B and C can only be used to analyze numerical variables, categorical variables cannot use these two methods.

正确答案是A: 卡方检验（Chi-square test）和D: 计算列联系数（Calculating coefficient of contingency）。

**专业分析：**

1. **卡方检验（Chi-square test）**:
- 这是用于分析两个分类变量之间是否存在显著相关性的方法。通过构建列联表，卡方检验可以评估观察到的频数与期望频数之间的差异是否显著，从而判断两个变量是否独立。

2. **列联系数（Coefficient of Contingency）**:
- 这是另一种用于测量两个分类变量之间关联强度的方法。列联系数基于卡方检验的结果，提供一个介于0和1之间的值，数值越高表明关联越强。

**错误选项解释**:

- **B: T检验（T-test）**:
- T检验主要用于比较两个样本均值之间的差异，通常适用于连续变量，而非分类变量。

- **C: 皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）**:
- 皮尔逊相关系数用于测量两个连续变量之间的线性相关性，不适用于分类变量。

因此，分析分类变量之间的相关性时，应选择卡方检验和计算列联系数。