Una región de estabilidad numérica es una herramienta valiosa para estimar la aplicabilidad práctica de los métodos numéricos y compararlos en términos de estabilidad. Sin embargo, solo se puede obtener poca información de las regiones de estabilidad cuando su forma es altamente irregular. Tal irregularidad es inherente a muchos métodos semi-implícitos y semi-explicitos desarrollados recientemente. En este documento, presentamos una nueva herramienta para analizar métodos numéricos llamada regiones de preferencia. Esto nos permite comparar varios métodos y elegir el tamaño de paso apropiado para su implementación práctica, como las regiones de estabilidad, pero impone condiciones más estrictas a los métodos, y por lo tanto es más preciso. Presentamos un análisis exhaustivo de estabilidad y regiones de preferencia para una nueva clase de métodos de composición propuestos recientemente por F. Casas y A. Escorihuela-Tomàs. Mostramos explícitamente cómo las regiones de preferencia, trazadas para un método de integración numérica arbitrario, complementan el análisis de estabilidad convencional y ofrecen una mejor visión de la aplicabilidad práctica del método.