方差是统计学中衡量数据波动程度的一个重要指标。它是由数据集中的每个数值与数据集的平均值之差的平方的平均数来计算的。方差的大小反映了数据点在平均值周围的分散程度，即数据的离散程度。如果方差小，说明数据点接近平均值，数据比较稳定；如果方差大，说明数据点远离平均值，数据的波动性较大。

方差的数学公式表示为：
\[ s^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}(x_i - \overline{x})^2 \]
其中，\( s^2 \) 是样本方差，\( n \) 是样本数量，\( x_i \) 是第 \( i \) 个数据点，\( \overline{x} \) 是所有数据点的平均值。

在总体方差的情况下，我们用所有数据的总数 \( N \) 而不是 \( n-1 \) 来计算，公式为：
\[ \sigma^2 = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}(x_i - \mu)^2 \]
其中，\( \sigma^2 \) 是总体方差，\( \mu \) 是总体的平均值。