当我们讨论数据的稳定性时，一个常见的统计指标就是方差。直观来说，方差越小，意味着数据点彼此之间的差异越小，就像一个分数列表如88, 88, 87, 85，这些分数相对接近，因此计算出的方差会较小，反映出数据的稳定性。相反，如果数据点之间存在较大的差距，比如88, 78, 98, 86，尽管平均数相近，但波动明显，这时方差就会较大，表明数据的稳定性较差。

方差是用来衡量数据分布的离散程度的，它告诉我们数据点围绕平均数的散布情况。如果方差较小，数据点更加集中在平均值周围，这就意味着数据更稳定，不易受个别极端值的影响。相反，大方差则意味着数据点分布广泛，变动性大，更易受到异常值的影响，因此在稳定性上相对较弱。

总结来说，方差的大小直接影响数据的稳定性。较小的方差代表更稳定，而较大的方差则表明数据波动较大，稳定性较差。在分析数据的稳定性时，方差是一个重要的考虑因素。

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