人类自文明之初就与动物为伴。在从原始的狩猎采集生活方式过渡之后，人类雇佣了载重动物来帮助他们做几乎所有的事情:耕种庄稼，搬运沉重的货物，甚至帮助狩猎其他动物。
今天，家畜仍然为世界各地数百万人提供这些功能。但我们大多数人更熟悉的是与毛茸茸的朋友之间的情感纽带。在非农业社会，动物是我们家庭的一部分。他们不需要做家务。他们不需要带任何收入回家。它们所需要做的就是存在，在这个过程中，它们让我们的生活更加充实。
在美国和其他发达国家，养宠物非常普遍，而且正在变得越来越普遍一年比一年更受欢迎．根据2016年的一项研究，近57%的美国家庭至少有一只家庭宠物，高于1982年的38%。考虑到美国千禧一代即将成年的出生率趋于平缓，很多人都想知道猫和狗是否开始填补这一情感空白。
那么，人类家庭是否将宠物置于人类之上?“爱狗人士”和“爱猫人士”之间有区别吗?我们做了调查，了解到一些关于全国各地宠物主人的非常令人惊讶的事情……
上镜的宠物
我们的数据显示，狗主人和猫主人都倾向于用手机给宠物拍照，而不是给家人甚至自己拍照。一般来说，养狗的人似乎会拍更多的照片——这确实证明了猫不太善于社交的观点。事实证明，有一些真正的科学为了支持这一点。猫不像狗，也不像人类不有社会义务的动物。这意味着它们已经进化得更加独立。记住:直到今天，猫还没有像狗一样被驯化了。
爱宠物的州
美国是世界上最喜欢宠物的地方之一。这个国家仅次于拉丁美洲和俄罗斯就多少人至少拥有一只宠物而言。即便如此，国内仍有部分地区将这种升值提升到了一个全新的水平。
我们的研究显示，新墨西哥州的居民平均养宠物数量最多，每户4只，其次是密西西比州3.5只，阿肯色州3只。在怀俄明州、内布拉斯加州和北达科他州等所谓的“飞越”州，宠物似乎更少。
拥抱的伙伴
可以理解的是，许多宠物主人对在一堆毛皮中醒来的想法不太感兴趣。然而，事实证明，这只是宠物主人中的少数人。根据我们的受访者，绝大多数的宠物主人会让他们的狗或猫睡在他们的床上。只有25%的人说“不”。
这其中有情感上的原因。大多数宠物主人在家里养动物，因为这能改善他们日常生活中的情绪。甚至美国疾病控制与预防中心也将养宠物列为这是帮助人们应对孤独和抑郁的有效方法．
愤怒的宠物主人
宠物和孩子一样，都不是完美的——宠物主人和父母也是如此。在很多方面，养宠物就像养一个永远不会长大、不会说话、也不会自己吃饭的孩子。话虽如此，宠物主人和他或她的同伴之间肯定会有令人沮丧的插曲。
尽管如此，出于愤怒而殴打宠物似乎非常罕见。我们的研究显示，超过92%的受访者有过这样的经历不只有7%的人承认自己会因为愤怒而打宠物。
不是每个养宠物的人都是好主人。ASPCA估计650万只伴侣动物被留在收容所每年，经常是在被虐待之后。好消息是，这个数字每年都在下降。
你所在州最喜欢的宠物是什么?
“猫与狗”是宠物主人之间的经典争论。你知道狗的名声:狗会给你更多的照顾，但猫需要的工作要少得多。所以，更好的宠物是一个主观的答案。我们的数据显示，大多数美国人都愿意花更多的时间来换取一个会舔他们脸的伴侣。几乎每个州的宠物主人都更喜欢狗而不是猫。
我们可以在剩下的时间里继续“猫与狗”的争论，但确实存在一种比两者都受欢迎的宠物淡水鱼。
失物招领处
不幸的是，失去宠物是很痛苦的。根据我们的数据，大多数宠物主人说他们从未输过赌，但超过27%的人输过。在我们的宠物总数中，近12%的人在宠物失踪后无法找到它们。我们的研究表明，被找到的宠物平均失踪超过8天。
当然,你有失去宠物的风险很大程度上取决于你收养的是哪种动物。2016年的一项研究发现，最容易逃离主人的狗品种包括猎犬、安纳托利亚牧羊犬和斗牛犬。
结论:
在我们进行研究之前，我们就知道一件事，这在研究之后得到了进一步的证实，那就是人们喜欢宠物。照顾宠物通常比看上去要难得多。除了食物和水，猫和狗都需要关爱和锻炼。太多的人忽视了最后一点。有空间让宠物跑来跑去或呼吸新鲜空气的价值怎么强调都不为过。有一件事是肯定的——当你有一只狗的时候，你的草坪会被撕毁。他们就是这样。幸运的是，解决这个问题比你想象的要容易。访问ManBetX万博官方网站lawnstarter.com你自己去看看。
方法
所有与会者都使用一个双管齐下的方法筛选:(1)描述self-acknowledgment选择标准的要求和接受,和(2)直接要求每个参与者确认每一个准则,即他们有一段时间,有一个“猫”或“狗”“1102试图在线学习,与65年消除:(1)永远不会拥有一个“猫”或“狗”,(2)失败的验证码,(3)没有完成调查,或(4)的混合物。此外，27个响应集因IP地址重复而被淘汰，共淘汰92个，完成率为91.65%，并最终获得n= 1010。本研究通过亚马逊的Mechanical Turk采用便利抽样方法进行在线调查，并在使用Microsoft Excel完成数据擦洗和使用Tableau完成数据可视化后，采用后续的后验探索性相关数据分析方法。
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