Dalam banyak kasus, ahli statistik hanya mendapatkan data sampel, atau sebagian dari populasi yang sedang mereka teliti. Misalnya, alih-alih menganalisis populasi "harga setiap mobil di Jerman", seorang ahli statistik dapat mencari harga dari sampel acak beberapa ribu mobil. Ia dapat menggunakan sampel ini untuk mendapatkan estimasi harga mobil di Jerman, namun hasilnya mungkin tidak sama dengan hasil sebenarnya.   Contoh: Untuk menganalisis jumlah kue muffin yang terjual setiap hari di sebuah kafetaria, Anda mengumpulkan data dari enam hari acak dan memperoleh hasil sebagai berikut: 17, 15, 23, 7, 9, 13. Data ini adalah sebuah sampel, bukan data populasi, karena Anda tidak mempunyai data penjualan setiap hari sejak kafetaria itu dibuka. Jika Anda memiliki "semua" data dari sebuah populasi, langsung lompat ke metode berikutnya. Varians dari sejumlah data menunjukkan seberapa tersebarnya data. Semakin varians mendekati nol, semakin data berkelompok. Ketika menggunakan data sampel, gunakan rumus berikut untuk menghitung varians:   s2{\displaystyle s^{2}} = ∑[(xi{\displaystyle x_{i}} - x̅)2{\displaystyle ^{2}}]/(n - 1)   s2{\displaystyle s^{2}} adalah varians. Varians selalu diukur dalam unit kuadrat.  xi{\displaystyle x_{i}} merepresentasikan sebuah entri dalam data Anda. ∑, berarti "jumlah," artinya Anda memasukkan nilai dari setiap xi{\displaystyle x_{i}}, lalu menjumlahkannya. x̅ adalah mean dari sampel. n adalah jumlah data. . Simbol x̅ menandakan mean dari sebuah sampel. Hitung sebagaimana Anda menghitung mean: jumlahkan semua data, lalu membaginya dengan jumlah data.   Contoh: Mula-mula, jumlahkan semua data: 17 + 15 + 23 + 7 + 9 + 13 = 84Lalu, bagi jawabannya dengan jumlah data, dalam contoh ini dengan enam: 84 ÷ 6 = 14.Mean sampel = x̅ = 14. Anda dapat menganggap mean sebagai "titik tengah" dari data. Jika data berkumpul di sekitar mean, variansnya rendah. Jika data tersebar jauh dari mean, variansnya tinggi. Sekarang kita menghitung xi{\displaystyle x_{i}} - x̅, di mana xi{\displaystyle x_{i}} adalah nilai dari tiap data. Setiap hasil menggambarkan deviasi data dari mean, atau dalam bahasa sederhana, seberapa jauh data dari mean..   Contoh: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 Mudah sekali cara mengecek pekerjaan Anda, karena jumlahnya harus sama dengan nol. Ini terjadi karena definisi dari mean, jawaban negatif (nilai data lebih kecil dari mean) akan menghilangkan jawaban positif (nilai data lebih besar dari mean). Seperti  yang telah dijelaskan sebelumnya, jumlah dari seluruh nilai deviasi (xi{\displaystyle x_{i}} - x̅) akan sama dengan nol. Ini artinya "rata-rata deviasi" akan selalu sama dengan nol, dan hal ini tidak memberikan informasi apa-apa tentang sebaran data. Untuk menyelesaikan masalah ini, kita mengkuadratkan nilai setiap deviasi. Ini akan membuat angkanya menjadi positif semua, sehingga nilai negatif dan positif tidak saling menghilangkan.   Contoh:(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 Sekarang Anda mendapatkan nilai (xi{\displaystyle x_{i}} - x̅)2{\displaystyle ^{2}} untuk setiap data dari sampel. Sekarang kita akan menghitung nilai seluruh pembilang di dalam rumus: ∑[(xi{\displaystyle x_{i}} - x̅)2{\displaystyle ^{2}}]. Huruf besar sigma, ∑, berarti jumlah dari semua nilai secara berurutan xi{\displaystyle x_{i}}. Anda telah menghitung (xi{\displaystyle x_{i}} - x̅)2{\displaystyle ^{2}} untuk setiap nilai xi{\displaystyle x_{i}} pada sampel, jadi sekarang Anda tinggal menjumlahkannya.  Contoh: 9 + 1 + 81 + 49 + 25 + 1 = 166. Dulu, para ahli statistik hanya membagi dengan n ketika menghitung varians sampel. Dengan demikian kita mendapat nilai rata-rata dari deviasi kuadrat, yang cocok untuk menghitung varians sampel tersebut. Tetapi ingatlah, sebuah sampel hanyalah estimasi dari populasi yang lebih besar. Jika kita mengambil sampel lain secara acak dan melakukan perhitungan, hasilnya akan berbeda. Tampaknya, membagi dengan n - 1 ketimbang n memberi perkiraan nilai varians yang lebih baik untuk populasi, yang sebetulnya ingin kita ketahui. Koreksi ini sudah menjadi begitu umum sehingga sekarang diterima sebagai definisi dari varians.  Contoh: Ada enam data di dalam contoh ini, jadi n = 6.Varians sampel adalah = s2=1666−1={\displaystyle s^{2}={\frac {166}{6-1}}=} 33.2 Ingatlah bahwa di dalam rumus ini ada pengkuadratan, varians diukur dalam unit kuadrat dari data asli. Hal ini membuat kita sulit untuk memahami data secara intuitif. Oleh karena itu ada baiknya kita menggunakan standar deviasi. Anda tidak perlu repot-repot, karena standar deviasi didefinisikan sebagai akar kuadrat dari varians. Oleh karena itu varians sampel dituliskan dengan s2{\displaystyle s^{2}}, dan standar deviasi sampel dengan s{\displaystyle s}. Misalnya, standar deviasi sampel dari contoh di atas adalah = s = √33.2 = 5.76.
Dapatkan data sampel. Tuliskan rumus varians sampel. Hitung mean dari sampel Kurangkan nilai setiap data dengan mean. Kuadratkan hasilnya. Cari jumlah dari kuadrat nilai. Bagi dengan n - 1, di mana n adalah jumlah data. Pahami varians dan standar deviasi.