均值是数据集中所有数据点的平均值，表示数据的中心位置。方差则是数据点与均值之间差异的平方的平均值，反映数据的离散程度。简单来说，均值描述了数据的中心，而方差描述了数据的分散程度。均值反映了数据的集中趋势或“聚集”程度，而方差则反映了数据的分散程度或“弥散”程度。均值告诉你数据的大致位置，方差则量化了数据的变异性。

人和机器处理数据的均值与方差理论上是相同的，因为它们基于相同的数学定义。然而，实际操作中，人的计算可能受限于直观判断、计算错误，而机器则通过精确算法和大量数据处理，通常更准确地计算均值和方差。当人和机器处理事实和价值时，均值与方差的不同主要体现在以下几个方面：

（一）处理事实的均值与方差

1、机器处理事实时，如统计数据，均值和方差是基于算法的客观计算。例如，机器可以准确地计算出数据集的均值（平均值）和方差（数据的离散程度），这种计算是精确的，理论上不受人为偏见的影响。

2、人处理事实时，均值和方差的计算可能受到多种因素的影响，包括计算错误、选择性注意和认知偏差。人可能会在数据集中选择性地忽略一些极端值，从而影响均值和方差的计算结果。

（二）处理价值的均值与方差

1、处理价值观念时，均值和方差的概念更加复杂，因为价值观通常是主观的。对于相同的价值观念，不同的人群可能会有不同的看法和评价，从而导致“均值”在主观评估中具有较大的差异。

2、机器在处理与价值观相关的数据时（如调查结果中的价值观评分），可以通过统计方法计算出均值和方差。然而，这些统计结果依赖于所收集的数据和所设计的调查问卷。机器本身不会对价值观念有主观判断，它只能根据输入的数据进行计算。

3、人对价值观念的处理通常受到个人背景、文化、情感等因素的影响，因而同一组数据的均值和方差可能会因为个人的主观判断而有所不同，不同的人可能会对相同的价值观念有不同的权重和评价，这会导致对这些价值观的均值和方差的主观理解不同。

总之，机器在处理事实时可以提供精确的均值和方差，而人可能会因为主观因素影响计算结果。机器在处理与价值观相关的数据时，均值和方差的计算依赖于数据质量和调查设计，而人则受到主观评判和文化背景的影响，可能导致对价值观念的均值和方差的不同理解。​​