若分析BMI水平与血脂水平之间的相关性,宜选用At检验B卡方检验C相关分析D回归分析E秩和检验

在分析BMI水平与血脂水平之间的相关性时，需要考虑这两个变量的性质及所希望得到的分析结果。下面是对每个选项的逐项分析与判断正误，以及给出正确答案的理由：

A. t检验

t检验主要用于比较两组数据的均值差异是否具有统计学意义，适用于比较两个样本的情况。在分析BMI水平与血脂水平的相关性时，我们关注的是两个连续变量之间的关系，而不是比较它们的均值差异，因此t检验不是正确的选择。

B. 卡方检验

卡方检验主要用于分析分类变量之间的关系，比如两个名义尺度变量之间是否独立。在探讨BMI水平（连续变量）与血脂水平（连续变量）之间的相关性时，卡方检验不适用，因为它不是用于分析连续变量之间的关系。

C. 相关分析

相关分析用于评估两个连续变量之间的线性关系强度和方向。当我们需要了解BMI水平与血脂水平之间是否存在一定的线性关系，以及这种关系的强度如何时，相关分析是一个恰当的选择。因此，这个选项是正确的。

D. 回归分析

回归分析用于分析一个或多个自变量（解释变量）和因变量（响应变量）之间的关系。在探讨BMI水平如何影响血脂水平时（即假设BMI是自变量，血脂水平是因变量），可以使用回归分析。回归分析可以提供关系的详细模型，包括变量间的依赖性和预测。虽然回归分析适用于这种情况，但如果只是想要知道两个变量之间是否存在相关性及其强度，相关分析更为直接。

E. 秩和检验

秩和检验（如曼-惠特尼U检验）主要用于比较两个独立样本的中位数是否存在差异，通常适用于非正态分布的数据。在分析连续变量之间的相关性时，秩和检验不是合适的选择。

综上所述，正确答案是C. 相关分析。相关分析是分析BMI水平与血脂水平之间相关性的最合适方法，因为它直接评估两个连续变量之间的线性关系。

答案是C。