スプラインを含む混合効果モデル

経時的な傾向が曲線線形であることがわかっているアプリケーションで、混合効果モデルをスプライン項に適合させています。ただし、評価したいのは、曲線の傾向が線形性からの個別の偏差によって発生するのか、それともグループレベルのフィットが曲線に見えるようにするグループレベルの影響なのかです。JMパッケージのデータセットを退屈な再現可能な例を示します。

library(nlme)
library(JM)
data(pbc2)

fitLME1 <- lme(log(serBilir) ~ ns(year, 2), random = ~ year | id, data = pbc2)
fitLME2 <- lme(log(serBilir) ~ year, random = ~ ns(year, 2) | id, data = pbc2)

基本的に、これらのどれが私のデータにより適しているかを知りたいです。しかしによる比較anovaは私に不吉な警告を与えます：

        Model df      AIC      BIC    logLik   Test  L.Ratio p-value
fitLME1     1  7 3063.364 3102.364 -1524.682                        
fitLME2     2  9 2882.324 2932.472 -1432.162 1 vs 2 185.0399  <.0001
Warning message:
In anova.lme(fitLME1, fitLME2) :
  fitted objects with different fixed effects. REML comparisons are not meaningful.

現在、最尤法を使用してこれらの種類の比較を行うことが困難であることを認識していますが、代替手段は何ですか？

mdeweyが言うように、REML推定法なしでモデルを再フィットします。警告が言うように、固定効果構造が異なる場合、比較は意味がありません。

次の問題は、モデルがネストされていないため、F検定がおそらく意味をなさないことです。情報基準を見ることができます。どちらも好むfitLME2。