相关关系指的是变量之间存在不确定是数量关系，即一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定，对于正相关关系，两个是同增同减的，对于负相关关系，则是一个变量增大，另一个则减小

关于对应分析（Correspondence Analysis），我们需要了解它的基本特点和在数据分析中的应用。以下是对各个选项的分析：

A: **卡方检验不适用于对应分析之前的变量分析？**
- **分析**：不完全正确。卡方检验常用于检验列联表中变量之间的独立性，而对应分析是一种基于卡方距离的多变量技术。因此，卡方检验并不是不适用，而是通常可以与对应分析结合使用来分析变量之间的关系。

B: **能够分析变量（列）与样本（行）之间的关系**
- **分析**：正确。对应分析的目的之一是分析行（样本）和列（变量）之间的相互关系，因此它能够揭示变量与样本之间的关系。

C: **能够分析样本（行）与样本（行）之间的关系**
- **分析**：正确。在对应分析中，除了可以分析变量与样本的关系，还可以通过样本在因子空间中的表示分析样本之间的关系。

D: **两个向量的长度越长，且夹角越小，那么对应性越强**
- **分析**：部分正确。两个向量在对应分析中可以表示行或列在因子空间中的位置。长度代表它们对总变异的贡献，夹角小意味着它们具有相似的模式。因此，夹角越小，说明关系越密切。但长度需要结合解释，以确定其在分析中是否具有显著意义。

**正确答案**：B, C, D

### 专业分析总结
- **对应分析**是一种类似主成分分析的方法，主要用于处理列联表数据，通过展示变量与变量、样本与样本，以及样本与变量的关系来揭示数据的结构。
- 在图示表现中，向量之间的夹角和长度都提供了重要的信息：夹角小表明表示相似，长度则表示相对于总变异的贡献大小。
- 卡方检验是对应分析基础的一部分，并不与其相互排斥。