当目标属性和输入属性都是类别型属性时，最合适的方法是使用卡方检验（Chi-Square Test）来检验输入属性与目标属性之间的相关性。

### 专业分析：

- **T检验**：
- 用于比较两组的均值，以确定它们是否显著不同。
- 适用于连续型数据，不适合分析类别型数据之间的关系。

- **ANOVA检验（方差分析）**：
- 用于比较三个或更多组的均值。
- 也适用于连续型数据，而非类别型数据。

- **卡方检验**：
- 用于检验两个类别型变量之间的独立性。
- 通过比较观察到的频数和期望频数来评估两个类别型变量是否相关。
- 适用于分析类别数据，因此在此场景中是最合适的选择。

- **以上皆非**：
- 不适用，因为卡方检验正是为此类问题设计的方法。

综上所述，正确答案是：**C: 卡方检验**。