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：B: 在H0为真的假设下发生了小概率事件。

专业分析：
假设检验的基本步骤包括提出原假设（H0）和备择假设（H1），然后通过样本数据计算检验统计量，并根据统计量的值和预设的显著性水平（通常是0.05或0.01）来决定是否拒绝原假设。

当我们拒绝原假设时，意味着在原假设为真的情况下，观察到的样本数据是一个小概率事件。换句话说，样本数据与原假设的预期结果有显著差异，因此我们有理由怀疑原假设的真实性。

具体分析选项：
A: 有充足的理由否定原假设 - 这并不准确，因为拒绝原假设只是表明样本数据与原假设有显著差异，但并不能完全否定原假设。
B: 在H0为真的假设下发生了小概率事件 - 这正是拒绝原假设的定义，符合假设检验的逻辑。
C: 原假设一定是错误的 - 这不准确，因为统计检验中总有一定的错误概率（如第一类错误），不能绝对确定原假设错误。
D: 备择假设一定是正确的 - 这也不准确，因为备择假设只是相对于原假设的另一种可能性，并不能绝对确定其正确性。

因此，选项B是正确的。