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，是一个常用的统计量，用于描述一组数据的变异程度或分散程度。在统计学中，设总体X的分布函数为F(x, λ)，其中λ是未知参数，即待估计的那个参数。给定一个样本X1,X2,…，Xn，其对应的样本值为x1,x2,…,xn。为了求解λ，我们需要构造一个适当的统计量λ’(X1,X2,…，Xn)，用它的观察值λ’(x1,x2,…,xn)作为参数λ的近似值。

在这个过程中，我们构造的统计量λ’(X1,X2,…，Xn)被称为λ的“估计量”，而λ’(x1,x2,…,xn)则是λ的“估计值”，也被称为“矩估计量”。这两个概念虽然紧密相关，但实际上是不同的。矩估计量是通过样本矩来估计总体矩，进而估计参数，是参数估计的一种方法。

具体来说，样本方差S²的计算公式为：S² = (1/n) * Σ(xi - x̄)²，其中x̄是样本均值，n是样本量。这个公式基于样本数据，通过计算每个数据点与样本均值的差的平方的平均值得到。样本方差可以作为总体方差的无偏估计量，因此它也是λ的一个有效估计量。

矩估计法是一种利用样本矩来估计总体矩，进而估计参数的方法。它在参数估计中占有重要地位，因为矩估计量通常容易计算且具有一定的性质，如一致性等。然而，矩估计量的性质会受到分布形式的影响，因此在应用时需要注意选择合适的矩。

值得注意的是，尽管矩估计量具有一定的性质，但并不是所有的矩估计量都是无偏的。无偏性是指估计量的期望值等于被估计参数的真实值。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的矩估计量，以确保估计的准确性。

总之，样本方差作为矩估计量的一种，能够在一定程度上反映数据的变异程度，但其性质和应用范围需要进一步探讨。