从anova（）模型比较中解释偏差表的分析输出

Question

我有一个大的多元丰度数据，我有兴趣比较适合三个分类预测变量的不同组合的多个模型到我的物种矩阵响应变量。我一直在使用anova（）来比较我的不同模型，但是我难以解释输出。下面，我给出了我的代码以及相应的R输出。

invert.mvabund <- mvabund(mva.dat)
null<-manyglm(mva.dat~1, family='negative.binomial')
m1 <- manyglm(mva.dat~Habitat+Detritus, family='negative.binomial')
m2 <- manyglm(mva.dat~Habitat*Detritus, family='negative.binomial')
m3 <- manyglm(mva.dat~Habitat*Detritus+Block, family='negative.binomial')
anova(null,m1,m2,m3)

Analysis of Deviance Table

null: mva.dat ~ 1
m1: mva.dat ~ Habitat + Detritus
m2: mva.dat ~ Habitat * Detritus 
m3: mva.dat ~ Habitat * Detritus + Block

Multivariate test:
     Res.Df Df.diff   Dev Pr(>Dev)       
null     99                           
m1       94       5 257.2    0.001 ***
m2       90       4  87.7    0.003 ** 
m3       81       9 173.5    0.003 ** 
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

我如何解释这些结果？ m2是最合适的模型，因为它具有最低的偏差，即使它具有比m1更高的p值吗？这是因为p值表明存在显着的偏差水平，因此最优模型将具有更高的p值吗？关于如何解释这些结果的任何建议都将非常感激 - 我还没有能够在我的Google搜索中找到明确的答案。谢谢！