要解决“ADF检验结果摘要可能不可靠”的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 增加样本量：ADF检验对样本量要求较高，如果样本量较小，结果可能不可靠。可以尝试增加样本量来提高可靠性。

2. 检查数据是否平稳：ADF检验用于检验时间序列数据的平稳性。如果数据本身不平稳，那么检验结果可能不可靠。可以先对数据进行平稳性检验，例如使用单位根检验等方法，确保数据平稳后再进行ADF检验。

3. 检查数据是否存在趋势或季节性：ADF检验对数据中存在的趋势或季节性敏感。如果数据存在趋势或季节性，那么检验结果可能不可靠。可以先对数据进行趋势和季节性分析，例如使用移动平均法、季节性差分等方法，将数据转化为平稳序列后再进行ADF检验。

4. 检查是否存在异常值或离群点：异常值或离群点可能会对ADF检验结果产生较大的影响，导致结果不可靠。可以先对数据进行异常值检测和处理，例如使用箱线图、Z分数等方法，剔除异常值后再进行ADF检验。

以下是使用Python进行ADF检验的示例代码：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 假设有一个名为data的Series或DataFrame，存储了需要进行ADF检验的时间序列数据

# 检验数据是否平稳
result = adfuller(data)
print('ADF Statistic:', result[0])
print('p-value:', result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print(key, ':', value)

根据ADF Statistic和p-value的结果，可以判断数据是否平稳。如果p-value小于设定的显著性水平（例如0.05），则可以拒绝原假设，即数据是平稳的。如果p-value较大，或者ADF Statistic的绝对值较大，则不能拒绝原假设，即数据可能不是平稳的。根据检验结果，可以选择适当的解决方法进行处理。