在列联分析中，常用的方法是卡方检验（Chi-Square Test），其目的是检验两个分类变量之间是否存在显著的相关性。P值是统计检验中用来衡量观察数据与零假设（通常为“变量之间无关联”）之间偏离程度的概率。

对于列联分析：

- **P值小于显著性水平（通常为0.05）**，则拒绝零假设，这意味着我们有足够的证据认为两个变量之间存在显著的相关性。
- **P值大于显著性水平**，则不拒绝零假设，这意味着没有足够的证据支持两个变量之间存在显著相关性。

在这个问题中，给定的P值是0.00001，这远小于0.05。因此，我们有充分的理由拒绝零假设，即认为两个变量存在显著相关性。

因此，正确答案是：

A: 两个变量存在显著相关性

### 专业分析：
- **P值解释**：P值为0.00001表示在假设两个变量之间无关联的情况下，观察到如此极端数据的概率仅为0.00001。这是非常低的概率，表明观察到的数据与零假设极不符合。

- **结论**：由于P值远小于常用的显著性水平（例如0.05或0.01），我们对零假设表示怀疑，从而接受备择假设，即两个变量之间存在统计学上显著的关联。

- **注意事项**：尽管p值很小且显示显著性，但要在实际情况中解读其意义时，还需要考虑样本量、数据质量及实际背景等因素。