Как отличить положительные значения от отрицательных в пузырьковой сетке в градациях серого?

Я помогаю своей сестре с кучей рисунков для ее диссертации. Она имеет дело с 20 ответами на опросы от множества компаний, и одна из самых естественных вещей, которые нужно сделать, — это найти корреляцию между ответами.

Учитывая, что опрос был не самым лучшим (вы должны работать с тем, что у вас есть, а она не проводила опрос), большинство корреляций сильно положительные, а те небольшие отрицательные корреляции, которые есть, ничтожны (наиболее сильная -0,13).

_{Обновление : корреляция измеряет, как две меры связаны друг с другом. Положительная корреляция означает, что чем выше показатель, тем выше другой показатель; например, «использует Comic Sans» и «заставляет меня хотеть воткнуть вилку в глаза» имеют положительную корреляцию. И наоборот, если корреляция отрицательна, чем больше мера, тем меньше другая. Корреляция между 0,2 и -0,2 считается незначительной .}

Моя идея поместить эти данные в диссертацию состоит в том, чтобы упорядочить корреляции в виде сетки и показать кружки вместо чисел: чем больше, тем сильнее. Проблема в том, что мне трудно решить, как должны проявляться отрицательные корреляции.

Моя первая мысль состоит в том, что у меня были бы сплошные черные круги для положительных корреляций и белые круги с черной рамкой для отрицательных корреляций. Однако отрицательные точки настолько малы, что черная рамка берет на себя заполнение круга, и в результате все точки кажутся черными.

Поскольку это будет напечатано, использование любого цвета за пределами оттенков серого... не очень хорошая идея. Мое текущее решение на данный момент состоит в том, чтобы показать серый «ореол» вокруг отрицательных точек (см. две точки в самом центре), возможно, уделяя им чрезмерное внимание. Он далек от совершенства и подчеркивает, что все точки даже не идеально круглые:

Другой вариант — сделать отрицательные точки полностью серыми, но я не знаю, как эти оттенки серого будут отображаться в печати, а проведение пробных запусков, вероятно, слишком дорого для дипломной работы бакалавра наук.

Что?