Xのツイートで知ったのですが、以下の柳本和春さんの記事は、再現性を考えてRを使って仕事をするうえでよい手引きとなっていると思います。柳本和春さんはスペインで経済関係の研究をされているようです。英語でAn Advanced Introduction to Rという タイトルのWorkshop（2022年）で講義された資料を日本語化したものです。もとの英語資料は以下のGitHubにあります。
https://github.com/kazuyanagimoto/workshop-r-2022
こちらにはtidyverseへの入門資料（https://kazuyanagimoto.com/workshop-r-2022/code/slides/tidyverse/#/sectionの画面右下の三本線の部分をクリックするとスライドをみることができます）などもあって役立つかもしれません。
さらにこのGitHub（https://github.com/kazuyanagimoto）には社会科学のためのDocker 入門の資料
https://github.com/kazuyanagimoto/rabootcamp-docker-2023
もあって、これは役立つと思います。是非ご覧ください。
さて、本題のテクニック集は上に紹介したオリジナルの資料を次の三つにわけて日本語化したものだそうです。最初の資料にある、Rのパスの通し方などは必須の知識ではないでしょうか。
Rで論文を書く実践的なテクニック集 (プロジェクト・クリーニング編) https://zenn.dev/nicetak/articles/r-tips-cleaning-2022
Rで論文を書く実践的なテクニック集 (グラフ編) https://zenn.dev/nicetak/articles/r-tips-graph-2022
Rで論文を書く実践的なテクニック集 (テーブル編) https://zenn.dev/nicetak/articles/r-tips-table-2022