样本协方差和总体协方差都是统计学中常见的概念，它们都是用来描述数据的变异程度的。下面就来详细介绍一下这两个概念。

首先，我们来看样本协方差。在统计学中，样本是指从总体中取出的一部分数据，而样本协方差则是用来衡量样本内部各个数据之间的变异程度的。具体来说，样本协方差是指样本中各个数据与样本均值之间的差异程度的平均值。如果样本协方差越大，则说明样本内部的数据变异程度越大，反之亦然。

接下来，我们再来看总体协方差。总体协方差是指总体内部各个数据之间的变异程度，它是样本协方差的一种推广。总体协方差的计算方式与样本协方差类似，但是要考虑到整个总体的数据分布情况。如果总体协方差越大，则说明总体内部的数据变异程度越大，反之亦然。

在实际应用中，我们常常需要通过样本协方差来估计总体协方差。这是因为我们往往无法获得总体的所有数据，只能通过样本来推断总体的情况。不过需要注意的是，样本协方差只是总体协方差的一个估计值，它与总体协方差之间可能存在误差，因此在应用时需要注意估计误差的影响。

综上所述，样本协方差和总体协方差都是描述数据变异程度的重要概念。它们在统计学中有着广泛的应用，可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律。