在统计学中，当我们需要估计一个总体的方差时，使用样本方差公式中的分母为n-1而不是n，是为了得到一个无偏估计量。这里的n表示样本的数量。为什么使用n-1会更准确呢？这是因为当我们从总体中抽取一个样本时，样本均值往往会偏向于总体均值，尤其是在样本量较小的情况下。这种偏差会导致我们计算的样本方差偏低。
如果直接使用n作为分母，计算出的样本方差会系统性低估总体方差。这是因为样本均值被用作总体均值的估计，而样本均值本身就是一个随机变量，它围绕总体均值波动。为了校正这种低估，统计学上采用n-1作为分母，这个调整被称为贝塞尔校正（Bessel’s correction）。
贝塞尔校正通过增加方差的估计值来补偿样本均值估计带来的偏差，从而使得样本方差成为一个总体方差的无偏估计量。当样本量增大时，n和n-1之间的差异变得很小，因此使用n或n-1对结果的影响也相对较小。但在样本量较小的情况下，使用n-1可以显著提高估计的准确性。
总之，使用n-1而不是n来计算样本方差，是为了确保我们得到一个无偏的总体方差估计，从而提高统计推断的可靠性。这一原则在许多统计方法中都非常重要，是统计学中一个基本而实用的调整。