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，用于通过样本数据来检验关于总体的某个假设。假设检验通常包括两个相对立的假设：

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

2. 备择假设（Alternative Hypothesis，记作 \(H_1\) 或 \(H_a\)）：这是与原假设相对立的假设，表示存在效应或存在差异。研究者希望通过数据收集和分析来支持这个假设。

根据上述定义：

- A选项：“备择假设是研究者想收集证据予以支持的假设”是正确的，因为研究者通常希望证明备择假设成立。
- B选项：“原假设是研究者想收集证据予以推翻的假设”也是正确的，因为研究者通常希望通过数据证明原假设不成立，从而支持备择假设。

而 C 和 D 选项则是错误的，因为它们与假设检验的基本定义相矛盾。