Comparar dos modelos usando la función anova () en R

De la documentación para anova():

Cuando se le da una secuencia de objetos, 'anova' prueba los modelos uno contra el otro en el orden especificado ...

¿Qué significa probar los modelos uno contra el otro? ¿Y por qué importa el orden?

Aquí hay un ejemplo del tutorial de GenABEL :

    >  modelAdd = lm(qt~as.numeric(snp1))
    >  modelDom = lm(qt~I(as.numeric(snp1)>=2))
    >  modelRec = lm(qt~I(as.numeric(snp1)>=3))
     anova(modelAdd, modelGen, test="Chisq")
    Analysis of Variance Table

    Model 1: qt ~ as.numeric(snp1)
    Model 2: qt ~ snp1
      Res.Df  RSS Df Sum of Sq Pr(>Chi)
    1   2372 2320                      
    2   2371 2320  1    0.0489     0.82
     anova(modelDom, modelGen, test="Chisq")
    Analysis of Variance Table

    Model 1: qt ~ I(as.numeric(snp1) >= 2)
    Model 2: qt ~ snp1
      Res.Df  RSS Df Sum of Sq Pr(>Chi)
    1   2372 2322                      
    2   2371 2320  1      1.77     0.18
     anova(modelRec, modelGen, test="Chisq")
    Analysis of Variance Table

    Model 1: qt ~ I(as.numeric(snp1) >= 3)
    Model 2: qt ~ snp1
      Res.Df  RSS Df Sum of Sq Pr(>Chi)  
    1   2372 2324                        
    2   2371 2320  1      3.53    0.057 .
    ---
    Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

¿Cómo interpreto esta salida?

Cuando lo usa anova(lm.1,lm.2,test="Chisq"), realiza la prueba de Chi-cuadrado para comparar lm.1y lm.2(es decir, prueba si la reducción en la suma residual de cuadrados es estadísticamente significativa o no). Tenga en cuenta que esto solo tiene sentido si lm.1y lm.2son modelos anidados.

$\alpha=0.05$$\alpha=0.1$

Echa un vistazo a ANOVA para modelos lineales también.