I rifugi per animali si sforzano di collocare in modo permanente i cani in case di individui e famiglie. Tuttavia, uno studio retrospettivo a lungo termine stima che la percentuale di cani restituiti ai rifugi dopo l'adozione sia di circa il 9 percento. Il ritorno dei cani dai rifugi influisce sulle risorse disponibili per prendersi cura di altri animali. Identificare le cause profonde dei ritorni ai rifugi può informare la programmazione mirata a ridurre questo fenomeno.
Utilizzando un set di dati per un grande sistema di rifugi a New York, composto da 3.465 cani al primo ingresso in un rifugio monitorati per sei mesi dopo l'assunzione, abbiamo identificato potenziali aree di intervento per ridurre i tassi di ritorno dei cani adottati attraverso modelli multipli. La regressione logistica in combinazione con la selezione graduale delle variabili è stato il modello riportato in questo progetto di ricerca per esplorare la relazione tra la probabilità che un cane venga restituito a un gran numero di covariate. Sono stati inoltre adattati e confrontati modelli di apprendimento automatico con il modello di regressione logistica, producendo risultati simili ma più sfumati.
Abbiamo scoperto che l'età di un cane, la tendenza al comportamento aggressivo, la razza, la durata della permanenza e la geografia del rifugio sono correlate alla probabilità che un cane venga restituito. Inoltre, abbiamo scoperto che il trasporto dei cani tra rifugi non era correlato alla probabilità di ritorno. L'analisi e le visualizzazioni interattive e facili da usare di JMP hanno aiutato la cliente, che aveva poca formazione in statistica, a comprendere e infine eseguire l'analisi da sola. Queste scoperte guideranno l'assegnazione di risorse agli interventi, come materiali didattici o programmi di formazione, che possono aiutare a ridurre i tassi di ritorno complessivi.
