独立样本t检验是比较两组独立样本均值是否存在显著性差异的一种统计方法。在SPSS软件中，独立样本t检验的结果通常会显示t值、df值以及p值，但不会显示F值和sig值。下面将从以下几个方面解释这种现象。

首先，需要明确的是，F值和sig值通常是与方差分析（ANOVA）相关的统计指标，而非独立样本t检验。ANOVA是一种用于比较三个或以上样本均值是否存在显著性差异的方法，因此在执行ANOVA时才会出现F值和sig值。相比之下，独立样本t检验只比较两组样本之间的均值差异，因此没有F值和sig值。

其次，独立样本t检验的原理是基于t分布的概率密度函数进行计算的。在进行独立样本t检验时，SPSS会根据两个样本的均值、标准差和样本量等参数计算t值，并根据t分布表或t分布函数计算p值。因此，SPSS只给出了与t分布相关的结果，而没有提供与F分布相关的结果。

第三，需要注意的是，在执行独立样本t检验时，通常还会计算置信区间。置信区间是一种度量样本均值范围的方法，其值取决于给定置信水平（例如95%）和样本参数（例如均值、标准差和样本量）。在SPSS中，独立样本t检验的结果通常也会包含置信区间的信息。因此，如果需要了解更多关于样本均值范围的信息，可以查看置信区间。

最后，需要强调的是，无论是哪种统计方法，解读结果都需要谨慎。独立样本t检验只是比较两个样本均值是否存在显著性差异的方法，在实际应用中很可能还需要考虑其他因素。例如，如果两组样本具有不同的方差或样本量，可能需要使用Welch修正或Mann-Whitney U检验等替代方法。因此，在进行数据分析时，需要根据实际情况选择合适的方法，并结合领域知识进行综合分析。

综上所述，独立样本t检验没有F值和sig值是正常现象，这是由于独立样本t检验与ANOVA的原理不同。在进行数据分析时，需要根据实际情况选择合适的方法，并严格解读结果，以避免误解和错误结论的出现。