关于假设检验的说法中,下面正确的是()A. 做显著性检验的目的就是为了接受原假设 ;B. 一旦检验法选择正确,计算没有错误,就不会作出错误判断;C. 一旦样本容量一定,犯第一类错误和第二类错误的概率不可能同时减小;D. 显著性水平 就是原假设 为真时,接受原假设的概率.

步骤 1：理解假设检验的基本概念
假设检验是一种统计方法，用于根据样本数据来判断关于总体的假设是否成立。在假设检验中，我们有两个假设：原假设（\(H_0\)）和备择假设（\(H_1\)）。原假设通常是关于总体参数的陈述，而备择假设是与原假设相对立的陈述。

步骤 2：理解显著性水平和两类错误
显著性水平（\(\alpha\)）是原假设为真时，拒绝原假设的概率。第一类错误（Type I error）是指在原假设为真时，错误地拒绝原假设。第二类错误（Type II error）是指在原假设为假时，错误地接受原假设。显著性水平\(\alpha\)就是犯第一类错误的概率。

步骤 3：分析选项
A. 做显著性检验的目的就是为了接受原假设。这个说法不正确，因为显著性检验的目的不是为了接受原假设，而是为了判断是否有足够的证据拒绝原假设。
B. 一旦检验法选择正确，计算没有错误，就不会作出错误判断。这个说法不正确，因为即使检验法选择正确，计算没有错误，仍然有可能犯第一类错误或第二类错误。
C. 一旦样本容量一定，犯第一类错误和第二类错误的概率不可能同时减小。这个说法正确，因为样本容量一定时，减小第一类错误的概率通常会导致第二类错误的概率增加，反之亦然。
D. 显著性水平\(\alpha\)就是原假设\(H_0\)为真时，接受原假设的概率。这个说法不正确，因为显著性水平\(\alpha\)是原假设为真时，拒绝原假设的概率，而不是接受原假设的概率。