1．-R控制图
对于计量数据而言，这是常用最基本的控制图。它的控制对象为长度、重量、纯度、时间和生产量等计量值的场合。
2．-S控制图
当样本大小n>10或12，这时应用极差估计总体标准差的效率降低，需要用S图来代替R图。
3．-R控制图
用中位数图代替均值图。由于中位数的计算简单，所以多用于现场需要把测定的数据直接记人控制图进行控制的场合，这时为了简便，当然规定奇数个数据。
4．-Rs，控制图
多用于下列场合：对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合；取样费时、昂贵的场合以及如化工等过程，样品均匀，多抽样也无太大的意义的场合。由于它不像前三种那样能取得较多的信息，所以它判断过程变化的灵敏都也要差一些。
5．p控制图
用于控制对象为不合格品率或合格率等计数值质量指标的场合。常见的不良率有不合格品率、废品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等等。
6．np控制图
用于控制对象为不合格品数的场合。由于计算不合格品率需要进行除法，比较麻烦，所以样本大小相同的情况下，用此图比较方便。
7．c控制图
用于控制一部机器，一个部件一定的长度，一定的面积或任一定的单位中所出现的缺陷数目。
8．U控制图
当样品的大小保持不变时可用C控制图，而当样品的大小变化时则应换算为平均每单位的缺陷数后再使用U控制图。
9、红绿灯信号控制图
10、预控制图
11、与名义值的差异或偏差的平均值和极差值控制图
12、标准化的平均值和极差值控制图
13、标准化的计数型控制图
14、累积和控制图
15、指数加权移动均值控制图
16、休哈特控制图
17、多变量控制图
18、回归控制图
19、残差控制图
20、自回归控制图
21、区域控制图
22 、实时对比控制图
用于复杂高维数据，比如，高维，分类变量，存在缺失值，非正态分布，非线性关系等等。 控制图判断异常的准则有两条：点子出界就判断异常；界内点排列不随机判断异常。
