一、正常型态的特性
因为各项数据有：(1)聚集于中心的趋势，和(2)分散对称的趋势。故在一张管制图上，大多数的点子应该有向中心线附近聚集的特性，即中心线两边的点子，亦应接近相等。因此我们可以归纳出一个正常形态的特性如下：
1. 大多数的点子在中心线附近。
2. 有少数的点子在管制界限附近。
3. 没有点子超出管制界限。正常的管制图上，必须连续25点以上都在管制界限以内；或连续35点中仅有1点，100点中仅有2点或以下超出管制限界之外。
4. 点子分布呈随机状态，无任何规律可循。
5. 中心线两侧的点子接近相等。

二、不正常型态的特性
一个不正常的型态对上述之五项特性，通常皆有一项以上不能符合。例如：
1. 在中心线附近无点子，反而散布在上下管制界限附近。此种型态称之为「混合型」（Mixture），因为样本中可能包括了两个群体，其中一个较高，另一个较低，固有此种结果。
2. 在管制界限附近无点子，都集中在中心线附近，波动显得不剧烈，此种型态，我们称之为「分层型」（Stratification）。有时我们任为此种型态管制良好，其实是错误的，可能原群体已经楝选过，把其中不适合某一种尺寸规格者，业经取去之故。
3. 点子时常逸出管制界限以外，此种型态，我们称之为「不稳定型」（Instability）。
4. 管制图中的数据，以重复的型态出现，即有一连串高的部份或尖峰，和一连串低的部份或波谷，相间散布的重复趋向，此种型态我们称之为「周期型」（Cycle）。周期的原因是制造变量在相当有规律的基础上加入或除去。
5. 管制图上一长连串的点子，向上或向下的连续行动，而没有改变其方向。它的位置在一段时间内，逐渐向一个方向移动，此种型态我们称之为「趋势型」（Trend）。趋势相当易于检出，其原因可能是某一变量对产品渐渐发生作用的结果，原因的性质可以从显出趋势的管制图种类来决定。
不正常型态的检定方法，是根据或然率的原理而来，即根据霍然率之理论，认为分布在中心线附近及管制界限附近的点子，其间有一定的比率关系存在。