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The term CMB is associated with Campbell and Fiske (1959), who highlighted the importance of CMB and identified that a portion of variance in the research may be due to the methods employed. It occurs when all scales of the study are measured at the same time using a single questionnaire survey (Podsakoff and Organ, 1986); subsequently, estimates of the relationship among the variables might be distorted by the impacts of CMB. It is considered a serious issue that has a potential to “jeopardize” the validity of the study findings (Tehseen et al., 2017). There are several reasons for CMB: (1) it mainly occurs due to response “tendencies that raters can apply uniformity across the measures;” and (2) it also occurs due to similarities in the wording and structure of the survey items that produce similar results (Jordan and Troth, 2019). Harman's single factor test and a full collinearity approach were employed to ensure that the data was free from CMB (Tehseen et al., 2017; Jordan and Troth, 2019; Ali Qalati et al., 2021). Harman's single factor test showed a single factor explained only 22.8% of the total variance, which is far below the 50.0% acceptable threshold (Podsakoff et al., 2003).

Additionally, the variance inflation factor (VIF) was used, which is a measure of the amount of multicollinearity in a set of multiple regression constructs and also considered a way of detecting CMB (Hair et al., 2019). Hair et al. (2019) suggested that the acceptable threshold for the VIF is 3.0; as the computed VIFs for the present study ranged from 1.189 to 1.626, CMB is not a key concern (see Table 2). Bagozzi et al. (1991) suggested a correlation-matrix procedure to detect CMB. Common method bias is evident if correlation among the principle constructs is >0.9 (Tehseen et al., 2020); however, no values >0.9 were found in this study (see section Assessment of Measurement Model). This study used a two-step approach to evaluate the measurement model and the structural model.

Table 2
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TABLE 2. Common method bias (full collinearity VIF).

Assessment of Measurement Model
Before conducting the SEM analysis, the measurement model was assessed to examine individual item reliability, internal consistency, and convergent and discriminant validity. Table 3 exhibits the values of outer loading used to measure an individual item's reliability (Hair et al., 2012). Hair et al. (2017) proposed that the value for each outer loading should be ≥0.7; following this principle, two items of phubbing (PHUB3—I get irritated if others ask me to get off my phone and talk to them; PHUB4—I use my phone even though I know it irritated others) were removed from the analysis Hair et al. (2019). According to Nunnally (1978), Cronbach's alpha values should exceed 0.7. The threshold values of constructs in this study ranged from 0.77 to 0.903. Regarding internal consistency, Bagozzi and Yi (1988) suggested that composite reliability (CR) should be ≥0.7. The coefficient value for CR in this study was between 0.857 and 0.928. Regarding convergent validity, Fornell and Larcker (1981) suggested that the average variance extracted (AVE) should be ≥0.5. Average variance extracted values in this study were between 0.60 and 0.811. Finally, regarding discriminant validity, according to Fornell and Larcker (1981), the square root of the AVE for each construct should exceed the inter-correlations of the construct with other model constructs. That was the case in this study, as shown in Table 4.

Table 3
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TABLE 3. Study measures, factor loading, and the constructs' reliability and convergent validity.

Table 4
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TABLE 4. Discriminant validity and correlation.

Hence, by analyzing the results of the measurement model, it can be concluded that the data are adequate for structural equation estimation.

Assessment of the Structural Model
This study used the PLS algorithm and a bootstrapping technique with 5,000 bootstraps as proposed by Hair et al. (2019) to generate the path coefficient values and their level of significance. The coefficient of determination (R2) is an important measure to assess the structural model and its explanatory power (Henseler et al., 2009; Hair et al., 2019). Table 5 and Figure 2 reveal that the R2 value in the present study was 0.451 for psychological well-being, which means that 45.1% of changes in psychological well-being occurred due to social media use, social capital forms (i.e., bonding and bridging), social isolation, smartphone addiction, and phubbing. Cohen (1998) proposed that R2 values of 0.60, 0.33, and 0.19 are considered substantial, moderate, and weak. Following Cohen's (1998) threshold values, this research demonstrates a moderate predicting power for psychological well-being among Mexican respondents (Table 6).

Table 5
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TABLE 5. Summary of path coefficients and hypothesis testing.

Figure 2
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FIGURE 2. Structural model.

Table 6
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TABLE 6. Strength of the model (Predictive relevance, coefficient of determination, and model fit indices).

