Olabilirlik oranı testi - lmer R - İç içe olmayan modeller

Şu anda bazı çalışmaları gözden geçiriyorum ve aşağıdakilerle karşılaştım, ki bu benim için yanlış görünüyor. Lmer kullanılarak iki karışık model (R olarak) takılmıştır. Modeller iç içe değildir ve olasılık oranı testleri ile karşılaştırılır. Kısacası, burada sahip olduğum şeyin tekrarlanabilir bir örneği:

set.seed(105)
Resp = rnorm(100)
A = factor(rep(1:5,each=20))
B = factor(rep(1:2,times=50))
C = rep(1:4, times=25)
m1 = lmer(Resp ~ A + (1|C), REML = TRUE)
m2 = lmer(Resp ~ B + (1|C), REML = TRUE)
anova(m1,m2)

Gördüğüm kadarıyla lmer, günlük olasılığını hesaplamak için kullanılır ve anovaifade, normal serbestlik derecelerine sahip bir ki-kare kullanan modeller arasındaki farkı test eder. Bu benim için doğru görünmüyor. Eğer doğruysa, bunu haklı çıkaran herhangi bir referans var mı? Benzetimlere dayanan yöntemlerin (Paper by Lewis ve ark., 2011) ve Vuong (1989) tarafından geliştirilen yaklaşımın farkındayım ama burada üretilen şeyin bu olduğunu düşünmüyorum. anovaİfadenin kullanımının doğru olduğunu düşünmüyorum .

Bu iki şekilde doğru değildir :

1. (Sıradan) olabilirlik oranı testi sadece iç içe modelleri karşılaştırmak için kullanılabilir;
2. Ortalama modelleri REML altında karşılaştıramayız. (Bu durum böyle değil, aşağıdaki @ KarlOveHufthammer'ın yorumlarına bakın.)

ML kullanılması durumunda, iç içe olmayan modelleri karşılaştırmak için AIC veya BIC kullanmanın farkındayım.