多选题数据的录入主要有两种方式：
二分法
0 代表选中，1 代表未选中
多重分类法
事先定义录入的数值，比如1,2,3,4,5分别代表A,B,C,D,E ,并且根据多选题限选的项数确定应录入的变量个数。
在SPSS 中多选题也被称为多重响应集，意味使用多个变量记录答案，其中每个个案都可以给出多个答案。
步骤： 【分析】——【定义多重响应集】： 选择“Q5”题的全部选项（Q5-Q1 到 Q5-17），移至右侧的【集合中的变量】框中。 根据数据特征，这些题目均以0、1格式作为答案，所以，【变量编码】应当选择【二分法】，在【计算值】后面的栏中输入“1”，以便SPSS统计汇总“1”的个数。 在SPSS中，Q5 题的变量标签是每个选项的描述文字，而变量值标签则是“1=是” “0=否”，所以，【类别标签来源】应当选择【变量标签】。 【集合名称】输入Q5，【集合标签】输入Q5.在该网站购买过的商品类型。 设置完成，如图： 确认无误后点击右侧【添加】，在【多重相应集】框中出现“$Q5”时，说明该多选题定义完成。
二分法和多重分类发这两种方法在什么情况下使用？
（1）多重二分法（Multiple dichotomy method）。对于多项选择题的每一个选项看作一个变量来定义。0代表没有被选中，1代表被选中。这样，多项选择题中有几个选项，就会变成有几个单选变量。这些单选变量的选项都只有两个，即0或1。（2）多重分类法（Multiple category method）。多项选择题中有几个选项，就定义几个单选变量。每个变量的选项都一样，都和多项选择题的选项相同。每个变量代表被调查者的一次选择，即纪录的是被选中的选项的代码。 但在实际操作中，如果选择项较多，而被调查者最多只选择其中少数几项时，采用多重二分法录入就显得繁琐，输入数据时容易出错。尤其是当样本量增大时，采用多重二分法录入就大大增加了录入的工作量，不利于提高工作效率。为此，一般的市场调查公司大都采用多重分类法的录入方式。
对于以多重分类法这种编码方式录入的多选题，有什么要求？
需要确保变量值的一致性，即1,2,3指代的是同一个变量值标签。 在设置时，需要选择【变量编码】下方的【类别】，然后直接输入【集合名称】和【集合标签】。确认无误后点击添加，完成定义。 多重响应集 定义完成输出结果：
名称：多选题变量名称，虚拟的，在SPSS中并不存在，前面会有“$”符号；标签：多选题的变量标签，用以描述多选题内容；编码为：指明该多选题的编码类型是二分法还是多重分类法；计数值：指明二分法以什么数字作为计数依据，如果多选题是以多重分类法进行编码，则该列显示“不适用”；数据类型：显示变量类型，通常都是“数字”；基本变量：列举多选题都包括哪些变量，显示对应的变量标签。
参照：《谁说菜鸟不会数据分析之SPSS篇》
作为一款操作直观、功能强大的统计分析软件，IBM SPSS Statistics不仅广泛使用于学术研究中，更是广泛应用于市场调研行业。而在市场调研的应用中，最常涉及到的是问卷数据的处理。
对于简单的单选题，IBM SPSS Statistics处理起来与其他的数据相似，但对于多选题的话，该怎么处理呢？接下来，我们以一个实际例子讲解一下。
一、数据准备
以图1的多选题数据为例：
1. 该多选题的题目为：请问您知道以下哪些啤酒品牌？
2. 答案选项为：百威、青岛、雪花、喜力、嘉士伯、麒麟
3. 采用二分法录入，每一个选项都会录作一个变量，选中选项，其对应的变量会录入1，未选中即录入0
图1：多选题数据
二、定义变量集
由于多选题涉及到多个变量，因此，无法通过简单的频数统计来得到所有选项的分布情况。
在这种情况下，需创建多重响应集，将所有的多选题选项集合在一起，构建新的变量集。具体的操作是，依次单击分析-多重响应-定义变量集。
图2：定义多重响应变量集
如图3所示，定义多重响应集中包含了集合中变量、变量编码方式、名称标签等设置选项。
图3：变量设置
第一步，将所选题的选项变量都添加到“集合中的变量”。
图4：集合的变量
第二步，在“变量编码方式”中选择“二分法”，并将其计数值设为1。该设置表示该集合中的变量采用二分法录入，当变量的数值为1时就计入一个计数。
第三步，在名称中输入新创建的多重响应集为Q2_TTL，在标签中输入多选题的题目。
第四步，单击添加按钮。
图5：定义集合的变量
完成以上设置后，就能得到一个新的多重响应集$Q2_TTL。需注意的是，该多重响应集不会在SPSS数据集中出现，但会在多重响应运算中出现。
图6：完成定义
三、多重响集分析
对于新创建的多重响应集$Q2_TTL，可使用多重响应的频率与交叉表进行分析。
1. 频率分析
多重响应频率分析，即对多重响应集的频率分析。
图7：多重响应频率
其操作很简单，如图8所示，将多重响应集添加到表项目。
图8：变量设置
即可得到该多重响应集的频率分析，即不同啤酒品牌的认知个案数与占比情况。
图9：频率分析
2. 交叉表分析
多重响应的交叉表可供进行多重响应集与其他变量的交叉分析，但需注意的是，进行交叉表分析的变量需定义为定量变量。
比如在图10的数据中，如果希望获得性别与多重响应集的交叉表分析，需先将性别转换为定量变量。
图10：添加性别变量
完成数据的转换后，打开多重响应交叉表设置，将多重响应集$Q2_TTL添加为行，性别添加为列。
此时，注意到性别变量出现了“（？？）”的符号，这是因为当前性别是定量变量，需进行范围的定义。
图11：多重响应交叉表
如图12所示，单击定义范围，将其最小值设为0，最大值设为1。
图12：定义范围
完成以上设置后，即可得到不同性别对不同啤酒品牌的认知频率分析。
图13：交叉表分析
四、小结
综上所述，在SPSS处理问卷多选题时，如果需要得到不同选项的整体频率分析，需先进行多重响应集的定义，将所有的多选题选项集合为多重响应集，再进行频率与交叉表的分析。
我们在设置问卷的时候经常会设置一些多选题或者矩阵多选题
多选题的导入方式和单选题有相似之处，spss对多选题实行的是拆分法，把多选题拆分为几个单选题。
首先需要将多选题一个一个地导出，如果导出一整个原始问卷的结果，无法进行编码，需要将多选题分开导出
此时多选题就变成了多个单选题
随后用和单选题同样的方式对多选题构成的小题进行编码
上图是编码后的一道多选题呈现出来的多个单选题的样子
编辑完值标签之后，如何让系统识别出这几个单选题其实是一个题呢？
点击“分析”“多重响应”“定义变量集”
然后点击“多重响应”“频率”
就能看到问卷中答题者是如何选择这道题的
如上图所示（题目瞎起的）