尤度比検定-lmer R-入れ子になっていないモデル

現在、いくつかの作業をレビューしていますが、次のことに気付きました。lmerを使用して、2つの混合モデルが（Rで）近似されます。モデルはネストされておらず、尤度比検定によって比較されます。要するに、ここに私が持っているものの再現可能な例があります：

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)

私が見る限りlmer、対数尤度を計算するために使用され、anovaステートメントは通常の自由度を持つカイ二乗を使用してモデル間の差をテストします。これは私には正しくないようです。それが正しい場合、誰かがこれを正当化する参照を知っていますか？私はシミュレーションに依存する方法（ルイス他による論文、2011）とVuong（1989）によって開発されたアプローチを知っていますが、これがここで生み出されるものだとは思いません。anovaステートメントの使用が正しいとは思わない。

これは2つの点で正しくありません。

1. （通常）尤度比検定は、ネストされたモデルの比較にのみ使用できます。
2. REMLでは平均モデルを比較できません。（ここではそうではありません。以下の@KarlOveHufthammerのコメントを参照してください。）

MLを使用する場合、AICまたはBICを使用して、ネストされていないモデルを比較することを認識しています。