你这个假设貌似是错误的 如果H0是m大于4的话  H1应该是小于等于4 ， 如果H0是m等于4的话，对立假设应该是不等于4啊（大于或者小于）。你看谁像你这样子假设的啊

这个问题应该不是问题，首先原假设在设定的时候是有一些原则的，实际上我们是希望找到反例拒绝原假设的（这样拒绝理由才充分）。所以一般会设定
H0：m<=4(等号要出现的原假设上)
H1：m>4
另外，如果将H0和H1颠倒顺序的话，虽然样本和数据都是一样，但是检验的形式却发生变化了，一个是右侧检验（这个是看H1的符号），一个是左侧检验，这样得出的结论只能是不能拒绝原假设。所以不会出现你所担心的结论。

原假设要合理的设置，一般来说你的备择假设与你构造的统计量一致，而且要符合直观。所以一般情况下不能随便改变原假设和备择假设。

如果原假设是H0>4,备择假设是H0=4的话，做检验时，t统计量中的样本均值代值时不能再代4，而应该是代大于4的值，比如4.1，4.2，。。。，100,...这些值都满足你的原假设要求，因为假设检验的原理是在原假设为真的情况下，通过用原假设为真时的值替代样本均值来计算统计量的值。显然这里代不同的值的话统计量的值各不相同，导致p值也各不相同，所以作者假设的这个原假设不合理。搂着说的得出和原假设H0=4时相同的值的情况是统计量算值是任然代了4，所以这个时候原假设实际上还是H0=4,而不是>4.
楼主可能受了书上的例子：即在原假设是H0>=4时代=4算统计量值的影响，这得看你要假设检验的问题。
假设检验的思想是：根据长期的经验认为原假设的事件是对的，而备择假设的事件“不敢”轻易认可，除非有很强的证据（即p值小于检验水平时）。

所以楼主第二个假设检验有问题，你可以把备择假设改成<=4,这时候要拒绝了原假设（注意这个时候是单侧检验）可以认为这批玻璃的厚度<=4mm.