動物保護施設は、犬を個人や家族の家に永久的に引き取ろうと努めています。しかし、ある長期にわたる遡及的研究によると、譲渡後に保護施設に戻される犬の割合は約 9 パーセントです。保護施設の犬を戻すと、他の動物の世話に利用できるリソースに影響します。保護施設への犬の戻りの根本原因を特定することで、この現象を減らすことを目的としたプログラムに情報を提供できます。
ニューヨークの大規模保護施設システムのデータセット（収容後 6 か月間追跡された、初めて保護施設に来た 3,465 匹の犬）を使用して、複数のモデルを通じて、引き取られた犬の返却率を下げるための介入の可能性のある領域を特定しました。この研究プロジェクトで報告されたモデルは、犬が返却される確率と多数の共変量との関係を調査するためのもので、ロジスティック回帰と段階的変数選択の組み合わせでした。機械学習モデルも適合され、ロジスティック回帰モデルと比較され、類似していますが、より微妙な結果が得られました。
犬の年齢、攻撃的な行動の傾向、犬種、滞在期間、シェルターの所在地が、犬が返される確率と関係していることが分かりました。さらに、シェルター間で犬を輸送することは、返される確率と関係がないことも分かりました。JMP の使いやすいインタラクティブな分析と視覚化により、統計のトレーニングをほとんど受けていないクライアントが分析を理解し、最終的には自分で実行できるようになりました。これらの調査結果は、教育資料やトレーニング プログラムなどの介入にリソースを割り当てる際の指針となり、全体的な返還率の削減に役立つ可能性があります。
