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It is important to check the p-value of the linear regression model before drawing conclusions, as a p-value less than 0.05 indicates that the relationship between the independent and dependent variables is statistically significant. In Python, you can easily check the p-value of a linear regression model using statsmodels library. After fitting a linear regression model using sm.OLS() (Ordinary Least Squares), you can access the p-values through the summary() function. In the summary output, you will see the p-value for each coefficient (including the intercept) in the regression model. If the p-value is less than 0.05, it suggests that the relationship between the independent and dependent variables is statistically significant.