在统计学中，求总体方差时使用的是n作为分母，而求样本方差时则使用n-1作为自由度。这种差异源于我们对总体与样本特性的不同理解。

具体来说，当我们要计算整个群体的方差，即总体方差时，由于我们已经掌握了全部数据，因此可以直接使用n作为分母。这里，n代表总体中的数据点数量。

然而，当我们面对的是样本方差时，情况就有所不同。样本方差的计算基于样本数据，而非整个群体的数据。由于样本可能存在偏差，为了获得更准确的方差估计，我们需要引入自由度的概念，通常用n-1来代替n作为分母。这背后的逻辑在于，当我们用样本均值去估计总体均值时，实际上已经使用了一个参数（即样本均值），因此自由度会减少1。

需要注意的是，当总体样本量较大时，即n足够大时，n与n-1的差异变得非常小，几乎可以忽略不计。因此，在实际操作中，对于大样本量的情况，使用n和n-1作为分母得到的结果差异微乎其微，通常可以互相替代。

总结来说，总体方差计算中使用n作为分母，而在样本方差的计算中，为了更准确地估计总体方差，通常使用n-1作为自由度。

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文章来源：天狐定制

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