非正态数据应该做何种回归和结构方程模型

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数据情况：样本1026个
总体呈现非正态分布，因变量峰度标准误差为0.153，偏度标准误差为0.076。
数据类型为连续型数据（李克特量表，五分）。
问题：
现在已做完描述统计相关分析等，想进一步做回归，之后做结构方程模型。老师提出意见：非正态分布不适用于线性回归，且不能用amos，Mplus做结构方程模型，想请教应该使用哪种方法进一步做回归和结构方程模型?

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关键词：结构方程模型 非正态数据 结构方程 非正态 非正态分布 回归模型 毕业论文 求助 非正态 数据

用pls算法做

补充楼上：PLS回归（Partial least squares regression，偏最小二乘回归），是一种可以解决共线性问题、多个因变量Y同时分析、以及处理小样本时影响关系研究的一种多元统计方法。从原理上，PLS回归集合三种研究方法，分别是多元线性回归、典型相关分析和主成分分析，PLS回归是此三种方法的集合运用，多元线性回归用于研究影响关系，典型相关分析用于研究多个X和多个Y之间的关系，主成分分析用于对多个X或者多个Y进行信息浓缩。

通俗地讲：PLS回归运用主成分分析的原理，将多个X和多个Y，分别浓缩为成分(X对应主成分U，Y对应主成分V)，然后借助于典型相关原理，可分析X与U的关系，Y与V的关系；以及结合多元线性回归原理，分析X对于V的关系，从而研究到X对于Y的关系。简单理解即为：先将多个X和多个Y，浓缩成新的成分(X对应主成分U，Y对应主成分V)，然后通过研究主成分之间的关系，从而研究X和Y之间的关系。