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Penisgröße an den Fingern erkennen? (1 Betrachter)

Die Fußlänge korreliert nicht mit der Penisgröße.

Das ist so nicht ganz korrekt. Kürzlich saßen wir so in geselliger Runde und eine Olle meinte zu mir, dass ich eine ziemlich grosse Schuhgrösse habe, worauf ich meinte, dass auch andere Körperteile an mir gross sind.
Das war im Sommer, wo wir 40 Grad im Schatten hat. Und irgendwie meinte ich dann, dass wir uns aufgrund der Hitze ja auch nackig machen könnten. Gesagt, getan.
Dann meinte die Olle: "Oh, das ist aber eine ordentliche Fleischpeitsche".

Spass beiseite, ich sagte ja nicht, dass die Penisgrösse (immer) mit der Fusslänge korreliert. Ich sagte "soll", also angeblich, so wie der andere Kokolores.
 
Die Fußlänge korreliert nicht mit der Penisgröße.

Das ist so nicht ganz korrekt. Kürzlich saßen wir so in geselliger Runde und eine Olle meinte zu mir, dass ich eine ziemlich grosse Schuhgrösse habe, worauf ich meinte, dass auch andere Körperteile an mir gross sind.
Das war im Sommer, wo wir 40 Grad im Schatten hat. Und irgendwie meinte ich dann, dass wir uns aufgrund der Hitze ja auch nackig machen könnten. Gesagt, getan.
Dann meinte die Olle: "Oh, das ist aber eine ordentliche Fleischpeitsche".

Spass beiseite, ich sagte ja nicht, dass die Penisgrösse (immer) mit der Fusslänge korreliert. Ich sagte "soll", also angeblich, so wie der andere Kokolores.
was war denn das für eine "gesellige Runde", wo Ihr Euch nackig gemacht habt?
btw. 40° UND Dry Jelqs nehme ich mal an? :harlekin:
 
was war denn das für eine "gesellige Runde", wo Ihr Euch nackig gemacht habt?

Och, ganz normal, zusammensitzen, plaudern, was trinken und so. Aufgrund der Hitze waren wir sowieso schon halbnackt (die Weiber trugen nur kurze Sommerkleider, die Männer nur Hosen).
Und dann kann man auch ganz blank ziehen.

btw. 40° UND Dry Jelqs nehme ich mal an?

Nein, nicht an dem Abend. Aber morgens oder vormittags hab ich PE gemacht und natürlich war auch Trocken-Jelqen dabei.
 
Och, ganz normal, zusammensitzen, plaudern, was trinken und so. Aufgrund der Hitze waren wir sowieso schon halbnackt (die Weiber trugen nur kurze Sommerkleider, die Männer nur Hosen).
Und dann kann man auch ganz blank ziehen.
prima ... ich mag FKKler :)
 
Bin vor kurzem mal auf eine Studie gestoßen wo man anhand eines Längen Unterschiede zwischen Ring und zeige dinger erkennen kann wie man bestückt ist, sollte der ringfinger an der rechten Hand länger sein als der Zeigefinger gilt man als durchaus gut bestückt.

Das mit den Fingern hat irgendwas mit der Testosteronproduktion zu tun, auch schon vor der Geburt. Möglicherweise kann sich das auch positiv auf das Peniswachstum auswirken.
Allerdings ist bei den meisten Männern der Ringfinger länger als der Zeigefinger, bei Weibern ist es meistens umgekehrt.

Es gibt allerdings noch mehr "Formeln", woran man die Penisgrösse erkennen soll, z.B. Fusslänge plus 5 und das Ganze dann geteilt durch 2.
Ah, jetzt verstehe ich auch, warum man damit feststellen kann, ob es sich um einen Mann oder Frau handelt.
Bei YouTube hatte ich mal einige Clips gesehen, indem behauptet wurde, dass Michele Obama in Wirklichkeit ein Mann sei, aufgrund des längeren Ringfingers.

