方差大小与数据分布的集中程度是否相关（方差越小说明数据分布）
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方差是什么?
方差：一组数据中各个数据与平均数的差的平方的和的平均数。平均数为：(3+4+5)/3=4。方差为：1/3*[(3-4)^2+(4-4)^2+(5-4)^2]=1/3*(1+0+1)=2/3。
方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。统计中的方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。方差的含义 方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。
方差（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据是离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。
判断方差是否齐,怎么判断?
1、结果看F值和对应的sig，如果sig0.05，说明满足方差齐性的条件，反之不满足，你这里sig=0.733，可知是满足方差齐性的条件的，说明数据可以进行方差分析。
2、方差不齐一般用SPSS统计软件来进行检验，SPSS统计软件有方差相等或不相等2个结果，如果两组方差不齐也没关系，只要看方差不齐项所对应的结果就可以了。
3、一般情况下，只要sig值大于0.05就可以认为方差齐性的假设成立，因此方差分析的结果应该值得信赖；如果sig值小于或等于0.05，方差齐性的假设就值得怀疑，导致方差分析的结果也值得怀疑。
离差是什么,方差又是什么
离差也叫差量，是单项数值与平均值之间的差。在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数。
设V为一地质体(一个矿床或一某矿带)，其中有若干样品为v，离差方差就是研究v在V中的离散程度的。
根据数学期望的性质，离差的数学期望总是等于0，没有实用价值 通常用随机变量x离差的平方的数学期望来描述随机变量x的分布的分散程度，并把其称为x的方差，记作Dx 总体方差D（x）=SS/n，样本方差D（x）=SS（n-1）。
方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，即 ，其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s^2就表示方差。平均差是总体所有单位与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。平均差是一种平均离差。
多数翻译为标准差，偶尔翻译为标准离差 也称均方差(mean square error)各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数，它是离均差平方和平均后的方根。用σ表示。因此，标准差也是一种平均数 ；标准离差表示数据的离散程度。
方差用来描述一组数据的集中趋势,这句话对吗
1、描述一组数据的集中趋势，用方差或者标准差来表示。因为方差可以表示数据的变化。
2、平均数、中位数、众数从不同的角度反映了一组数据的集中趋势，但他们是有区别和联系的，他们有可能是同一个数据。极差是一组数据的最大值减去最小值所得的差叫极差。它是反映数据变化范围的。
3、极差是最大值和最小值之间的差值，可以用来衡量数据的波动程度，但不能准确描述数据的集中趋势。平均绝对偏差是描述数据分布集中趋势的度量，它测量观测值与均值之间的偏离程度的平均值。
4、平均差是说明集中趋势的，标准差是说明一组数据的离中趋势的。
5、全距的优点是计算方法简单，而且也容易理解。缺点是由于它只考虑到两端的数值，没有考虑中间数值的差异情况，描述数据时不太稳定。四分位区间距 中位数可以用来表示一组数据分布的集中趋势。中位数正好把一组数据一分为二。
平均数方差与数据大小的关系
1、平均数=所有数据的和÷所有数据的数量，故数据越大，平均数则越大；方差=（数据1-平均数）+（数据2-平均数）+……+（数据n-平均数），故数据之间相互差别越大，方差越大。
2、方差、标准差：表示数据的离散程度，方差更能反映情况。平均数是求几个数据的算术平均数。平均数是反映一组数据平均水平的特征数。平均数与一组数据里的每一个数据都有关系，平均数具有唯一性。
3、方差与平均数并没实质的联系，当然一般来说计算方差时要用到平均数（现多称作期望）。比较稳定性，与平均数是没有关系的，只与方差有关，方差越大，稳定性越差。方差越小，稳定性越高。
4、平均差是说明集中趋势的，标准差是说明一组数据的离中趋势的。
5、解：设第一组数据的平均数为，则＝，方差为。