样本方差的方差，也称为样本方差的标准误差，是衡量样本方差估计量稳定性的一个指标。对于来自正态总体的样本，其样本方差的方差可以通过以下公式计算：
\[ D（s^2） = \frac{2\sigma^4}{n-1} \]
其中：
\（ s^2 \） 是样本方差。
\（ \sigma^2 \） 是总体方差。
\（ n \） 是样本大小。
这个公式基于卡方分布的性质，其中样本方差的标准化形式 \（ \frac{\sum_{i=1}^{n} （X_i - \bar{X}）^2}{\sigma^2} \） 服从自由度为 \（ n-1 \） 的卡方分布，而卡方分布的方差是 \（ 2（n-1） \）。因此，将卡方分布的方差除以 \（ \sigma^2 \） 后再平方，得到样本方差的方差。
需要注意的是，这个结果假设样本是独立同分布地从总体中抽取的，并且总体服从正态分布