一个桑基图怎么样，x 轴上是时间，流宽表示状态转换频率。这是关于在 R 中实现 Sankey 图的 SO 讨论。

一个可能的 R 包是{riverplot} ...这是显示数据中第一个转换的代码：

library(riverplot)
nodes <- as.character(sapply(1:2, FUN = function(n){paste0(LETTERS[1:3],n)}))
edges <- list(A1=list(C2=4), B1=list(A2=1,C2=1,B2=2), C1=list(C2=2))
r <- makeRiver( nodes, edges, node_xpos= c( 1,1,1 ,2,2,2),
                node_labels= c( A1= "A", B1= "B", C1= "C", A2="A",B2="B",C2="C" ))
plot( r )

会产生这个：

如果您有转换计数表形式的数据：

$$Transition Period 1 Period 2 Period 3 Period 4 \newline A->A 0 0 0 8 A->B 0 0 0 1 A->C 4 1 0 1 B->A 1 0 1 0 B->B 2 0 0 0 B->C 1 1 0 0 C->A 0 0 9 0 C->B 0 0 0 0 C->C 2 7 0 0$$ 那么可能的可视化是面积图。以下图表是在 Excel 中生成的（使用插入功能区上的图表/区域按钮）。该图表准确地记录了每个时期发生的所有转变。不同颜色的阴影区域表示按起点-终点对转换的相对频率。

我不确定这是否是您所追求的分析类型，但您提到视觉方面在 STATA 中受到限制。一位同事写了一篇博客，利用 neo4j 将 web 数据读入图形数据库，并使用 d3js 以图形方式显示数据。

我意识到你没有这样的网络数据，但你的数据可以存储在图形数据库中，但我想当我问你打算做什么类型的分析时，我问你是否需要定性或定量方向。但看起来你仍在解决这个问题。neo4j 的好处是您可以将数据拉入 R 并对其进行任何类型的分析。