在研究性别与是否抽烟的相关性时，正确的选择是 **B: 卡方检验**。

### 专业分析：

1. **问题特性**：
- **性别**：这是一个类别变量（分类变量），通常有两个或多个类别，例如男性和女性。
- **是否抽烟**：这也是一个类别变量，通常分为抽烟和不抽烟。

2. **分析方法选择**：
- **皮尔逊相关系数**：
- 适用于连续变量之间的关系分析，比如身高和体重。
- 性别和是否抽烟都是类别变量，因此皮尔逊相关系数不适合。

- **卡方检验**：
- 用于检验两个类别变量之间的独立性。
- 适合分析性别（类别）与是否抽烟（类别）之间的关系。

- **置信区间**：
- 用于估计参数的范围，通常用于均值或比例估计。
- 不用于直接测试两个类别变量的独立性。

- **偏度**：
- 描述数据分布的对称性或偏斜程度，通常用于连续数据的分布分析。
- 不用于测试两个类别变量之间的关系。

### 结论：

使用卡方检验来分析性别与是否抽烟之间的关系是最合适的选择，因为它能够测试变量之间的独立性，判断性别对吸烟情况是否有显著影响。这种方法能够帮助我们确定是否存在统计学上的显著关系。