r - 在 R 中可视化来自事后 Tukey 的临界值/成对比较

Question

我正在尝试对从 posthoc Tukey 获得的临界值进行精细可视化。有一些good guidelines out there用于可视化成对比较，但我需要更精致的东西。我的想法是，我会有一个图，其中每个小方 block 代表下面矩阵中的一个临界值，编码方式如下:

• 如果该值高于或等于 5.45 - 它是一个黑色方 block ；
• 如果该值低于或等于 -5.45 - 它是一个灰色方 block ；
• 如果该值介于 -5.65 和 5.65 之间 - 它是一个白色方 block 。

数据矩阵为here .

或者您可能有更好的建议如何可视化这些临界值？

编辑:根据@Aaron 和@DWin 的评论，我想为上述数据提供更多背景信息，并为我的问题提供理由。我正在查看七个虚拟角色的平均可接受性评分，每个角色都在 5 个不同级别上进行动画处理。所以，我有两个因素 - 角色(7 个级别)和 Action (5 个级别)。因为我发现了这两个因素之间的相互作用，所以我决定研究所有角色在所有运动级别的均值之间的差异，这导致了这个巨大的矩阵，作为事后图基的输出。现在可能太详细了，但请不要把我扔到 Cross Validated，他们会把我活活吃掉的……

Answer 1

这对于 image 来说相当简单:

d <- as.matrix(read.table("http://dl.dropbox.com/u/2505196/postH.dat"))    
image(x=1:35, y=1:35, as.matrix(d), breaks=c(min(d), -5.45, 5.45, max(d)), 
      col=c("grey", "white", "black"))

对于一半，用 d[upper.tri(d)] <- NA 将一半设置为缺失并添加 na.rm=TRUE到 min和 max功能。