这个情况要看，因为ADF的power很烂，有type 2 error（实际上不平稳的ADF显示平稳）的概率很大。我会对5%的结果又疑问。除非数据够大，否则最好确认下数据有没有structural break

数据不多，那要怎么看是否有structural break啊

根据你的结果，应该是在5%和10%的水平下显著，1%的时候不显著。当t统计量比临界值小时显著。

ADF的單位根檢定其檢定力通常不佳，有學者建議以存在截距與斜率的模型先跑單位根檢定，假如此時拒絕單位根的存在，則表資料平穩，因此模型限制多，假如仍拒絕單位根存在，即表資料平穩。另外，亦有人建議以PP做單位根檢定，因PP檢定較ADF檢定好，可避免資料本身存在異質變異問題。其實因應之道頗多，有人以三種模型皆跑，而三種模型皆在5%的情況下拒絕單位根存在，做為資料平穩的證明。建議您假如您只想以單一模型所跑的單位根檢定結果做為資料平穩的證明，則要把資料的時序圖放入文章中，並以圖形的趨勢做為選擇模型跑單位根的說明。
10%、5%或1%其實只能說明顯著性的強烈罷了。一般社會科學會以5%做為顯著性的標準，而醫學方面的文章則要求較嚴，會以1%做為標準。以您的資料其實已能做為拒絕單位根存在的理由。
ADF單位根檢定雖非最好，但是卻已是時序研究的標準了，因為後來學者所提的單位根檢定的做法，都仍存在問題，致使現在單位根檢定本身就能成為研究的議題，故在目前除了您是做單位根檢定研究外，大家幾乎都用ADF單位根檢定。
另外，假如您想做BREAK POINT檢定(即STRUCTUAL BREAK(結構轉變問題)，相關步驟如下：
1.察看該序列的圖形，初步判斷是否有結構轉變存在;2.如有，先建立該時序的模型;3.在該模型下點選VIEW;3.在VIEW下找STABILITY TESTS/CHOW BREAKPOINT TEST..;4.輸入您認為的結構轉變發生點;5.以F值判斷是否存在結構轉變(P<0.05，即存在該點為結構轉變點);
如存在結構轉變點，則您必須將您的資料切成兩段，在發生結構轉變點之前的序列及發生結構轉變點之後的序列。之後分別對兩序列做單位根檢定....(後續步驟因不同分析方法有異，故不再贅述。)

很详细，非常感谢~