非正态分布的数据在使用结构方程模型（SEM）或者平行中介效应分析时可能会存在一些挑战。虽然SPSS AMOS等软件通常用于SEM，但是对于非正态数据，可能需要进行数据转换或者使用适合非正态数据的SEM方法。 在结构方程模型中，常用的方法之一是使用最小二乘估计（Least Squares Estimation），但这种方法对于非正态数据的拟合可能不够准确。相比之下，最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）或者广义最小二乘估计（Generalized Least Squares）可能更适合处理非正态数据。至于平行中介效应分析，通常也使用线性回归模型。如果数据不符合正态分布，可能需要考虑使用稳健标准误（robust standard errors）或者进行数据转换等方法来处理。 总的来说，虽然SPSS Pro是一个功能强大的统计软件，但在处理非正态分布数据时，需要谨慎选择合适的统计方法，并可能需要借助其他软件或者进行数据预处理来确保分析结果的准确性。