方差是统计学中用于衡量一组数据离散程度的指标，它表示每个数据点与数据集平均值之间的差异程度。方差越大，数据点越分散；方差越小，数据点越聚集。

方差的计算公式如下：

$S^2 = frac{sum_{i=1}^{n}(x_i - ar{x})^2}{n-1}$

其中，$S^2$表示方差，$n$表示数据点的数量，$x_i$表示第$i$个数据点的值，$ar{x}$表示所有数据点的平均值。

具体计算步骤如下：
1. 计算所有数据点的平均值 $ar{x}$。
2. 对于每个数据点 $x_i$，计算它与平均值之间的差值 $(x_i - ar{x})$。
3. 将所有差值的平方 $(x_i - ar{x})^2$ 加起来，得到总和 $sum_{i=1}^{n}(x_i - ar{x})^2$。
4. 将总和除以数据点数量减1，即 $S^2 = frac{sum_{i=1}^{n}(x_i - ar{x})^2}{n-1}$。

需要注意的是，方差的单位是原始数据的单位的平方。如果要得到与原始数据相同的单位，需要对方差进行开方运算，得到标准差。