在统计学中，假设检验是用于确定样本数据是否提供足够的证据来拒绝原假设（通常是一个中立或无差别的声明）的一种方法。我们来分析这四个选项：

A: **原假设一般为不相关或无差别**
- 这通常是正确的。原假设（null hypothesis）通常被设定为一个状态，如“无效果”或“无差异”。

B: **结论不显著表示证据不足以证伪原假设**
- 这是正确的。如果统计检验结果不显著，意味着没有足够证据拒绝原假设。

C: **结论显著表示正确地证伪了原假设**
- 这不一定正确。结论显著意味着有足够证据拒绝原假设，但并不代表原假设被“正确地”证伪了，因为仍有可能犯第一类错误（拒绝真实的原假设）。

D: **原假设与备择假设通常对立**
- 这也是正确的。备择假设（alternative hypothesis）通常是原假设的对立面，表示差异或效果的存在。

因此，选项 C 是不正确的，因为结论显著并不保证原假设被正确地证伪，只表示有足够证据使我们倾向于拒绝原假设。