方差在機率論和統計學中有著重要作用，主要用途包括：
描述數據的離散程度：方差衡量一組數據或隨機變數與其平均值（數學期望）之間的偏離程度。一個較大的方差表明數據點或隨機變數更遠離其平均值，即數據分布較為分散；相反，一個較小的方差表明數據點或隨機變數更接近其平均值，即數據分布較為集中。
統計推斷和數據分析：在統計學中，方差是計算樣本方差的基礎，樣本方差是每個樣本值與樣本平均數之差的平方的平均數。通過計算方差，可以對數據的波動性或穩定性進行量化，幫助理解數據的特性。
假設檢驗和決策分析：方差分析（ANOVA）等統計方法中，方差用於檢驗不同組別之間的差異是否顯著，以及估計各因素對總體變異的作用。這有助於進行均數差別的顯著性檢驗、分離各有關因素並估計其對總變異的作用、分析因素間的互動作用等。
風險管理：在金融和經濟學領域，方差被用作風險的度量。通過分析方差的變動，可以幫助評估投資組合的潛在風險和回報。
綜上所述，方差是一個重要的統計工具，廣泛套用於數據分析、科學研究、經濟管理和日常生活中。