Le terme population se réfère à la série totale des observations relevantes. Par exemple, si vous étudiez l'âge des résidents du Texas, votre population doit inclure l'âge de chaque résident du Texas. Vous devriez normalement créer un tableau pour une série de données si grande, mais voici un exemple d'une petite série de données.  Exemple :  il y a exactement 6 tanks de poissons dans une chambre d'aquarium. Les six tanks contiennent les nombres de poissons suivants : x1=5{\displaystyle x_{1}=5}x2=5{\displaystyle x_{2}=5}x3=8{\displaystyle x_{3}=8}x4=12{\displaystyle x_{4}=12}x5=15{\displaystyle x_{5}=15}x6=18{\displaystyle x_{6}=18} Puisque la population comporte toutes les données dont vous avez besoin, cette formule vous donnera la variance exacte de la population. Pour distinguer cette formule de celle de la variance d'un échantillon (qui n'est qu'une estimation), les statisticiens utilisent différentes variables .  σ2{\displaystyle ^{2}} = (∑(xi{\displaystyle x_{i}} - μ)2{\displaystyle ^{2}})/n. Variance de la population = σ2{\displaystyle ^{2}}. C'est un sigma minuscule au carré. La variance est mesurée en unité carrée.  xi{\displaystyle x_{i}} représente un terme dans votre série de données. Les termes après le ∑ seront calculés pour chaque valeur de xi{\displaystyle x_{i}}, puis sommés. μ est la moyenne de la population. n est le nombre de données dans la population. Lorsque vous analysez une population, le symbole μ représente la moyenne arithmétique. Pour trouver la moyenne, additionnez toutes les données, puis divisez le résultat par le nombre de données.  Considérons l'exemple ci-dessous.  Exemple :  moyenne = μ = 5+5+8+12+15+186{\displaystyle {\frac {5+5+8+12+15+18}{6}}} = 10,5. Pour les données proches de la moyenne, le résultat sera proche de zéro. Répétez le problème de soustraction pour chaque donnée et vous commencerez à avoir une notion de la dispersion des données.  Exemple : x1{\displaystyle x_{1}} - μ = 5 - 10,5 = -5,5x2{\displaystyle x_{2}} - μ = 5 - 10,5 = -5,5x3{\displaystyle x_{3}} -...

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Bắt đầu với bộ dữ liệu tổng thể. Viết công thức phương sai tổng thể. Tìm giá trị trung bình của tổng thể. Lấy từng điểm dữ liệu trừ đi giá trị trung bình. Bình phương từng hiệu. Tìm trung bình kết quả thu được của bạn. Liên hệ với công thức.