方差是统计学中常用的衡量数据分散程度的指标之一。它反映了一组数据离其平均值的距离，从而提供了对数据分布的了解。方差的计算公式基于数据的差异程度，以下是统计学方差的计算方法。

统计学方差的计算方法

S^2=[(x1-x)^2+（x2-x)^2+(x3-x)^2+…+(xn-x)^2]/n和S^2=[(x1^2+x2^2)－nx^2]/n。

统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义，是衡量源数据和期望值相差的度量值。

方差的计算步骤：求平均值、计算每个观测值与平均值之间的偏差、对偏差进行平方、求和所有偏差的平方，最后除以观测值的数量。

方差的性质

1、设C为常数，则D(C) = 0（常数无波动）；

2、D(CX )=C2D(X ) （常数平方提取，C为常数，X为随机变量）；

证：特别地 D(-X ) = D(X ), D(-2X ) = 4D(X )（方差无负值）

3、若X 、Y 相互独立，则证：记则前面两项恰为 D(X)和D(Y)，第三项展开后为当X、Y 相互独立时，故第三项为零。

统计学方差和标准差的区别

区别：统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数；标准差是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根等。

1、概念不同

统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数；标准差是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根；

2、计算方法不同

标准差=方差的算术平方根=s=sqrt(((x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2)/n)。

方差的含义和概念

标准差和方差是统计学中常用的两个量度，用来衡量一组数据的离散程度，也就是数据的分散程度。方差用S2来代表，求方差的公式是以数据的均值为中心，依次将每个数值与这个均值的差的平方加起来，再除以这组数据的个数，方差就是求得的这个值。也就是说，方差是衡量一组数据分散度的量度，方差越大，数据之间的差异也就越大。