Also, mein Ringfinger ist auch etwas länger, aber einen Totschläger habe ich trotzdem nicht in der Hose.
Es gibt allerdings noch mehr "Formeln", woran man die Penisgrösse erkennen soll, z.B. Fusslänge plus 5 und das Ganze dann geteilt durch 2.

Die Fußlänge korreliert nicht mit der Penisgröße.

Den wenn du als ganzes groß bist, wird wohl alles andere auch größer skaliert sein.

Die Körpergröße korreliert ebenfalls nicht mit der Penisgröße.
Ich wette mit dir, wenn man lang genug sucht, dann findet man bestimmt eine korrelation; auf Basis des Zufalls, aber dann muss man herausfinden, ob es wirklich nur Zufall ist oder ob es doch einen Zusammenhang gibt.

Nur als Beispiel: Vielleicht sagt die Statur etwas über deinen Penis aus, zb.sind asiatische Männer im Verhältnis etwas kleiner und schmaler gebaut und böse Zungen behaupten, dass Asiaten etwas kleinere Pipi‘s haben. Oder - umso schlitzäugiger die Augen umso kleiner der Pipi oder umso dunkler die Haut umso größer der Penis.
Irgendetwas kann man bestimmt finden.
 
Klar erkennt man die Penisgröße an den Fingern! Wenn ich einen Penis in die Hand nehme und die Finger NICHT darum schließen kann, dann ist er größer, als wenn sich die Fingerspitzen berühren :)
 
Klar erkennt man die Penisgröße an den Fingern! Wenn ich einen Penis in die Hand nehme und die Finger NICHT darum schließen kann, dann ist er größer, als wenn sich die Fingerspitzen berühren :)
:happy::facepalm2:
 
Klar erkennt man die Penisgröße an den Fingern! Wenn ich einen Penis in die Hand nehme und die Finger NICHT darum schließen kann, dann ist er größer, als wenn sich die Fingerspitzen berühren :)

Lach, das ist die geilste Antwort seit langem. Vor allem stimmt sie auch noch.
 
Ich wette mit dir, wenn man lang genug sucht, dann findet man bestimmt eine korrelation; auf Basis des Zufalls, aber dann muss man herausfinden, ob es wirklich nur Zufall ist oder ob es doch einen Zusammenhang gibt.

Nur als Beispiel: Vielleicht sagt die Statur etwas über deinen Penis aus, zb.sind asiatische Männer im Verhältnis etwas kleiner und schmaler gebaut und böse Zungen behaupten, dass Asiaten etwas kleinere Pipi‘s haben. Oder - umso schlitzäugiger die Augen umso kleiner der Pipi oder umso dunkler die Haut umso größer der Penis.
Irgendetwas kann man bestimmt finden.

Da muss man nicht wetten, das ist so. Das nennt sich multiple testing problem und ist ein riesen Problem in der Wissenschaft (nicht, weil man das Problem nicht lösen könnte, sondern weil 80% aller Wissenschaftler keine oder nur unzureichende Ahnung von Statistik haben).
Das Problem ist, dass dein Signifikanzniveau zufälligerweise erreicht werden kann.

