布的總體中隨機抽樣，所的樣本的方差s^2接近于總體方差的可能性。
t分布是隨機變量x~n(0，1)，y~x2(n)，且x與y獨立，記為t(n)。
f分布是x、y為兩個獨立的隨機變量，x服從自由度為k1的卡方分布，y服從自由度為k2的卡方分布，這2個獨立的卡方分布被各自的自由度除以后的比率這一統計量的分布。
接下來就來到最關鍵的一步。
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