Los refugios de animales se esfuerzan por colocar a los perros de forma permanente en hogares con personas y familias. Sin embargo, un estudio retrospectivo a largo plazo estima que el porcentaje de perros que regresan a los refugios después de la adopción es de aproximadamente el 9 por ciento. El regreso de los perros a los refugios afecta los recursos disponibles para cuidar a otros animales. Identificar las causas fundamentales de los retornos a los refugios puede servir de base para la programación destinada a reducir este fenómeno.
Utilizando un conjunto de datos de un gran sistema de refugios de Nueva York, compuesto por 3465 perros que habían sido adoptados por primera vez y a los que se hizo un seguimiento durante seis meses después de su admisión, identificamos posibles áreas de intervención para reducir las tasas de retorno de los perros adoptados a través de múltiples modelos. La regresión logística en combinación con la selección de variables por pasos fue el modelo que se informó en este proyecto de investigación para explorar la relación entre la probabilidad de que un perro sea devuelto y una gran cantidad de covariables. También se ajustaron los modelos de aprendizaje automático y se compararon con el modelo de regresión logística, lo que arrojó resultados similares pero más matizados.
Descubrimos que la edad del perro, su tendencia a la conducta agresiva, su raza, la duración de la estancia y la ubicación del refugio están relacionadas con la probabilidad de que el perro sea devuelto. Además, descubrimos que el transporte de perros entre refugios no estaba relacionado con la probabilidad de devolución. El análisis y las visualizaciones interactivas y fáciles de usar de JMP ayudaron a la clienta, que tenía poca formación en estadística, a comprender y, en última instancia, a ejecutar el análisis por su cuenta. Estos hallazgos orientarán la asignación de recursos a intervenciones, como materiales educativos o programas de formación, que pueden ayudar a reducir las tasas generales de devolución.
