在假设检验中，当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；但是这个拒绝可能是错误的，即犯了弃真错误，犯错误的概率不超过α；换言之，就是在H0为真的假设下发生了小概率事件。

正确答案是：A: 有充足的理由否定原假设。

专业分析：

在假设检验中，我们通常设定一个原假设（H0）和一个备择假设（H1）。通过统计检验，我们计算出一个p值，这个p值表示在原假设为真的情况下，观察到当前数据或更极端数据的概率。如果这个p值小于预先设定的显著性水平（通常是0.05），我们就会拒绝原假设，认为有足够的统计证据支持备择假设。

选项A是正确的，因为当我们拒绝原假设时，意味着我们有充足的理由认为原假设不成立，支持备择假设。

选项B也可以在某种程度上被接受，因为p值小于显著性水平意味着在原假设为真的情况下，观察到当前数据或更极端数据的概率非常小。

选项C是错误的，因为即使我们拒绝了原假设，也不能说原假设一定是错误的，只是说有足够的证据来拒绝它。

选项D也是错误的，因为拒绝原假设并不意味着备择假设一定是正确的，只是说数据提供了支持备择假设的证据。

因此，最合适的答案是A。