卡方检验（Chi-square test）是一种用于检验两个分类变量之间是否存在显著关联的统计方法。以下是对各个选项的分析：

A: 卡方是相关分析的一种。
- **不正确。**卡方检验是一种用于检验分类变量之间独立性的假设检验方法，而不是相关分析（如 Pearson 相关系数）的工具。卡方检验主要用于检测变量之间的独立性，而不是通常意义上的“相关性”。

B: 卡方是在大数据中通常用于预筛选，经常与逻辑回归配合使用。
- **正确。**在大数据分析中，卡方检验可以用于特征选择，通过检验特征与目标变量之间的独立性，从而筛选出与目标变量有显著关联的特征，常与逻辑回归等模型配合使用以提高模型性能。

C: 卡方是在大数据中通常用于预筛选，也可以用于其他模型的预筛选。
- **正确。**卡方检验不局限于逻辑回归，也可用于其他需要特征选择的模型，如决策树和随机森林。

D: 卡方只能处理分类与分类的问题。
- **正确。**卡方检验仅适用于分类变量之间的独立性检验，因为它是基于频数而不是数值大小进行计算的。

综合上述分析，选项A的陈述不正确。因此，正确答案是：**A**。