似然比测试-LMER R-非嵌套模型

我目前正在审查一些工作，遇到了以下问题，这对我来说似乎是错误的。使用lmer拟合了两个混合模型（在R中）。这些模型是非嵌套的，并通过似然比测试进行比较。简而言之，这是我拥有的可复制示例：

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)

据我所知，它lmer被用来计算对数似然，并且该anova语句使用具有通常自由度的卡方来测试模型之间的差异。这对我来说似乎不正确。如果是正确的话，有人知道有什么参考可以证明这一点吗？我知道依赖模拟的方法（Lewis等人的论文，2011年）和Vuong（1989年）开发的方法，但是我不认为这是在这里产生的。我认为该anova陈述的使用不正确。

这在两个方面是不正确的：

1. （普通）似然比检验只能用于比较嵌套模型；
2. 我们无法在REML下比较均值模型。（这里不是这种情况，请参阅下面的@KarlOveHufthammer的评论。）

在使用ML的情况下，我知道使用AIC或BIC来比较非嵌套模型。