在统计学中，方差是用来衡量一组数据分散程度的指标。对于样本方差的计算，根据不同的情境，有不同的除数选择：

1. 当总体均数已知时，样本方差通常除以样本量 `n`。

2. 当总体均数未知，需要通过样本均数来估计时，样本方差通常除以 `n-1`，这被称为贝塞尔修正或无偏估计。

3. 在某些情况下，如进行两个样本方差的比较或合并时，为了消除样本大小的影响，样本方差会除以各自的样本量 `n`。

4. 在进行假设检验或回归分析时，样本方差除以 `n` 可以计算出标准误或标准误差。

总结来说，选择除以 `n` 还是 `n-1` 取决于是否已知总体均数以及所要进行的统计分析类型。在样本量较小的情况下，除以 `n-1` 通常能提供更准确的总体方差估计。