正确的选项是 C: 运用训练数据集中变量的统计量对验证集中的变量进行数据清洗。

专业分析：

1. **数据清洗的目的**：数据清洗的目的是为了处理缺失值和异常值，以提高模型的性能和可靠性。通常，我们会在训练集上进行数据清洗，并应用相同的清洗规则到验证集和测试集上。

2. **训练集的作用**：训练集用于模型的训练和参数的学习，因此在训练集上计算出的统计量（如均值、中位数、标准差等）应该用于对其他数据集（验证集和测试集）进行清洗。这是因为验证集和测试集不应影响模型的训练过程，而是用于评估模型的泛化能力。

3. **验证集和测试集的作用**：验证集用于模型的选择和超参数调整，测试集用于评估模型的最终性能。因此，它们应该保持独立于训练过程，使用训练集的统计量来进行清洗可以避免数据泄漏。

因此，选项 C 是正确的，因为它遵循了数据清洗与模型评估的基本原则，确保模型的评估过程不受验证集或测试集统计量的影响。