Tierheime bemühen sich, Hunde dauerhaft bei Einzelpersonen und Familien unterzubringen. Eine langfristige retrospektive Studie schätzt jedoch, dass der Prozentsatz der Hunde, die nach der Adoption ins Tierheim zurückgebracht werden, bei etwa 9 Prozent liegt. Die Rückgabe von Tierheimhunden wirkt sich auf die verfügbaren Ressourcen zur Versorgung weiterer Tiere aus. Die Identifizierung der Grundursachen für die Rückgabe ins Tierheim kann zu Programmen führen, die darauf abzielen, dieses Phänomen zu reduzieren.
Anhand eines Datensatzes für ein großes Tierheimsystem in New York, der aus 3.465 erstmaligen Tierheimhunden besteht, die sechs Monate nach ihrer Aufnahme beobachtet wurden, haben wir mithilfe mehrerer Modelle potenzielle Bereiche für Interventionen identifiziert, um die Rückgabequoten adoptierter Hunde zu senken. Das in diesem Forschungsprojekt verwendete Modell war die logistische Regression in Kombination mit schrittweiser Variablenauswahl, um die Beziehung zwischen der Wahrscheinlichkeit der Rückgabe eines Hundes und einer großen Anzahl von Kovariaten zu untersuchen. Auch maschinelle Lernmodelle wurden angepasst und mit dem logistischen Regressionsmodell verglichen, was zu ähnlichen, aber differenzierteren Ergebnissen führte.
Wir haben festgestellt, dass das Alter eines Hundes, seine Neigung zu aggressivem Verhalten, seine Rasse, die Aufenthaltsdauer und die Lage des Tierheims mit der Wahrscheinlichkeit zusammenhängen, dass ein Hund zurückgegeben wird. Darüber hinaus haben wir festgestellt, dass der Transport von Hunden zwischen Tierheimen nicht mit der Rückgabewahrscheinlichkeit zusammenhängt. Die benutzerfreundlichen, interaktiven Analysen und Visualisierungen von JMP haben der Kundin, die kaum Statistikkenntnisse hatte, geholfen, die Analyse zu verstehen und schließlich selbst durchzuführen. Diese Erkenntnisse werden die Zuweisung von Ressourcen für Interventionen wie Lehrmaterialien oder Schulungsprogramme bestimmen, die dazu beitragen können, die Rückgabequote insgesamt zu senken.
