举例用R语言实现：（3）对多选项的处理：对每个子选项都生成列联表，并将每个列联表的选择人数的那一列的数据取出并进行拼接，生成矩阵A （4）求出每一行的总和，并生成单列矩阵B （5）求出每行数据对每行的和的占比，并生成相同维度的矩阵C （6）将数据统计矩阵A和数据占比矩阵C进行拼接，生成矩阵D （7）将第四步骤的单例矩阵B和D矩阵拼接，生成E

在R语言中，可以使用以下代码来实现对多选项的处理，并生成所需的矩阵A、B、C、D和E：

# 生成示例数据
data <- data.frame(
  Q1 = c("Option A", "Option B", "Option C", "Option A", "Option B"),
  Q2 = c("Option A", "Option C", "Option B", "Option C", "Option A"),
  Q3 = c("Option B", "Option A", "Option A", "Option B", "Option C")
)

# 对每个子选项生成列联表，并取出选择人数的列数据拼接成矩阵A
A <- sapply(data, function(x) {
  table_data <- table(x)
  counts <- table_data[names(table_data) %in% x]
  paste(counts, collapse = ",")
})

# 求每行的总和，生成单列矩阵B
B <- rowSums(as.matrix(data))

# 求每行数据对每行总和的占比，生成矩阵C
C <- t(t(as.matrix(data)) / B)

# 将数据统计矩阵A和数据占比矩阵C进行拼接，生成矩阵D
D <- cbind(A, C)

# 将单列矩阵B和矩阵D进行拼接，生成矩阵E
E <- cbind(B, D)

请注意，在实际应用中，你需要将`data`替换为你的实际数据。这段代码将根据多选项数据生成所需的矩阵A、B、C、D和E。