Nelle statistiche, l'errore standard di una statistica di campionamento indica la variabilità di tale statistica da campione a campione. Pertanto, l'errore standard della media indica quanto, in media, la media di un campione si discosta dalla media reale della popolazione. La varianza di una popolazione indica la diffusione nella distribuzione di una popolazione. Ad esempio, la variazione dell'età di tutti i bambini in un asilo nido sarà molto inferiore alla variazione dell'età di tutte le persone (bambini e adulti) che vivono in un'intera contea. Mentre la varianza e l'errore standard della media sono differenti stime di variabilità, una può essere derivata dall'altra.

Moltiplicare l'errore standard della media da solo per farlo quadrare. Questo passaggio presuppone che l'errore standard sia una quantità nota.

Contare il numero di osservazioni che sono state utilizzate per generare l'errore standard della media. Questo numero è la dimensione del campione.

Moltiplicare il quadrato dell'errore standard (calcolato in precedenza) in base alla dimensione del campione (calcolato in precedenza). Il risultato è la varianza del campione.