Rozdział 1 : Teoria ewolucji: od Darwina poprzez nową syntezę do współczesnych propozycji; 1.1. Logika teorii Darwina; 1.2. Nowa synteza; 1.2.1. Czynniki generujące zmienność genetyczną; 1.3. Poza nową syntezę; Rozdział 2 : Ewolucjonizm w psychologii: od socjobiologii do psychologii ewolucyjnej. Specyfika psychologii ewolucyjnej; 2.1. Ewolucjonizm w psychologii; 2.2. Etologia i socjobiologia; 2.3. Psychologia ewolucyjna; Rozdział 3 : Biologiczne i psychologiczne ujęcie modularności; 3.1. Modularność – podstawowy element systemów złożonych; 3.2. Biologiczne ujęcia modularności; 3.3. Wczesne psychologiczne ujęcia modularności; 3.4. Powszechna modularność – ujęcie psychologii ewolucyjnej; Rozdział 4 : Ewolucyjne ujęcie osobowości: poziom ogólny; 4.1. Co składa się na ogólny poziom analizy osobowości?; 4.2. Motywacja; 4.2.1. O korzyściach ewolucyjnego ujęcia motywacji; 4.2.2. Ewolucyjna koncepcja motywacji; 4.2.3. Integrujący aspekt motywacji – samokontrola; 4.3. Emocje; 4.3.1. Emocje podstawowe jako emocje o genezie ewolucyjnej; 4.3.2. Poza emocje podstawowe; 4.4. Samoświadomość i Ja; 4.4.1. Samoświadomość – nowa jakość czy ciągłość?; 4.4.2. Samowiedza – geneza filogenetyczna; 4.4.3. Spór o ewolucyjny początek zdolności do budowania samowiedzy; 4.4.4. Czy samoświadomość i samowiedza są adaptacją?; 4.5. Postulaty dla ewolucyjnego ujęcia osobowości na poziomie ogólnym; Rozdział 5 : Ewolucyjne ujęcie osobowości: poziom różnicowy; 5.1. Zróżnicowanie fenotypu i genotypu człowieka; 5.2. Problematyczność ewolucyjnego ujęcia różnic indywidualnych; 5.3. Dobór zrównoważony, w tym dobór zależny od częstości, jako wyjaśnienie adaptacyjnych różnic indywidualnych; 5.4. Teoria historii życia i jej znaczenie w wyjaśnianiu ewolucyjnych mechanizmów genezy cech osobowości; 5.5. Psychologia ewolucyjna i genetyka ewolucyjna człowieka – nowe modele wyjaśnień genezy różnic indywidualnych; 5.6. Postulaty dla ewolucyjnego ujęcia osobowości na poziomie różnicowym; Rozdział 6 : Ewolucyjna teoria osobowości – próba syntezy; 6.1. O możliwości wykorzystania ujęcia ewolucyjnego do stworzenia teorii osobowości; 6.2. Ewolucyjna teoria osobowości: analiza metateoretyczna, teoretyczna i metodologiczna; 6.3. Ewolucyjna teoria osobowości: postulaty i kierunki rozwoju.[K]

Część 1 : Modele regresji; Rozdział 1 : Regresja prosta; Wprowadzenie; Kowariancja i korelacja jako miary współzmienności; Jednozmiennowa analiza represji; Dopasowanie linii regresji metodą najmniejszych kwadratów; Równanie linii prostej - parametry modelu; Analiza regresji w programie; IBM SPSS Statistics; Przykład: relacja temperatury i samopoczucia; Podsumowanie; Rozdział 2 : Regresja wielokrotna; Wprowadzenie; Analiza regresji wielozmiennowej w programie IBM SPSS Statistics; Korelacja cząstkowa i semicząstkowa w analizie regresji; Różne metody wprowadzania predyktorów w analizie regresji; Regresja krokowa; Regresja hierarchiczna; Podsumowanie; Rozdział 3 : Testowanie założeń. Diagnostyka w analizie regresji; Wprowadzenie; Założenia analizy regresji; Homoscedastyczność; Brak korelacji składników losowych; Brak skorelowania predyktorów; Normalność rozkładu zmiennych oraz normalność rozkładu reszt; Jak policzyć statystyki diagnostyczne w programie IBM SPSS Statistics; Podsumowanie; Rozdział 4 : Zmienne jakościowe jako predyktory w analizie regresji; Wprowadzenie; Tworzenie zmiennych instrumentalnych dla jakościowego