Kleiner Ausflug in die Statistik:
Wenn du in einem Experiment gucken willst, ob die gemessenen Unterschiede oder eine gefundene Korrelation tatsächlich "stimmen" (signifikant sind), machst du einen Hypothesentest. Je nach Art der gewonnenen Daten kann/sollte man unterschiedliche Tests verwenden. Deinen Test speist du mit deinen Messdaten und er spuckt dir nen sogenannten α-Wert aus. Der liegt zwischen 0 und 1 (oder 0% und 100% - wie man's sehen möchte) und gibt dir - grob gesagt - an, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass die Korrelation/Unterschiede, die du gemessen hast, tatsächliche Korrelationen/Unterschiede und keine Zufälle sind. Wenn du einen p-Wert nahe 0 bekommst, ist das "besser" als einer nahe 1. Wenn du tatsächlich einen von fast 1 bekommen würdest, kannst du dir nahezu sicher sein, dass die Korrelationen/Unterschiede deiner Messungen zufällig sind. Jetzt lautet aber die Frage: Ab wann denkt man denn, dass die Korrelationen/Unterschiede wahrscheinlich genug sind?
Dazu hat man das Signifikanzniveau eingeführt. Es gibt 3 verbreitete Signifikanzniveaus: signifikant (0,05 oder 5%, Symbol *), hochsignifikant (0,01 oder 1%, Symbol **) und höchstsignifikant (0,001 oder 1‰, Symbol ***). Der erste Wert in der Klammer steht für den α-Wert (die false positive-rate). Wenn der p-Wert den α-Wert unterschreitet, wird das jeweilige Signifikanzniveau erreicht. Dummerweise heißt eine false positive-rate von 5% immernoch, dass die Wahrscheinlichkeit bei 5% liegt, dass deine Messdaten doch nicht korrelieren / unterschiedlich sind. In einem von 20 Fällen signifikanter Unterschiede oder Korrelationen hat sich also doch der Zufall eingeschlichen. Daher auch das "stimmen" oben in Anführungszeichen. Man kann nie von einer 100%igen Gewissheit sprechen.
Und das Problem tritt häufiger auf als man denkt. Man kann das sogar zuhause nachprüfen, indem man bspw. zwei gleiche Würfel nimmt und mit beiden 10 mal wirft und alle Ergebnisse pro Würfel notiert. Dann lässt man einen Test drüber laufen und mit etwas "Glück" (oder eher Pech) bekommt man ein signifikant unterschiedliches Ergebnis für beide Würfel, obwohl die Würfel doch bekanntermaßen nicht unterschiedlich sind.
Multiple comparisons problem - Wikipedia
 
Ich wette mit dir, wenn man lang genug sucht, dann findet man bestimmt eine korrelation; auf Basis des Zufalls, aber dann muss man herausfinden, ob es wirklich nur Zufall ist oder ob es doch einen Zusammenhang gibt.

Nur als Beispiel: Vielleicht sagt die Statur etwas über deinen Penis aus, zb.sind asiatische Männer im Verhältnis etwas kleiner und schmaler gebaut und böse Zungen behaupten, dass Asiaten etwas kleinere Pipi‘s haben. Oder - umso schlitzäugiger die Augen umso kleiner der Pipi oder umso dunkler die Haut umso größer der Penis.
Irgendetwas kann man bestimmt finden.

Da muss man nicht wetten, das ist so. Das nennt sich multiple testing problem und ist ein riesen Problem in der Wissenschaft (nicht, weil man das Problem nicht lösen könnte, sondern weil 80% aller Wissenschaftler keine oder nur unzureichende Ahnung von Statistik haben).
Das Problem ist, dass dein Signifikanzniveau zufälligerweise erreicht werden kann.

