快速评估（可视化）R中有序分类数据之间的相关性？

我在调查中寻找不同问题的答案之间的相关性（“嗯，让我们看看问题11的答案是否与问题78的答案相关”）。所有答案都是分类的（大多数答案的范围是从“非常不高兴”到“非常高兴”），但是有几个答案却有所不同。它们中的大多数都可以视为序数，因此让我们在这里考虑这种情况。

由于我无权使用商业统计程序，因此必须使用R。

我尝试了Rattle（R的一个免费软件数据挖掘程序包，非常漂亮），但是不幸的是它不支持分类数据。我可以使用的一种技巧是在R中导入具有数字（1..5）的调查的编码版本，而不是“非常不高兴” ...“高兴”，并让Rattle相信它们是数字数据。

我当时想做一个散点图，并且使点的大小与每对数字的数量成正比。经过一番谷歌搜索后，我发现http://www.r-statistics.com/2010/04/correlation-scatter-plot-matrix-for-ordered-categorical-data/，但是（对我来说）这似乎很复杂。

我不是统计学家（而是程序员），但是对此事有一定的了解，如果我理解正确的话，Spearman的观点是合适的。

因此，对于那些急着想解决问题的人来说，这是一个简短的问题：是否有办法快速将Spearman的rho绘制在R中？图形比数字矩阵更可取，因为它更易于观察，也可以包含在材料中。

先感谢您。

PS我考虑了一段时间，是将其发布在主要的SO网站还是此处。在两个网站上搜索R相关性后，我觉得这个网站更适合这个问题。

corrplot软件包提供了另一个很好的相关性可视化，为您提供了以下内容：

这是一个很棒的包装。

也可以在这里查看答案，这可能对您有所帮助。

最后，如果您对您所引用的帖子中的代码更简单有建议-请让我知道。

还有两个其他的绘图思路：

• 向日葵情节
• 使用基本图形或ggplot2的带抖动的散点图