在之前的各种图中，测量值数据均为过程变量。该类型的数据往往是连续的，所以这些图基于适用于连续数据的原理。另一种类型的数据是计数数据，其中关注的变量是每个子组的缺陷数或瑕疵数的离散计数。离散计数数据适用于计数图，因为这些数据基于二项模型和 Poisson 模型。由于是按子组来测量计数，所以在比较各图时，确定各图之间的子组中项数是否相似这点很重要。计数图和计量图一样，按照在图上标绘的子组样本统计量来分类。
每项若非合格即为不合格：
p 图
显示缺陷项的比例。
np 图
显示缺陷项的数目。
对于每项计算缺陷数：
c 图
显示缺陷项的显示缺陷项的数目。
u 图
显示缺陷项的显示缺陷项的数目。
对于计数图，将包含缺陷计数或缺陷比例的列指定为“过程”变量。数据被解释为计数，除非该列包含 0 到 1 之间的非整数值。
• P 图显示子组样本（大小可能会发生变化）中不合格（缺陷）项的比例。由于 P 图的每个子组都包含 Ni 项，而且任一项若非合格即为不合格，所以子组中的不合格项的最大数目为 Ni。
• NP 图显示子组样本中不合格（缺陷）项的数目。由于 NP 图的每个子组都包含 Ni 项，而且任一项若非合格即为不合格，所以子组 i 中的不合格项的最大数目为 Ni。
注意：要对 P 图或 NP 图使用 Sigma 列属性，该值需要等于比例。JMP 将 sigma 计算为比例和样本大小的函数。
• C 图显示子组样本（通常但不一定总是包含一个检查单位）中不合格项（缺陷项）的数目。
警告：对于 C 图，若您未指定“样本大小”或“常数大小”，则将“样本标签”作为样本大小。
• U 图显示在可能包含不同数目检查单位的每个子组样本中不合格项（缺陷项）的比例。
警告：对于 U 图，若您未指定“单位大小”或“常数大小”，则将“样本标签”作为单位大小。