r - 可视化与许多组的显着成对比较的方法

Question

考虑这个数据框：

set.seed(123)
dat1 <- data.frame(Loc = rep(letters[1:20], each = 10),
                   ID = 1:200,
                   var1 = rnorm(200),
                   var2 = rnorm(200),
                   var3 = rnorm(200),
                   var4 = rnorm(200),
                   var5 = rnorm(200),
                   var6 = rnorm(200))
dat1$ID <- factor(dat1$ID)

我正在处理与dat1上面创建的结构相似的数据。var1:6对从 20 个群体中随机抽样的个体进行了多个变量的测量，这里用Loc柱子表示。我对数据进行了综合非参数测试（Kruskal Wallis，一些其他迭代程序），目的是估计Loc哪些变量在哪些变量上不同。我想Loc使用邓恩检验在 s 之间进行成对比较（对于每个var)，并可视化“重要”结果的位置。我的问题是，对于这么多组（以及许多显着差异），任何使用典型箱线图来可视化这一点的方法都是混乱且难以理解。有没有更好的方法来可视化与这么多组的成对比较（特别是使用邓恩检验）？