Ada banyak jenis interpretasi histogram, ditentukan oleh bentuk grafik secara keseluruhan. Dua perbedaan utama adalah histogram simetris dan histogram asimetris. Di dalam dua perbedaan utama tersebut terdapat sejumlah perbedaan lainnya, tergantung pada distribusi grafiknya. Memahami berbagai jenis interpretasi histogram dapat membuat analis mengetahui sesuatu tentang data pada pandangan pertama.
Bentuk normal histogram dikenal sebagai bentuk lonceng, atau kurva lonceng. Jumlah titik data tertinggi terletak di dekat pusat grafik, dengan jumlah titik yang semakin rendah di setiap ujungnya, menjauh dari pusat. Ketika sebuah garis ditarik, secara kasar menggunakan bagian atas batang sebagai titik referensi, itu menyerupai bentuk lonceng. Ini adalah pola yang paling sering terjadi ketika menganalisis hal-hal yang terjadi di alam.
Dua variasi khas dari interpretasi histogram simetris adalah ekor pendek yang tidak normal dan ekor panjang yang tidak normal. Dalam kasus ini, titik-titik data cenderung sebagian besar masih merata di kedua sisi, tetapi ada beberapa perbedaan dalam distribusinya. Dalam interpretasi histogram berekor pendek, titik data cenderung berkumpul di sekitar pusat. Pada interpretasi long-tailed, titik-titik data cenderung lebih menyebar, tetapi sebagian besar masih merata di kedua sisi.
Variasi lain dari histogram simetris adalah simetris dengan outlier. Dalam hal ini, mungkin ada celah yang signifikan dalam kumpulan data yang meninggalkan celah di histogram. Meskipun demikian, histogram tetap relatif simetris karena outlier muncul di kedua sisi. Dalam beberapa kasus, outlier dapat dibuang karena tidak signifikan secara statistik.
Jenis interpretasi utama lainnya untuk histogram adalah interpretasi asimetris. Seperti divisi utama lainnya, histogram asimetris selanjutnya dapat dipecah menjadi subdivisi. Histogram asimetris juga dikenal sebagai histogram miring, karena titik data mendukung satu sisi tengah atau sisi lainnya. Pencilan mungkin juga ada di histogram miring, tetapi biasanya tidak mempengaruhi bentuk atau rata-rata, kecuali jika mereka adalah outlier ekstrim.
Interpretasi histogram yang miring atau asimetris seringkali sulit untuk benar-benar dilakukan karena titik data sangat disukai di satu sisi atau sisi lainnya. Seringkali, rata-rata dapat berarti sangat sedikit dalam kumpulan data seperti itu karena sangat miring. Rata-rata mungkin tidak benar-benar berada di tengah histogram, dan ini cenderung mengurangi signifikansi statistiknya.