【样本方差怎么求】在统计学中，样本方差是衡量一组数据与其平均值之间差异程度的重要指标。它能够帮助我们了解数据的离散程度，是数据分析中的基础工具之一。下面将对“样本方差怎么求”进行详细说明，并通过表格形式直观展示计算过程。

一、样本方差的定义

样本方差（Sample Variance）是根据一个样本数据集计算出的方差，用来估计总体方差。与总体方差不同的是，样本方差使用无偏估计的方式，即在计算时除以 n-1（样本数量减一），而不是 n。

二、样本方差的计算公式

样本方差的计算公式如下：

$$

s^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2

$$

其中：

- $ s^2 $ 表示样本方差；

- $ x_i $ 是第 i 个样本数据；

- $ \bar{x} $ 是样本均值；

- $ n $ 是样本数量。

三、样本方差的计算步骤

1. 计算样本均值：将所有数据相加，再除以样本数量。

2. 计算每个数据与均值的差值：即 $ x_i - \bar{x} $。

3. 对每个差值进行平方：得到 $ (x_i - \bar{x})^2 $。

4. 求和：将所有平方后的差值相加。

5. 除以样本数量减一（n-1）：得到样本方差。

四、计算示例

假设有一个样本数据集：

5, 7, 9, 11, 13

我们来计算其样本方差。

- 样本均值 $ \bar{x} = \frac{5+7+9+11+13}{5} = 9 $

- 方差 $ s^2 = \frac{40}{5-1} = 10 $

因此，该样本的方差为 10。

五、总结

通过以上方法，可以准确地计算出样本方差，进而更好地理解数据的分布特征。

样本方差怎么求的答案已清晰呈现，结合理论与实例，便于理解和应用。