方差用平方而不是求绝对值的原因主要包括以下几点：
反映数据波动程度：
方差本质上是样本与样本均值偏差的平方和的平均数。每个偏差值都是有正负之分的，采用绝对值会导致这些正负差别被抹去，无法反映出样本真实的波动程度。通过平方的方式来计算方差，可以使得样本点偏离均值的距离作为波动程度的度量，并且这种计算方式被广泛认为更为准确和客观。
避免正负抵消：
如果使用绝对值，正负偏差值在求和时可能会相互抵消，导致方差计算结果不准确。平方可以确保每个偏差值（无论正负）都被考虑在内，从而更准确地反映样本数据的波动程度。
方便计算：
平方后的数据便于进行微分、求最值等数学操作，这在统计学和数据分析中非常有用。
单位一致性：
方差的单位是原数据单位的平方，这使得方差与标准差（方差的平方根）在单位上保持一致，便于解释和比较。
强调数据分散程度：
方差作为衡量数据分散程度的指标，其平方形式有助于突出数据点相对于均值的离散情况。
综上所述，方差用平方而不是求绝对值，是为了更准确地反映数据的波动程度，避免正负抵消，方便计算，保持单位一致性，并强调数据的分散程度。