近年來，YouTube作為全球最大的視頻分享平台之一，吸引著無數內容創作者。本研究聚焦於分析六個類別的頻道內容，旨在利用機器學習工具Weka搭配統計分析，深入探討影片在YouTube社群中流行的關鍵因素。

研究的方法首先包括了對YouTube API的使用，從中爬取了影片的多項數據，包括觀看次數、喜歡數、評論數等。這些數據被視為潛在影片流行度的重要指標。

接著，我們選取了一系列可能影響影片流行的變數，其中包括但不限於影片長度、標題長度、標籤數量以及發佈時間等。這些變數被認為潛在地影響著觀眾對影片的反應。

我們採用了統計方法，包括卡方檢定和ANOVA檢定，以了解分析我們選擇的變數是否有定程度的影響流行的程度。這樣的研究設計旨在深入理解各變數之間的相互作用，以及它們如何共同影響影片的流行程度。

利用Weka進行機器學習模型的建立，我們探討了各變數對於影片流行度的影響。這樣的綜合性方法有助於提供對於整體趨勢的洞察，同時確保模型的準確性。

結合機器學習和統計分析，本研究建立了一套預測影片流行關鍵因素的模型。這樣的模型不僅提供了對於變數影響的整體趨勢，同時透過統計分析的驗證，確保了這些變數在實際情境中的實際效果。

最終，這樣的研究設計有望深刻影響對YouTube影音串流的流行關鍵因素的了解與分析，同時為創作者提供更精準的策略指引。這種結合機器學習和統計分析的整合性方法，將為未來相關領域的研究提供可行且有價值的方法。