Amaç: Bu makalenin amacı, tasarım etkisi (Deff) değerinden yararlanarak, çok merkezli araştırmalarda farklı sınıf içi korelasyon katsayıları için örneklem büyüklüğünü incelemektir. Yöntem: Çok merkezli çalışmalar çok sayıda metodolojik ve ekonomik avantaj sağlar. Kümelenmiş / gruplanmış bir yapının söz konusu olduğu durumlarda küme ilişkili veriler ile karşılaşılmaktadır. Bu tür veriler, bireylerin çok farklı şekillerde gruplanabilir olmasından dolayı, çoğunlukla sosyal, davranış ve sağlık bilimlerinde ortaya çıkmaktadır. Basit rasgele örnekleme yöntemine göre kompleks bir tasarımla üretilen tahminlerin hassaslığındaki fark, tasarım etkisi olarak bilinmektedir. Tasarım etkisi bir araştırma istatistiğidir. Büyük ölçekli örneklem araştırmalarında, çıkarımlar genellikle araştırma yapılan örneklemin rasgeleliği ilkesine dayanır. Böyle bir yaklaşımla, rasgeleliğin yalnızca örneklemin oluşturulmasındaki olasılık mekanizmasından kaynaklandığı varsayılır. Bulgular: Tasarım etkisinin iyi bir tahmini kümelenmenin söz konusu olduğu araştırmalarda en uygun örneklem büyüklüğünü hesaplamak için kritik önem taşır. Kümeleme, gerçek kitle varyansını olduğundan daha düşük tahmin eder ve bu eğer doğru tahmin edilmiş ise, aynı büyüklükteki basit rasgele örneklemden elde edilecek standart hatalardan büyük olan standart hatalara yansır. Sonuç: Tasarım etkisi ölçülen göstergeye göre kümeler arasındaki heterojenliği hesaplamak için bir "düzeltme faktörü" dür. Unutulmamalıdır ki, Deff bir çarpım faktördür, bu nedenle bir araştırmada Deff değerinin 2 olarak hesaplanması, araştırmada dikkate alınacak örneklem büyüklüğünün iki kat daha fazla olması demektir.