在SPSS回归分析中，t值代表每个自变量对因变量的单独影响程度，而F值则用来检验整个回归模型的显著性。
回归分析是一种用来探究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。在SPSS的回归分析输出结果中，我们会看到t值和F值，这两个值都是帮助我们理解回归模型的重要工具。
t值：在回归模型中，每个自变量都有一个对应的t值，这个值反映了该自变量对因变量的影响程度。t值的绝对值越大，说明这个自变量对因变量的影响越显著。通常，我们会根据t值的绝对值大小和对应的p值来判断这个自变量是否显著。
F值：F值则是用来检验整个回归模型的显著性。它反映了所有自变量作为一个整体对因变量的影响程度。如果F值大且对应的p值小于预设的显著性水平（如0.05），那么我们就可以认为这个回归模型是显著的，即自变量整体对因变量有显著影响。
以一个简单的线性回归模型为例，假设我们有一个模型是：Y（因变量）= a + bX1（自变量1）+ cX2（自变量2）。在这个模型中，我们会得到两个t值，分别对应X1和X2，这两个t值告诉我们X1和X2分别对Y的影响程度。同时，我们也会得到一个F值，这个F值告诉我们X1和X2作为整体对Y的影响程度。
综上所述，t值和F值在SPSS回归分析中分别代表了自变量的单独影响和整体影响，是我们解读回归模型结果的重要依据。