在统计学中，t检验是一种广泛使用的假设检验方法，它用于评估样本平均值是否与总体平均值不同。在SPSS中进行逐步回归分析时，我们可以利用t检验来判断每个自变量的系数是否显著不为零。当某个自变量的t检验p值大于0.05时，通常认为该自变量与因变量之间没有显著相关性。因此，在这种情况下，我们可能需要考虑剔除该自变量。

然而，仅凭一个p值来决定是否剔除自变量可能并不完全可靠。首先，p值仅提供了关于研究结果的部分信息，而没有考虑整个数据集的背景知识和理论基础。其次，即使一个变量的p值略高于0.05，也不能简单地忽略它的影响，因为其他因素可能会影响该变量的重要性。

因此，当逐步回归分析得出一个t检验p值为0.053的自变量时，我们应该进行更加深入的分析来确定是否应该保留该变量。以下是一些建议：

1. 检查模型拟合度：在评估单个变量的重要性之前，我们应该先检查整个模型的拟合度。如果整个模型的拟合度较差，那么即使一个变量看起来不显著，它也可能对模型有重要贡献。因此，建议进行模型拟合度分析，并考虑优化模型。

2. 查看估计系数：t检验提供了一个衡量自变量与因变量之间关系强度的指标，而估计系数则提供了该关系的具体数值。即使一个自变量的p值略高于0.05，但其估计系数仍然很大，那么该自变量可能仍然是重要的预测因子。此外，还可以查看置信区间和标准误来更好地评估每个自变量的贡献。

3. 进行交互作用分析：在某些情况下，一个自变量可能看起来不显著，但当与另一个自变量进行交互作用时，它可能会发挥很大的影响。因此，建议进行交互作用分析，以便更好地评估每个自变量的作用。

4. 考虑理论背景：最后，我们应该考虑研究领域的理论背景。如果一个变量在现有文献中被广泛认为是重要的预测因子，那么即使其p值略高于0.05，我们仍然应该保留它。

综上所述，当逐步回归分析得出一个t检验p值为0.053的自变量时，不能简单地剔除它。相反，我们应该进行更加深入的分析来评估该变量的重要性，并结合模型拟合度、估计系数、交互作用和理论背景等因素来做出决策。最终，我们应该记住，在统计学中，p值只是一种工具，而不是唯一的标准，我们需要在理论和实践中全面考虑多方面的因素。