predyktora niedychotomicznego; Kodowanie zero-jedynkowe; Kodowanie quasi-eksperymentalne; Kodowanie ortogonalne; Podsumowanie; Rozdział 5. Analiza mediacyjna w regresji. Poszukiwanie zmiennych pośredniczących; Wprowadzenie; Klasyczne podejście Barona i Kennyego; Model mediacji Cohena i Cohen; Przykład 1. Model mediacyjny z ilościową zmienną niezależną; Krok 1 - relacja między zmienną niezależną a zależną; Krok 2 - relacja między zmienną niezależną a mediatorem; Krok 3 - relacja zmiennej niezależnej i mediatora ze zmienną zależną; Testy: Sobela, Aroiana i Goodmana testujące istotność mediacji częściowej; Opis wyników; Przykład 2. Model mediacyjny z dychotomiczną zmienną niezależną; Trudności w poszukiwaniu mediacji; Podsumowanie; Rozdział 6 : W poszukiwaniu interakcji. Moderatory w analizie regresji; Wprowadzenie; Poszukiwanie interakcji - kolejne kroki; Interakcja z dychotomicznym moderatorem; Interakcja z moderatorem ilościowym; Interakcja trzech zmiennych; Poszukiwanie interakcji między zmiennymi jakościowymi o większej liczbie wartości niż dwie; Podsumowanie; Część 2 : Modelowanie strukturalne; Rozdział 7 : Modele strukturalne zmiennych obserwowalnych; Wprowadzenie; Specyfikacja modelu strukturalnego zmiennych obserwowalnych; Interpretacja parametrów; Model regresji wielorakiej; Model ścieżkowy z kowariancją i zależnościami pośrednimi; Estymacja modeli strukturalnych; Założenia; Metody estymacji; Ocena jakości modelu; Test dopasowania modelu; Miary dopasowania do populacyjnej macierzy wariancji-kowariancji; Indeksy dopasowania; Kryteria informacyjne; Modyfikowanie modelu; Badanie istotności parametrów; Indeksy modyfikacji; Podsumowanie; Rozdział 8 : Modele strukturalne w podgrupach; Wprowadzenie; Specyfikacja i estymacja; Porównywanie pojedynczych parametrów między grupami; Weryfikacja złożonych hipotez dotyczących równości parametrów między grupami; Podsumowanie; Rozdział 9 : Modelowanie strukturalne ze zmiennymi ukrytymi; Wprowadzenie; Specyfikacja modelu strukturalnego ze zmiennymi ukrytymi; Część strukturalna modelu; Część pomiarowa modelu; Konfirmacyjna analiza czynnikowa jako narzędzie weryfikacji modelu pomiarowego; Estymacja i interpretacja modelu strukturalnego ze zmiennymi ukrytymi; Podsumowanie; Rozdział 10 : Krótkie wprowadzenie do IBM SPSS Statistics AMOS.[K]

Część 1 : Przygotowanie danych do analizy statystycznej; Rozdział 1 : Od teorii do analizy statystycznej. Jak badać zjawiska psychologiczne?; Jak sformułować dobre pytanie badawcze?; Zmienne; Ustalamy schemat badania; Schemat eksperymentalny; Schemat quasi-eksperymentalny; Schemat korelacyjny; Dobór narzędzi pomiarowych; Poziom pomiaru; Zbieranie danych; Analiza statystyczna; Opis wyników; Struktura raportu z badania; Rozdział 2 : Wprowadzanie danych i podstawy pracy z programem; IBM SPSS Statistics; Wprowadzenie; Edytor danych; Pasek stanu; Pasek narzędzi; Edytor raportów; Edytor poleceń; Pomoc; Import danych z innych programów; Łączenie danych; Podsumowanie; Rozdział 3 : Opis i prezentacja danych: tabele, wykresy i statystyki opisowe; Wprowadzenie; Tabelaryczne i graficzne metody opisu danych; Statystyki opisowe; Miary tendencji centralnej; Obliczanie miar tendencji centralnej i miar rozproszenia; Miary kształtu rozkładu; Podsumowanie; Zadania sprawdzające; Rozdział 4 : Standardowe sposoby tworzenia wskaźników zmiennych; Wprowadzenie; Logika tworzenia wskaźnika; Odwracanie