这些都是假设检验的核心概念

有关假设检验的说法中，正确的是：

A: 采用反证法的逻辑
B: 应用了小概率原理
C: 不同的问题需要使用不同的检验统计量

以下是对各选项的分析：

- **A: 采用反证法的逻辑**
这个说法是正确的。在假设检验中，我们先假设原假设（通常是一个无效假设）为真，然后通过样本数据计算检验统计量，如果数据与原假设的预期结果不一致到一定程度（即达到显著性水平），我们就有理由拒绝原假设。

- **B: 应用了小概率原理**
这个说法也是正确的。假设检验基于小概率事件原理：如果在原假设成立的情况下，观察到的结果发生的概率非常小，那么我们有理由怀疑原假设的真实性，从而拒绝原假设。

- **C: 不同的问题需要使用不同的检验统计量**
这是正确的。不同的统计问题和数据类型需要使用不同的检验统计量。例如，t检验用于均值比较，卡方检验用于频数数据的分析，ANOVA用于多组均值比较等。

- **D: 显著性水平是一个概率值，表示原假设为真时，拒绝原假设的概率**
这个说法不正确。显著性水平（通常用α表示）是预先设定的概率阈值，用来判断结果是否显著。它表示的是原假设为真时，样本数据落入拒绝域的概率，而不直接表示拒绝原假设的概率。

因此，正确的答案是 A、B 和 C。