各种价格财务数据比应相互对比更有利于选出质优股。因为国内上市公司利润操纵现象严重，而由于会计科目相互之间具有勾稽性，往往存在着“西墙”完美无缺、“东墙”又有“大洞”的现象。有的上市公司利用非经常损益操纵利润造成市盈率很低，表面上投资价值很高，但是从市价/每股营业利润的比率就可以看出漏洞；有的上市公司市销率的指标很好看，但有可能是关联交易带来的虚假的销售收入，而从市价/每股销售商品、提供劳务所收到的现金的指标就可以找出问题。同样市盈率的排序与市价/每股经营活动现金净流量的排序相对比也很有意义；市盈率与市价/每股主营业务利润相对比可以找出一些潜在的成长股。
评价方法
前面所述的指标都是从财务的某一角度来选股，没有考虑一个综合性的因素。而实际上股票投资的选择是一项很复杂的事情，全面考虑将较为妥当。这里就有一个综合评价的方法问题。
1、简单的统计加权法
综合评价的指标选择也是一个比较宏大的课题，篇幅所限，这里我们只讨论综合评价的方法问题。假设综合评价指标选择市盈率、市销率与市净率三个指标。这里先把每个评价指标进行分档评分，然后每个指标赋予一定的权数，最后把三个评价指标的得分进行加权加总。以市盈率为例，最高分为100分，最低分0分，分十档，15倍以下100分，15－20之间90分……，同理分别计算出市净率和市销率的分数。假设市盈率权数为40％，市净率权数为30％，市销率的权数为30％。根据综合性的分数，再进行排序就可以得出投资价值的大小。
2、统计模型法
简单的算术加权法是比较粗糙的，权数是人为估计的，假如评价指标比较多的话，往往又有个信息重叠的问题。用多元统计上的因子分析或主成份分析可以解决该项问题。因子分析实际上是一种客观赋权法，其主要内容就是把相关矩阵通过一系列的数学处理，得出一个较易揭示事物内部联系的因子负荷矩阵，从而确定具体的因子模型。同时，可以确定公共因子在全部变量变差中所起作用的大小，也即客观权数，以及各个变量变差的公共因子，并用少量的几个公共因子有效地代替原来多个变量来说明样本，并解决了有关评价指标信息重复的问题。比如想用每股净资产、每股盈利、每股销售收入、每股现金流量等来评价股票的投资价值，那么每股盈利和每股现金流量往往相关性较强，信息有重叠。