方差（Variance）是数据集中值与样本集中值之间的差距程度的反映，是度量该数据集的离散程度的一种度量指标。要确定数据集的方差，首先必须要计算数据集中所有变量观测值的平均数，然后给出每个变量观测值与变量平均数之间的距离。
方差为正数，代表数据集中各数据出现频率衰减，各数据分布都是负偏；方差为负数，代表数据集中各数据出现频率增加，各数据分布都是正偏。0代表变量的值都等于平均数，没有任何方差。
由于数据集中有多个数据，方差也可以看作是所有数据分散程度的综合反映，可以把它看成样本内部涉及的数据离散程度的度量指标。正因为它可以反映样本内部的数据离散程度，所以一般来说，方差值越大，说明样本中数据的离散程度越大，且均数偏离越远。
方差有不同的计算公式，以均值为中心，以每一个变量观测值与它变量的平均数的差为分母，以变量个数数量乘积为分子，来计算方差：方差σ2=Σ(xi-μ)2/n
计算方差的过程有不同的方法，最简单的方法是使用计算机。通过 Excel 中的计算功能，输入数据，自动计算出数据集中的方差。
方差是常用的统计量概念，在统计学的研究分析中，方差都会给出重要的指导作用，它可以用来评估数据集的离散程度、判断平均数是否代表数据集、反映样本内部分布，以及仅通过观察数据而无需任何数据拟合函数去描述数据特征情况。另外，方差也是大多数传统和普遍中用到的误差估计指标之一。
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