• 圖表中顯示出輕微的上升趨勢，表明認領養率與死亡率之間存在微弱的正相關。     

• 隨著認領養率增加，死亡率有略微上升的趨勢，這可以從相關係數（0.173）得到支持。     

• 數據中存在顯著的變異性，表明其他因素可能對死亡率的影響更大。

• p 值非常顯著（< 0.001）。這表示這種相關性不太可能是隨機產生的，並且存在統計證據支持領養率與死亡率之間的關係。

• 雖然這是一種微弱但統計上顯著的關係，卻表明領養率的增加可能會對死亡率產生些微影響，可能是由於間接因素，例如資源壓力或領養過程中的疾病傳播。

• 表明認領養率與死亡率之間存在微弱的正相關關係。

• 與認領養率與死亡率相比，表明收容率與死亡率之間的正相關性更為微弱。

• p 值接近顯著性門檻，略高於典型的 0.05。

• 更微弱且接近於不顯著的關係表明，僅靠收容率可能無法直接影響數據集中觀察到的死亡率。其他因素，例如收容所管理或健康防控措施，可能起到了更大的作用。

• 回歸線呈正斜率，確認較高的收容率與較高的死亡率相關。

• 雖然趨勢明顯，但數據點分布於回歸線周圍，顯示出變異性，說明收容率並非影響死亡率的唯一因素。

• 在相似收容率下死亡率的變異，表明收容所的管理方式、健康措施以及資源分配也會影響結果。

死亡率隨收容率的增加而升高：

• Low (<30%)：

  • 中位數死亡率相對較高，與其他分類相比。

  • 這可能表明，即使收容率較低，收容所仍可能面臨資源短缺或其他運營效率低下的挑戰。

• Medium (30-60%)：

  • 此分類顯示出最低的中位數死亡率。

  • 表明在此範圍內運行的收容所可能運作最佳，能夠有效平衡收容率與資源可用性。

• High (60-90%)：

  • 與中等分類相比，中位數與分布範圍略有增加。

  • 表明隨著收容所接近滿負荷運行，過度擁擠開始對死亡率產生顯著影響。

• Overloaded (>90%)：

  • 中位數和分布範圍進一步增加，顯示出嚴重過度擁擠的影響。

  • 更高的變異性與異常值表明，有些收容所能更好地管理過度擁擠，而另一些則面臨顯著的挑戰。

月度趨勢：

• 熱圖顯示某些月份（例如 1 月）的平均死亡率略高於其他月份。

• 這可能暗示季節性因素的影響，例如寒冷月份的收容動物數量增加，導致資源緊張和死亡率上升。

一致性：

• 各月份的死亡率差異普遍較小，但視覺化突出了微妙的趨勢，這可以用於指導資源規劃。

正相關趨勢：

• 像是新北市、花蓮縣和台南市等縣市顯示出收容率與死亡率之間的正相關趨勢。

• 這表明這些地區的收容所過度擁擠與死亡率增加之間存在強烈的關聯。

負相關或趨勢不明顯：

• 南投縣、基隆市和嘉義市等縣市呈現負相關或較弱的關係。

• 這可能表示這些地區的收容所管理較佳或有額外資源，減輕了過度擁擠對死亡率的影響。

負相關或無明顯趨勢：

• 像是南投縣、嘉義市和基隆市的數據顯示出較弱或負相關趨勢，這表明收容率並非影響這些地區死亡率的主要因素。

離群值（Outliers）：

• 一些縣市（如雲林縣、桃園市）在不同收容率下有顯著的高死亡率異常值，值得進一步調查原因。

散佈圖部分：

• 散佈圖確認了認領養率與死亡率之間的相關性較弱，而收容率與死亡率之間的相關性較強。

變數的分布：

• 死亡率：分布偏向於較低值，部分收容所出現較高的死亡率，形成離群值。

• 認領養率：分布較廣，部分收容所的認領養率非常高。

• 收容率：大部分集中在中等水平，少數收容所出現極端的超負荷情況。

收容率 vs 死亡率：

• 微弱正相關（約 0.09）。這支持了假設，即收容所過度擁擠對死亡率的影響有限。

認領養率 vs 死亡率：

• 微弱正相關（約 0.17）。這表明隨著認領養率增加，死亡率略微上升。

收容率 vs 認領養率：

• 微弱負相關（約 -0.21）。較高的收容率與較低的認領養率略有關聯。

總結：

• 收容率是影響死亡率的重要因素，應著重於收容所容量管理，例如：

  • 增加收容所的空間與資源。

  • 推廣領養活動以減少過度擁擠的現象。

• 認領養率對死亡率的影響微弱且不顯著，說明：

  • 領養活動本身並未直接導致死亡率的增加。

  • 死亡率隨領養率增加的輕微上升可能是由其他間接因素造成，例如資源壓力或疾病傳播。

建議：

• 制定有效策略來管理收容率，例如：

  • 社區宣導以減少流浪動物數量。

  • 優化收容所的動物進入政策。

• 提高健康檢查與疾病控制能力，以降低與過度擁擠及領養過程相關的風險。