假设检验的原则是保护备择假设，所以当假设检验做出拒绝原假设而接受备择假设的结论时，则样本统计值必然落入拒绝域中，即有充足的理由否定原假设；当然这个结论也可能是错误的（拒真），但犯该错误的概率不会超过α；换言之，拒真错误为小概率事件。但是当假设检验做出接受原假设的结论时，样本统计量却不一定会正真落入接受域，即没有充分的理由说明样本不会落入拒绝域。所以，假设检验的结论是：拒绝一定拒绝，而接受不一定接受。

正确答案是：A 和 B。

**专业分析：**

假设检验是一种统计方法，用于在样本数据的基础上对总体参数做出推断。假设检验通常涉及两个对立的假设：原假设（\(H_0\)）和备择假设（\(H_1\)）。

- **原假设（\(H_0\)）**：这是一个初始假设，通常表示没有效应或没有差异的状态。研究者通常希望通过数据收集和分析来推翻这个假设。

- **备择假设（\(H_1\)）**：这是与原假设相对立的假设，通常表示存在效应或差异。研究者希望通过数据收集和分析来支持这个假设。

根据以上定义：

- A: 备择假设是研究者想收集证据予以支持的假设。这是正确的，因为研究者通常希望证明备择假设是正确的。
- B: 原假设是研究者想收集证据予以推翻的假设。这也是正确的，因为研究者通常希望通过数据分析来推翻原假设，以支持备择假设。
- C: 原假设是研究者想收集证据予以支持的假设。这是不正确的，因为研究者通常希望推翻原假设，而不是支持它。
- D: 备择假设是研究者想收集证据予以推翻的假设。这也是不正确的，因为研究者希望支持备择假设，而不是推翻它。

因此，正确的描述是 A 和 B。