Рейтинг- это же порядковые данные? Вот, попадалось мне случайно. Посмотрите,  может что-то подскажет.
https://youtu.be/1-ADJNE1WNc&t=35m20s

Спасибо

Я бы рекомендовал квантили/децили, они покажут разброс распределения. Или еще можно взять на вооружение логику полихорических корреляций, где допускается, что наблюдаемое дискретное распределение - это дискретизация непрерывного латентного нормального распределения N(0,1), и из кумулятивной плотности распределения вычисляются пороги этой латентной переменной, в которых произошла дискретизация.

Посмотрите распределение стандартных отклонений и определите пороговое значение

Медиана вряд ли удачно будет показывать рейтинг. Допустим оценка идёт 1,1,5,5,5,5,5. Выходит что медиана 5,а среднее 3.85. Оценка 5 по медиане при таких рейтингах, когда есть две единицы не совсем верно. Здесь должно быть что-то по сложнее.

Согласен, медиана - это мера центральной тенденции, а не разброса

я бы использовал непараметрические статистики в данном случае, поскольку рейтинг - это, скорее, ранги, хотя уже близкие к интервальной шкале. Тем не менее, разница между 2 и 3 — это не разница между 4 и 5, и это хотелось бы учитывать. Например, межквартильный размах (IQR), но он не ухватит различия в выборках, скорее всего, везде IQR будет равен 2. Другой вариант — median absolute deviation https://en.wikipedia.org/wiki/Median_absolute_deviation
Вот это бы как раз хорошо могло подойти здесь и поймать различия позволит

Вот, например, сложный подход - http://doingbayesiandataanalysis.blogspot.com/2017/12/which-movie-is-rated-better-dont-treat.html
А народный понятный метод - взять в качестве метрики долю людей, оценивших на две максимальные оценки (Top2-boxes), а в качестве разброса Top2 - Bottom2
Но порог в любом случае определять придется.

Я кстати так и не понял в статье , почему плохо интепретировать как metirc?

Потому что распределение напоминает биномиальное ?

У него пример, что можно быть, что по средним одно кино оценивают лучше, чем другие. А по латентным переменным оно хуже. Но, имхо, это скорее связано, что у людей, которые оценивают, в голове какая-то своя шкала, которая транслируется в оценки индивидуальным способом. И вот эту внутреннюю непрерывную шкалу мы таким способом выявляем.

Потому что субъективная разница между разными баллами может (сильно) не совпадать. Поэтому не очень корректно, например, сказать, что разница в два балла больше в два раза чем разница в один балл

Всем привет.
Использую пакет googleAnalyticsR
Авторизацию прошёл, не ругается.
При запросе данных выдаёт такую ошибку:
Error: 'hash' is not an exported object from 'namespace:rlang'
Куда копать?

Привет) А не подскажете, почему lubridate не хочет обрабатывать столбцы с датами из фрейма в data table формате? Как тогда быть?) Переводить сначала в tibble, приводить к дате, а потом обратно в data table? Или есть более простой способ?)

Можете показать пример кода?

При этом, если в tibble конвертнуть - все норм

А можете показать значения в этом столбце?

Синтаксис самого data.table тоже не хочет
from_1C[, date_1C_load := ymd(date_1C_load)]