SQL Server中方差的计算是根据数据的统计学属性来实现的，通过分析数据中每个数据值与数据集平均值之间的距离来度量数据散布程度。它表示数据集中样本值与其样本均值之间平方差异，并有助于理解数据的构成。

方差是以样本标准差的平方或总体标准差的平方为度量，并用其求出样本的离散程度，使用时有助于来确定表达式的有效性。总的来说，方差是反映指定数值分布情况的重要分析指标，用于衡量数据间差异性，用来帮助判断比较这些数据变量之间的程度。

在SQL Server上，可以使用函数VAR 或 VARIANCE来计算样本/总体方差，它们是一对联合使用的函数，VAR函数对总体计算，而VARIANCE函数对样本计算。这些函数将数据集中所有数据的平方差之和除以其基数，根据其样本或总体多少而定。下面是一个SQL Server方差计算的例子：

— 为表格scores计算平均分

SELECT AVG(score) as Average FROM scores;

— 使用VAR函数计算总体方差

SELECT VAR(score) as Variance FROM scores;

— 使用VARIANCE函数计算样本方差

SELECT VARIANCE(score) as Sample_Variance FROM scores;

更为通俗易懂的说，方差比较大时，数据集中值差异较大，方差比较小时，数据集中值差异较小。此外，在SQL Server中，可以使用诸如 STDEVP、 STDEVP_S 、STDEV_S 或 STDEV的函数来计算样本标准偏差或总体标准差，它们都是方差的结果的平方根，以此来测量样本/总体的差异程度。

编辑：广州葆元健康生物科技有限公司

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