简述单变量敏感性分析步骤如下：

单变量敏感性分析是一种用于评估单个变量变化对整个系统或模型的影响的分析方法。以下是单变量敏感性分析的步骤：

确定敏感性分析的对象和目标：明确需要进行敏感性分析的变量，以及分析的目标，例如评估该变量对模型输出结果的影响程度。

收集数据：根据所确定的变量，收集相关的数据。这些数据可以是来自实验、调研、历史数据等。

建立模型：基于收集的数据，建立适当的数学模型或模拟模型，以描述变量之间的关系。

确定分析范围：确定敏感性分析的范围，即变量可能的变化范围。这可以根据实际问题的背景、经验和相关研究来确定。

进行敏感性分析：在给定的范围内，对变量进行敏感性分析。这包括计算变量在其范围内的每个值时模型输出的结果，并记录结果。

评估敏感性：根据记录的结果，评估变量的敏感性。例如，可以计算变量对模型输出的影响程度，或者比较不同变量对模型输出的影响程度。

总结和解释：根据敏感性分析的结果，进行总结和解释。这包括解释结果的意义、阐述变量的变化对模型输出的影响，以及提出建议或改进措施。

报告结果：将敏感性分析的结果以适当的形式报告出来，以便其他人能够理解和使用。这可以包括图表、表格、文字等。

需要注意的是，单变量敏感性分析只考虑单个变量的变化对模型的影响，而忽略了其他变量的影响。因此，在实际应用中，可能需要考虑使用多变量敏感性分析方法来更全面地评估多个变量对模型的影响。