Kleiner Ausflug in die Statistik:
Wenn du in einem Experiment gucken willst, ob die gemessenen Unterschiede oder eine gefundene Korrelation tatsächlich "stimmen" (signifikant sind), machst du einen Hypothesentest. Je nach Art der gewonnenen Daten kann/sollte man unterschiedliche Tests verwenden. Deinen Test speist du mit deinen Messdaten und er spuckt dir nen sogenannten α-Wert aus. Der liegt zwischen 0 und 1 (oder 0% und 100% - wie man's sehen möchte) und gibt dir - grob gesagt - an, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass die Korrelation/Unterschiede, die du gemessen hast, tatsächliche Korrelationen/Unterschiede und keine Zufälle sind. Wenn du einen p-Wert nahe 0 bekommst, ist das "besser" als einer nahe 1. Wenn du tatsächlich einen von fast 1 bekommen würdest, kannst du dir nahezu sicher sein, dass die Korrelationen/Unterschiede deiner Messungen zufällig sind. Jetzt lautet aber die Frage: Ab wann denkt man denn, dass die Korrelationen/Unterschiede wahrscheinlich genug sind?
Dazu hat man das Signifikanzniveau eingeführt. Es gibt 3 verbreitete Signifikanzniveaus: signifikant (0,05 oder 5%, Symbol *), hochsignifikant (0,01 oder 1%, Symbol **) und höchstsignifikant (0,001 oder 1‰, Symbol ***). Der erste Wert in der Klammer steht für den α-Wert (die false positive-rate). Wenn der p-Wert den α-Wert unterschreitet, wird das jeweilige Signifikanzniveau erreicht. Dummerweise heißt eine false positive-rate von 5% immernoch, dass die Wahrscheinlichkeit bei 5% liegt, dass deine Messdaten doch nicht korrelieren / unterschiedlich sind. In einem von 20 Fällen signifikanter Unterschiede oder Korrelationen hat sich also doch der Zufall eingeschlichen. Daher auch das "stimmen" oben in Anführungszeichen. Man kann nie von einer 100%igen Gewissheit sprechen.
Und das Problem tritt häufiger auf als man denkt. Man kann das sogar zuhause nachprüfen, indem man bspw. zwei gleiche Würfel nimmt und mit beiden 10 mal wirft und alle Ergebnisse pro Würfel notiert. Dann lässt man einen Test drüber laufen und mit etwas "Glück" (oder eher Pech) bekommt man ein signifikant unterschiedliches Ergebnis für beide Würfel, obwohl die Würfel doch bekanntermaßen nicht unterschiedlich sind.
Multiple comparisons problem - Wikipedia
Ich denke, es gibt in allen Statistiken und Begebenheiten einen Zusammenhang, man muss nur lange genug suchen.
Selbst das statistisch gesehen die Störche in Deutschland weniger werden und parallel auch die Babys, kann man bestimmt, wenn man weit genug ausholt, einen Zusammenhang finden. Ob das letztlich einem was bringt ist ne andere Frage.
 
Da muss man nicht wetten, das ist so. Das nennt sich multiple testing problem und ist ein riesen Problem in der Wissenschaft (nicht, weil man das Problem nicht lösen könnte, sondern weil 80% aller Wissenschaftler keine oder nur unzureichende Ahnung von Statistik haben).
Das Problem ist, dass dein Signifikanzniveau zufälligerweise erreicht werden kann.

Kleiner Ausflug in die Statistik:
Wenn du in einem Experiment gucken willst, ob die gemessenen Unterschiede oder eine gefundene Korrelation tatsächlich "stimmen" (signifikant sind), machst du einen Hypothesentest. Je nach Art der gewonnenen Daten kann/sollte man unterschiedliche Tests verwenden. Deinen Test speist du mit deinen Messdaten und er spuckt dir nen sogenannten α-Wert aus. Der liegt zwischen 0 und 1 (oder 0% und 100% - wie man's sehen möchte) und gibt dir - grob gesagt - an, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass die Korrelation/Unterschiede, die du gemessen hast, tatsächliche Korrelationen/Unterschiede und keine Zufälle sind. Wenn du einen p-Wert nahe 0 bekommst, ist das "besser" als einer nahe 1. Wenn du tatsächlich einen von fast 1 bekommen würdest, kannst du dir nahezu sicher sein, dass die Korrelationen/Unterschiede deiner Messungen zufällig sind. Jetzt lautet aber die Frage: Ab wann denkt man denn, dass die Korrelationen/Unterschiede wahrscheinlich genug sind?
Dazu hat man das Signifikanzniveau eingeführt. Es gibt 3 verbreitete Signifikanzniveaus: signifikant (0,05 oder 5%, Symbol *), hochsignifikant (0,01 oder 1%, Symbol **) und höchstsignifikant (0,001 oder 1‰, Symbol ***). Der erste Wert in der Klammer steht für den α-Wert (die false positive-rate). Wenn der p-Wert den α-Wert unterschreitet, wird das jeweilige Signifikanzniveau erreicht. Dummerweise heißt eine false positive-rate von 5% immernoch, dass die Wahrscheinlichkeit bei 5% liegt, dass deine Messdaten doch nicht korrelieren / unterschiedlich sind. In einem von 20 Fällen signifikanter Unterschiede oder Korrelationen hat sich also doch der Zufall eingeschlichen. Daher auch das "stimmen" oben in Anführungszeichen. Man kann nie von einer 100%igen Gewissheit sprechen.
Und das Problem tritt häufiger auf als man denkt. Man kann das sogar zuhause nachprüfen, indem man bspw. zwei gleiche Würfel nimmt und mit beiden 10 mal wirft und alle Ergebnisse pro Würfel notiert. Dann lässt man einen Test drüber laufen und mit etwas "Glück" (oder eher Pech) bekommt man ein signifikant unterschiedliches Ergebnis für beide Würfel, obwohl die Würfel doch bekanntermaßen nicht unterschiedlich sind.
Multiple comparisons problem - Wikipedia
Ich denke, es gibt in allen Statistiken und Begebenheiten einen Zusammenhang, man muss nur lange genug suchen.
Selbst das statistisch gesehen die Störche in Deutschland weniger werden und parallel auch die Babys, kann man bestimmt, wenn man weit genug ausholt, einen Zusammenhang finden. Ob das letztlich einem was bringt ist ne andere Frage.

