主要有两种：一种二分法编码，一种是分类法编码。
1.所谓二分编码，即对该多项选择题下的每一个选项分别看作不同的变量，用“1”表示被调查者选择了该项，用“0”表示未选择该项。
2.所谓分类法编码，首先应该估计该问题最多被选择的可能性，并给每一种选择建立一个新的变量。从最终要分析的结果来看，两种定义方式具有相同的功能。
（二）编码与录入：
1．使用二分编码情况如下：
定义6个变量，变量名分别为food、electronic product、school supplies、vital commodity、clothes、decoration，值标签分别定义为0=“未选”，1=“选中”。以上被调查者的数据录入为：1 0 1 0 1 1 。
2．使用分类法编码如下：因为最多情况下，被调查者会选择6种选项，因此，仍需建立6个新变量，分别定义为shopping1、shopping2、shopping3、shopping4、shopping5、shopping6，每一变量下的值标签定义为：1=“A”，2=“B”，3=“C”，4=“D”，5=“E”，6=“F”，9=“未选或缺省”。以上被调查者的数据录入为：1 9 3 9 5 6 。
（三）定义多重响应：
所有有效数据录入完毕后就可以进行统计分析了，在此我使用SPSS17.0进行统计数据的描述与分析。比较困惑的一点是该版本的SPSS17.0中不能使用工具栏中的“数据”下的“定义多重响应集”，此处定义的集在多重响应频率和交叉表中不可用。需要使用工具栏中“分析”下的“多重响应”—“定义变量集”，可将上述两种情况各自分别定义为多重变量。
1．对应上述第一种情况：选中上述二分法编码下的6个变量，将变量编码设置为“二分法”，计数值为“1”（表示统计选中的情况），多响应集名称定义为“impulse shopping kinds”，标签为“冲动购物商品种类”，添加到“多响应集”中即可。
2．对应上述第二种情况：选中上述分类法编码下的6个变量，将变量编码设置为“分类”，范围1-9（根据分类定义情况），多响应集名称定义为“impulse shopping kinds”，标签为“冲动购物商品种类”，添加到“多响应集”中即可。
生成后的多响应集会在其名称前自动加$符号，此处即为“$impulse shopping kinds”。
（四）生成频率及交叉表:
这个过程比较简单，仍然从工具栏中“分析”下的“多重响应”—“频率”或“交叉表”进入，即可生成对应的频率表和交叉表。需要说明的是“交叉表”主要用于观察其它不同变量对该多重响应变量的影响，如不同性别和年龄对冲动购物种类的差异。
（五）问题：
或许你有这样的疑惑：我要对各项进行统计分析的同时，还要生产各种柱状图或饼状图可以吗？对于单项选择题没有问题，只需在“分析”—“描述统计”中生成即可，但是对于多项选择题柱状图的生产可能和你想要的并不相同。原因是只能对单一变量实现柱状图的生成。而多项选择题从其定义的方式及数据的录入来看，都将每一种情况作为单一变量来处理的，因此，统计生成的柱状图只能是该变量下选“1”和选“0”的情况了。
可以采取的补救办法是可以将.sav文件另存为excel文件，通过excel的统计结果来实现柱状图的生成。两者互补，基本上可以实现论文的目的。
;background:rgb(255,255,255);" > 相比B2C，在B2B企业的满意度研究中会更多地加入定性研究成分，剖析客户满意和不满意背后的原因，窥探竞争企业值得借鉴之处，探索未来产品/服务改进和提升的方向。借助第三方市场调研公司开展B2B的调研更加客观。
总而言之，B2B企业客户数量相对较少但价值高，任何一个客户的流失都会对企业造成重大的损失，这要求企业在为客户提供价值的同时建立客户资产，提升客户满意度，从而加强客户忠诚进而与客户保持持久的合作。