方差是衡量数据变化程度和离散程度的一种统计量，在很多领域中具有重要的应用，比如财务分析、心理学、物理学等等。在统计学中，方差可以用于计算数据的总体方差或样本方差，而当我们需要求两组数据方差求总方差时，需要使用下面的公式。

假设我们有两个数据集和，为X和Y。X数据集包含n个数据点，样本平均数为x̄，样本方差为S²x。Y数据集包含m个数据点，样本平均数为ȳ，样本方差为S²y。那么，两组数据的总体方差（或总方差）可以用如下公式来表示：

总体方差 = [(n-1)S²x + (m-1)S²y] / (n + m -2)

在这个公式中，n-1和m-1是自由度，它们代表可以独立变化的数据点的数量。公式中的n+m-2是总共的自由度，它代表数据集中独立数据点的数量。总体方差的值越大，表示数据的差异性越大，而总体方差的值越小，表示数据之间的差异性越小。

需要注意的是，这个公式只适用于两个数据集的情况，如果我们有多个数据集，我们需要使用更通用的公式来计算总体方差。此外，如果我们只需要求样本方差或无法计算总体方差的情况下，我们可以使用不同的公式来求解。总体方差是一个重要的统计概念，它有助于我们理解数据分布的特征和模式，以及做出更准确的预测。