在统计学中，样本方差是一个重要的概念，它用于衡量一组数据的离散程度。样本方差的公式为：

s^2 = Σ(xi - x̄)^2 / (n - 1)

其中，xi是第i个数据点，x̄是这组数据的平均值，n是数据的样本数量。需要注意的是，分母为什么是n-1而不是n？

这涉及到统计学中的自由度（degree of freedom）的概念。自由度是指样本中独立变量的数量，可以用来确定样本的统计分布。在计算样本方差时，我们用样本的平均值来估计总体的平均值。而我们有n个数据点，但只用n-1个数据点来计算样本的平均值，因为最后一个数据点可以通过前n-1个数据点计算得出。

具体来说，我们需要计算样本中每个数据点与样本平均值的差值的平方和。这个平方和的计算过程中，我们需要减去样本平均值的影响，所以需要用n-1而不是n来进行计算。

举一个简单的例子，假设我们有5个数据点，分别是1、2、3、4、5。它们的平均值为3。如果我们直接用n作为分母，那么计算结果为2，但如果用n-1作为分母，计算结果为2.5，更接近于真实的方差。

因此，样本方差公式分母为n-1，是为了更准确地估计总体方差，避免过高估计。这是统计学中一个非常基础的概念，理解起来并不难，但在实际应用中需要注意细节。