陆时羡马上对刘献华的专业性发出了质疑。

“我说你好歹也是堂堂博士，你说的这个，里面怎么可能需要检测还原性物质呢？”

刘献华刚刚也是下意识的反应，现在又怎么可能认怂，于是反驳道：“怎么不可能？说不定没钱吃饭吃土了呢？”

陆时羡： ￢_￢

他只能说不愧是博士，脑子转的就是快啊！

陆时羡懒得和他争论，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项。

他开始准备器皿、配置试剂以及计量仪器等一些准备工作。

将其摆放整齐，然后在试剂贴上明晰的标签。

然后根据自己的检验目的开始进行检样的登记，编号。

旁边的刘献华原本还无所谓的表情，忽然变得越来越怪异。

对于科研而言，有句话是真理，那就是细节决定成败。

陆时羡的操作看似毫不起眼，可是却是整个实验成功的基石。

而这种东西只有真正踏入科研的人才会明白。

陆时羡的情况他是清楚的，就算他是生竞国一金牌，可所谓的生物竞赛实验在真正的科研面前根本就没有入门。

于是趁着实验还没开始，他终于忍不住了，向他开口问道。

“陆时羡，你这一手是哪里学来的啊？”

陆时羡知道他想问什么，毫无心理负担地将锅扔给了他的指导老师。

“我高中生竞队的教练啊，看看不就会了？”

刘献华越发疑惑，是他跟不上时代了吗？

现在高中老师都有这个水平了？

不过，现在不是纠结这个的时候了。

因为陆时羡的实验操作已经开始了。

测试还原性物质这个步骤颇为复杂，因为里面需要测定的东西太多了，而他需要测量的样本又非常多，所以他今天的工作量还不少。

他需要测定的内容有还原性物质总量、活性还原性物质、Fe2 、Mn2 及活性有机还原性物质含量等。

其中土壤还原性物质由 Al2（SO4）3 浸提，还原性物质总量采用重铬酸钾氧化法测定。

而活性还原性物质含量采用高锰酸钾滴定法测定。

Fe2 含量要采用邻菲罗啉比色法测定，Mn2 含量采用高碘酸钾比色法测定。

活性有机还原性物质含量则是活性还原性物质含量与Fe2 含量之差。

......

做着做着一个上午的时间就要过去了，就只剩下几个样本没有测定了。

既然这样，陆时羡也不休息了，索性连午餐都省去了。

这对于他来说是极不正常的，因为他一直保持正常、规律的作息时间和就餐时间。

可这些跟科研比起来，优先级又差了一些。

在过去，有时候忘记吃饭喝水都是常事。

于是这一做，时间就来到了下午两点多。

实验到此结束，他也得到了需要的数据。

于是他开始关闭电源、台灯、处理污物和台面，然后将试验台上的东西摆放整齐。

最后习惯性的将废液、废弃物放入回收装置。

他脱下工作服，轻轻吐了一口气，然后走出实验室开始舒展筋骨。

他原来的计划是半天将其测定完毕，但是他制定好的计划被打乱也不是一次两次了。

只要今天能够顺利完成任务，也就达到心理预期了。

旁边的刘献华跟着他走出去，已经是不知道说些什么好了。

看着他的动作由生涩再到顺滑，简直浓缩了从新手到老司机的所有历程。

原以为他在理论上比较有天赋，没想到对实验好像也能触类旁通。

这就是国一金牌冠军的实力吗？

真的是怪物啊！

他忍不住一直在心中感慨。

这时，他才有功夫问道：“你测这东西有什么用？”

“无非是一些氧化还原作用，这似乎是偏化学向的内容啊？”

陆时羡达到了自己来时的目标，现在心情正好，便跟他开了一个玩笑。

“你猜啊，猜我想干什么？”

刘献华没好气地回应：“你猜我猜不猜？”

既然陆时羡要保持神秘，他也不细问。

对他而言，无论陆时羡做的什么实验，对他这个层次看来，都是很low的那种。

“你实验做完了吧？那我就溜了。你是快弄完了，我的论文还没着落呢！”

说完，刘献华终于完成了他工具人的使命，直接开溜了。

而陆时羡则是准备先去填饱肚子，对他而言最艰难的一关已经完成了。

对于这种实验而言，只要得到了数据，剩下的工作就非常简单了。

吃完午餐，陆时羡在金陵大学的电子阅览室随便找了台电脑。

第一题的实验设计早就完成了。

现在的任务是第二题试验数据整理与特征数计算。

其实有专门的数据处理软件的，前世他用的比较多的就是江浙大学开发的DPS数据处理系统、Statistical以及Matlab软件。

小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！不过就这种程度的数据处理，恕他直言，他用Excel电子表格就能完成。

将数据使用Microsoft Excel 2008录入和整理。

他所得的数据都是属于连续性变数资料，一般而言直接进行排序、求极差、确定组数和组距、选定组限和组中值以及归组之后，这个过程也就完成了。

接着插入函数众数Mode、中位数Midian、算术平均数Average、几何平均数Geomean、四分位值Quartile、标准差Stdev和方差Var。

接下来是第三题统计推断。

这个步骤他需要完成的任务是参数估计，因为样本数本来就不多，所以他使用样本统计量的值作为总体参数的估计值，也就是点估计。

然后是抽样分布，分别进行X^2（卡方）分布、t分布以及F分布的计算。

X^2分布是方差的抽样分布，它说明的是，从正态分布的总体中随机抽样，所的样本的方差S^2接近于总体方差的可能性。

t分布是随机变量 x ~ N 0，1， y ~ x 2 n ，且 x 与 y 独立，记为 t n 。

F分布是X、Y为两个独立的随机变量，X服从自由度为k1的卡方分布，Y服从自由度为k2的卡方分布，这2 个独立的卡方分布被各自的自由度除以后的比率这一统计量的分布。

接下来就来到最关键的一步。

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