Teste da razão de verossimilhança - Lmer R - Modelos não aninhados

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Atualmente, estou revisando alguns trabalhos e encontrei o seguinte, o que me parece errado. Dois modelos mistos são montados (em R) usando o lmer. Os modelos não são aninhados e são comparados por testes de razão de verossimilhança. Em suma, aqui está um exemplo reproduzível do que tenho:

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)

Tanto quanto posso ver, lmeré usado para calcular a probabilidade de log e a anovainstrução testa a diferença entre os modelos usando um qui-quadrado com os graus de liberdade usuais. Isso não parece correto para mim. Se estiver correto, alguém sabe de alguma referência que justifique isso? Estou ciente dos métodos baseados em simulações (artigo de Lewis et al., 2011) e da abordagem desenvolvida por Vuong (1989), mas não acho que seja isso que é produzido aqui. Eu não acho que o uso da anovadeclaração esteja correto.

r lme4-nlme likelihood-ratio nested-models ameba diz Restabelecer Monica
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Respostas:

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Isso não está correto de duas maneiras :

  1. O teste da razão de verossimilhança (comum) pode ser usado apenas para comparar modelos aninhados;
  2. Não podemos comparar modelos médios em REML. (Este não é o caso aqui, consulte os comentários de @ KarlOveHufthammer abaixo.)

No caso de usar o ML, estou ciente de usar o AIC ou o BIC para comparar os modelos não aninhados.

Randel
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Em relação ao ponto 2, a anova()função em R não compara os dois modelos ajustados em REML; reajusta-os usando ML e, em seguida, executa o teste. Veja lme4:::anova.merMod, que contém a linha mods <- lapply(mods, refitML). (Mas você ainda está certo de que anova()não pode ser usado para comparar os dois modelos, como eles não são aninhados.)
Karl Ove Hufthammer
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observe também que há alguma discordância quanto ao aninhamento: Brian Ripley diz que o aninhamento é essencial para a comparação da AIC (veja a p. 20 do documento vinculado para discussão), enquanto Anderson e Burnham (veja a p. 2) discordam.
Ben Bolker
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@BenBolker Outra referência (veja também isso e isso ) para o uso da AIC com modelos não aninhados, desde que você considere todas as constantes de normalização e modelos não patológicos. No contexto do LMM, no entanto, você precisa usar algumas modificações do AIC.
LessFaceMoreBook
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Link desconfigurado: Acho que stats.ox.ac.uk/~ripley/ModelChoice.pdf deve funcionar.
precisa saber é o seguinte
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@BenBolker Bem, Brian Ripley é bastante opinativo. No entanto, ele não forneceu um argumento devastador contra o uso da AIC para modelos não aninhados :). Desculpe por repetir o seu link.
precisa saber é o seguinte