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要计算方差，首先需要知道均值。假设我们有一个样本 x1,x2,...,xn，则样本均值为：
mean = sum(xi)/n
接下来，我们需要计算每个数据点与均值的差值，并将其平方。这里使用了平方差公式：
delta_i^2 = (x_i - mean)^2
然后将这些差值的平方相加并除以样本容量n，得到方差：
variance = sum(delta_i^2)/n
例如，如果样本是 [3, 5, 7, 9]，则均值为：
mean = (3+5+7+9)/4 = 6
首先计算每个差值的平方：
delta1^2 = (3-6)^2 = 9 delta2^2 = (5-6)^2 = 1 delta3^2 = (7-6)^2 = 0 delta4^2 = (9-6)^2 = 9
然后将这些差值的平方相加并除以4（即样本容量），得到方差为：
variance = (9+1+0+9)/4 = 2.5
所以这个样本的方差是2.5。

要计算数学方差，首先需要收集数据并计算每个值与其平均值之间的差值的平方。然后将这些差值的平方相加，并除以样本容量减1来得到方差。
对于电脑上的计算，可以使用统计软件或编程语言中提供的函数或方法来计算方差。在Excel中，可以使用D St Dev函数来计算数据的标准差和方差。在Python中，可以使用numpy库中的var函数来计算方差。
无论使用何种方法，最终结果都代表了数据集中各个值与其平均值的偏离程度。较高的方差表示数据更加离散，而较低的方差表示数据更加集中。

在EXCEL中有个函数是VARPA,可用来计算总体方差.

在电脑上计算数学方差比较方便，可以使用Excel等软件来进行。首先，在Excel中输入数据，并计算平均数。然后，在数据框中选择需要计算方差的列或行，使用"数据"->"描述"->"标准偏差"命令来得到方差值。如果需要更复杂的计算，可以使用Matlab、R等统计软件进行。无论使用哪种方法，都要注意数据的准确性、完整性以及正确处理异常值和缺失值等问题。方差是反映数据波动程度的指标之一，在数据分析中起到重要作用。

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