样本方差是衡量一组数据分散程度的统计量，其计算公式如下：
```
s² = ∑（xi - x̄）² / （n - 1）
```
其中：
`s²` 表示样本方差；
`xi` 表示每个样本数据点；
`x̄` 表示样本均值；
`n` 表示样本数量；
`∑` 表示求和符号。
具体计算步骤如下：
1. 计算样本数据的平均值 `x̄`；
2. 对每个样本数据点 `xi`，计算其与平均值 `x̄` 的差 `xi - x̄`；
3. 将每个差值的平方计算出来；
4. 将所有平方的差值相加求和；
5. 将求和的结果除以样本数量 `n` 减去 1，即 `n - 1`。
例如，如果有一组样本数据 `2, 4, 6, 8, 10`，则样本方差的计算过程如下：
1. 计算平均值 `x̄`：
```
x̄ = （2 + 4 + 6 + 8 + 10） / 5 = 6
```
2. 计算每个样本值与平均值之差的平方并求和：
```
（2 - 6）² + （4 - 6）² + （6 - 6）² + （8 - 6）² + （10 - 6）² = 16 + 4 + 0 + 4 + 16 = 40
```
3. 计算样本方差 `s²`：
```
s² = 40 / （5 - 1） = 40 / 4 = 10
```
所以，这组样本的方差是 `10`