Nella maggioranza dei casi, gli studiosi di statistica hanno accesso solo a un campione o a un gruppo della popolazione che stanno analizzando. Ad esempio, invece di analizzare l'insieme globale del "costo di ogni automobile in Germania", uno studioso calcola quello di un campione casuale composto da poche migliaia di vetture. In questo modo, potrà utilizzare il campione per stimare i costi delle macchine in Germania, anche se il valore non coinciderà esattamente con i numeri reali.   Esempio: analizzando il numero di cornetti venduti ogni giorno in una caffetteria, ottieni questo campione casuale raccolto in sei giorni: 17; 15; 23; 7; 9; 13. Questo è solo un campione e non una popolazione, dato che non possiedi i dati di vendita di ogni singolo giorno in cui il bar è stato aperto. Se possiedi tutti i dati della popolazione, passa direttamente al metodo successivo. Questo valore ti darà un'idea della distribuzione dei dati. Più la varianza si avvicina allo zero e più i dati sono raggruppati fra loro. Quando lavori con un campione, usa la seguente formula:   s2{\displaystyle s^{2}} = ∑[(xi{\displaystyle x_{i}} - x̅)2{\displaystyle ^{2}}]/(n – 1);  s2{\displaystyle s^{2}} è la varianza che viene sempre misurata in unità al quadrato;  xi{\displaystyle x_{i}} rappresenta un dato del campione; ∑ significa "sommatoria" e indica che devi calcolare i termini successivi per ogni valore di xi{\displaystyle x_{i}} e poi sommarli fra loro; x̅ è il valore medio del campione; n è il numero dei dati che compongono l'insieme. . Il simbolo x̅ indica la media dell'insieme di dati. Procedi al calcolo come faresti normalmente: somma tutti i valori fra loro e dividi per il numero dei dati.   Esempio: per prima cosa, somma tutti i dati che compongono il campione; quindi: 17 + 15 + 23 + 7 + 9 + 13 = 84 In seguito, dividi il risultato per il numero dei valori, che in questo caso è pari a 6: 84 ÷ 6 = 14.La media del campione è x̅ = 14. Puoi considerare la media come il "punto centrale" del campione. Se i dati si raggruppano attorno alla media, significa che la varianza è bassa. Se i valori si allontanano e sono molto distribuiti attorno alla media, allora la varianza è alta. Ora è giunto il momento di procedere a questo calcolo xi{\displaystyle x_{i}} - x̅, dove xi{\displaystyle x_{i}} rappresenta ogni dato che compone il campione. Ogni differenza ti informa della deviazione del dato dalla media o, in altri termini, di quanto il valore si allontana dalla media..   Esempio:x1{\displaystyle x_{1}} - x̅ = 17 - 14 = 3x2{\displaystyle x_{2}} - x̅ = 15 - 14 = 1x3{\displaystyle x_{3}} - x̅ = 23 - 14 = 9x4{\displaystyle x_{4}} - x̅ = 7 - 14 = -7x5{\displaystyle x_{5}} - x̅ = 9 - 14 = -5x6{\displaystyle x_{6}} - x̅ = 13 - 14 = -1. Non è difficile controllare i calcoli, dato che la somma dei risultati deve dare zero. Questo fenomeno è dovuto alla definizione stessa del valore medio, poiché i valori negativi (la distanza della media dai numeri minori) devono annullare perfettamente i valori positivi (la distanza della media dai numeri maggiori). Come già indicato in precedenza, la somma delle deviazioni (xi{\displaystyle x_{i}} - x̅) è pari a zero. Questo significa che la "deviazione media" deve essere pari a zero e quindi non fornisce alcuna ulteriore informazione sulla distribuzione del campione. Per eliminare questo problema, trova il quadrato di ciascuna deviazione. In tal modo, otterrai solo valori positivi e quelli negativi non potranno annullare gli altri.   Esempio:(x1{\displaystyle x_{1}} - x̅)2=32=9{\displaystyle ^{2}=3^{2}=9}(x2{\displaystyle (x_{2}} - x̅)2=12=1{\displaystyle ^{2}=1^{2}=1}92 = 81(-7)2 = 49(-5)2 = 25(-1)2 = 1; Ora hai il valore (xi{\displaystyle x_{i}} - x̅)2{\displaystyle ^{2}} per ogni dato del campione. A questo punto devi calcolare il numeratore della formula: ∑[(xi{\displaystyle x_{i}} - x̅)2{\displaystyle ^{2}}]. La lettera greca maiuscola sigma, ∑, indica che devi sommare tutti i valori che il termine successivo assume per ogni xi{\displaystyle x_{i}}. Hai già calcolato (xi{\displaystyle x_{i}} - x̅)2{\displaystyle ^{2}} per ogni valore di xi{\displaystyle x_{i}} del campione, quindi quello che devi fare è procedere a una semplice somma.  Esempio: 9 + 1 + 81 + 49 + 25 + 1 = 166. In passato, gli studiosi di statistica si limitavano a dividere per n durante il calcolo della varianza. In questo modo, ottenevano il valore medio della deviazione standard che combacia perfettamente con la varianza del campione. Tuttavia, devi ricordare che il campione è solo una stima di una popolazione maggiore. Se consideri un altro campione casuale ed esegui i medesimi calcoli, troverai risultati diversi. Per questa ragione, dividere per n - 1 al posto di n fornisce una stima migliore della varianza di una popolazione più grande, che è ciò che interessa davvero agli statistici. Questa correzione è così comune e ampiamente accettata che fa parte della definizione di varianza.  Esempio: ci sono sei dati nel campione, quindi n = 6. La varianza del campione è = s2=1666−1={\displaystyle s^{2}={\frac {166}{6-1}}=} 33,2. Poiché c'è una potenza al numeratore, ricorda che la varianza viene espressa con l'unità di misura originale al quadrato. Ciò rende difficile intuire rapidamente il suo significato; a questo scopo, si utilizza maggiormente la deviazione standard. Non hai sprecato tutti gli sforzi fatti finora, dato che la deviazione standard si definisce come la radice quadrata della varianza. Questo è il motivo per cui la varianza di un campione viene espressa come s2{\displaystyle s^{2}}, mentre la deviazione standard come s{\displaystyle s}. Ad esempio, la deviazione standard del campione preso precedentemente in esame è s = √33,2 = 5,76.
Scrivi i dati che compongono il campione. Scrivi la formula per la varianza di un campione. Calcola la media del campione Sottrai la media da ogni valore che compone l'insieme. Eleva al quadrato ogni risultato. Trova la somma dei quadrati. Dividi il risultato per n - 1, dove n è il numero dei dati dell'insieme. Comprendi la varianza e la deviazione standard.