样本方差和样本均值的方差在概念和计算方法上存在显著差异。
样本方差是衡量随机变量或一组数据离散程度的度量，在概率论和统计学中用于描述数据分布的稳定性。它是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
而样本均值的方差实际上就是标准差，它是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。
总结来说，样本方差是描述数据分布的离散程度，而样本均值的方差（标准差）则是描述数据分布的离散程度的具体度量值。如需更多信息，建议查阅统计学相关书籍或咨询统计学专业人士。
样本方差和样本均值的方差在描述对象、定义、准确性以及分母等方面存在显著差异。
描述的对象：样本方差描述的是一组数据的离散程度，而样本均值的方差描述的是样本均值的离散程度。
定义：总体方差是一组资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。样本方差是样本关于给定点x在直线上散布的数字特征之一，其中的点x称为方差中心。样本方差数值上等于构成样本的随机变量对离散中心x之方差的平方和。
准确性：总体方差有有限总体和无限总体，有自己的真实参数，这个均值是实实在在的真值，在计算总体方差的时候，除以的是N。样本方差是总体里随机抽出来的部分，用来估计总体（总体一般很难知道），由样本可以得到很多种类的统计量。
分母不同：总体方差的分母是n，而样本方差的分母是n-1。
综上所述，样本方差和样本均值的方差在多个方面存在差异，需要根据具体问题进行分析和应用。
