在统计分析中，SPSS回归分析中的T值和F值起着关键的作用。T值主要用于单个自变量的显著性检验，它检查每个自变量的回归系数（beta值）是否具有统计学意义。F值则是对整个模型的全局检验，它评估的是拟合模型在整体上是否能显著地解释因变量的变化。当F和T的显著性水平达到0.05时，我们可以说模型中的变量和整体模型是有统计学意义的。
回归分析是科学研究中广泛使用的工具，《SPSS回归分析》教程涉及了多种回归类型，如线性、逻辑等。SPSS，作为最早期的统计软件，由Stanford大学的研究生在1968年开发并创立了公司。
决定系数，即R方，衡量了模型解释因变量变化的百分比，如R方为0.810，意味着模型解释了81%的变化，剩余19%未被解释。它与相关系数的区别在于，R方防止了对相关性的过度解读，并通过表达式R2=SSR/SST（其中SST为总平方和，SSR为回归平方和，SSE为残差平方和）来计算。
总的来说，T值和F值在SPSS回归分析中分别提供了单个变量和整体模型的显著性评估，而决定系数则展示了模型解释变量变化的能力，这些统计工具在科研数据分析中扮演着重要角色。