Yra daug skirtingų histogramų interpretavimo tipų, kuriuos lemia bendra diagramos forma. Du pagrindiniai skirtumai yra simetrinės histogramos ir asimetrinės histogramos. Tarp šių dviejų pagrindinių skirtumų yra keletas kitų skirtumų, priklausomai nuo grafiko pasiskirstymo. Suprasdami įvairius histogramos interpretavimo tipus, analitikai iš pirmo žvilgsnio gali sužinoti ką nors apie duomenis.
Įprasta histogramos forma yra žinoma kaip varpelio forma arba varpo kreivė. Daugiausia duomenų taškų yra netoli grafiko centro, o kiekviename gale vis mažiau taškų, tolstančių nuo centro. Kai nubrėžiama linija, apytiksliai naudojant strypų viršūnes kaip atskaitos taškus, ji primena varpo formą. Tai dažniausiai pasitaikantis modelis analizuojant gamtos pasaulyje vykstančius dalykus.
Du tipiški simetrinės histogramos interpretacijos variantai yra nenormali trumpauodegė ir nenormali ilgauodegė. Tokiais atvejais duomenų taškai vis tiek dažniausiai būna lygūs abiejose pusėse, tačiau pasiskirstymas šiek tiek skiriasi. Trumpai interpretuojant histogramą, duomenų taškai linkę susikaupti centre. Ilgai interpretuojant duomenų taškai yra labiau išsklaidyti, bet vis tiek dažniausiai tolygiai paskirstyti abiejose pusėse.
Kitas simetrinės histogramos variantas yra simetriškas su nuokrypiais. Tokiu atveju duomenų rinkiniuose gali būti didelių spragų, dėl kurių histogramoje lieka spragų. Nepaisant to, histograma išlieka gana simetriška, nes abiejose pusėse atsiranda nuokrypių. Kai kuriais atvejais pašaliniai rodikliai gali būti išmesti, nes jie nėra statistiškai reikšmingi.
Kitas pagrindinis histogramų interpretavimo tipas yra asimetrinė interpretacija. Kaip ir kitas pagrindinis skyrius, asimetrines histogramas galima toliau suskirstyti į poskyrius. Asimetriškos histogramos taip pat žinomos kaip iškreiptos histogramos, nes duomenų taškai teikia pirmenybę vienai centro pusei arba kitai. Iškrypimų taip pat gali būti iškreiptose histogramose, bet paprastai jie neturi įtakos formai ar vidurkiams, nebent tai būtų kraštutiniai nuokrypiai.
Iškreiptą arba asimetrišką histogramos interpretaciją dažnai sunku iš tikrųjų atlikti, nes duomenų taškai yra labai palankūs vienai ar kitai pusei. Dažnai vidurkiai tokiuose duomenų rinkiniuose gali reikšti labai mažai, nes jie yra tokie iškreipti. Vidurkis iš tikrųjų gali būti ne histogramos viduryje, o tai sumažina jo statistinę reikšmę.