Ich würde hier lieber von Korrelation und Kausalität sprechen. Korrelationen sind Zusammenhänge, die zwar kausal (ursächlich) verknüpft sein können, aber nicht müssen (bereits genannt: Geburtenrückgang und sinkende Storchpopulation - kein kausaler Zusammenhang). Bei Kausalitäten ist der Zusammenhang zwingend ursächlich (z.B. Hand ins Feuer halten und Verbrennung).
 
Bin vor kurzem mal auf eine Studie gestoßen wo man anhand eines Längen Unterschiede zwischen Ring und zeige dinger erkennen kann wie man bestückt ist, sollte der ringfinger an der rechten Hand länger sein als der Zeigefinger gilt man als durchaus gut bestückt.

Das mit den Fingern hat irgendwas mit der Testosteronproduktion zu tun, auch schon vor der Geburt. Möglicherweise kann sich das auch positiv auf das Peniswachstum auswirken.
Allerdings ist bei den meisten Männern der Ringfinger länger als der Zeigefinger, bei Weibern ist es meistens umgekehrt.

Es gibt allerdings noch mehr "Formeln", woran man die Penisgrösse erkennen soll, z.B. Fusslänge plus 5 und das Ganze dann geteilt durch 2.
Das mit den Füßen: dann müsste ich ja nen 24-cm-Porno-Schwanz haben. ;)
 
Das mit den Fingern hat irgendwas mit der Testosteronproduktion zu tun, auch schon vor der Geburt. Möglicherweise kann sich das auch positiv auf das Peniswachstum auswirken.
Allerdings ist bei den meisten Männern der Ringfinger länger als der Zeigefinger, bei Weibern ist es meistens umgekehrt.

Es gibt allerdings noch mehr "Formeln", woran man die Penisgrösse erkennen soll, z.B. Fusslänge plus 5 und das Ganze dann geteilt durch 2.
Das mit den Füßen: dann müsste ich ja nen 24-cm-Porno-Schwanz haben. ;)
Das nenne ich mal ungerechte Verteilung.
Je nach Schuhen habe ich ne Schuhgröße von 44 bis 46, also nicht cm.
 

Ach so, Du hast Schuhgrösse mit Fusslänge verwechselt. Bei dieser Schuhgrösse müsstest Du eine Fusslänge von ungefähr 30 cm haben.
Nach der o.g. Formel hättest Du dann eine Penislänge von 17,5 cm.
 
Interessantes Thema. Lustigerweise würde ich nicht nur gernen einen größeren Penis, sondern auch größere Hände haben. :D
 

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