如果SPSS信度分析的值太低，需要重新评估信度分析的过程和方法。首先，检查数据的质量和完整性，确保样本足够大且代表性良好。
其次，可能需要修改或添加更多的测量项目来提高可靠性和信度。
第三，使用其他的信度检验方法，比如Kuder-Richardson、Cronbach's alpha 等等，以确认有没有不同的结果出现。如果值依然太低，则需要重新考虑研究设计和样本选择。
SPSS中的主效应图是一种用于可视化因子变量之间主要影响的统计图表，以下是分析主效应图的一般步骤：
1. 在SPSS中，选择“Graphs”菜单并选择“Chart Builder”。
2. 在“Chart Builder”对话框中，选择“Scatter/Dot”图表类型，并选择“Simple Scatter”子类型。然后将图表拖放到工作区中。
3. 在“Chart Builder”对话框中，单击“Data”选项卡并将要分析的变量拖放到“X-Axis”和“Y-Axis”区域中。请确保将因子变量拖到“X-Axis”和数值变量拖到“Y-Axis”。
4. 在“Chart Builder”对话框中，单击“Elements”选项卡，并选择“Line Fit/Regression Line”元素。然后将其拖到图表中。
5. 在“Chart Builder”对话框中，单击“Line Fit/Regression Line”元素，并选择“Regression Options”选项卡。选择“Fit Line at Levels of”并选择因子变量。这将绘制因子变量每个水平的回归线。
6. 调整图表属性，例如添加标题，更改颜色或修改坐标轴标签。在对话框的右侧面板中，可以更改图表属性。
解读主效应图。主效应图显示每个因子变量水平的平均数，并绘制回归线来表示因子变量与响应变量之间的关系。如果回归线的斜率不为0，则表明因子变量对响应变量有显著影响。因此，主效应图可用于检测因子变量的主效应是否显著，并帮助解释因子变量与响应变量之间的关系。
不需要将所有调查问卷都导入。
因为在进行spss信度分析时，需要对同一测量工具的不同问卷进行比较，以评估测量工具的信度。
而且，只有通过比较不同问卷的数据，才能够发现测量工具的可靠性问题。
然而，如果所有调查问卷都导入，可能会因为数据量过大而导致分析效率降低，同时也需要耗费大量的时间和精力。
因此，只需要将同一测量工具的不同问卷导入spss进行分析即可。
这可以让分析人员专注于分析同一测量工具的信度，而不会分散他们的注意力。
另外，如果有遗漏的调查问卷，也可以在一定范围内进行补充导入分析，以达到比较全面的分析结果。