举出两个概率抽样的例子和两个非概率抽样的例子，并说明其之所以采用概率抽样或非概率抽样的原因。

概率抽样的例子：

1. 简单随机抽样： 例子：国家统计局进行人口普查预调查时，从全国所有的户籍名单中随机选取一定数量的家庭进行访问和数据收集。 原因：简单随机抽样允许每个家庭有相同的机会被选中，这是为了确保样本的代表性，从而使得研究结果可以推广到整个人口。

2. 分层抽样： 例子：一项关于大学生健康习惯的研究中，研究人员将全体大学生按照年级分层，然后在每个层中随机选取一定比例的学生进行调查。 原因：分层抽样确保了各个年级的学生都能在样本中被适当地代表，提高了样本的多样性，使得研究结果更加准确。

非概率抽样的例子：

1. 方便抽样： 例子：一家新开的咖啡店要了解顾客对其咖啡口味的满意度，店主决定在一个工作日中向进店的前50位顾客提供免费咖啡，并请他们填写满意度调查问卷。 原因：由于资源和时间的限制，方便抽样成为一种快速且经济的方法来收集初步数据，虽然这样的样本可能不具备代表性。

2. 判断抽样（或称为专家抽样）： 例子：市场研究公司在评估一款高端化妆品的市场接受度时，特意邀请了一群经验丰富的美容博主和化妆品销售人员进行产品测试和反馈。 原因：判断抽样允许研究者利用专业知识来选择信息丰富的样本，虽然这可能导致选样偏差，但在某些情境下，专家意见是评估产品的快速和有效方式。

概率抽样的主要优势在于其能够提供关于样本误差的估计，并允许推断总体参数，使得研究结果具有更高的可靠性。而非概率抽样通常在成本、时间或其他实际约束条件下使用，虽然它们提供的数据可能不够严格代表总体，但这种方法在探索性研究或初步市场调查中仍然非常有用。