diff --git a/DCProject.Rmd b/DCProject.Rmd
index 8f9867a08bbd4b88b6e7669bdd03d7c5a02c5e6c..5da2c61bf488a7864dce688dd3d20b72949ce864 100644
--- a/DCProject.Rmd
+++ b/DCProject.Rmd
@@ -251,24 +251,30 @@ Hier ist unser tatsächlicher Datensatz aus der Excel-Datei:
 kable(head(data,10))
 ```
 
+```{r letter-b, echo=FALSE}
+question("Jetzt bist du dran! Wie müssten wir den Befehl umändern, um nur mit der Anzahl der Deutschen Männlichen und Weiblichen Studend:innen weiterzuarbeiten?",
+  answer("selected_data <- data[3:2,])"),
+  answer("selected_data <- data[5:9,]"),
+  answer("selected_data <- data[ ,8:9]", correct = TRUE),
+  answer("selected_data <- data[ ,1:2]")
+)
+```
+
 ### Eigenschaften der Daten
 
 Nun können wir Eigenschaften wie Mittelwert, Median, Varianz und die Standartabweichung berechnen.
 Dazu nutzen wir die 8. und 9. Spalte. Diese enthalten die gesamte Anzahl der Männlichen und Weiblichen Student:innen der 
 Jahre:
 
-```{r}
+```{r echo = FALSE}
+#echo = FALSE, da dieses Statement ansonst ausgegeben wird. Das würde naehmlich keinen Sinn machen, da das Quiz genau dieses Statement abfragen soll
 selected_data <- data[ ,8:9]
-kable(head(selected_data, 10))
 ```
-```{r letter-b, echo=FALSE}
-question("Jetzt bist du dran! Wie müssten wir den Befehl umändern, um nur mit der Anzahl der Deutschen Männlichen und Weiblichen Studend:innen weiterzuarbeiten?",
-  answer("selected_data <- data[3:2,])"),
-  answer("selected_data <- data[5:9,]"),
-  answer("selected_data <- data[ ,2:3]", correct = TRUE),
-  answer("selected_data <- data[ ,1:2]")
-)
+
+```{r}
+kable(head(selected_data, 10))
 ```
+
 Wir teilen die Daten in männlich und weiblich. Zusätzlich werden die Spalten etwas konvertiert:
 ```{r}
 data_male <- as.numeric(unlist(selected_data[-1 ,1]))