Indexbildung (auf Grundlage einer Faktorenanalyse?)

[GraphGeos]

Hallo Leute,
ich habe eine Haushaltsbefragung (n=59) durchgeführt mit dem Ziel zu untersuchen, ob "Entwicklung" von "Sozialkapital" abhängt. Vor der Regression möchte ich zwecks Dimensionsreduzierung die Variablen zu Indices zusammenfassen.

Zu "Entwicklung" habe ich insg. 15 Variablen, die ich inhaltlich 6 Kategorien (Einkommen; Zustand Haus; Grundbedürfnisse etc.) zugeordnet habe, abgefragt, die Variablen variieren in den Antwortmöglichkeiten teils (mal 2, mal 3 Mögl.) und sind alle ordinalskaliert.

Zunächst möchte ich die logisch zusammengehörenden Variablen wie z.b.
"Zustand_Küche" und "Zustand_Boden" so zusammenfassen, dass jeweils eine neue Variable für die 6 Kategorien gebildet wird. (in diesem Fall: "Zustand_Haus"). im zweiten Schritt werden dann diese 6 Variablen zu meiner gesuchten "Entwicklungs"-Index aggegiert.

Nun habe ich folgendes Problem: um statistisch zu begründen, dass die Variablen zu den Kategorien bzw. zu meinem "Entwicklungs-Index" zusammenfassbar sind, wollte ich eine Faktorenanalyse durchführen.
Nun mag die Faktorenanalyse ordinalskalierte Daten (noch dazu mit so geringen Antwortmöglichkeiten) nicht -habe ich mir sagen lassen.

ein statistiker riet mir deshalb, mein Vorgehen nur inhaltlich zu begründen (warum ausgerechnet diese Variablen etc.). allerdings habe ich das Problem, dass ich mit versch. "Entwicklungsindicies" -bei denen ich mal eine Variable weggenommen habe, mal eine Variable gewichtet habe- rumgespielt habe und feststellen musste, dass die Ergebnisse mitunter erheblich schwanken. wen wunderts.
daher wollte ich zumindest über den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman (ordinale Daten) schauen, ob ein Zusammenhang zw. den 15 Variablen besteht.

Meine Frage an Euch da draußen: macht das überhaupt Sinn, mit dem Rangkorrelationskoeffizient zu arbeiten??? (leider korrelieren die Variablen nur sehr schwach und sind z.T. auch nicht signifikant.) Fällt Euch eine geeignete Methode ein, die Indexbildung statistisch zu begründen? -ich hatte mal etwas von "Modellen latenter Klassen" gehört, mich aber nicht so richtig rangetraut...

Ich würde mich sehr freuen, wenn Euch etwas einfällt!!