동물 보호소는 개인 및 가족이 있는 집에 개를 영구히 두려고 노력합니다. 그러나 한 장기 회고적 연구에 따르면 입양 후 보호소로 돌아온 개의 비율은 약 9%라고 추정됩니다. 보호소로 돌아온 개는 추가 동물을 돌보는 데 사용할 수 있는 자원에 영향을 미칩니다. 보호소로 돌아온 근본 원인을 파악하면 이러한 현상을 줄이는 데 목표를 둔 프로그래밍에 도움이 될 수 있습니다.
뉴욕의 대규모 보호소 시스템에 대한 데이터 세트를 사용하여, 입양 후 6개월 동안 추적한 3,465마리의 처음 보호소에 온 개로 구성된, 우리는 여러 모델을 통해 입양된 개의 복귀율을 줄이기 위한 개입의 잠재적 영역을 파악했습니다. 이 연구 프로젝트에서 보고한 모델은 단계적 변수 선택과 결합된 로지스틱 회귀로, 개가 복귀될 확률과 많은 공변량 간의 관계를 탐구했습니다. 머신 러닝 모델도 적합하여 로지스틱 회귀 모델과 비교한 결과 비슷하지만 더 미묘한 결과가 나왔습니다.
우리는 개의 나이, 공격적 행동 경향, 품종, 체류 기간, 보호소 지리가 개가 돌아올 확률과 관련이 있다는 것을 발견했습니다. 또한, 우리는 보호소 간에 개를 운반하는 것이 반환 확률과 관련이 없다는 것을 발견했습니다. JMP의 사용하기 쉬운 대화형 분석 및 시각화는 통계 교육을 거의 받지 않은 고객이 스스로 분석을 이해하고 궁극적으로 실행하는 데 도움이 되었습니다. 이러한 결과는 교육 자료 또는 교육 프로그램과 같은 개입에 대한 리소스 할당을 안내하여 전반적인 반환율을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
