樣本方差（Sample Variance）通常除以 ( n-1 )（其中 ( n ) 是樣本量）而不是 ( n )，這是因為我們使用的是樣本數(shù)據(jù)來估計總體方差。這種調(diào)整被稱為Bessel's correction，是為了更準(zhǔn)確地估計總體方差。

以下是為什么除以 ( n-1 ) 而不是 ( n ) 的幾個原因：

1. 無偏估計：當(dāng)使用樣本方差來估計總體方差時，如果除以 ( n )，那么得到的估計量將總是低估總體方差。通過除以 ( n-1 )，我們得到一個無偏估計量，即其期望值等于總體方差。

2. 自由度：在統(tǒng)計學(xué)中，自由度（degrees of freedom）指的是獨立觀察值的數(shù)量。當(dāng)我們從總體中抽取樣本并計算樣本方差時，我們失去了一個自由度來估計樣本均值。因此，我們使用 ( n-1 ) 來表示剩余的自由度。

3. 分布特性：當(dāng)樣本量較小時，樣本方差服從自由度為 ( n-1 ) 的卡方分布。這種分布特性使得我們可以使用卡方分布來進行統(tǒng)計推斷。

總結(jié)來說，除以 ( n-1 ) 是為了得到一個無偏估計量，確保我們的樣本方差估計更接近于總體方差，并考慮到在估計過程中失去的自由度。