方差是表示一组数据分散程度的统计量，它可以通过频率分布直方图来求得。
具体的计算方式是，首先确定数据的平均值，然后计算每一组数据相对平均值的离差，平方后求和，最后再除以数据的总量。
举个例子，比如我们要求一个班级的学生数学成绩的方差，先将成绩按照一定的间隔（如每10分为一组）绘制出频率分布直方图，用相对频率代替频率来计算，然后根据上述公式计算方差。
这样可以更好地展现出数据的分布情况，从而更准确地评估数据的方差指标。
假设有一组数据，包含了100个人的年龄分布，我们可以用频率分布直方图来表示这些数据的分布情况。例如，我们将年龄范围划分为10个区间（如0-9岁、10-19岁、20-29岁等），然后统计每个区间内的人数，并将其用柱状图表示出来。
利用频率分布直方图求方差的步骤如下：
1. 计算每个区间的中心值（即该区间代表的年龄段的平均值）。
2. 计算每个区间内的人数占总人数的比例（即频率），并将其转化为小数形式。
3. 计算所有区间中心值与整体平均年龄之差的平方，并乘以该区间频率。
4. 将所有结果相加，得到方差。
例如，假设我们统计出来0-9岁区间有5人、10-19岁区间有12人、20-29岁区间有18人，以此类推，最后一个90-99岁区间有1人。则可以得到以下频率分布直方图：
```
| *
| *
| *
| *
| *
| *
| *
| *
| *
+------------
0 10 ... 99
```
其中，每个“*”代表一个人。假设这100个人的平均年龄为40岁，则可以按照上述步骤计算方差：
1. 计算每个区间的中心值：4.5、14.5、24.5、34.5、44.5、54.5、64.5、74.5、84.5、94.5。
2. 计算每个区间的频率：0.05、0.12、0.18、0.15、0.13、0.1、0.09、0.08、0.07、0.03。
3. 计算每个区间中心值与整体平均年龄之差的平方，并乘以该区间频率，例如：
- 区间[0,9]岁：(4.5-40)^2 * 0.05 = 665
- 区间[10,19]岁：(14.5-40)^2 * 0.12 = 485
- ...
4. 将所有结果相加，得到方差：Variance = (665+485+...+25) / 100 ≈ 500.
因此，这组数据的方差约为500，代表了年龄分布的离散程度。