skali; Inny sposób odwracania pytań; Rekodowanie przedziałami; Rekodowanie warunkowe; Tworzymy wskaźnik; Inne sposoby tworzenia wskaźnika; Przykład tworzenia wskaźnika – FCZ-KT; Tworzene wskaźników w języku poleceń IBM SPSS Statistics ; Zakończenie; Zadania sprawdzające; Część 2 : Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego – testy różnic; Rozdział 5 : Wnioskowanie statystyczne na danych jakościowych; Testy wykorzystujące rozkład chi-kwadrat; Jak wnioskować statystycznie; Właściwy wybór; Testy chi-kwadrat; Chi-kwadrat dla jednej zmiennej krok po kroku w SPSS; Raz jeszcze o prostym teście chi-kwadrat– szczurzy przykład; Gdy mamy dwie zmienne – chi-kwadrat dla tabel krzyżowych; Poza częstości; Chi-kwadrat inaczej; Zadania sprawdzające; Rozdział 6 : Testy t-Studenta i ich nieparametryczne odpowiedniki; Wprowadzenie; Rodzaje testów t-Studenta; Założenia do testów t-Studenta; Odporność testu t-Studenta na zaburzenia dotyczące założeń testu; Test t dla jednej próby; Kolejne kroki wnioskowania statystycznego; Test t dla jednej próby z wykorzystaniem SPSS; Przykładowy sposób opisu wyników w raporcie empirycznym; Język poleceń; Od czego zależy istotność statystyki t?; Test t-Studenta dla prób zależnych; Test t dla prób zależnych z wykorzystaniem SPSS; Przykładowy sposób opisu wyników w raporcie empirycznym; Język poleceń; Test t dla prób niezależnych; Test t dla prób niezależnych z wykorzystaniem SPSS; Przykładowy sposób opisu wyników w raporcie empirycznym; Język poleceń; Nieparametryczne odpowiedniki testów t; Test U Manna-Whitneya; Test U Manna-Whitneya z wykorzystaniem SPSS; Przykładowy sposób opisu wyników w raporcie empirycznym; Test Wilcoxona; Test Wilcoxona z wykorzystaniem SPSS; Przykładowy sposób opisu wyników w raporcie empirycznym; Zadania sprawdzające; Część 3 : Wprowadzenie do wnioskowania; Statystycznego – testy związku; Rozdział 7 : Miary związku między zmiennymi – współczynniki korelacji; Wprowadzenie; Trochę teorii; Korelacje pozorne; Idea kowariancji i współczynnik r-Pearsona; Graficzna ilustracja współczynnika r-Pearsona; Obliczanie korelacji w IBM SPSS Statistics; Macierzowy wykres rozrzutu; Pułapki związane ze współczynnikiem korelacji; Inne współczynniki korelacji; Podsumowanie; Zadania sprawdzające; Rozdział 8 : Jedno- i wielozmiennowa analiza regresji jako narzędzie przewidywania w psychologii; Wprowadzenie – czy warto liczyć kalorie?; Logika regresji liniowej – co się kryje za modelem regresji?; Metoda najmniejszych kwadratów; Jak wykonać analizę regresji w pakiecie SPSS; Regresja wielozmiennowa – jak lepiej przewidzieć sukces finansowy; Regresja wielozmiennowa (wielokrotna) w SPSS; Język poleceń; Założenia teoretyczne analizy regresji; Zadania sprawdzające; Rozdział 9 : Zaawansowane metody tworzenia wskaźników – eksploracyjna analiza czynnikowa i testowanie rzetelności skali; Wprowadzenie; Kroki eksploracyjnej analizy czynnikowej; Struktura czynnikowa skali zdolności w programie; IBM SPSS Statistics ; Analiza czynnikowa – krok 1 – określanie liczby czynników; Analiza czynnikowa – krok 2 – obliczanie ładunków czynnikowych; Analiza czynnikowa – krok 3 – Rotacja; Testowanie założeń analizy czynnikowej; Przygotowanie wskaźników na bazie analizy czynnikowej; Podsumowanie i główne rekomendacje; Język poleceń ; Analiza rzetelności skali metodą Alfa Cronbacha; Inne możliwości; Podsumowanie; Zadania sprawdzające.[K]