在SPSS統計分析中，T值和P值是兩個關鍵指標，用于評估統計顯著性。T值主要用于回歸參數的檢驗，其絕對值大于或等于特定閾值（基于置信水平和自由度計算），意味著在其他變量不變時，X變量對Y變量的影響被認為顯著。T值的大小直接反映變量關聯的強度和顯著性。

P值則提供了另一個衡量顯著性的角度。它是當原假設為真時，觀察到當前樣本結果或更極端結果的概率。如果P值小（如小于0.01或0.05），我們有理由懷疑原假設，因為這種結果在大樣本理論下極不常見。P值越小，我們拒絕原假設的證據越強有力。

在SPSS的統計輸出中，通常以“SIG”表示顯著性，其后的P值指示了顯著性水平。若P值在0.01到0.05之間，我們稱差異為顯著；若P值小于0.01，則為極顯著。

此外，SPSS提供了多種非參數檢驗方法，如卡方檢驗、Binomial檢驗等，適用于不同類型的數據，如數值、等級或分類變量。數值變量一般優先考慮t檢驗，等級變量適合非參數方法，而分類變量則常用卡方檢驗進行檢驗。

總的來說，T值和P值是SPSS中不可或缺的統計工具，它們幫助我們理解和解釋數據中可能存在的顯著模式，以及是否拒絕或接受原假設。根據數據類型和分析目的，選擇合適的檢驗方法是解讀分析結果的關鍵。