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方差是统计学中衡量数据离散程度的重要指标。它表示数据点与平均值之间差异的平方的平均数。方差越大，说明数据越分散；方差越小，说明数据越集中。我们有两种计算方式：总体方差和样本方差。
计算方差需要四个步骤。首先计算所有数据的平均值。然后计算每个数据点与平均值的差。接着将这些差值平方，消除正负号的影响。最后求出所有平方值的平均数，这就是方差。让我们用一个具体例子来演示这个过程。
让我们用具体数据来演示方差的计算过程。给定数据集2、4、6、8、10。首先计算平均值，等于30除以5，得到6。然后计算每个数据与平均值的偏差，分别是负4、负2、0、2、4。接着计算偏差的平方，得到16、4、0、4、16。最后计算平方和的平均值，40除以4等于10，这就是样本方差。
总体方差和样本方差有重要区别。总体方差用于描述整个总体，分母是N。样本方差用于估计总体方差，分母是n减1，这叫贝塞尔校正。使用n减1可以得到总体方差的无偏估计。在实际应用中，我们通常使用样本方差，因为很难获得全部总体数据。