在使用SPSS进行回归分析时，我们通常需要确定每个自变量对因变量的影响大小程度。下面是一些方法和步骤来实现这一目标。

首先，我们需要运行一个线性回归模型，并检查输出结果。在SPSS中，可以通过选择“回归”菜单下的“线性”选项来运行线性回归模型。然后，将因变量和自变量添加到模型中。在添加变量之前，我们需要确保它们符合回归分析的要求：连续、数值型、无缺失值、无异常值等。

运行回归模型后，我们可以检查输出结果，以确定每个自变量对因变量的影响大小程度。以下是一些输出中常见的指标：

1. 系数（Coefficients）：该表格列出了每个自变量的系数估计值。系数越大，表示该自变量对因变量的影响越大。

2. 标准误差（Standard Error）：此列列出了每个系数的标准误差。标准误差越小，表示该系数的估计越精确。

3. t值（t-value）：t值表示每个系数估计值相对于标准误差的偏差量。如果t值很高，则意味着该自变量对因变量的影响可能是显著的；反之，如果t值很低，则意味着该自变量对因变量的影响不显著。

4. p值（p-value）：p值是用来衡量系数统计学上的显著性。通常，我们会使用0.05作为显著性水平的阈值。如果p值小于0.05，说明该自变量对因变量的影响是显著的，否则就不显著。

另外，我们还可以使用R方值来确定自变量对因变量的影响程度。R方值代表模型的解释力，表示因变量的变异有多少可以被自变量所解释。如果R方值很高，则说明自变量能够很好地解释因变量的变异，即自变量对因变量的影响比较强。

除了以上指标外，我们还可以使用图形方法来确定自变量对因变量的影响。一个常见的方法是使用散点图来可视化两个变量之间的关系。如果散点图显示出自变量和因变量之间存在明显的线性关系，则说明自变量对因变量的影响比较强。

总之，在使用SPSS进行回归分析时，我们可以使用系数、标准误差、t值、p值和R方值等指标，或者使用图形方法来确定每个自变量对因变量的影响大小程度。通过这些方法，我们可以更加深入地理解数据，并进一步优化模型。

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