方差是在概率論和統計方差衡量隨機變數或一組資料時離散程度的度量，是衡量源資料和期望值相差的度量值。
舉個例子：
有乙個棍子，用兩個尺子量，每個量五次。
第乙個尺子量出來是 5.1cm 5.2cm 4.9cm 5.0cm 4.8cm
第二個尺子量出來是 5.0cm 5.0cm 5.0cm 5.0cm 5.0cm
從平均數來講，大家都是5.0cm，這也是我們的期望值（因為在這裡，每個值出現的概率是均等的）。但是如果我們說，哪一把尺子更好呢？
這裡就引入了方差，兩把尺子的方差是這樣子計算的：
方差1 = [(5.1-5)^2 + (5.2-5)^2 + (4.9-5)^2 + (5.0-5)^2 + (4.8-5)^2 ] / 5= 0.02
方差2 = [(5-5)^2 + (5-5)^2 + (5-5)^2 + (5-5)^2 + (5-5)^2] / 5 = 0
一眼就可以看出，第一把尺子的方差比第一把的要大。
在樣本容量相同的情況下，方差越大，說明資料的波動越大，越不穩定。所以我們說第一把尺子更好。
然後再順口提一下標準差，標準差就是方差的算術平均值。
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