Los espacios de índices sirven como valiosos modelos métricos para estudiar propiedades relevantes para diversas aplicaciones, como ciencias sociales o economía. Estas propiedades están representadas por funciones de Lipschitz reales que describen el grado de asociación con cada elemento dentro del espacio métrico subyacente. Una vez determinado el valor del índice dentro de un subconjunto de muestra dado, las fórmulas clásicas de McShane y Whitney permiten realizar un procedimiento de regresión de Lipschitz para extender los valores del índice sobre todo el espacio métrico. Para mejorar la adaptabilidad del modelo métrico a escenarios específicos, este artículo introduce el concepto de una métrica de composición, que implica componer una métrica con una función creciente, positiva y subaditiva. Los resultados presentados aquí extienden resultados bien establecidos para índices de Lipschitz en espacios métricos a métricas de composición. Además, establecemos las propiedades de aproximación correspondientes que facilitan el uso de esta estructura funcional. Para ilustrar el poder y la simplicidad de este marco matemático, proporcionamos una aplicación concreta que implica el modelado de índices de habitabilidad en ciudades de América del Norte.