동물 보호소는 개인 및 가족과 함께 집에 개를 영구적으로 배치하기 위해 노력합니다. 그러나 한 장기 후향적 연구에 따르면 입양 후 보호소로 돌아온 개들의 비율은 약 9%로 추정됩니다. 보호견을 돌려보내는 것은 추가 동물을 돌볼 수 있는 자원에 영향을 미칩니다. 보호소로 돌아가는 근본 원인을 파악하면 이러한 현상을 줄이기 위한 프로그램에 정보를 제공할 수 있습니다.
수용 후 6개월 동안 추적된 3,465마리의 최초 보호견으로 구성된 뉴욕의 대규모 보호소 시스템에 대한 데이터 세트를 사용하여 우리는 여러 모델을 통해 입양견의 귀환율을 줄이기 위한 개입이 가능한 잠재적 영역을 식별했습니다. 단계적 변수 선택과 결합된 로지스틱 회귀는 개가 다수의 공변량으로 반환될 확률 간의 관계를 탐색하기 위해 이 연구 프로젝트에서 보고된 모델이었습니다. 기계 학습 모델도 적합했으며 로지스틱 회귀 모델과 비교하여 비슷하지만 더 미묘한 결과를 얻었습니다.
우리는 개의 나이, 공격적인 행동 경향, 품종, 체류 기간, 보호소 지리가 개가 돌아올 확률과 관련이 있다는 것을 발견했습니다. 또한, 우리는 보호소 간에 개를 수송하는 것이 돌아올 확률과 관련이 없다는 것을 발견했습니다. JMP의 사용하기 쉬운 대화형 분석 및 시각화 기능은 통계 교육을 거의 받지 못한 고객이 스스로 분석을 이해하고 궁극적으로 실행할 수 있도록 도왔습니다. 이러한 결과는 전체 반품률을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 교육 자료 또는 훈련 프로그램과 같은 개입에 대한 자원 할당을 안내할 것입니다.
