对应分析作为一种描述性的方法，观察到的变量间联系并没有经过验证，因此得出结论时要万分小心。比如可以采用卡方检验等方法作为预分析，或者精简变量。即使在图形中观察到结论，也需要和原始数据反复观察确认，避免错误判断。另外，对应分析的结果也会受到异常值的影响。因此前期的数据清洗也非常重要。

在使用对应分析方法时，以下步骤可以帮助提升结果的有效性：

| 选项 | 分析 |
|------|------|
| A: 采用卡方检验作为预分析 | 卡方检验可以用于检验变量之间是否存在关联，是对应分析的前提条件之一。在进行对应分析之前，采用卡方检验可以帮助确认是否有必要进行对应分析。 |
| B: 精简变量 | 对于多变量的数据，精简变量可以减少噪音和冗余信息，从而使得分析更加聚焦在核心变量上，提高结果的清晰度和解释力。 |
| C: 异常值处理 | 异常值可能会对分析结果产生较大的影响，处理异常值有助于提高分析的稳健性和结果的准确性。 |

**正确答案是 D: 以上都是。**

### 专业分析
在对应分析过程中，以上三种方法都有助于提升结果的有效性：

1. **卡方检验**：用于检测变量之间的独立性，是对应分析的基础。只有相关变量之间存在显著的关联时，对应分析才能提供有意义的结果。

2. **精简变量**：通过减少冗余或不相关的变量，可以降低数据的复杂性，使分析结果更加简洁明了。

3. **异常值处理**：异常值可能会扭曲分析结果，对其进行适当处理（如删除、调整等）有助于获得更准确的分析结果。

因此，全面结合这些方法能够增强对应分析的效果和可靠性。