单变量分析主要集中在单变量的描述和统计推断两个方面，旨在用最简单的概括形式反映出大量样本资料所容纳的基本信息，描述样本数据中的集中或离散趋势。具体来说，单变量分析可以得出以下统计内容：

描述性统计：包括平均值、中位数、众数、范围、方差、标准差、偏度、峰度等统计指标，这些指标有助于了解数据的分布情况和基本特征。

统计推断：主要是从样本资料来推断总体的情况，包括区间估计和统计假设检验。这有助于了解样本数据背后的总体情况，以及进行假设检验，判断某种假设是否成立。

在进行单变量分析时，可以根据数据的类型（如连续型变量或类别型变量）选择合适的分析方法。例如，对于连续型变量，可以计算其统计值来简单描述数据，并使用图形如直方图、频率分布表等来更直观地展示数据分布。

请注意，单变量分析虽然可以描述一个变量的基本情况，但不能揭示多个变量之间的相互关系和交互作用。因此，在数据分析中，单变量分析通常作为初步探索和筛选变量的方法，而不能作为深入探究数据和分析问题的主要手段。如需更深入地理解数据和分析问题，可能需要结合多变量分析等方法进行。