方差越大,说明数据的离散程度越小,数据越集中。()A. 正确B. 错误

本题考查方差的基本概念和性质，解题的关键在于理解方差所代表的实际意义。

方差是用来衡量一组数据离散程度的统计量。设一组数据$x_1,x_2,\cdots,x_n$，其平均数为$\overline{x}$，根据方差公式$s^{2}=\frac{1}{n}[(x_{1}-\overline{x})^{2}+(x_{2}-\overline{x})^{2}+\cdots+(x_{n}-\overline{x})^{2}]$。

从公式可以看出，方差$s^{2}$反映了每个数据$x_i$与平均数$\overline{x}$的偏离程度。当方差越大时，意味着$(x_{1}-\overline{x})^{2}+(x_{2}-\overline{x})^{2}+\cdots+(x_{n}-\overline{x})^{2}$的值越大，也就是各个数据与平均数的偏离程度越大，那么数据就越分散；反之，方差越小，数据就越集中。

所以“方差越大，说明数据的离散程度越小，数据越集中”这一说法是错误的。