方差（s2）又稱均方差，為所有值與算術平均值的差值的平方的平均值。用於描述一個變數的所有觀測值與總體平均值的平均離散程度。同類資料比較時，方差越大意味著資料的離散程度越大，或者說變數的變異程度越大。方差的量綱是原變數量綱的平方，容易使人混淆，因此通常以標準差代替方差。方差和標準差都適用於對稱分佈的變數，特別對服從正態分佈或者近似正態分佈的變數。

方差的本質意義在於度量一個隨機變數偏離其數學期望程度。方差越大，說明你得到的樣本有很大程度和你的數學期望相差很遠，方差越小，說明你獲得的樣本離你的數學期望很近。如果方差為0，說明你每次獲得的樣本點都是你的數學期望。

比如你的每月工資是一個隨機變數(假設你工資受業績等影響，是浮動的)，平均工資為10000元，如果你的工資方差是10元，說明你的工資很穩定，基本不會出現只拿到5000的情況，基本每月工資離10000元不遠。

如果你的工資的方差是400000，那你每個月工資上下浮動會很大，只拿到5000的情況的機率也是可能的。

總的來說，方差給了一個樣本在數學期望附近的區間，這個區間包含了最可能的樣本點。而方差則是描述這個區間長度的度量。

方差是反應樣本中元素與均值的大小比較。方差越大說明樣本中元素的擺動越大。方差的本質是研究樣本中元素的浮動大小。就拿射擊打耙為例。就總成績相同的兩名射手而言，其方差越小，說明該射手發揮越穩定。狀態更好。其意義則有利於上級領導指派任務。

極差、方差和標準差都是刻畫一組資料離散程度的一個統計量。

一般而言，一組資料的極差、方差或標準差越小，資料的離散程度越小，資料越穩定。

“方差定義及統計意義”：

“統計的基本思想”：

“實際生活中的數學問題”：“方差的本質意義”：