在构造多分类模型时，对连续型变量进行粗筛时，通常需要评估变量与目标分类之间的关系。在给定的选项中：

- **相关系数**：用于衡量两个连续变量之间的线性关系。如果目标变量是分类变量（尤其是多分类），相关系数不适用于直接分析分类与连续变量之间的关系。

- **卡方检验**：通常用于分析两个分类变量之间的独立性，不适合直接用于连续变量的粗筛。

- **方差分析（ANOVA）**：适用于比较多个组的均值，因此可以用于测试一个连续型变量在不同类别（多分类）目标变量之间的均值是否存在显著差异。这使它成为评估连续变量与分类目标之间关系的合适方法。

- **T检验**：专用于两个组均值的比较，不适用于三组及以上（即多分类问题）。

因此，**方差分析（C: 方差分析）** 是最适合在多分类模型中对连续型变量进行粗筛的方法。方差分析允许我们检测多个类别之间均值的显著性差异，从而帮助识别具有潜在区分能力的连续型变量。

### 简单对比总结

| 方法 | 适用变量类型 | 适用场景 |
|--------------|-------------------|---------------------------|
| 相关系数 | 连续-连续 | 衡量线性相关性 |
| 卡方检验 | 分类-分类 | 检查独立性 |
| 方差分析 | 连续-分类 | 多组均值比较（多分类） |
| T检验 | 连续-分类（二元） | 双组均值比较（非多分类） |

方差分析适合用于多分类目标与连续变量之间的关系分析，是推荐的粗筛方法。