正确答案是：A: 反映各观测值误差大小的平方和称为组内平方和。

专业分析：

在方差分析（ANOVA）中，数据的误差通常通过平方和（Sum of Squares, SS）来表示。方差分析的主要目标是确定不同组之间是否存在显著差异。

1. **组内平方和（Sum of Squares Within, SSW）**：
- 组内平方和反映的是同一组内部各观测值与该组均值之间的误差大小。具体来说，它衡量的是组内数据的变异情况。
- 计算公式为：SSW = Σ(每个观测值 - 该组均值)²。
- 因此，选项A是正确的。

2. **组间平方和（Sum of Squares Between, SSB）**：
- 组间平方和反映的是各组均值与总体均值之间的误差大小。它衡量的是组与组之间的变异情况。
- 计算公式为：SSB = Σ(每组均值 - 总体均值)² * 该组的观测值数量。
- 选项B和C的描述混淆了组内和组间的概念，因此是错误的。

3. **总平方和（Total Sum of Squares, SST）**：
- 总平方和是所有观测值与总体均值之间误差的平方和。它是组间平方和和组内平方和的总和。
- 计算公式为：SST = SSB + SSW。

综上所述，选项A是正确的，反映各观测值误差大小的平方和称为组内平方和。