1、整体α信度信度系数值小于0；
2、整体α信度信度系数值介于0~0.5之间；
3、整体α信度信度系数值介于0.5~0.6之间。
1、如果说α信度系数值小于0，查看是否有反向题。需要先进行数据编码，反向处理后，使用反向处理后的数据进行信度分析。
2、整体α信度系数值介于0~0.5之间时，此时说明信度有点'不可救药'，出现此类情况通常原因有3种：
一是用错方法，信度分析只针对量表题，但非量表题都放进去分析；
二是问卷设计质量太糟糕，量表题的设计随心所欲完全不带一点参考；
三是样本量少（比如小于50）并且一个维度仅对应2个题项，样本少信度系数值相对会较低。
无论是那种情况，解决流程均是：结合CITC值和项已删除后的信度系数值，先删除掉很糟糕项，然后再接着依次循环，直至信度系数可接受可止。
3、整体α信度系数值介于0.5~0.6之间。
如果说分析项仅2个，此时只能接受这种事实。如果分析项为3个或者更多，此时则需要结合CITC值进行处理，删除掉CITC值小于0.3的项后再次进行分析，以及结合’项已删除后的信度系数值‘这个指标进行删除分析项。如果说分析项仅为2个，此时没有其它办法，要么接受要么直接放弃掉该维度。
4、在SPSSAU中进行信度分析时，如果说确实是量表项，而且数据真实，事实上很少会再现问题。但有两种情况是需要提前注意：
1、不知道量表数据才能进行信度分析。这种情况最糟糕后续是无法进行分析的。
2、量表数据自己乱设计，量表是相对规范的一种测量题项，需要有较强的参考文献，而且一个维度对应的量表要来自于同一个参考出处。
