diff --git a/DCProject.Rmd b/DCProject.Rmd
index 478c2099d2f49a7b15539ddcba75f7fbdead8abd..7f2734e535bfc969218ad31246c64036b00ecb66 100644
--- a/DCProject.Rmd
+++ b/DCProject.Rmd
@@ -238,24 +238,30 @@ 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]))