在假设检验中，正确答案是：C: 可能会犯错误。

### 专业分析：
在统计学中的假设检验中，我们通常会涉及到两种类型的错误：

1. **第一类错误（Type I Error）**：
- 这是指当原假设（通常是无效假设）为真时，却错误地拒绝了原假设的错误。
- 第一类错误的概率通常由显著性水平（α）决定，例如0.05表示有5%的风险拒绝一个实际上为真的原假设。

2. **第二类错误（Type II Error）**：
- 这是指当原假设为假时，错误地未能拒绝原假设。
- 第二类错误的概率通常用β表示。

### 解释：
- **A: 肯定会犯错误**：这不一定正确。假设检验可能不会出现错误，特别是在样本及过程较为理想的情况下。

- **B: 肯定会犯第一类错误**：这不正确。即使我们设置了α值，也不表示每次假设检验都会发生第一类错误。

- **C: 可能会犯错误**：这种表述是正确的，因为在任何假设检验中，总是存在犯错误的可能性，包括第一类和第二类错误。

- **D: 肯定会犯第二类错误**：这也不正确，因为并非在每次假设检验中都会犯第二类错误。

总结来说，在假设检验时，我们总是面对犯错误的可能性，但不一定会犯特定类型的错误。这取决于具体的数据和设定的检验条件。