P圖的控制限與以前文章介紹的計量控制圖的控制限明顯不同。它像長城一樣曲折，不像計量控制圖的控制極限是一條直線。這主要是因為P圖中每個亞組的樣本量可以不同。
p圖不僅可以用來控制產品的不合格率，還可以用來控制合格率、曠工率、出勤率、材料利用率等。
Minitab軟件可以生成P圖，可以形成應用菜單。基本步驟如下:
選擇Stat >控制圖> P，進入P圖畫面。此時，在變量對話框中填入要分析的變量；當每個子組的樣本量相等時，填寫子組大小，當每個子組的樣本量不相等時，在選項框的子組中選擇樣本量變量；選擇變量后，單擊右上角的Tests鍵。進入測試界面，這里是對控制圖中的每個點進行區分測試的地方。我們選Perform all four tests選項，點擊OK鍵，退出Tests界面，再點擊OK鍵，完成P圖。
CL是P圖的中心線，UCL和LCL分別是P圖的控制上限和控制下限。
根據概率分布理論，服從二項分布的試驗條件為:
1.測試中有n個相同的測試；
2.每個測試中只有兩種可能的結果(這里是產品性能):
①成功或失敗(此處合格或不合格)；
②每次測試的概率都是一樣的。
這些實驗是相互獨立的。滿足以上條件，可以看出不合格品數量服從二項分布，從二項分布的性質可以得出，不合格品的均值等于np，標準差等于標準差。從不合格率和不合格品數的關系可以得出P圖的中心線是P，標準差是標準差，進而可以得到P圖的控制上限和控制下限。
這里應該注意，當控制下限小于零時，控制下限等于零。
在實際應用中，人們一般只關注產品不合格率的控制上限和中心線。當不合格品率超過控制上限時，則認為生產異常。其實控制下限也很重要。當該點超過控制下限時，生產中可能存在好的因素。要及時發現這個好的因素并修復，也可能是測量系統的問題，或者是檢測人員的失誤。
例：某工廠25批產品中的不合格品數如下表：
從圖中可以看出，第24點已經超過了控制上限。這時候就需要找出問題，盡快解決，然后重新繪制控制圖。
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