正态分布是一种常见的概率分布，也称为高斯分布。它的概率密度函数呈钟形曲线，对称于均值，并且随着标准差的增加而变得更加平缓。正态分布在自然科学、社会科学和工业中都有广泛的应用，因此准确计算其方差是很重要的。

方差是一个统计量，用于衡量数据集合中数值的离散程度。对于正态分布，方差的计算公式为：

Var(X) = σ²

其中，Var(X)表示X的方差，σ表示X的标准差。标准差是方差的算术平方根，用于衡量数据集合中数值与其平均数之间的偏离程度。

计算正态分布的方差需要首先确定其均值和标准差。对于一个连续型的正态分布，可以使用以下公式来计算方差：

Var(X) = ∫(x-μ)² × f(x) dx

其中，μ表示正态分布的均值，f(x)表示概率密度函数。对于标准正态分布（均值为0，标准差为1），方差的计算公式为：

Var(X) = E(X²) - [E(X)]² = 1 - 0 = 1

其中，E(X)表示X的期望值，E(X²)表示X²的期望值。由于标准正态分布是对称的，因此其期望值为0，而E(X²)的计算可以通过积分得出。

在实际应用中，我们通常使用统计软件来计算正态分布的方差，例如Excel、R等。在Excel中，可以使用VAR函数来计算数据集合的方差，而在R语言中，可以使用var函数来计算正态分布的方差。

总之，正态分布的方差是一个非常重要的统计量，它可以帮助我们衡量数据集合中数值的离散程度。在实际应用中，我们需要根据具体情况来选择适当的计算方法，并使用统计软件来辅助计算。