在统计学中，方差减方差实际上并不会变成加法。如果遇到这样的说法，可能是存在误解或者是在特定的上下文中使用了不常见的术语。
通常情况下，当我们谈论两个方差相减时，我们是在计算两个样本或两个总体的方差之差，这通常没有直接的数学意义，除非是在特定的统计测试或假设检验中。
例如，在t检验中，我们可能会计算两个独立样本的方差之差，然后除以一个适当的加权平均，以得到一个用于检验两个样本均值差异的统计量。这个统计量并不直接表示为“方差减方差”，而是通过更复杂的公式计算得出。
如果有人告诉你“方差减方差变成了加”，可能是以下几种情况之一：
1. 误用术语：可能是由于沟通中的错误，将“方差之差”误说成了“方差之和”。
2. 特定上下文：在某些特定情况下，比如在特定统计模型或者理论框架中，可能存在某种操作规则，使得在计算过程中方差之差被转换成了方差之和。
3. 数学变换：在某些数学变换或者近似计算中，可能会出现类似的情况，但这需要具体的数学背景和上下文。
为了准确理解这个问题，需要更多的上下文信息。如果你能提供更多的信息，我可以尝试给出更具体的解释。