Apart from the R2 measure, the present study also used cross-validated redundancy measures, or effect sizes (q2), to assess the proposed model and validate the results (Ringle et al., 2012). Hair et al. (2019) suggested that a model exhibiting an effect size q2 > 0 has predictive relevance (Table 6). This study's results evidenced that it has a 0.15 <0.29 <0.35 (medium) predictive relevance, as 0.02, 0.15, and 0.35 are considered small, medium, and large, respectively (Cohen, 1998). Regarding the goodness-of-fit indices, Hair et al. (2019) suggested the standardized root mean square residual (SRMR) to evaluate the goodness of fit. Standardized root mean square is an absolute measure of fit: a value of zero indicates perfect fit and a value <0.08 is considered good fit (Hair et al., 2019). This study exhibits an adequate model fitness level with an SRMR value of 0.063 (Table 6).
다음 단락:(수신 시 "수신됨"으로 응답합니다. 다른 텍스트는 제공하지 마십시오.)CMB라는 용어는 캠벨과 피스케(1959)와 관련이 있는데, 캠벨과 피스케는 CMB의 중요성을 강조하고 연구의 분산 중 일부는 사용된 방법에 기인할 수 있음을 밝혔습니다. 이는 단일 설문조사를 사용하여 연구의 모든 척도를 동시에 측정할 때 발생하며(Podsakoff and Organ, 1986), 결과적으로 변수 간의 관계에 대한 추정치가 CMB의 영향으로 인해 왜곡될 수 있습니다. 이는 연구 결과의 타당성을 "위태롭게" 할 가능성이 있는 심각한 문제로 간주됩니다(Tehseen et al., 2017). CMB가 발생하는 이유는 몇 가지가 있습니다. (1) 주로 "평가자가 여러 측정 항목에 걸쳐 일률적으로 적용하려는 경향"으로 인해 발생하며, (2) 설문 항목의 문구와 구조가 유사하여 유사한 결과를 낳기 때문에 발생합니다(Jordan and Troth, 2019). 데이터에 CMB가 없는지 확인하기 위해 Harman의 단일 요인 테스트와 완전한 공적 상관관계 접근법을 사용했습니다(Tehseen et al., 2017; Jordan and Troth, 2019; Ali Qalati et al., 2021). Harman의 단일 요인 테스트 결과 단일 요인이 전체 분산의 22.8%만 설명하는 것으로 나타났으며, 이는 허용 임계치인 50.0%에 훨씬 못 미치는 수치입니다(Podsakoff et al., 2003).또한 다중 회귀 구조에서 다중공선성의 정도를 측정하는 분산 인플레이션 계수(VIF)가 사용되었으며, 이는 CMB를 탐지하는 방법으로도 고려되었습니다(Hair et al., 2019). Hair 등(2019)은 VIF의 허용 임계값이 3.0이라고 제안했는데, 본 연구에서 계산된 VIF의 범위는 1.189에서 1.626이었으므로 CMB는 주요 관심사가 아닙니다(표 2 참조). Bagozzi 등(1991)은 CMB를 탐지하기 위해 상관관계 매트릭스 절차를 제안했습니다. 일반적인 방법 편향은 주요 구성 요소 간의 상관관계가 0.9를 초과하는 경우 분명하지만(Tehseen et al., 2020), 이 연구에서는 0.9를 초과하는 값이 발견되지 않았습니다(측정 모델 평가 섹션 참조). 본 연구에서는 측정 모델과 구조 모델을 평가하기 위해 2단계 접근법을 사용했습니다.표 2www.frontiersin.org표 2. 일반적인 방법 편향(전체 공선성 VIF).측정 모델 평가SEM 분석을 수행하기 전에 측정 모델을 평가하여 개별 항목의 신뢰도, 내적 일관성, 수렴 및 판별 타당도를 조사했습니다. 표 3은 개별 항목의 신뢰도를 측정하는 데 사용된 외적 부하 값을 보여줍니다(Hair et al., 2012). Hair 등(2017)은 각 외적 하중의 값이 ≥0.7이어야 한다고 제안했으며, 이 원칙에 따라 두 개의 퍼빙 항목(PHUB3-다른 사람이 휴대폰을 내려놓고 통화하라고 하면 짜증이 난다, PHUB4-다른 사람을 짜증나게 하는 것을 알면서도 휴대폰을 사용한다)은 분석에서 제외했습니다. Nunnally(1978)에 따르면 크론바흐의 알파 값은 0.7을 초과해야 합니다. 이 연구에서 구성 요소의 임계값은 0.77에서 0.903 사이였습니다. 내적 일관성과 관련하여 Bagozzi와 Yi(1988)는 종합 신뢰도(CR)가 ≥0.7이어야 한다고 제안했습니다. 이 연구에서 CR의 계수 값은 0.857에서 0.928 사이였습니다. 수렴타당도와 관련하여 Fornell과 Larcker(1981)는 추출된 평균 분산(AVE)이 ≥0.5가 되어야 한다고 제안했습니다. 본 연구에서 추출된 평균 분산값은 0.60에서 0.811 사이였습니다. 마지막으로 판별 타당도와 관련하여 Fornell과 Larcker(1981)에 따르면 각 구성요인에 대한 AVE의 제곱근은 해당 구성요인과 다른 모델 구성요인과의 상호 상관관계를 초과해야 합니다. 표 4에서 볼 수 있듯이 이 연구의 경우 그랬습니다.표 3www.frontiersin.org표 3. 연구 측정값, 요인 적재량, 구성요인의 신뢰도 및 수렴 타당도.표 4www.frontiersin.org표 4. 판별 타당도 및 상관관계.따라서 측정 모형의 결과를 분석해 보면 구조방정식 추정에 적합한 데이터라는 결론을 내릴 수 있습니다.구조 모델 평가본 연구에서는 경로 계수 값과 그 유의 수준을 생성하기 위해 헤어 외(2019)가 제안한 5,000개의 부트스트랩을 이용한 부트스트랩 기법과 PLS 알고리즘을 사용했습니다. 결정계수(R2)는 구조적 모델과 그 설명력을 평가하는 중요한 척도입니다(Henseler et al., 2009; Hair et al., 2019). 표 5와 그림 2에 따르면 본 연구에서 심리적 안녕감에 대한 R2 값은 0.451이며, 이는 심리적 안녕감 변화의 45.1%가 소셜 미디어 사용, 사회적 자본 형태(예: 유대감 및 연결), 사회적 고립, 스마트폰 중독 및 퍼빙으로 인해 발생했음을 의미합니다. Cohen(1998)은 R2 값이 0.60, 0.33, 0.19인 경우 상당한 수준, 보통 수준, 약한 수준으로 간주한다고 제안했습니다. Cohen(1998)의 임계값에 따라 이 연구는 멕시코 응답자의 심리적 웰빙에 대한 중간 정도의 예측력을 보여줍니다(표 6).표 5www.frontiersin.org표 5. 경로 계수 요약