在分析啤酒和红酒之间销量差异的问题时，选择合适的统计分析方法取决于数据的性质和我们希望探讨的问题。以下是对这些方法的简要分析：

1. **卡方分析 (Chi-square Test)**：
- **用途**：用于分析分类数据之间的相关性或独立性。
- **适用场景**：如果你的数据是分类数据（比如销量分为“高”或“低”，而不是具体的销量数值），可以使用卡方分析。

2. **方差分析 (ANOVA)**：
- **用途**：用于比较两组或多组的均值差异。
- **适用场景**：如果你有多个组，并且想比较其均值差异，此方法适合。但如果仅仅是比较两组（啤酒和红酒），方差分析可能不是最优选择。

3. **两样本T检验 (Two-sample T-test)**：
- **用途**：用于比较两组数据（两个不同的均值）。
- **适用场景**：直接用于比较啤酒和红酒销量的均值差异时，这是一个合适的选择，假设销量数据是连续型且符合正态分布。

4. **相关系数 (Correlation Coefficient)**：
- **用途**：用于衡量两个变量之间的线性关系。
- **适用场景**：如果你想知道啤酒和红酒销量之间是否存在线性关系，而不是比较两个平均值，这个方法可以使用。

**正确答案是：C: 两样本T检验**

### 专业分析：

选择两样本T检验的原因是：

- **销售数据类型**：假设啤酒和红酒的销量数据是连续的，并且遵循正态分布，T检验适用于比较两组独立样本的均值。

- **目标问题**：问题的关键在于比较两种不同产品的销量平均值，以判断是否存在显著差异。

- **假设**：我们通常设定原假设为两者销量均值无差异，通过T检验来判断是否拒绝原假设。

为获得更精确的分析和结论，应确保数据符合T检验的假设条件，并根据实际数据的分布特征作适当调整，如必要时考虑非参数检验方法。