动物收容所力求将狗永久安置在个人和家庭的家中。然而，一项长期回顾性研究估计，收养后返回收容所的狗的比例约为 9%。返回收容所的狗会影响用于照顾更多动物的资源。确定返回收容所的根本原因可以为旨在减少这种现象的计划提供参考。
我们使用纽约大型收容所系统的数据集，该数据集包括 3,465 只首次被收容的狗，这些狗在被收容后被跟踪了六个月，我们通过多种模型确定了可以采取干预措施以降低被收养狗的返回率的潜在领域。本研究项目报告的模型是逻辑回归与逐步变量选择相结合，以探索狗被送回的概率与大量协变量之间的关系。机器学习模型也进行了拟合，并与逻辑回归模型进行了比较，得出了类似但更细微的结果。
我们发现，狗的年龄、攻击性行为倾向、品种、停留时间和收容所地理位置与狗被送回的概率有关。此外，我们发现在收容所之间运送狗与送回概率无关。JMP 易于使用的交互式分析和可视化帮助几乎没有接受过统计学培训的客户理解并最终自行执行分析。这些发现将指导将资源分配给干预措施，例如教育材料或培训计划，这可能有助于降低总体送回率。
