某样本的方差越大，则其观察值之间的变异就（）。

方差是统计学中衡量数据离散程度的重要指标，反映了一组数据与其平均值之间差异的平方的平均值。方差越大，说明数据点越分散，波动越大；方差越小，说明数据点越集中，波动越小。题目中的“变异”即指数据的波动程度或离散程度。因此，方差与变异之间存在直接的正相关关系。

方差的计算公式为：
$s^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2$
其中，$\bar{x}$ 是样本均值，$x_i$ 是每个观察值，$n$ 是样本容量。

1. 方差的意义：方差通过计算每个数据点与均值的偏离程度（平方后求平均），量化了数据的离散程度。
2. 方差与变异的关系：方差越大，说明数据点与均值的平均偏离程度越大，数据的波动性（变异）越显著；反之，方差越小，数据的波动性越小。

因此，方差越大，观察值之间的变异必然越大。