把文字变成数字：第一次编码
如前所述，可以直接在数据视图窗口录入数据，也可以从外部导入数据。但是不管是直接录入数据，还是导入数据，需要明确的是，SPSS只能对量化的数值进行统计分析，而对文字是没有办法做统计分析的。但问卷中各个题目的选项主要是文字（如“您的性别是：A.男性 B.女性”），数值是非常少的（直接可以以数值显示答案的题目如“您的出身年份是__年”）。那么如何用数值来替换文字呢？这个就是编码的工作，编码工作最好能够在问卷设计的过程中完成。
下面是两份针对大学本科生的问卷：第一种问卷形式（见实例6-1）非常常见，但是并不专业，因为这是未经过编码的，或者没有对未来编码工作的简便性进行考虑的问卷；第二种问卷形式（见实例6-2）则显得更加专业，已经进行了初步的编码。
1.您的性别：A.男性 B.女性
2.您的年龄：__周岁
3.您的年级：A.大一 B.大二 C.大三 D.大四
4.您对学校食堂的伙食味道感到：
A.非常不满意 B.不太满意 C.一般 D.比较满意 E.非常满意
5.您对学校食堂的就餐环境感到：
A.非常不满意 B.不太满意 C.一般 D.比较满意 E.非常满意
6.您觉得学校食堂伙食的价格：
A.非常贵 B.比较贵 C.一般 D.比较便宜 E.非常便宜
实例6-2：××大学生食堂满意度调查（问卷模板二）
A1您的性别：1.男性 2.女性
A2您的年龄：__周岁
A3您的年级：1.大一 2.大二 3.大三 4.大四B1您对学校食堂的伙食味道感到：
1.非常不满意 2.不太满意 3.一般 4.比较满意 5.非常满意
B2您对学校食堂的就餐环境感到：
1.非常不满意 2.不太满意 3.一般 4.比较满意 5.非常满意
B3您觉得学校食堂伙食的价格：
1.非常贵 2.比较贵 3.一般 4.比较便宜 5.非常便宜
第二种问卷形式相对于第一种问卷形式的优点表现为：第一，将问题进行了分类，将与人口学变量相关的问题用字母A1，A2，A3来进行编号，将与食堂就餐满意度相关的问题用B1，B2，B3进行编号。这样后期在SPSS中寻找相关问题时就会方便很多。第二，直接用数字对选项进行了编号，等于完成了一个初步编码的工作，这样，每一份问卷的答案就可以直接以数字的形式录入SPSS或Excel，不仅方便快捷，而且不容易出错。
实例6-3：问卷答案的录入问卷编号：0001 录入的数值
A1您的性别：1.男性√ 2.女性 1
A2您的年龄：20___周岁 20
A3您的年级：1.大一 2.大二 3.大三√ 4.大四 3
B1您对学校食堂的伙食味道感到：
1.非常不满意 2.不太满意 3.一般√ 4.比较满意 5.非常满意 3
B2您对学校食堂的就餐环境感到：
1.非常不满意 2.不太满意 3.一般 4.比较满意√ 5.非常满意 4
B3您觉得学校食堂伙食的价格：
1.非常贵 2.比较贵 3.一般 4.比较便宜√ 5.非常便宜 4
可以注意到的是B1，B2，B3这3题实际上是以李克特量表的形式呈现了问题和答案。这3个问题的答案呈现出了一种递进的关系，如果用数字表示，可以非常明显地看出这种递进关系：数值越大，则表示对食堂伙食味道和就餐环境的满意度越高，觉得伙食的价格越便宜。这也是李克特量表的一个优势，通过编码，可以将原来只能进行排序的定序变量转变成可以进行加减的定距变量，提高了变量的层次，使后期可以采用更多的统计方法对这些题的答案进行分析。
在问卷中，还有一类问题包含户籍所在地、所在学院、专业等内容，由于这类问题的答案选项比较多，如果是纸质版问卷，往往难以在问卷中呈现出所有的答案，针对这类题目往往采用主观题的形式，让答题者直接在问卷中写出答案，如“您所在的学院是_____”。对于这类问题，在问卷回收后同样需要编码，确定每一个答案对应的数字（如“1=人文学院，2=法学院，3=经管学院，4=理学院，5=建工学院，6=艺术学院，7=医学院，8=……”）。在编码的过程中，可以根据答案选项的排序逻辑进行编码，如上例中，人文社科类的学院可以排在前面，理工科类的学院排在后面。如果是户籍所在地，则可以根据各个省的地理位置，或是拼音首字母的顺序进行排序等。如果类似的问题很多，则很有必要制订一个编码手册，先在编码手册上明确每个题目的每个选项所对应的数字编号，再让编码员或是数据录入员根据编码进行数据录入。
虽然录入SPSS软件的主要是数字，但是各个数字所对应的选项的内容在软件中也是可以清晰看到的，这就需要将每个数字所对应的文字内容录入软件。录入的方法可以详见本章第一节第二部分“SPSS的数据录入、编辑和保存”，其中关于“‘值’的设置”就是将数字与文字内容对应起来的过程。